Le CRIL en bref
Le Centre de Recherche en Informatique de Lens (CRIL UMR 8188) est un laboratoire de l’Université d’Artois et du CNRS dont la thématique de recherche fédératrice concerne l'intelligence artificielle et ses applications. Il regroupe plus de 60 membres : chercheurs, enseignants-chercheurs, doctorants et personnels administratifs et techniques.
Le CRIL participe à la Confédération Européenne de Laboratoires en Intelligence Artificielle CLAIRE et à l'alliance régionale humAIn. Il bénéficie du soutien du Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche, du CNRS, de l’Université d’Artois et de la région Hauts de France.
Le CRIL est localisé sur deux sites à Lens : la faculté des sciences Jean Perrin et l’IUT.
Publications récemment mises à jour
Articles de revues internationales
Articles de conférences internationales
Articles de conférences nationales
Actualités (RSS)
Thèses proposées SAT-based Approaches for Formal Verification with B method
Candidater Summary The ANR project BLaSST targets bridging combinatorial and symbolic techniques in automatic theorem prov- ing, in particular for proof obligations generated from B models. Work will be carried out on SAT-based techniques as well as on more expressive SMT formalisms. In both cases encoding techniques, optimized resolution techniques, model generation, and lemma suggestion will be considered. Combining both lines of work, the expected scientific impact is a substantially higher degree of automation of solvers for expressive input languages by leveraging higher-order reasoning and enumerative instantiations over finite domains.
Séminaire Séminaire de Pierre Monnin - Orange Lab
Knowledge graphs: construction, matching, and applications
12 janv. 2023 - 14:00In the Web of data, an increasing number of knowledge graphs (KGs) are concurrently published, edited, and accessed by human and software agents. Their wide adoption makes key their construction, matching, and usage. KG construction can rely on knowledge extraction from various types of data (e.g., text, tables). Matching consists in identifying equivalent, more specific, or somewhat similar units within and across KGs. This task is crucial since concurrent publication and edition may result in coexisting and complementary KGs.
Séminaire Séminaire de Zied Bouraoui - CRIL Univ Artois & CNRS
Inducing Commonsense Knowledge Using Vector Space Embeddings
17 nov. 2022 - 14:00To be announced
Séminaire Séminaire de Grégory Bonnet - MAD Team - GREYC - Normandie University
Intégration d'une éthique guidée par les valeurs dans les processus décisionnels de Markov
10 nov. 2022 - 14:00Il s'agit d'un travail conjoint avec Nadjet Bourdache, Abdel-Illah Mouaddib et Mihail Stojanovski. Nous nous intéressons ici à la prise en compte de critères éthiques dans les problèmes de décision séquentielle mono-agents modélisés par des processus décisionnels de Markov. Sans prétendre à une universalité, nous représentons une morale explicite sous forme d'ensembles de valeurs promues ou trahies lors d'une décision et nous caractérisons différentes notions comme causer ou prévenir du mal ou du bien, inspirées du travail du philosophe Samuel Rickless.
Pierre Marquis nommé AAIA Fellow
Pierre Marquis vient d’être nommé Asia-Pacific Artificial Intelligence Association (AAIA) Fellow. La liste des AAIA Fellows est disponible sur le site de l’association.
Séminaire Aide à la co-conception de produits complexes en aéronautique
Anouck Chan - ONERA - Toulouse
6 oct. 2022 - 14:00La création de produits complexes comme un avion ou un satellite, implique non seulement la conception du produit lui-même, mais aussi celle de son moyen de production (comme son usine, ou plus particulièrement sa ligne d'assemblage). Cette nécessité de double conception est motivée par deux facteurs : (1) Les choix de design du produit conditionnent le moyen de production. Par exemple, le choix du matériau du fuselage d'un avion peut impliquer l’utilisation de machines spécifiques.
Séminaire Explainability of possibilistic and fuzzy rule-based systems
Ismail Baaj - CRIL
29 sept. 2022 - 14:00Today, advances in Artificial Intelligence (AI) have led to the emergence of systems that can automate complex processes, using models that can be difficult to understand by humans. When humans use these AI systems, it is well known that they want to understand their behaviors and actions, as they have more confidence in systems that can explain their choices, assumptions and reasoning. The explanatory capability of AI systems has become a user requirement, especially in human-risk environments such as autonomous vehicles or medicine.