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 près de 70 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.
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Articles de conférences internationales
Actualités (RSS)
Nouvelle direction du CRIL
Suite à sa nomination comme VP recherche de l’université d’Artois, Pierre Marquis a quitté ses fonctions de directeur du CRIL le 31 décembre 2024. Daniel Le Berre a été nommé directeur par intérim du CRIL pour l’année 2025. Yakoub Salhi est nommé directeur adjoint. Un nouvel organigramme est désormais disponible. Ce changement de direction est aussi l’occasion de quelques changements de responsabilités sur les sujets de l’hygiène et de la sécurité :
Séminaire Séminaire de Carlos Aguilera Ventura - IRIT
Minimal Change in Modal Logic S5
12 déc. 2024 - 14:00We extend belief revision theory from propositional logic to the modal logic S5. Syntactically, we formulate three new postulates capturing the idea of minimal change in the presence of modalities. Semantically, we investigate revision operations defined from set pseudo-distances: distances between sets of points that may violate the triangle-inequality. Our first contribution is the identification of axioms on pseudo-distances guaranteeing that the modal postulates hold. The second contribution is the evaluation of three pseudo-distances from the literature: we show that only one of them satisfies all axioms.
Séminaire Séminaire de Damien SILEO - Inria, Lille
Improving large langauge models reasoning with adaptive formal reasoning datasets
28 nov. 2024 - 14:00
Séminaire Séminaire de Alexandre Dubray - UC Louvain
Modeling and Solving Probabilistic Inference Model with Projected Weighted Model Counting
21 nov. 2024 - 14:00Computing probability from probabilistic models is a challenging problem, which is #P-Hard in general. One popular technique for solving such problems is to transform the model into a propositional formula in CNF form and then calculate the formula's weighted number of models. However, classical encodings only partially translate the input models' probabilistic features. For example, the distributions are transformed into clauses, but classical model counters do not use the fact that its values sum up to one.