Le CRIL en bref

présentation

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.

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Publications récemment mises à jour

2023 Johannes Fichte, Daniel Le Berre, Markus Hecher, Stefan Szeider, The Silent (R)evolution of SAT in Communications of the ACM, vol. 66, n° 6, pp. 64-72, 2023.
2023 Anthony Blomme, Daniel Le Berre, Anne Parrain, Olivier Roussel, Compressing UNSAT Search Trees with Caching in ICAART 2023 : 15th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, 2023.
2023 Takehide Soh, Morgan Magnin, Daniel Le Berre, Mutsunori Banbara, Naoyuki Tamura, SAT-Based Method for Finding Attractors in Asynchronous Multi-Valued Networks in 14th International Conference on Bioinformatics Models, Methods and Algorithms (BIOINFORMATICS 2023), SCITEPRESS, 2023.
2023 Leila Amgoud, Dragan Doder, Srdjan Vesic, Parameterized Gradual Semantics Dealing with Varied Degrees of Compensation in 32nd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2023), pp. à paraître, 2023.
2023 Thibault Falque, Jean-Marie Lagniez, Romain Wallon, Panoramyx : une bibliothèque pour le développement de solveurs de contraintes parallèles in 24e Conférence ROADEF de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF'23), 2023.

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.

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Séminaire Séminaire de Paulius Dilkas

Synthesising Recursive Functions for First-Order Model Counting
25 mai 2023 - 14:00

First-order model counting (FOMC) is a computational problem that asks to count the models of a sentence in finite-domain first-order logic. In this talk, I am going to argue that the capabilities of FOMC algorithms to date are limited by their inability to express many types of recursive computations. To enable such computations, we relax the restrictions that typically accompany domain recursion and generalise the circuits used to express a solution to an FOMC problem to directed graphs that may contain cycles.

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Séminaire Séminaire de Daniel Le Berre - CRIL Univ Artois & CNRS

Logiciel de recherche : valorisation sous licence libre
11 mai 2023 - 14:00

La loi sur la république numérique de 2016 et le second plan national de la science ouverte favorisent la diffusion du logiciel de recherche sous licence libre par défaut. La valorisation du logiciel dans ce cadre doit se faire en tenant compte de l’environnement spécifique du logiciel libre. Le choix de la licence est notamment important. Le mode de diffusion du logiciel aussi. Les formes de valorisation peuvent être variées. Le but de cet exposé est de présenter de bonnes pratiques pour favoriser la valorisation sous licence libre des logiciels de recherche.

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Séminaire Séminaire de Sara Riva - Université de Bordeaux

Synthesis and Reprogramming of Boolean networks: a QBF problem
4 mai 2023 - 14:00

Boolean networks (BNs) are discrete dynamical systems (DDSs) with applications to the modeling of cellular behaviors, such as cellular differentiation and fate decision processes. These models represent the long-term (i.e., fixed points and attractors) and the transient behaviors of the studied phenomena. The synthesis of Boolean networks aims to provide an automatic way of obtaining networks that satisfy the constraints derived from knowledge of the phenomenon. Usually, this knowledge consists of information on the structure of the interaction graph or on the possible states and transitions between the states of the system to be modeled.

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Recrutement Chaire de Professeur Junior (CPJ) : Maîtrise des applications de l'IA

26 avr. 2023 - 00:00

Un poste de Chaire de Professeur Junior (CPJ) est à pourvoir pour la rentrée 2023 à l’Université d’Artois, au sein du laboratoire CRIL, sur la thématique “Maîtrise des usages de Intelligence Artificielle”. La chaire proposée concerne la maîtrise des applications de l’IA et l’IA de confiance. Elle s’inscrit dans le cadre du projet PIA4 « Excellences » MAIA (Maîtrise des Applications de l’IA), dont l’université d’Artois a été lauréate en 2022 pour le site A2U (alliance des universités UArtois, ULCO, UPJV).

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Recrutement 4 postes d'ATER en informatique (section 27), à Lens

21 avr. 2023 - 00:00

4 postes d’ATER en informatique (section 27) sont ouverts à Lens pour la rentrée 2023. 2 postes à l’IUT de Lens poste s27-2 (100%) poste s27-3 (100%) 2 postes à la faculté des sciences Jean Perrin : Poste s27 (100%) Poste s27-5 (100%) Les candidatures sont ouvertes sur ALTAIR jusqu’au 21 avril. Ces 4 postes d’ATER sont rattachés au CRIL pour la recherche.

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Séminaire Séminaire de Moncef Garouani - EILCO /ULCO University - LISIC Laboratory

Big industrial data mining through explainable automated machine learning
6 avr. 2023 - 14:00

Machine learning (ML) has penetrated all aspects of modern life, and brought more convenience and satisfaction for variables of interest. However, building such solutions is a time consuming and challenging process that requires highly technical expertise. This certainly engages many more people, not necessarily experts, to perform analytics tasks. While the selection and the parametrization of ML models require tedious episodes of trial and error. Additionally, domain experts often lack the expertise to apply advanced analytics.

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