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Bienvenue sur la collection des archives ouvertes HAL du Programme National de Recherche en IA (PNRIA). Cette collection ambitionne à rassembler les productions issues des projets financés par le PNRIA déposées dans HAL

En clôture de la journée de débats « AI for Humanity » qui s’est tenue à Paris le 29 mars 2018, le Président de la République a prononcé un discours sur l’intelligence artificielle (IA) présentant la stratégie française en la matière. Le Programme national pour l’IA mobilisera un budget de 1,5 milliard d’euros sur la période 2018-2022 dont 45% sera consacré au volet recherche. Dans le cadre de la stratégie « AI for Humanity », Inria a été missionné pour coordonner le volet recherche du programme national en IA.

L'objectif du Programme National de Recherche en IA est double : propulser la France parmi les champions de l’IA et faire de la France le leader européen de la recherche en IA. À cette fin, plusieurs actions seront menées dans une première phase s'étendant de la fin 2018 à 2022 (quatre instituts interdisciplinaires, chaires, contrats doctoraux, formation, supercalculateur, appels de l’ANR, partenariats public-privé et coopérations internationales).

Pour en savoir plus sur les actions du Programme National de Recherche en IA, consultez son site web.

Contact : mission.ia@inria.fr

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Reproducibility Simulation Robustness Reinforcement learning Argumentation Privacy Computer Vision Constraint programming Convolutional neural network Macroscopic traffic flow models Éthique Semantic Web Artificial Intelligence Alzheimer's disease Fluorescence microscopy Variational inference Neural networks Prediction XAI Spectral unmixing Deep learning Excursion sets Ethics Intelligence artificielle Convolutional Neural Networks Computer vision Alzheimer's Disease Task analysis Medical imaging Fairness Uncertainty Optimal transport Semidefinite programming Feature extraction Inverse problems FOS Computer and information sciences Convolutional neural networks Training Data mining Deep Learning Endmember variability MRI Riemannian geometry Polynomial optimization Linked Data Kernel methods Dimensionality reduction Segmentation Representation learning Variational autoencoder Natural Language Processing Interpretability Optimization Speech production Evaluation complexity Big data Pansharpening Anomaly detection Explainable AI COVID-19 Stochastic optimization Convex optimization Super-resolution Classification Image fusion Artificial intelligence Diffusion MRI Neuroimaging Machine translation Image segmentation Machine Learning Evaluation Data fusion Sparse unmixing Time series Self-supervised learning Machine learning Explainability Optimal control Image processing Semantic segmentation Complexity Hyperspectral imaging Generative models Transfer learning Apprentissage profond Simulated annealing Unsupervised learning Clustering Convolution Online learning Remote sensing Scheduling Hyperspectral Object detection Spiking neural networks Neural network Co-clustering Deep learning DL Sparsity

Secrétariat général pour l'investissement                          


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