Session Spéciale 1 : Restauration et édition d’images par réseaux profonds : de la conception d’un algorithme stable à la quantification d’incertitude
: Arthur Leclaire (LTCI, Télécom Paris), Yann Gousseau (LTCI, Télécom Paris), Marcelo Pereyra (School of Mathematical and Computer Sciences, Heriot-Watt University & Maxwell Institute for Mathematical Sciences), Julián Tachella (Laboratoire de Physique, CNRS &ENS Lyon)
La plupart des méthodes récentes de traitement d’images reposent sur des algorithmes utilisant de façon directe, itérative, ou déroulée, un réseau de neurones profond. Ces techniques, qui atteignent des niveaux de performance visuelle sans précédent, posent des questions majeures sur le plan de la conception des réseaux utilisés, de la stabilité des algorithmes en jeu, et de l’interprétabilité de résultats de restauration.
Cette session spéciale est consacrée aux avancées récentes dans l’étude des méthodes de restauration et d’édition d’images avec des réseaux profonds liés par exemple à un modèle génératif adverse, une régularisation plug-and-play, ou un modèle de diffusion. Une première partie de la session portera sur la conception d’algorithmes de restauration et d’édition d’images qui soient à la fois performants et stables. Elle pourra inclure des contributions en lien avec l’utilisation de modèles génératifs ou d’algorithmes d’optimisation pour les problèmes inverses, ou avec la conception de réseaux profonds de restauration. Une deuxième partie sera consacrée aux méthodes stochastiques pour la restauration, et notamment celles conçues pour la quantification
d’incertitude. Elle portera notamment sur des méthodes d’échantillonnage stochastique et méthodes bayésiennes.
Session Spéciale 2 : Information et calcul quantiques
: Thierry Chonavel (Lab-STICC, IMT Atlantique), Angélique Drémeau (Lab-STICC, ENSTA) et Hachem Kadri (LIS, Aix-Marseille Université)
L’émergence des technologies quantiques soulève de nombreuses problématiques au sein des champs disciplinaires du domaine de l’information, de la mesure et la perception de l’environnement jusqu’au traitement des données quantiques. L’information quantique par nature très différente, conduit à modifier fondamentalement notre vision de ces champs disciplinaires et offre des perspectives inédites sur des approches radicalement nouvelles, voire renouvelle notre regard sur des approches plus classiques.
Concrètement, cela se traduit, d’un côté, par la nécessité de nouveaux modèles formalisant le caractère quantique de l’information et prenant en compte son environnement. L’enjeu est ensuite d’en extraire et manipuler l’information utile. D’un autre côté, motivé par les récents développements d’ordinateurs quantiques, il s’agit de développer des algorithmes dédiés, permettant de dépasser les limites de complexité des algorithmes classiques.
Ces différents aspects seront au cœur de cette session spéciale qui ouvrira sur un exposé tutoriel d’introduction à l’information quantique et au calcul quantique. Y sont ensuite encouragées des contributions dans les domaines suivants (liste non-exhaustive) :
- apprentissage automatique quantique
- dispositifs de perception de phénomènes quantiques
- théorie de l’information quantique
- modélisation et identification de systèmes quantiques (signal, bruit…)
- contrôle des systèmes quantiques
- calcul quantique et approches hybrides classiques/quantiques
Session Spéciale 3 : Applications industrielles du traitement d’images multimodales
: Jérôme Gauthier (CEA), Benoit Marchand et Julien Langlois (ArcelorMittal)
Le traitement d’images occupe une place croissante dans de nombreuses applications industrielles clefs comme le contrôle qualité, la détection d’anomalies, l’automatisation ou la supervision qui permettent de renforcer, optimiser et garantir les capacités de production. À l’heure actuelle la majorité de ces applications s’appuie encore sur le traitement d’images RGB pour lequel il existe une vaste littérature avec des outils qu’il est relativement aisé de maintenir et améliorer en s’appuyant sur les codes partagés par la communauté. Cependant, pour une utilisation dans un cadre applicatif, l’analyse d’images RGB présente de nombreuses limitations : problèmes d’éclairage, surfaces réfléchissantes, indétermination de la composition chimique, projection 2D parfois insuffisante pour saisir la complexité géométrique des objets, etc.
Pour pouvoir aller plus loin, il est nécessaire de s’intéresser à des sources d’informations plus riches et étendues dites multimodales. La prise en compte d’images multimodales pose cependant encore aujourd’hui des difficultés spécifiques : fréquence d’acquisition, temps de traitement, consommation mémoire, quantité de calculs, nouvelles architectures pour l’utilisation de méthode d’apprentissage efficaces, etc. L’objectif de cette session spéciale est donc d’offrir un panorama des avancées sur les techniques de traitement d’images multimodales permettant d’aborder ces différentes difficultés et plus particulièrement dans le contexte des applications industrielles.
Session Spéciale 4 : Pratiques innovantes en enseignement du traitement du signal et des images
: Gilles Chardon (L2S, CentraleSupélec)
Les dernières années ont vu l’essor de pratiques d’enseignement innovantes, comme les classes inversées, enseignements expérimentaux, challenges, projets, enseignements à distance, etc.
L’objectif de cette session est le partage d’expériences sur telles pratiques innovantes en enseignement du traitement du signal et des images, dans l’enseignement supérieur mais aussi pour des publics plus jeunes ou plus expérimentés (médiation scientifique, formation continue).
La mise à disposition des données, codes, protocoles expérimentaux, listes de matériels, utiles à la mise en place de tels enseignements sera particulièrement appréciée.
Session Spéciale 5 : EDA pour l’IA et IA pour l’EDA
: Lilia Zaourar (CEA List, Saclay), Slavia Jovanovic (Institut Jean Lamour, Université de Lorraine) et Daniel Chillet (Inria-Irisa-Université de Rennes)
L’intelligence artificielle (IA) a connu une évolution rapide ces dernières années, s’intégrant dans divers domaines du traitement de l’information (image, son, vidéo, radar) et reposant sur des architectures matérielles toujours plus performantes. Cependant, avec l’augmentation des volumes de calculs et des transferts de données, des architectures spécifiques ont été développées pour contourner les limitations des systèmes classiques, réduisant ainsi les temps d’apprentissage, d’inférence et la consommation énergétique. Cette évolution entraîne une demande croissante en solutions d’optimisation, tant pour l’architecture matérielle que pour les algorithmes d’IA. L’optimisation devient un enjeu majeur pour concevoir des systèmes plus efficaces, capables de répondre aux exigences de performance et d’énergie. De plus, l’IA elle-même peut être utilisée pour améliorer ces algorithmes d’optimisation et de recherche opérationnelle (RO), créant ainsi des solutions hybrides alliant IA et méthodes d’optimisation classiques.
Dans ce contexte, cette session spéciale propose d’explorer la conception d’architectures matérielles efficaces pour l’IA et l’utilisation de l’IA pour optimiser ces mêmes architectures, en abordant les défis liés à l’efficacité énergétique, à la gestion des ressources et à l’amélioration des algorithmes d’optimisation. Les contributions attendues pourront traiter l’un ou l’autre de ces points de vue, voire les deux, et permettront de faire émerger de nouvelles perspectives.
Session Spéciale 6 : Intelligence artificielle et patrimoine
: Aladine Chetouani (Université Sorbonne Paris Nord)
Le développement des technologies numériques, notamment autour de l’intelligence artificielle, est un enjeu important pour la préservation, la restauration, l’étude, la création, la compréhension et la valorisation d’objets patrimoniaux tels que les peintures, sculptures, documents anciens, reportages patrimoniaux, monuments ou paysages, dans les domaines artistique, culturel et environnemental. Réciproquement, les problèmes soulevés par ces domaines posent de nouveaux challenges à la communauté scientifique du traitement du signal et de l’image, de la vision par ordinateur et de l’apprentissage comme en témoignent l’augmentation des publications et la présence de sessions spéciales dans des conférences de référence de ces domaines.
Les travaux présentés pourront faire état des spécificités propres au patrimoine culturel et naturel (comme la rareté des données, leur évolution dans le temps ou leur fragilité par exemple). Les exposés explorant la multimodalité qui repose sur l’exploitation des modalités disponibles (texte, métadonnées, son, spatialisation, etc.) sont également encouragés.