Le laboratoire  (Modélisation, Information & Systèmes) fédère des enseignants-chercheurs de l’UPJV en Informatique, Automatique, Robotique et Vision par ordinateur. Les objectifs scientifiques du laboratoire s’inscrivent dans les thématiques des Sciences et techniques de l’information et de la communication (STIC). Les travaux de recherche qui y sont développés trouvent de nombreuses applications : Véhicule, Cybersécurité, Énergie, Robotique, Musique, Patrimoine, Santé...

L’animation scientifique s’effectue au niveau des 4 équipes de recherche intégrées à l’unité. Pour atteindre sa mission scientifique, le MIS s’appuie sur un effectif de 80 personnes dont 40 enseignants-chercheurs, 35 doctorants et 4 personnels administratifs et techniques, mais aussi sur un précieux réseau de partenaires industriels et académiques.

Actualité


Automatique vs Lobe frontal : qui commande ici ?

19 oct 2020

Dans le cadre des Conférences Flash organisées à l'UFR de Science, Jérôme Bosche présentera un exposé sur l'Automatique le mardi 20 octobre à 13h00 dans l’amphi Parmentier (Pôle Scientifique Saint Leu). L’Automatique est une discipline peu connue du grand public, elle est pourtant indispensable au bon fonctionnement des systèmes modernes. On la retrouve dans de très nombreux domaines, y compris celui de l’énergie dont il sera question dans l’exposé.

Analyse et synthèse des systèmes singuliers retardés à commutation

08 oct 2020

Mohamed Amin REGAIEG soutiendra sa thèse le vendredi 09 octobre 2020 à 10h :

Pour des raisons sanitaires, cette soutenance sera accessible uniquement par visioconférence.

Membres de jury:

M. Jean Pierre BARBOT, ENSEA (Rapporteur)
M. Kamel ABDERRAHIM, ENI-Gabes (Rapporteur)
M. Jamal DAAFOUZ, Université de Lorraine (Examinateur)
M. Yassine KOUBAA, ENI-Sfax (Examinateur)
M. Mourad KCHAOU, ENI-Sfax (Co-encadrant)
M. Jérôme BOSCHE, UPJV-Amiens (Co-encadrant)
M. Mohamed CHAABANE, ENI-Sfax (Directeur de thèse)
M. Ahmed EL HAJJAJI, UPJV-Amiens (Directeur de thèse)

Type


Détection Automatisée du Trouble du Spectre de l'Autisme via Eye-Tracking et Réseaux de Neurones Artificiels: Conception d'un Système d'Aide à la Décision

24 sep 2020

Romuald Carette (équipe GOC) soutiendra sa thèse de doctorat le vendredi 25 septembre 2020 à 14h.

En raison des contraintes liées à l'épidémie en cours, cette soutenance se déroulera exclusivement en visioconférence

Résumé

Type


Learning With Errors sans réduction modulaire

23 sep 2020

Claire Delaplace, nouvelle membre de l'équipe GOC, fera un séminaire présentant ses travaux, le jeudi 24 septembre à 14h salle 401 EPI 2, à l’ensemble des membres du laboratoire.

Résumé:
Le problème Learning With Errors (LWE) est un problème majeur de la cryptographie à base de
réseaux euclidiens. Il consiste plus à moins à résoudre un système linéaire bruité As + e = b
modulo un entier q. Pour des paramètres bien choisis, il est connu pour être aussi difficile
à résoudre que des problèmes difficiles de réseaux euclidiens.

UPJV