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Bienvenue sur le Le wiki du copil du chantier RTRA STAE ENV'IA

Citations du chantier ENV'IA :

  • Vu en copil du 25 mai 2021 et le choix s'était arrété pour les citations sur ENV'IA network .
    • This work has been supported by the ENV’IA network funded by the RTRA STAE.
    • Ce travail a été supporté par le réseau ENV'IA financé par le RTRA SATE.

Rendez-vous et outils collaboratifs :

Prochain Copil ENV'IA: 4 Octobre 2022 de 14h00 à 16h00 : Salle Lyot et distanciel.

Les CRs collaboratifs seront pris en séance en utilisant les framapad suivants :

Les CRs seront ensuite archivés avec les présentations du chantier sur cette page une fois finalisé .

Évènements du chantier ENVIA :

Évènements passés du chantier ENVIA :

Document et présentation :

Les actions et contacts du chantier :

  • Action1 : Cartographier pour les SEEU, les méthodes d'IA et les challenges types. Statut Démarré. Contacts : C. Baehr, Y. Deville, M. Fauvel, C. Lapeyre, J. Monnier, …
  • Action2 : Spécifications sur les mises en forme des données. démarrage en cours. Contact P. Dayre.
  • Action3 : Créer des jeux de données de référence en open access pour les experts IA. Démarrage en 2021. Contact C. Baehr.
  • Action4 : Définition et réalisation de Cas d'usage (usecase) comme preuve de concept. Démarrage fin 2021. Contact C. Baehr.
  • Action5 : Animer l’interface AI-SEEU dans la communauté Toulousaine. Démarrage fin 2020. Contact E. Gondet.
  • Action6 : Contribuer à la formation initiale et continue en IA dédiée aux SEEU. Contact M. Toplis.

Informations générales :

Appels en cours :

  • A noter qu’il y a 2 ITT en cours sur des budgets H2020. Date de remise, 5 mars.
    • Notamment la ligne ‘DT – Space – 25 – EO – 2020: Big data technologies and AI for Copernicus (R&I)’, la seconde étant plus orientée liens avec l’aval.

Chaires IA Hors 3IA retenues en relation avec l'Environnement :

  • sur 2019 :
    • Christine Guillemot DeepCIM Deep learning for computational imaging with emerging image modalitie
    • P. Gallinari : DL4CLIM Deep Learning for Physical Processes with applications to Earth System Science
    • Sylvain Saïghi : GrAI Green Artificial Intelligence
    • Meghyn Bienvenu : INTENDED Intelligent handling of imperfect data
    • R. Fablet : OceaniX Physics-Informed AI for Observation-driven Ocean AnalytiX
    • Frédéric Chazal TopAI Topological Data Analysis for Machine Learning and AI
  • En 2020 :
    • Hervé Glotin : ADSIL ADvanced Submarine Intelligent Listening
    • Maks Ovsjanikov : AIGRETTE Analyzing Large Scale Geometric Data Collections
    • Gael Varoquaux : LearnI Learning data integration, from discrete entities to signals
    • Christian Wolf REMEMBER Learning Reasoning, Memory and Behavior
    • Aurélien Garivier SeqALO Sequential and Active Learning for Optimization
index.txt · Dernière modification : 14/09/2022 08:24 de etienne.gondet@obs-mip.fr