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Sélection de thèses soutenues depuis 2025
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Avec tous nos vifs remerciements aux Auteurs et Laboratoires

Intelligence artificielle pour les matériaux à changement de phase
Abir Msalmi

Mécanique des solides, génie mécanique, productique, transport et génie civil

Université de Normandie 

 

Modélisation et analyse de la dynamique de confiance dans une assistance de type IA : analyse et modélisation de l’effet du feedback différé sur la confiance d’un opérateur envers une intelligence artificielle d’aide à la décision au fil du temps
Vincent Fer

Informatique

IMT Atlantique

 

Développement d'algorithmes d'intelligence artificielle pour estimer l'état de santé des batteries lithium-ion
Quentin Mayemba
Génie électrique

Université Lyon 1

 

Application de modèles avancés d'intelligence artificielle à l'irrigation intelligente à partir de données capteurs et d'images satellitaires.
Hajar Hammouch

Informatique, données, IA

Institut Polytechnique de Paris

 

Intelligence artificielle pour l'automatisation du processus de sélection et de classification des colis dans un entrepôt : conception d'un système de conditionnement intelligent
Matthieu Desmarescaux

Signal, image, vision, son

Université de Brest

 

De l'IA digne de confiance aux normes techniques - L'approche particulière de L'Europe en matière de régulation de l'intelligence artificielle

Mélanie Gornet

Droit et régulation

Institut Polytechnique de Paris

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La diffusion accélérée des technologies d’intelligence artificielle : vers un modèle d’adaptation des facteurs humains et des structures organisationnelles de l’entreprise

Stéphanie Ametepe
Sciences de gestion et du management

CNAM

 

Détection et suivi de la biodiversité marine par intelligence artificielle

Kilian Bürgi

Sciences de l'environnement

Université Côte d’Azur

 

Intelligence artificielle embarquée et connectivité cellulaire pour drones : modélisation, optimisation et impacts réseaux
Antoine Le Borgne

Informatique

Université de Rennes

 

Interprétation et compréhension visuelle des anomalies thoraciques sur radiographies pulmonaires : vers une intelligence artificielle de confiance en imagerie médicale
Sayeh Gholipour picha

Université Grenoble Alpes

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