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Tri :
Date de référencement
Editeur
Auteur
Titre
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Fault-tolerant hardware architectures for artificial intelligence algorithms
Date de publication :
11-12-2025 |
Auteur(s) :
Guillemé Wilfread |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Les réseaux de neurones, utilisés dans de nombreux domaines, trouvent également leur place dans des environnements critiques tels que l’aérospatial, le médical ou la conduite autonome. Leur déploiement sur des systèmes embarqués pose des défis liés à la consommation énergétique, aux ressources matérielles limitées et à leur vulnérabilité aux perturbations, notamment les inversions de bits causées ...
Référencé le :
03-07-2026
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Haptic shared control for multi-robot systems
Date de publication :
30-04-2025 |
Auteur(s) :
Bernard Maxime |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Les systèmes multi-agents offrent des avantages en termes de flexibilité et de redondance, permettant la répartition efficace des tâches complexes entre plusieurs robots. Cependant, leur déploiement exige des stratégies avancées de contrôle afin d’assurer une coopération optimale entre agents autonomes et opérateurs humains. Cette thèse explore le contrôle partagé avec assistance haptique appliqué...
Référencé le :
02-07-2026
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Synthetic tabular data: generation and detection
Date de publication :
18-12-2025 |
Auteur(s) :
Kindji Gaspard Charbel Novixi |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Les données tabulaires sont largement utilisées dans la médecine, les sciences sociales et les registres administratifs. Elles sont hétérogènes, souvent incomplètes et sensibles. Générer automatiquement des données réalistes et détecter celles produites artificiellement constituent deux défis majeurs à fort impact sociétal. Cette thèse aborde ces deux enjeux. Elle propose d’abord une évaluation ri...
Référencé le :
24-06-2026
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Formal verification of weak topological orderings and dataflow analysis
Date de publication :
16-12-2025 |
Auteur(s) :
La Spina Sophia |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
L'analyse flots de données est une technique d'analyse statique qui détermine des informations sur la propagation des données lors de l'exécution d'un programme informatique, sans exécuter le programme. Ces informations peuvent être notamment utilisées pour optimiser le programme lors de sa compilation. Réaliser une analyse flots de données consiste en général à résoudre un système d'équations. En...
Référencé le :
22-06-2026
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Scalable data stream processing in heterogenous environments
Date de publication :
15-12-2025 |
Auteur(s) :
Arsalane Khaled |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Le traitement de flux de données (DSP) dans le continuum edge-cloud hétérogène présente des défis majeurs. L'explosion des applications IoT génère des volumes de données sans précédent nécessitant un traitement en quasi-temps réel. Le continuum edge-cloud étend les infrastructures cloud traditionnelles en intégrant des nœuds de calcul de capacités diverses, introduisant une hétérogénéité réseau et...
Référencé le :
10-06-2026
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Mechanized semantics for circuits : from dataflow to hardware
Date de publication :
20-02-2026 |
Auteur(s) :
Law Tony |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
La synthèse de haut-niveau (HLS) est une méthode pour produire une description de matériel à partir d'une spécification haut-niveau, en général écrite en C. Elle fait ainsi intervenir deux modèles d'exécution différents : en entrée, des programmes séquentiels dirigés par leur flot de contrôle, et en sortie, des circuits parallèles dirigés par leurs flots de données. Des techniques d'ordonnancement...
Référencé le :
03-06-2026
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Time-aware reliability enhancements for safety-critical embedded systems
Date de publication :
06-02-2026 |
Auteur(s) :
Nikiema Pegdwendé Romaric |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Les systèmes embarqués sont davantages vulnérables aux radiations avec l'utilisation de petits transistors, de faibles tension d'allimentation, etc. Les méthodes standards de tolérance aux fautes telles que la redondance par triplication (TMR) induisent des surcoûts en surface. La plupart des travaux sur l'estimation du pire temps d'exécution (WCET), nécessaire pour la guarantie des temps, ne cons...
Référencé le :
02-06-2026
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Beyond divination : stabilizing the interpretability of machine learning algorithms
Date de publication :
23-01-2026 |
Auteur(s) :
Kelodjou Nguenang Zeinabou Gwladys |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Les modèles d’apprentissage automatique présentent des mécanismes de décision souvent opaques et incompréhensibles, ce qui limite leur utilisation dans des domaines sensibles où les prédictions doivent être justifiées pour être exploitables. Les méthodes d’explicabilité visent à rendre ces décisions plus compréhensibles, notamment à travers des techniques d’attribution locales qui expliquent une p...
Référencé le :
19-05-2026
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Advancing brain-computer interfaces by leveraging sensory cues and virtual reality
Date de publication :
04-12-2025 |
Auteur(s) :
Savalle Émile |
Editeur(s) :
Université de Rennes, IRISA RENNES |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Les interfaces cerveau–ordinateur (BCI) rendent possible des interactions en décodant l’activité cérébrale. Bien que les méthodes et le traitement du signal aient progressés, les BCI font encore face à des défis tels que le manque de généralisabilité dans les systèmes passifs et la forte variabilité dans les systèmes actifs. Les stimulations sensorielles offrent une voie prometteuse mais encore pe...
Référencé le :
13-05-2026
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Intelligence artificielle embarquée et connectivité cellulaire pour drones : modélisation, optimisation et impacts réseaux
Date de publication :
19-11-2025 |
Auteur(s) :
Le Borgne Antoine |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Cette thèse explore l’optimisation conjointe de l’intelligence artificielle embarquée et de la connectivité cellulaire pour les drones autonomes opérant en environnement réel. À l’intersection des réseaux 4G/5G, de l’IA de fondation (LLMs multimodaux) et de l’embarqué, elle propose des architectures hybrides alliant traitements locaux, edge et cloud, capables de s’adapter dynamiquement aux conditi...
Référencé le :
12-05-2026
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