Projets phares

L’Institut développe ses activités essentiellement au travers de projets de recherche collaboratifs.

Ces projets de recherches :

  • Se basent sur l’interdisciplinarité
  • Privilégient la recherche collaborative et le co-développement
  • S’articulent sur une logique partenariale avec tous les acteurs de la société (industries, services, centres de recherche, collectivités territoriales, institutions gouvernementales, etc.)
  • Tissent des partenariats à l’échelle provinciale, régionale, fédérale, européenne et internationale.

L’Institut s’implique dans le montage de projet de recherche avec ses partenaires pour répondre aux problématiques émergentes liées aux domaines de l’Institut.

Nous présentons ici, à titre indicatif, quelques projets phare de l’Institut qui illustrent   les problématiques abordées par nos chercheurs.

L’UMONS est partenaire du portefeuille Wal-e-Cities, porté par Multitel, et qui a pour vocation de répondre aux défis des villes wallonnes, dans une philosophie de « Smart Region ». L’objet principal de ce portefeuille est de développer des dispositifs et des logiciels qui permettront de délivrer des services et de répondre à des besoins dans quatre thématiques: mobilité ; énergie et environnement ; marché transparent d’échange de données ; cadre de vie et bien-être du citoyen.

Wal-e-cities développe des composantes technologiques et non technologiques, intégrées pour aboutir à une utilisation de la technologie à bon escient et confronter les résultats aux besoins concrets des utilisateurs (citoyens, pouvoirs communaux, entreprises locales, etc.). InforTech apporte au projet ses compétences en traitement du signal et en télécommunication.

L’Internet de demain pour développer les entreprises, l’économie et la société.

L’Internet de Demain est l’un des piliers de la stratégie européenne. Le portefeuille IDEES vise à favoriser la mise en oeuvre de cette stratégie en Wallonie. Pour ce faire, 3 projets sont mis en oeuvre. Le premier projet concerne les fondations technologiques indispensables pour réaliser les avancées souhaitées, s’appuie sur les progrès majeurs qui ont été accomplis récemment dans ces domaines (Cloud Computing, Big data et Internet des Objets), et vise à les améliorer en vue de permettre aux entreprises wallonnes d’en tirer parti. Le second projet vise à mettre en place un processus de co-innovation avec les entreprises afin d’accélérer l’adoption et optimaliser la valeur ajoutée de ces technologies au sein des secteurs qui utilisent celles-ci. Le troisième projet réalise le déploiement de projets pilotes dans certains secteurs spécifiques proches de pôles de compétitivité, permettant de valider l’apport de ces nouvelles technologies dans différentes configurations.

Un aspect fondamental pour comprendre la qualité des données est la provenance (ou traçabilité) de ces données. Des études ont donné lieu à un certain nombre de formalismes théoriques universels qui traitent de la qualité des données et de leur provenance.
Le but de ce projet est d’adapter et d’élargir ces formalismes aux besoins spécifiques qui apparaissent dans la gestion des données géologiques et la modélisation géologique 3D.
Généralement, les modèles géologiques 3D extrapolent des informations venant de différentes sources de données géolocalisées hétérogènes, telles que les forages, les cartes géologiques, ou les études sur la réflexion sismique.

Les techniques d’approximation matricielle de rang faible (LRA) telle que l’analyse en composantes principales  sont des outils puissants pour la représentation et l’analyse de données de grande taille, et sont utilisés dans un grand nombres de domaines tels que l’apprentissage automatique, le traitement du signal, l’analyse de données, et l’optimisation.

Sans contrainte et en utilisant les moindres carrés, LRA peut être résolu via la décomposition en valeurs singulières. Cependant, en pratique, ce modèle est souvent inadéquat principalement parce que certaines données sont aberrantes ou manquantes ou que le bruit est non Gaussien, et les facteurs de la décomposition doivent satisfaire certaines contraintes liées à l’application considérée. Notre objectif est de lever ce verrou, en considérant quatre aspects différents mais complémentaires:

  • la complexité algorithmique,
  • les algorithmes avec garantie de succès,
  • les heuristiques, et
  • les applications.

Les opérateurs ferroviaires font face à la concurrence de l’avion et de la route et pour cela doivent s’améliorer sur l’internationalisation du trafic et l’interopérabilité entre opérateurs et infrastructure. Le standart ERTMS, développé pour l’Europe pour répondre à ce besoin s’est répandu dans le monde entier mettant en relief d’une part une demande d’évolution vers de nouvelles fonctionnalités et d’autre part le risque d’émergence d’une concurrence extra-européenne sur le secteur.

 

Le projet Inograms est un projet de recherche industrielle qui vise à explorer de nouveaux axes technologiques pour répondre aux besoins du marché non-européen de l’ERTMS en apportant de nouvelles fonctionnalités et une réduction significative du coût nécessaire au maintien d’une compétitivité des solutions développées en Wallonie.

L’objectif de COLORAMAP est de mieux comprendre et caractériser les techniques de réduction dimensionnelle linéaire. Outre la compression, cette réduction de dimension permet d’extraire automatiquement des informations pertinentes. Le développement de ces nouvelles techniques a des applications dans divers domaines (analyse de réseaux sociaux, systèmes de recommandation, séparation automatique de fond sur vidéos, séparation automatique de sources sonores, etc.).

Le projet Fab-IoT-Lab a permis au Fablab Mons de se doter d’un axe spécifiquement dédié à l’internet des objets. Ce projet permet d’offrir des services de prototypage rapide et propose aux entreprises de tester et expérimenter facilement des solutions IoT.

En exploitant les potentialités de l’intelligence artifi­cielle, et du machine learning en particulier, ce projet de recherche porte sur le développement d’outils permet­tant d’aider le clinicien dans le diagnostic de troubles mentaux chez l’enfant sur base de données cérébrales.

Le projet CuDB vise au développement d’un moteur de bases de données innovant utilisant les processeurs graphiques, permettant un traitement plus efficace et plus rapide des données par requêtes SQL.

L’objectif de ce projet est de développer un logiciel, appelé rGPU (Remote GPU), permettant à une entreprise ou un cloud de rendre le partage d’un GPU aussi pratique qu’un GPU d’une station de travail, tout en réduisant son coût d’utilisation.