Université Polytechnique des Hauts-de-France - IEMN

L’IEMN regroupe dans une structure unique l’essentiel de la recherche régionale dans un vaste domaine scientifique allant des nanosciences à l’instrumentation.

Faire travailler ensemble des chercheurs ayant des cultures, des démarches et des motivations différentes, construire une continuité de connaissances allant des problèmes fondamentaux aux applications fait aujourd’hui notre spécificité. Aujourd’hui, près de 500 personnes, dont une centaine de chercheurs internationaux, travaillent ensemble.

Le cœur de nos activités est centré sur les micros et nanotechnologies et leurs applications dans les domaines de l’information, la communication, les transports et la santé. Nos chercheurs ont à leur disposition des moyens expérimentaux exceptionnels, en particulier des centrales de technologie et de caractérisation dont les possibilités et les performances se situent au meilleur niveau européen. L’IEMN fait partie du réseau des grandes centrales de technologie RENATECH.

Notre politique scientifique consiste non seulement à l’approfondissement des connaissances mais également à l’établissement d’un partenariat privilégié avec des industriels leaders sur leurs marchés et au développement d’un partenariat de proximité avec les ETI et PME régionales et les jeunes pousses issues de l’IEMN.

Grâce au dynamisme de son personnel, à ses équipements et à ses multiples collaborations avec les milieux académiques et industriels, l’IEMN possède l’ensemble des atouts pour jouer un rôle majeur dans le domaine des micro et nanotechnologies et de leurs applications. L’institut est notamment l’un des partenaires fondateurs de l’Institut de Recherche sur les Composants logiciels et matériels pour l’Information et la Communication Avancée (IRCICA) avec deux autres laboratoires (CRISTAL et PhLAM).

L’équipe scientifique « Systèmes Intelligents Fiables » du groupe COMNUM de l’IEMN, à travers plusieurs projets de recherche, a développé une expertise dans les domaines autour de l’Intelligence Artificielle, notamment les aspects liés au machine learning, deep learning, la fiabilité et la sécurité des systèmes intelligents. Les verrous abordés sont principalement sur les thématiques suivantes:

• La vidéo-surveillance et reconnaissance automatique de comportement. Nous avons récemment proposé une solution pour la détection d’anomalie à partir de séquences d'images issues de caméras de vidéosurveillance (papier soumis à CVPR). Nous avons aussi proposé des techniques de reconnaissance de comportement de conducteur par les DNNs hybrides ainsi que des bases de données publiques pour la reconnaissance de comportement de conducteur et la perception (IEEE Sensors, Electronics).

• La sécurité et la robustesse des DNNs et des SNNs : nous avons proposé des attaques qui injectent un bruit antagoniste qui compromet la fiabilité des algorithmes de l’IA (IJCNN 2019). Des défenses contre ces types d’attaques ont aussi été proposées (ASPLOS2020).

• Les systèmes de transport intelligents : Nous avons publié des bases de données et proposé des systèmes de perception de l’environnement.