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4 axes prioritaires de recherche

À l'écran : modèles 3D obtenus par la méthode de stéreo multi-vues, PMVS (dévellopée par l'équipe WILLOW en collaboration avec l'université de Washington). © INRIA / Photo Kaksonen

Le centre de recherche Inria de Paris est étroitement lié au tissu économique et social qui l’environne afin d’élaborer de nouveaux concepts et techniques.

En effet sur les 40 équipes de recherche qui le composent, plus d'une vingtaine mènent leur recherche en coopération avec un ou plusieurs partenaires (universités, autres organismes de recherche, industriels...).

Afin de tenir compte des spécificités locales, le centre de recherche a défini sa politique scientifique autour de quatre thèmes prioritaires :

Réseaux et systèmes de communication

Le Web, les téléphones portables ou encore les bornes d'accès haut débit s'appuient sur l'existence de réseaux et de systèmes de plus en plus sophistiqués. Inria de Paris entend continuer à apporter des contributions majeures à l'amélioration des performances et de la sécurité de ces infrastructures, en particulier pour les systèmes « pair à pair » et les grilles de calcul.

Logiciels fiables et sécurité

Notre environnement quotidien s’enrichit chaque jour de produits technologiques contenant une part importante et souvent invisible de logiciel – de la carte à puce au téléphone cellulaire, de l’automobile à l’avion très gros porteur, du cabinet médical à la salle d’opération. Inria de Paris travaille sur les outils qui permettront de concevoir plus rapidement des logiciels de qualité toujours plus efficaces et fiables.

Modélisation du vivant et de l'environnement

Les nouvelles techniques en biologie expérimentale, les progrès en imagerie médicale, les énormes quantités de relevés par satellites et capteurs fournissent des ensembles de données gigantesques. Le centre travaille sur des modèles mathématiques et informatiques complexes permettant d’exploiter ces données. Nos techniques permettent par exemple la modélisation d’organes ou d’ensembles cellulaires, ou encore la prévision des évolutions de la biosphère et des sols.

Simulation & apprentissage

La simulation consiste à remplacer l'expérimentation réelle par des calculs sur ordinateurs. Elle permet par exemple de tester de nouvelles molécules et des matériaux innovants. L’apprentissage statistique est un domaine en pleine expansion dont l’objet est d’extraire de l’information du « déluge » de données issues par exemple du traitement automatique des langues, des neurosciences, du traitement du son, des images, etc. L’importance cruciale de l’assimilation de données dans les simulations ainsi que le volume considérable de données que peuvent générer les simulations elles-mêmes vont naturellement conduire à l’avenir à des interactions de plus en plus fortes entre simulations et approches statistiques.

Mots-clés : Inria de Paris Axes de recherche Recherche

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