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Yannick Estève | Directeur du laboratoire

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Le LIA est composé d’environ 75 personnes, dont 65 enseignants chercheurs (29 permanents et une trentaine de doctorants) qui travaillent sur trois grandes thématiques de recherche : le Traitement Automatique du Langage Naturel (qu’il soit écrit ou oral), la Recherche Opérationnelle et les Réseaux. Le LIA fait partie du Laboratoire d’excellence (Labex) Brain and Language Research Institute (BLRI) et participe à la fédération de recherche Agorantic. Le LIA est le laboratoire de recherche du Centre d’Enseignement et de Rercherche en Informatique (CERI), associé à l’École Doctorale Agrosciences et Sciences (ED 536) de l’Université d’Avignon et des Pays de Vaucluse. Fondé en 1987 par Henri Méloni, ancien président de l’UAPV, le laboratoire est actuellement dirigé par Yannick Estève

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ACTUALITES LIA

Contact : Corinne Fredouille (corinne.fredouille@univ-avignon.fr) Durée : 6 mois Titre : Restauration de la parole pathologique à base d’apprentissage profond Descriptif : Bien que les modes de communication aient largement évolué depuis une vingtaine d’années avec l’ère du numérique, pouvant se substituer dans de nombreuses situations à la parole - messagerie électronique, réseaux sociaux, blogs, messageries instantanées… la parole reste indispensable pour une bonne intégration dans notre société. La communication orale permet de partager avec les autres, que ce soit dans le monde professionnel ou la vie de tous les jours : partager pour exprimer une demande, pour informer, pour conseiller, pour débattre, pour convaincre, pour enseigner, pour divertir, pour exprimer un sentiment, … pour vivre en société. Plus d'infos

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Informations générales - Durée : 6 mois - Début : à partir de janvier 2025, au plus tard avril 2025 - Lieu : Université d’Avignon – LIA – Campus Contexte scientifique L'extraction de relations (RE) est un domaine de recherche très actif et au coeur des taches de NLP. Elle consiste à identifier des relations sémantiques entre des entités généralement nommées concepts à partir de données textuelles. L’apparition des grands modèles de langue (LLM) ouvre des possibilités supplémentaires dans la validation et l’enrichissement de ces bases de connaissances (cf [1]). Plus d'infos

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Informations générales Durée : 6 mois Début : à partir de janvier 2025, au plus tard avril 2025 Lieu : Université d’Avignon – LIA – Campus Gratification : selon la grille réglementaire Perspectives : Programme de doctorat de 3 ans Contexte : Ce stage s’inscrit dans le cadre du projet ANR Chica-AI (2024-2028), qui vise à concevoir un environnement informatique capable d’analyser automatiquement les résumés oraux d’enfants pour évaluer leur compréhension d’un texte à la suite d’une tâche de lecture. Plus d'infos

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Titre : The Capacitated p-Location Problem with Territorial Coverage Constraints Date : 07/11/2024 – 11h35 Salle : S6 Résumé : In spatial planning, the efficient location and allocation of services pose complex challenges across diverse contexts. Our research focuses on the capacitated p-location problem, which aims to select p facilities from a set of potential locations to minimize allocation costs between facilities and consumers with specific demand weights, while respecting capacity constraints. To better model real-world applications, we extended this problem by introducing territorial coverage constraints. We examined the adapted formulation of this expanded problem and developed a heuristic approach to handle larger instances effectively. A case study in France’s PACA (Provence-Alpes-Côte d’Azur) region illustrates the impact of these coverage constraints.

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Titre : Exploring Short-Duration Spoken Language Recognition: Insights from CENATAV Date : 06/11/2024 11h00 Salle : S4 Résumé : This presentation will introduce the Advanced Technologies Application Center (CENATAV), outlining its core mission and research areas, with a focus on the work of its Voice Processing Group. We will discuss the challenges of conducting research with limited access to high-performance computing resources and large datasets, emphasizing our recent work on spoken language recognition in very short-duration audio signals. Langue : English

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