Axe transverse « Intelligence artificielle » du L2S

L’axe transverse « Intelligence artificielle » structure les activités de recherche en IA au sein des trois pôles du L2S : Automatique & Systèmes, Télécoms & Réseaux, Signaux & Statistique.

Le positionnement du laboratoire s’appuie sur ses forces historiques en automatique, théorie de l’information, traitement du signal, statistique, optimisation et quantification des incertitudes. Ces disciplines constituent un socle méthodologique naturel pour développer une IA fiable, explicable et adaptée aux systèmes physiques, aux réseaux, aux signaux et aux données complexes.

L’axe vise à coordonner les actions de recherche, les projets, les recrutements et la formation en lien avec l’IA, en articulation avec CentraleSupélec, l’Université Paris-Saclay, l’Institut DATAIA et les réseaux nationaux du domaine.

Périmètre scientifique

Les activités se structurent autour de cinq orientations complémentaires, allant des fondements mathématiques de l’IA à ses applications pour les systèmes, les communications, l’énergie, la santé et l’industrie.

IA pour les systèmes dynamiques et le contrôle

Apprentissage pour les systèmes dynamiques, commande optimale, identification, sûreté des systèmes cyber-physiques et contrôle fondé sur les données.

IA pour les signaux et les images

Apprentissage statistique pour le traitement du signal, problèmes inverses, imagerie, vision, séries temporelles et fusion de données multimodales.

IA pour les communications, l’énergie et les réseaux

Réseaux de communication, 5G/6G, allocation de ressources, réseaux intelligents, réseaux de capteurs et systèmes énergétiques.

IA robuste et quantification d’incertitude

Méthodes probabilistes, modèles de substitution, calibration, prédiction conforme et quantification d’incertitude pour évaluer la fiabilité des modèles d’IA.

Apprentissage séquentiel et décision sous incertitude

Bandits, apprentissage par renforcement, processus de décision markoviens structurés, optimisation bayésienne et planification d’expériences numériques.

Un axe transversal aux trois pôles

Automatique & Systèmes

Apprentissage pour systèmes dynamiques, contrôle optimal, robotique, sûreté des systèmes cyber-physiques, jumeaux numériques et interaction entre modèles physiques et données.

Télécoms & Réseaux

IA pour les communications, allocation de ressources, réseaux complexes, apprentissage distribué, décision séquentielle et optimisation pour les infrastructures numériques.

Signaux & Statistique

Apprentissage statistique, traitement du signal, problèmes inverses, processus gaussiens, modèles probabilistes, quantification d’incertitude et IA robuste.

Structuration et animation scientifique

L’axe IA s’inscrit dans un environnement scientifique riche à l’échelle de CentraleSupélec et de l’Université Paris-Saclay. Les membres du L2S contribuent notamment à l’Institut DATAIA, à la Graduate School ISN, au GIS UQ@Paris-Saclay, à l’OI H-Code sur les systèmes hybrides humains-machines, ainsi qu’aux réseaux nationaux comme les GdR IASIS et MACS ou le RT CNRS UQ.

Le laboratoire participe également à l’animation scientifique du domaine par des séminaires réguliers, des journées thématiques et des collaborations nationales et internationales. La journée IA du L2S organisée en 2024 a contribué à formaliser le périmètre scientifique de l’axe et à renforcer les échanges entre les trois pôles.

Activité scientifique récente

Sur la période 2023-2025, l’IA représente une part importante et croissante de l’activité du laboratoire, avec des projets, thèses et recrutements dans les trois pôles. Les analyses menées sur les publications HAL 2024-2025 mettent en évidence un équilibre entre IA appliquée et contributions méthodologiques : apprentissage, optimisation, mathématiques pour l’IA, statistique et quantification d’incertitude. La part des publications liées à l’IA passe d’environ 33 % en 2024 à 41 % en 2025.

	Automatique & Systèmes	Télécoms & Réseaux	Signaux & Statistique
Recrutements IA 2023-2025	1	3	3
Thèses IA 2023-2025	14	47	24
Projets IA 2023-2025	11	6	10

Ces chiffres proviennent du travail de synthèse préparé dans le cadre de la structuration de l’axe IA du L2S.

Objectifs

L’objectif de l’axe transverse IA est de consolider les recherches du L2S en intelligence artificielle en s’appuyant sur les forces historiques du laboratoire : mathématiques appliquées, sciences des systèmes, traitement de l’information, optimisation et modélisation probabiliste.

renforcer la visibilité du L2S comme acteur de l’IA à l’interface entre fondements méthodologiques et applications ;
favoriser les collaborations entre les trois pôles autour de problématiques communes ;
accompagner les projets, les recrutements et les actions de formation en IA ;
développer une IA fiable, robuste et adaptée aux systèmes complexes étudiés au laboratoire.