Pôle Interdisciplinaire IA de l’Université Bourgogne Europe
Notre mission
Le Pôle Interdisciplinaire Intelligence Artificielle (IA) de l’Université Bourgogne Europe a pour vocation de fédérer, structurer et animer les recherches et formations en IA au sein de l’établissement. Pensé comme un levier stratégique, il vise à :
- Recenser et valoriser les compétences en IA présentes à l’UBE,
- Structurer les axes de recherche autour des grands enjeux contemporains,
- Créer des synergies entre chercheurs et laboratoires,
- Développer des actions scientifiques ambitieuses et collaboratives pour répondre à des appels à projets régionaux, nationaux et européens (AAP, AMI, 3IA, IA Clusters…).
- Animer la communauté scientifique autour des problématiques de l’IA
- Structurer l’acculturation de l’IA au sein de l’UBE
Une structuration ambitieuse, en phase avec les défis sociétaux
Genèse du pôle
Le Pôle IA a été conçu entre juillet 2024 et janvier 2025, à l’issue d’un travail collaboratif rassemblant des membres des 28 laboratoires du site. Ce groupe a défini les fondements du pôle, son mode de fonctionnement et les grands défis à relever.
Les quatre axes stratégiques identifiés s’inscrivent dans les enjeux majeurs portés par les Graduate Schools de l’UBE :
- Transitions intelligentes – Environnement, techniques et IA
- Une seule santé – Sciences du vivant et IA
- Patrimoine et enjeux sociétaux – SHS et IA
- Connaissances du futur – Théories et développement de l’IA
Fonctionnement et gouvernance
Le Pôle IA s’appuie sur une gouvernance structurée, mêlant expertise scientifique, coordination pédagogique et collaboration avec les acteurs socio-économiques.
Ce pôle entre en concordance avec les projets CAIRE (Citizen‑oriented Artificial Intelligence training for a Responsible Education), inscrit au cœur de la stratégie de recherche et de formation de l’UBE. (Pour en savoir plus sur le projet CAIRE) et ACADEM’IA (AMI INTEGRITM UBFC).
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- Directeur : Fabrice Meriaudeau
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- Directeur adjoint : Pierre Bordais
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- Axe 1 : Ana-Maria Roxin, Jérôme Rossignol
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- Axe 2 : Patrick Callier, Yannick Benezeth
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- Axe 3 : Luca Nobile, Raphaël Maurel
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- Axe 4 : Xavier Dupuis, Ouassila Labbani Narsis
(Composition en cours – première réunion annuelle prévue pour bilan et perspectives)
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- Formation : Pierre Bordais
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- Animation : Patrick Bard
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- Entreprises/Fondations : Christophe Nicolle
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- Relations avec le CCUB : Patrick Senet, Didier Rebeix
Axes de recherche et thématiques phares
Sciences de l’environnement, des techniques et IA
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- Données intégrées : croiser des sources diverses pour comprendre les transitions environnementales et sociétales.
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- Aménagements intelligents (Smart Cities, BIM) : optimiser l’efficacité énergétique, la qualité de vie, la gestion des infrastructures.
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- Modélisation prédictive : anticiper les impacts climatiques et démographiques à l’échelle régionale.
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- Industrie 4.0 : maintenance prédictive, robotique collaborative, jumeaux numériques, capteurs innovants, normalisation.
Santé humaine, animale, végétale et IA
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- Chaînes de traitement de données complexes : structuration et analyse de données intersectorielles (santé, agriculture, environnement).
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- Modèles prédictifs : prévention des maladies, gestion des écosystèmes, adaptation des pratiques agricoles.
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- Diagnostic et soins personnalisés : exploitation de données patient (génomique, environnement…) pour des traitements ciblés.
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- Éthique et société : explicabilité, biais, confidentialité des données de santé.
Sciences humaines et sociales, culture, formation et IA
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- Travail & organisations : impact de l’IA sur les métiers, la productivité, et les risques d’aliénation.
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- Langues & narrations : enjeux géopolitiques de la traduction automatique et des récits automatisés.
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- Formation & recherche : IA comme outil d’innovation pédagogique… mais aussi de risque de déqualification.
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- Éthique & soutenabilité : encadrement réglementaire, IA éthique, protection des droits humains.
- Données et connaissances : IA hybride, ontologies, structuration des savoirs métier.
- Modèles et algorithmes : optimisation, statistique, deep learning, contrôlabilité des réseaux de neurones.
- Développement de nouvelles IA : IA frugale, explicable, robuste, distribuée.
- Applications en sciences physiques et chimiques : IA en nanophotonique, technologies quantiques, spectroscopie, synthèse assistée de molécules.
Nos ambitions
Chaque axe est animé par une équipe dédiée, avec pour objectifs de :
- Organiser 2 à 3 événements par an (séminaires, ateliers, conférences),
- Faire évoluer les thématiques scientifiques pour rester en phase avec les avancées du domaine
- Promouvoir et valoriser les activités de recherche et de formation menées dans les laboratoires de l’UBE.
Contact & Partenariats
Le Pôle IA de l’Université Bourgogne Europe est ouvert à toute collaboration scientifique ou industrielle souhaitant explorer, structurer ou valoriser les apports de l’intelligence artificielle dans des contextes interdisciplinaires.
Contacts : Fabrice Meriaudeau – 03 85 73 10 96 / 06 46 59 36 51
Fabrice.Meriaudeau@ube.fr