Valeo.ai
Nous développons, au cœur de Paris, un centre de recherche consacré à l’intelligence artificielle pour applications automobiles afin d’y conduire des projets de recherche ambitieux, notamment dans les domaines de la conduite assistée et des véhicules autonomes.
Perception multi-capteurs
La conduite automatisée repose en premier lieu sur différents capteurs, comme des caméras, des LiDARs, des radars et des capteurs à ultrasons Valeo. Exploiter au mieux les informations transmises à chaque instant par chacun de ces capteurs est essentiel pour appréhender l’environnement complexe du véhicule. C’est pourquoi nous explorons différentes approches d’apprentissage profond (deep learning) qui prennent en compte les capteurs isolément et collectivement.


Adaptation de domaine
L’apprentissage profond et l’apprentissage par renforcement sont des technologies clés pour la conduite autonome. L’un des défis auxquels elles sont confrontées est de s’adapter à des conditions différentes de celles vues à l’entraînement. Pour améliorer les performances des systèmes dans de telles situations, nous explorons des techniques dites d’« adaptation de domaine », comme dans AdvEnt, notre projet présenté à CVPR 2019.
Estimation d’incertitude
En cas d’imprévu, lorsque le temps se dégrade ou lorsqu’un capteur n’est plus opérationnel, le système de perception embarqué doit diagnostiquer la situation et réagir de manière adéquate, en recourant, par exemple, à un système alternatif ou en avertissant le conducteur humain. Dans cette optique, nous étudions des moyens automatiques d’évaluer l’incertitude d’un système et de prédire sa performance.

Venez rencontrer notre équipe
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Chercheur Hedi Ben-younes
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Chercheur Andrei Bursuc
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Doctorant Charles Corbière
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Directeur de recherche Matthieu Cord
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Chercheur Spyros Gidaris
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Chercheur David Hurych
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Chercheur Himalaya Jain
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Responsable RH Pascal Le Hérissé
Responsable RH
Panthéon-Sorbonne | Marriott | Saint-Gobain | Faurecia
MisChief of Staff
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Directeur de recherche Renaud Marlet
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Doctorant Arthur Ouaknine
Doctorant
Deep Learning | Machine Learning | Signal Processing
Panthéon-Sorbonne | Telecom | Zyl | Telecom
Creative traveller
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Directeur scientifique Patrick Pérez
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Chercheur Julien Rebut
Chercheur
Deep Learning | Computer Vision
INSA | ValeoVS | ValeoCDA
Snow lover
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Doctorant Simon Roburin
Doctorant
Deep Learning | Machine Learning | Applied Mathematics | Generalization
Centrale | Prophesee | ENPC
Brownian mover
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Doctorant Antoine Saporta
Doctorant
Deep Learning | Computer Vision | Domain Adaptation
X | TU-Munich | SorbonneU
Adaptive mind
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Doctorant Marin Toromanoff
Doctorant
Reinforcement Learning
Supelec | Mines
Reinforcement learner
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Doctorant Huy Van Vo
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Chercheur Tuan-Hung Vu
Actualités

Les chercheurs de Valeo.ai présentent 8 contributions (dont 3 orales) lors du CVPR, la plus grande manifestation annuelle sur les aspects de la vision par ordinateur (juin 2019)

Himalaya Jain, chercheur chez valeo.ai, reçoit le 1er prix de thèse de la Fondation Rennes 1 (avril 2019).

Spyros Gidaris, chercheur chez Valeo.ai, reçoit le 1er prix de thèse de la Fondation des Ponts en juin 2019

Le Groupe Valeo est fier d’intégrer le nouvel institut Prairie (PaRis Artificial Intelligence Research InstitutE) (mai 2019).