Actuellement en cours de structuration, ce thème se veut un véritable vecteur de cohésion au sein du laboratoire MIPA. Grâce à sa nature transversale, il a vocation à stimuler les échanges avec les autres thématiques de recherche, renforçant ainsi les collaborations et les approches interdisciplinaires.

Les travaux menés dans ce cadre s’articulent autour de deux axes complémentaires :

• L’IA frugale, qui vise à développer des modèles performants tout en limitant leur consommation de données et de ressources, pour un déploiement plus durable et responsable de l’IA.

• L’explicabilité (XAI), un enjeu clé pour rendre les décisions des modèles intelligibles, renforcer la confiance des utilisateurs, et assurer leur robustesse et leur validité.

Ce programme bénéficie d’un financement JSPS (Japan Society for the Promotion of Science) / CNRS, obtenu récemment. Ce soutien international permettra de nouer des collaborations étroites avec des équipes japonaises, d’enrichir les approches scientifiques, et d’accroître la visibilité du laboratoire à l’échelle internationale.

Le thème inclura également des applications en santé, en lien avec le CHU de Nîmes et le projet MASRA. Ces travaux porteront sur des problématiques concrètes comme l’aide au diagnostic, l’analyse de données médicales, ou encore l’imagerie, en exploitant des données réelles issues du terrain.

Enfin, à plus long terme, cette dynamique s’ouvrira à des questions mathématiques fondamentales liées aux sciences des données et à l’IA, en s’articulant avec les autres axes du laboratoire.