QARMA : éQuipe d’AppRentissage de Marseille

Qarma est l’équipe de Machine Learning du LIS. Elle couvre trois aspects majeurs de l’apprentissage automatique: le deep learning, la théorie de l’apprentissage, et l’apprentissage dans le cadre du traitement du signal. QARMA est en particulier une équipe de référence dans certains aspects de l’apprentissage théorique (inférence grammaticale et aspects spectraux, noyaux à valeurs opérateurs, bornes de généralisation, etc.). Son approche de l’apprentissage et du traitement du signal est moteur, enrichie de plusieurs collaborations avec des mathématiciens de l’I2M et d’ailleurs.

L’équipe promeut l’enrichissement mutuel de la recherche fondamentale et de la recherche appliquée, génératrice de problèmes originaux et difficiles. Parmi ses cadres applicatifs favoris: les neurosciences depuis 2011, la bioinformatique et l’astrophysique, mais aussi la musique ou encore le multimedia et les séries temporelles depuis 2009.

L’équipe QARMA a été créée en 2012 et compte 10 permanents et une dizaine de doctorant(e)s et post-doctorant(e)s. Elle est principalement localisée sur Chateau-Gombert. Certains doctorants sont co-encadrés avec l’INT, le CPPM, le TAGC, ou l’université de Québec. Elle émarge à de multiples projets de recherches, théoriques et/ou appliqués. Au sein du LIS, QARMA est rattachée à la fois au pôle Calcul et au pôle Science des Données, un double rattachement dû à la nature de la discipline qui est au coeur de ses recherches, fortement enracinée dans la théorie du calcul et de l’information, mais avec comme objectif de résoudre des problèmes difficiles issus de problématiques sociétales ou industrielles.