LINAGORA Labs, équipes de R&D

Vous apporter notre expérience, nos relations et l'ensemble de nos services pour vos projets autour du logiciel libre.

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LINAGORA Labs à Toulouse et Paris

Les équipes de Recherche et Développement (R&D), réunies au sein de l'entité “LINAGORA Labs” comprennent des ingénieurs, des chercheurs, et des doctorants experts en intelligence artificielle, en machine learning et en DevOps.

Localisées à Toulouse et à Paris, nos chercheurs travaillent pour créer de l’innovation. L'objectif est de reverser nos travaux au sein de communautés Open-Source et de permettre l'amélioration et la conception de produits à forte valeur d’usage.

L'équipe est activement impliquée dans des projets de recherche français et européens de premier ordre et se concentre sur des sujets tels que l’intelligence artificielle, la reconnaissance vocale, les plateformes Cloud et le traitement du langage naturel.

Crédit photo: Jacquym, CC BY-SA 4.0, via Wikimedia Commons

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L'engagement de LINAGORA

Nous étudions les verrous scientifiques qui permettent de proposer des innovations technologiques éthiques et indépendantes des GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft) et BATX (Baidu, Alibaba, Tencent et Xiaomi).

Elles s’inscrivent dans la création d’une 3ème voie numérique s’appuyant sur la philosophie issue du logiciel libre. Nous sommes par ailleurs convaincus que l'Europe peut construire un nouveau monde informatique, plus inclusif et durable.

Intelligence Artificielle (IA) éthique

LINAGORA a récemment entrepris des efforts important de R&D dans le domaine
de l’Intelligence Artificielle (IA) éthique. Les approches issues de l’IA et notamment du Machine Learning sont en effet prometteuses par rapport aux sujets sur lesquels nous désirons nous positionner. Le caractère éthique est lié au respect des données personnelles et à la transparence des algorithmes
permise par le modèle open-source.

Projets collaboratifs de recherche

LINAGORA Labs participe à des projets collaboratifs de recherche afin d'étudier et de lever les verrous
scientifiques et techniques associés à son offre en termes de produits logiciels. Ces projets financés
par la Commission Européenne et l’État Français font intervenir des laboratoires de recherches
internationaux prestigieux et des entreprises innovantes.

Collaborations

LINAGORA Labs collabore de façon intensive avec des laboratoires de recherche académiques et industriels. Cette collaboration prend diverses formes :

Publications

  • LinTO : Assistant vocal open-source respectueux des données personnelles pour les réunions d’entreprise

    Jean-Pierre Lorré, Isabelle Ferrané, Francisco Madrigal, Michalis Vazirgiannis, Christophe Bourguignat (2019). LinTO : Assistant vocal open-source respectueux des données personnelles pour les réunions d’entreprise. Dans APIA 2019 : Conférence Nationale sur les Applications Pratiques de l'Intelligence Artificielle. Association Française pour l’Intelligence Artificielle, pp 63–66.

  • LinTO Platform: A Smart Open Voice Assistant for Business Environments

    Ilyes Rebai, Kate Thompson, Sami Benhamiche, Zied Sellami, Damien Laine, Jean-Pierre Lorré (2019). LinTO Platform: A Smart Open Voice Assistant for Business Environments. Dans The 1st International Workshop on Language Technology Platforms (IWLTP 2020).

  • Unsupervised Abstractive Meeting Summarization with Multi-Sentence Compression and Budgeted Submodular Maximization

    Guokan Shang, Wensi Ding, Zekun Zhang, Antoine Tixier, Polykarpos Meladianos, Michalis Vazirgiannis, Jean-Pierre Lorré (2018). Unsupervised Abstractive Meeting Summarization with Multi-Sentence Compression and Budgeted Submodular Maximization. In Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers). Association for Computational Linguistics, pp. 664—674

  • Data Programming for Learning Discourse Structure

    Sonia Badene, Kate Thompson, Jean-Pierre Lorré, Nicholas Asher (2019). Data Programming for Learning Discourse Structure. Dans Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. Association for Computational Linguistics, pp. 640–645.

  • Weak Supervision for Learning Discourse Structure

    Sonia Badene, Kate Thompson, Jean-Pierre Lorré, Nicholas Asher (2019). Weak Supervision for Learning Discourse Structure. Dans Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP). Association for Computational Linguistics, pp. 2296–
    2305.

Rendez-vous sur le site internet dédié à nos activités de R&D !

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