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Les thèses soutenues au LARSH

La parole est donnée aux doctorants et jeunes docteurs. Ils présentent leurs travaux en répondant à 3 questions.

Les spécialités d’encadrement des thèses de nos chercheurs.

Nous assistons de nos jours à un enchaînement rapide de tensions sociales et de mini-crises. Les conflits se multiplient. Certains, comme celui des Gilets jaunes, sont de nature inédite. Les grèves, les manifestations, les blocages, les émeutes constituent notre lot quotidien. Comment penser un tel accroissement ?

La Chaire Tourisme et Valorisation du Patrimoine est un programme de développement du tourisme et de valorisation du patrimoine créé au sein de l’UPHF avec le concours de la Communauté d'Agglomération de La Porte du Hainaut (CAPH). Ce programme a pour ambition de permettre le développement d’une nouvelle forme de tourisme durable sur un territoire riche d’un patrimoine industriel et d’une histoire dense qu’il s’agit de valoriser grâce au travail concerté d’une équipe interdisciplinaire de spécialistes de renommée internationale et du territoire réunis.

Découvrez les manifestations scientifiques de l'OESE

En 2021 , l'UPHF a créé en son sein une chaire de recherche Intelligence spatiale. Le principe de la chaire est de constituer un noyau initial d'excellence et d'autonomie qui rende possible une expansion obtenue grâce au financement par des tiers de projets lancés par la chaire. Ce noyau offre un cadre cohérent et stable, avec des personnels dédiés et un financement garanti.

Résist : Robustesse et Éthique des Systèmes Intelligents de Surveillance en présence d’Attaques par « Exemples Adverses »

Aux temps de crises sociétales (sanitaire, sécuritaire, etc.), le besoin de sécurité chez les individus et les sociétés tend à s’amplifier. Une des technologies émergentes qui peut contribuer à une agilité élevée des territoires face à des événements anormaux réside dans la vidéosurveillance intelligente. Cette technologie déploie des algorithmes d’apprentissage automatique (machine-learning) et d’apprentissage profond (deep-learning) afin d’automatiser des tâches complexes comme la détection de personnes, la reconnaissance d’action, le tracking d’individus, etc. Bien que ces systèmes aient démontré des capacités élevées à résoudre des problèmes d’envergure, leur démocratisation est toujours limitée.