L'Unité de Recherche en Sciences Informatiques et Applications de l’Institut de Formation et de Recherche en Informatiques (URSIA) est une unité de recherche regroupant des enseignants-chercheurs, des chercheurs, des docteurs, des doctorants, des étudiants, des membres associés, des post-docs, des personnels ingénieurs, techniciens de la recherche et administratifs, sur la base d’objectifs scientifiques

Dans un contexte d’évolution permanente et de besoin de différenciation dans l’enseignement supérieur, URSIA souhaite s'affirmer comme un acteur distinctif sur le plan national et international. Dans cet objectif, une spécialisation de la Recherche en réponse aux défis liés à l’Intelligence Artificielle, aux Réseaux et Systèmes Intelligents est engagée dans un domaine concerné.

1. Structure organisationnelle de l'unité URSIA

L'Unité de Recherche en Sciences Informatiques et Applications de l’Institut de Formation et de Recherche en Informatiques (URSIA) est une unité de recherche regroupant des enseignants-chercheurs, des chercheurs, des docteurs, des doctorants, des étudiants, des membres associés, des post-docs, des personnels ingénieurs, techniciens de la recherche et administratifs, sur la base d’objectifs scientifiques.
Les travaux de recherches au sein de l'unité s’organisent principalement autour de deux axes de recherche, auxquels sont constitués les deux équipes de recherches que sont :

L’équipe «Intelligence Artificielle et Applications» s’intéresse aux problématiques d’intelligence artificielle notamment les problèmes d’apprentissage artificiel en utilisant des outils de type Machine learning, Deep learning, Data mining. Les thématiques étudiées sont variées et concernent la recherche d'information multimédia, programmation par contraintes, recherche opérationnelle, la compréhension et le traitement automatique du langage naturel.
Quant à l’équipe «Réseaux et Systèmes Intelligents», elle s’intéresse à l'étude des problèmes de conception d’architecture sécurisées de services intelligent à travers des systèmes de vision par ordinateur. La problématique de perception multi-capteurs et de fusion d'informations. Elle a pour objectif le développement des systèmes intelligents de surveillance en environnement humain et naturel basé sur des services sécurisé fournir via l’internet des objets. Comme principale application nous avons la connaissance d’activités humaines dans des scènes vidéo pour les systèmes intelligents, Gestion d’imperfection de données et d’incertitude systèmes et d’incomplétude de connaissance, Sécurité réseaux pour l’internet des objets.

D'un point de vue activités de recherche, on peut dégager trois domaines fondamentaux communs aux membres de l'équipe :

2. Structure organisationnelle du URSIA

Nos travaux s’inscrivent dans les domaines de la vision par ordinateur et des systèmes intelligents (smart-system). Ces travaux de recherche visent à développer des systèmes de surveillance à base de modèles d’évolution spatiotemporelle avec des applications tournées vers l’environnement naturel ou les activités humaines. Plus spécifiquement, elles portent sur la connaissance et la surveillance d’activités en environnement médical et agricole. Dans la même optique, des travaux ont porté sur la problématique de la modélisation des activités effectuées dans une maison intelligente par exploitation des algorithmes de fouille de séquences fréquentes d’une part, et l’utilisation de ces modèles pour la reconnaissance des activités d’autre part. Tenant compte de l’imprécision des outils d’acquisition de données dans cet environnement, nous avons utilisé par la suite une approche qui consiste à modifier les algorithmes utilisés en intégrant la notion d’incertitude pour plus de fiabilité des résultats.
Un autre aspect des travaux développés au sein de l'unite URSIA concerne deux problèmes d’optimisation complexes en utilisant la programmation par contraintes. La programmation par contraintes -Constraint Programming (CP) - est un paradigme né de l'intelligence artificielle, de la recherche opérationnelle et de l'algorithmique qui peut être utilisé pour résoudre des problèmes combinatoires. CP résout les problèmes en intercalant recherche (assigner une valeur à une variable non assignée) et propagation. La propagation en CP a pour objectif de supprimer/filtrer les valeurs inconsistantes des domaines des variables dans le but de réduire l'espace de recherche du problème. Nous avons proposé des algorithmes de filtrage pour deux problèmes d'optimisation combinatoires complexes: le problème de dimensionnement de lots avec capacités - Capacitated Lot Sizing Problem (CLSP) - et le problème d'arborescence contraint - Constrained Arborescence Problem (CAP). De même, les thématiques portant sur l’analyse des données pour des applications dans le domaine des questions sociétales. En effet, l’informatiques est une discipline transversale qui trouve son utilisation dans beaucoup de domaines. Ces applications sont aujourd’hui exacerbées grâce à l’analyse des données et l’intelligence artificielle avec les nombreuses limites mathématiques qu’elle nous permet de franchir. Nous pouvons donc profiter de ces avancées pour essayer de comprendre les dynamique derrières les nombreux défis sur les questions sociétaux auxquelles nous sommes confrontés à savoir le changement climatique et ses conséquences, les migrations et leur poids sur les économies, la sécurité et l’indépendance alimentaire. L’Afrique, ne reste pas en marge de ses problématiques, pire les conséquences sont parfois plus mise en évidence dans les pays en voies de développement.

3. Perspectives et amélioration de l’animation des activités et de la gouvernance du URSIA

Au plan d’activités de recherche au sein de l'unité URSIA, les perspectives de nos travaux au sein de unité dans un premier temps par rapport à nos travaux qui dans le domaine de vision artificielle/ordinateur et dans un second temps par rapport à nos travaux de recherches sur la sécurité dans les réseaux de capteurs. Les perspectives de nos travaux concernent vision artificielle/ordinateur pour des applications dans le domaine médicale et dans le domaine de l’agriculture, porte d’une part, l’amélioration de la phase d’apprentissage automatique et l’approche de reconnaissance qui reste un mode supervisé.

Au plan gouvernance et animation de la vie au sein de l'unité URSIA, En ce qui concerne la gouvernance du URSIA, dans le cadre de la réorganisation et de la restructuration, plusieurs réformes initiés par l’université sous la responsabilité du ministère de tutelle qu’est l’enseignement supérieur et de la recherche scientifique (MESRS). Un projet d’accréditation du LRSIA, a été ainsi fait et introduit via l’Ecole Doctorale des Sciences Pour Ingénieur (ED-SDI) pour étude au conseil scientifique afin d’obtenir une accréditation. L’obtention de cette accréditation permettra d’améliorer la gouvernance da façon générale au sein de l'unité, puis de remédiation aux travaux qui se font actuellement à travers des individualités, toute chose qui ne concourt pas à la synergie de groupe afin pour construire la force d’un groupe de recherche.

Au sein de l'unité, nous ambitionnons, de pouvoir résoudre des problèmes réels et concrets de la vie quotidienne à travers nos activités de recherche. Plusieurs démarches ont été entrepris vers notre ministre à travers des séances d’échanges au ministère afin de construire un cadre formel qui nous permettra d‘accueillir sous forme de projets ces problématiques de l’état Béninois qui s’inscrivent bien dans le Programme d’Actions du Gouvernement (PAG) qui a promus des services de plus numérisés et de façon exponentiel la digitalisation des activités du gouvernement et des services administratives au Bénin.