• Robotique

Institut des systèmes intelligents et de robotique | ISIR

ISIR

  • Unité mixte de recherche

Publié le 22/04/2020 - Mis à jour le 13/12/2024

Équipes

Les compétences de l’ISIR sont mises en synergie autour de projets de recherche à fort potentiel scientifique et d'application. Les projets sont organisés au sein de cinq équipes regroupant les personnels autour d'objectifs cohérents, tant du point de vue des finalités que de celui des méthodes développées :

Direction

  • Guillaume Morel

Direction adjointe

  • Stéphane Doncieux

Administration / Secrétaire Général

Communication

Tutelle hébergeante

  • Sorbonne Université

Autres tutelles

  • Centre National de la Recherche Scientifique | CNRS
  • Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale | INSERM
  • Enseignants-chercheurs : 30
  • Chercheurs : 2
  • Praticiens hospitaliers : 1
  • Personnels d'appui à la recherche : 3
  • Doctorants : 76
  • Post-doctorants : 6

Publications sur HAL - Archive ouverte

Toutes les publications sur HAL
  • Article dans une revue

iMatcher: Improve matching in point cloud registration via local-to-global geometric consistency learning

Karim Slimani, Catherine Achard, Brahim Tamadazte

This paper presents iMatcher, a fully differentiable framework for feature matching in point cloud registration. The proposed method leverages learned features to predict a geometrically consistent confidence matrix that incorporates both local and global consistency. First, a local graph embedding…

Pattern Recognition, 2026, 179, pp.113658. ⟨10.1016/j.patcog.2026.113658⟩. ⟨hal-05668352⟩

  • Communication dans un congrès

Fast SDP certification of neural networks : towards large multi-class datasets

Margot Boyer, Clément Rambour, Zacharie Alès, Amélie Lambert

<div><p>We present a new quadratic model for the certification problem in adversarial robustness, which simultaneously accounts for all possible target classes. Building on this model, we propose a novel semidefinite programming (SDP) relaxation for incomplete verification. A key…

ECML PKDD 2026, Sep 2026, Naples, Italy. ⟨hal-05678805⟩

  • Communication dans un congrès

Semantic Deception: When Reasoning Models Can't Compute an Addition

Nathaniel de Leeuw, Marceau Nahon, Mathis Reymond, Raja Chatila, Mehdi Khamassi

Large language models (LLMs) -systems based on Artificial Intelligence (AI) designed for text generation -are increasingly used in situations where human values are at stake, such as decision-making tasks that involve reasoning when performed by humans. In this article, we investigate the so-called…

Robophilosophy (RP 2026), Aug 2026, Dublin, Ireland. ⟨hal-05521956v2⟩

  • Article dans une revue

Rank, Don't Generate: Statement-level Ranking for Explainable Recommendation, Classer, Ne Pas Générer : Classement d'Énoncés pour la Recommendation Explicable

Ben Kabongo, Arthur Satouf, Vincent Guigue

Textual explanations, generated with large language models (LLMs), are increasingly used to justify recommendations. Yet, evaluating these explanations remains a critical challenge. Lexical $n$-gram metrics struggle with paraphrases; semantic metrics reward similarity without ensuring factual…, Les explications textuelles, générées à l’aide de grands modèles de langage (LLMs), sont de plus en plus utilisées pour justifier des recommandations. Pourtant, l’évaluation de ces explications demeure un défi majeur. Les métriques lexicales fondées sur les $n$-grammes peinent à traiter les…

Proceedings of the 2026 International ACM SIGIR Conference on Innovative Concepts and Theories in Information Retrieval (ICTIR), 2026, ⟨10.1145/3805713.3820414⟩. ⟨hal-05669752⟩

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