La chaire JEDAI porte sur le développement de méthodes d’intelligence artificielle (IA) pour la détection d’anomalies dans des jeux de données complexes, massifs et multidimensionnels, tels que ceux générés par les expériences du Large Hadron Collider (LHC) au CERN. La détection d’anomalies constitue un défi majeur, nécessitant des approches d’IA adaptées à la rareté des signaux et à la complexité des données.

L’objectif est d’analyser les collisions proton-proton collectées par l’expérience ATLAS au LHC afin d’identifier des anomalies susceptibles de révéler l’existence de nouvelles particules ou de phénomènes physiques encore inconnus. Dans ce contexte, la détection et la caractérisation des jets hadroniques — des faisceaux de particules résultant de l’émission d’un quark ou d’un gluon — revêtent une importance particulière. Ces jets, massivement produits lors des collisions du LHC, peuvent constituer des signatures potentielles de nouvelle physique s’ils présentent des distributions spatiales et énergétiques anormales, par exemple lorsqu’ils proviennent de la désintégration de particules massives ou qu’ils incluent des signaux tardifs « émergents », comme cela est prédit par certains modèles de matière noire.

Identifier ces jets rares et anormaux dans un environnement dominé par le bruit de fond nécessite de concevoir et de valider des techniques d’IA avancées pour la détection d’anomalies, en démontrant leur efficacité sur les données uniques du LHC. Les méthodologies développées auront également vocation à être partagées et réutilisées dans d’autres domaines confrontés à des défis similaires.
L’équipe du projet réunit des chercheurs aux compétences complémentaires en physique des particules, en apprentissage automatique et en statistiques. Cinq membres du projet travaillent sur l’expérience ATLAS du LHC : trois au Laboratoire de Physique de Clermont (LPCA, UCA) et deux au Laboratoire de Physique Subatomique et de Cosmologie (LPSC, UGA). Cette collaboration est renforcée par l’expertise de collègues du Laboratoire de Mathématiques Blaise Pascal (LMBP, UCA) et du Laboratoire d’Informatique, de Modélisation et d’Optimisation des Systèmes (LIMOS, UCA).

Les objectifs du Cluster MIAI

• Mener des recherches de pointe en intelligence artificielle
• Offrir des cours attractifs en IA pour les étudiantes et étudiants de tous niveaux et les professionnels,
• Soutenir l’innovation en IA et développer l’IA dans les grandes entreprises, les PME et les startups,
• Informer et interagir avec les citoyens sur tous les aspects de l’IA.

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