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Le projet IntuiDoc (http://www.irisa.fr/intuidoc) de l’Irisa effectue des recherches autour de l’Interaction Homme Document en associant les problématiques des domaines de la reconnaissance de formes, de l’interaction homme-machine et des « usages ».
Les recherches de l’équipe portent sur la conception de systèmes de reconnaissance de formes (lettres, symboles, gestes graphiques…) robustes et adaptables afin de répondre aux nouveaux besoins des utilisateurs autour des interfaces gestuelles et tactiles (Smartphone, Tablet PC…).
Récemment, nous avons conçu un nouveau système de reconnaissance, dénommé « Evolve++ », qui est un système de classification auto-évolutif basé sur un apprentissage incrémental à la volée. Il repose sur des systèmes d’inférence floue d’ordre 1 de type Takagi-Sugeno. Ce moteur de reconnaissance est capable de s’adapter en permanence aux particularités des tracés manuscrits de l’utilisateur (lettres, symboles, gestes graphiques) et même d’apprendre de nouvelles classes de formes à la demande, à partir de peu de données d’apprentissage.
Ce travail est le fruit de la thèse d’Abdullah Almaksour, effectuée au sein du projet IntuiDoc et soutenue en 2011. Il se poursuit aujourd’hui par une phase de maturation afin d’aboutir à des transferts industriels. L’objectif est de faire du système de reconnaissance « Evlove++ » une brique logicielle industrialisable : Construction d’une interface logicielle « générique » qu’il sera possible de « plugger » dans toutes applications ayant besoin d’un moteur de reconnaissance de formes manuscrites auto-évolutif ; développement d’un démonstrateur dans un contexte « réel » d’exploitation, notamment en présentiel des utilisateurs finaux ; portage sur ipad et/ou Android.
Nous présentons la première version du démonstrateur qui montre les différents éléments de l’interface visée dans la rubrique « Résultats/logiciels ».
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