URCA

Présentation

L’Université Reims Champagne-Ardenne (URCA) est un établissement d’enseignement supérieur regroupant 5 pôles d’activités : Reims, Troyes, Charleville-Mézières, Châlons en Champagne et Chaumont. L’Université accueille au total 28 450 étudiants dans 4 grands domaines :

• Art, Lettres et Langues,
• Droit, Economie et Gestion,
• Sciences Humaines et Sociales,
• Sciences Technologie et Santé,

Sa deuxième mission : la recherche. L’URCA compte 31 unités de recherche.

Le laboratoire LabI* est en attente de création (Janvier 2024) regroupe les membres de l’URCA impliqués dans le domaine des systèmes de transport intelligent coopératifs (C-ITS). L’URCA est reconnue, depuis SCOOP@F, comme site de tests sur table des équipements. Elle œuvre depuis dans la rédaction de livrables de validations, évaluations, sécurité et différents POC (proof of concept). Elle est pilote de la sous-activité test unitaire sur table (GT-TUT) dans laquelle elle écrit les plans et les détails de tests sur table avant de les développer, exécuter puis fournir les rapports correspondants. Elle est aussi pilote de la TF sécurité sur l’étude des critères à respecter par les équipements C-ITS.

Le laboratoire d’informatique Lab-I* regroupe les membres de l’URCA impliqués en informatique dans 2 thématiques majeures : les objets connectés d’une part et l’AI/données d’autre part. Le Lab-I* est impliqué dans le domaine des systèmes de transport intelligents coopératifs (C-ITS) et est reconnu, depuis SCOOP@F, comme site de tests sur table des équipements. Le Lab-I* œuvre depuis dans la rédaction de livrables de validations, évaluations, sécurité et différents POC (proof of concept). Le Lab- i* a piloté plusieurs groupes de travail et tâches couvrant les spécifications, les implémentations, les tests sur les protocoles de communication, de la sécurité et différentes architectures.

Les différentes activités du Lab-I* portent sur :

• La création d’un algorithme appelé fuldon permettant de classifier des données de façon non supervisée. Cet algorithme a été utilisé sur des données véhiculaires permettant de classer des conducteurs différents (Emilien Bourdy Liebart)
• L’utilisation du protocole BLE afin d’échanger des messages C-ITS de façon sécurisée. Évaluation de la réception des messages, dont les messages signés avec un découpage en plusieurs fragments pour ne pas dépasser la taille maximale d’un paquet en BLE
• L’utilisation d’outils de classification utilisés dans les Big Data pour modéliser des profils de conducteurs, notamment lorsqu’un véhicule dévie de sa trajectoire.
• L’optimisation de passages de croisement par apprentissage par renforcement par Ahmed Mejdoubi et par une approche statistique Julien Rouyer
• L’étude des signatures des trajectoires sur des données C-ITS (Juliette Moso) et projection sur les environnements urbains (Mohamed Benzagouta)
• L’optimisation de la sécurité des échanges dans les C-ITS à ‘aide les algorithmes d’apprentissage par Ramzi Boutahala
• éthodologie d’optimisation de placement des UBRs avec en partie la thèse de Jules Klein
• L’étude du profil de protection des équipements C-ITS avec la thèse de Eloise Robard
• La prédiction des temps de parcours entre les 160 plus grandes villes de France avec l’alternance de Axele Garrat
• L’étude et développement d’algorithmes distribués pour le passage aux croisements de routes par des véhicules automatisés (VA)

Elle a été site d’accueil des TestFests 2018 (sécurité) et 2019 (final) du projet Intercor.

https://www.univ-reims.fr/ Nouvelle fenêtre