Cette demie-journée en ligne fait suite à la journée « Caméras événementielles et modèles neuromorphiques – Applications en robotique (Event-Based Vision and Neuromorphic Computing for Robotics) » qui a eu lieu le 6 octobre 2026 dans des conditions dégradées (amphi inaccessible, en lien avec des mouvements sociaux).
Elle est co-organisée avec le GdR IASIS.
Les caméras événementielles constituent une alternative aux capteurs d’imagerie conventionnels en produisant une information visuelle asynchrone, parcimonieuse et dotée d’une très haute dynamique et résolution temporelle. Ces propriétés les rendent particulièrement adaptées aux contextes robotiques caractérisés par des dynamiques rapides, des contraintes temps réel et des limitations en calcul et en consommation énergétique.
En parallèle, le développement de représentations et de traitements adaptés aux données événementielles, avec en première ligne des modèles d’apprentissage dédiés (à base de réseaux de neurones convolutifs, d’architectures de type Transformers et réseaux de neurones à impulsions – Spiking Neural Networks, SNN), permet d’exploiter efficacement ces nouvelles modalités de perception. Les SNN, en particulier, présentent un intérêt marqué pour l’embarqué du fait de leur fonctionnement événementiel et de leur adéquation avec des architectures matérielles neuromorphiques, offrant des perspectives prometteuses en termes de latence, de sobriété énergétique et de calcul en ligne.
L’objectif de cette journée inter-GDR IASIS & Robotique est de rassembler les chercheurs travaillant en France sur la perception visuelle basée événements pour la robotique, avec un accent particulier, mais non exclusif, sur les réseaux de neurones à impulsions (SNN) et les approches neuromorphiques associées, en favorisant les échanges entre chercheurs issus du traitement du signal, de la vision par ordinateur, de l’apprentissage automatique et de la robotique.
Pour participer à la conférence : voir
lien sur la page de la journée
Le programme implique des contributeurs volontaires qui n’ont pas pu présenter lors de la journée initiale du 6 octobre 2026.
Exposés
Doha Benjelloun — Directional Selective Filters for Guiding Spiking Neural Networks in Event-Based Optical Flow Estimation
Sasskia Brüers -- Standard CNNs, Event-Driven Hardware: Exploiting Activation Sparsity for Sub-Millisecond Inference
Abdessamad El Kaouri — Synthetic-to-Real Event Domain Adaptation for Semantic Segmentation in Driving Scenes
Amélie Gruel — Line-based Event Preprocessing: Towards Low-Energy Neuromorphic Computer Vision
Elisa Lannelongue — Event-based 6-DOF motion estimation under depth uncertainty
Erik Learned-Miller — Image acquisition with events cameras via blinking
Paul Longour — Bringing BNNs to Fast Event Processing.
et présentations brèves de posters
Laure Acin — ParallelizedGRU: a Generic Memory-Efficient Recurrent Architecture.
Jean-Luc Dugelay — Human-centered Image Processing using Unconventional Sensors.
Ivan Gutierrez Rodriguez — E-MOTION: A Dataset for Event-Based Scene Flow Estimation with Independent Moving Objects.
Kévin Hoarau — An attention-based mechanism into hierarchical graph architectures for event-based cameras.
Benoit Vigne — Low-cost embedded architecture for online object detection using an event camera.
Organisateurs
Julien Moreau (Heudiasyc, Compiègne : julien.moreau@hds.utc.fr)
Jean Martinet (I3S, Sophia-Antipolis : jean.martinet@univ-cotedazur.fr)
Franck Davoine (LIRIS, Lyon : franck.davoine@cnrs.fr)
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