Laboratoire De Recherche En Informatique

Laboratoire De Recherche En Informatique

Laboratoire de recherche en informatique

LRI
Logo du laboratoire
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Localisation Campus d'Orsay
Faculté des sciences
Université Paris-Sud 11
Domaines Informatique
Rattachement Université Paris-Sud 11
URA 410
Code UMR 8623

Le Laboratoire de recherche en informatique ou LRI est un laboratoires universitaire français de recherche en informatique, créé dans les années 70 à l'Université Paris-Sud 11.

Au 1er janvier 2004, le laboratoire comptait 177 membres : 78 chercheurs et enseignants-chercheurs titulaires, 63 doctorants, 22 non-titulaires et 14 membres du personnel technique et administratif. Le LRI est constitué de 10 équipes de recherche, assistées d'une équipe de support système et réseau et d'une équipe administrative. Le laboratoire occupe le bâtiment 490 ainsi que d'autres bâtiments annexes sur le campus d'Orsay.

Sommaire

Budget

Le LRI est un laboratoire de l'université Paris-Sud 11 associé au CNRS en tant qu'unité mixte de recherche (UMR 8623). Le personnel titulaire est issu de ces deux organismes (14 chercheurs et 10 ITAs CNRS, 64 enseignants-chercheurs et 4 IATOS Université Paris-Sud). Le budget annuel, hors salaires des permanents, est de l'ordre de 1,6M€. Moins d'un tiers de ce budget provient des dotations de base du CNRS et de l'université ; le reste provient de contrats et subventions obtenus par les membres du laboratoire.

Le LRI et la recherche

Les thèmes de recherche abordés par le LRI couvrent un large spectre de l'informatique : algorithmique, complexité, calcul quantique, théorie des graphes, fondements des communications, micro-architecture, clusters et grilles de calcul, génie logiciel, programmation, interaction homme-machine, bases de données, systèmes d'inférence, fouille de données, apprentissage et bio-informatique. En 2002, des chercheurs de quatre équipes ont décidé de créer un axe transversal sur la bio-informatique. Cet axe est désormais une équipe à part entière qui travaille sur des domaines comme l'apprentissage par machine et les algorithmes randomisés pour prédire l'information biologique pertinente dans les données génomiques.

Liens internes

Liens externes

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