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Confident data-driven Decision Support

Description du projet

Des décisions plus intelligentes, optimisées par une IA responsable

La réduction des émissions, la gestion des ressources limitées et divers autres défis modernes exigent des décisions plus intelligentes et plus rapides. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet CoRDS bâtit une nouvelle génération d’outils optimisés par l’IA pour soutenir la prise de décisions complexes dans des secteurs tels que la logistique, la santé et la finance. En fusionnant la recherche opérationnelle avec l’apprentissage automatique, CoRDS se veut le pionnier des outils d’optimisation basés sur les données qui permettent aux décideurs de trouver des solutions de haute qualité à des défis complexes. Ces outils seront conçus pour garantir transparence, sécurité et équité. Le projet se fonde un nouveau réseau de formation doctorale qui permettra aux chercheurs de transformer la théorie de pointe en outils pratiques. CoRDS va également élaborer un cadre durable pour former les futurs experts à façonner le paysage de la prise de décision alimentée par l’IA.

Objectif

The CoRDS project addresses building the next generation of artificial intelligence (AI)-powered decision support tools to allow organizations to tackle complex decision-making problems more effectively and responsibly,  such as efficiently managing scarce (natural) resources and reducing their carbon footprints. These tools unify two areas of research, namely Operations Research (OR) and Machine Learning (ML). In OR, specialized optimization methods have been developed to address complex decision problems, but these rely heavily on expert knowledge, limiting their ability to adapt to changing data. Conversely, ML excels in leveraging extensive data for predictive tasks, but struggles with combinatorial optimization. Integrating OR and ML, leading to data-driven optimization (DDO) tools, presents a promising avenue to enhance decision support by combining OR's problem-solving capabilities with ML's data utilization strengths. Furthermore, DDO tools must not only provide high-quality decisions to users in low computational time, they must also comply with government and industry standards, and therefore must be safe, transparent, traceable and non-discriminatory, i.e. follow the principles of trustworthy AI, a significant challenge for most current AI systems. The expertise needed to create and apply DDO methods to real-world problems is severely lacking. The CoRDS doctoral network addresses this critical need by developing a training program to sculpt the next generation of analytics experts combining OR and ML, who will translate their research into prototype tools to address real-life problems defined in collaboration with our industrial partners across various application sectors, including logistics, healthcare, public transportation, production, finance, publishing and machine translation. The CoRDS network further delivers a training framework for others to use and expand.

Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-TMA-MSCA-DN - HORIZON TMA MSCA Doctoral Networks

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2024-DN-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

UNIVERSITAET BIELEFELD
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 580 544,64
Adresse
UNIVERSITAETSSTRASSE 25
33615 BIELEFELD
Allemagne

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Région
Nordrhein-Westfalen Detmold Bielefeld, Kreisfreie Stadt
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Participants (8)

Partenaires (13)

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