Des bases de données pharmacologiques complexes à des workflows R reproductibles
Comment dbparser transforme DrugBank, OnSIDES et TWOSIDES en objets R cohérents et traçables pour la recherche reproductible.
Lire l’articleQuand un lien porte du sens
Graphes de connaissances, données liées et standards ouverts : comment l’explicitation du sens transforme l’architecture des systèmes d’IA.
Lire l’articleQuand le modèle connaît déjà la physique
Pourquoi les systèmes intelligents devraient combiner observations, optimisation et modèles physiques au lieu de réapprendre la nature à partir de zéro.
Lire l’articleConstruire IdiomX : au-delà du sens littéral
Un jeu de données multilingue reproductible et un benchmark en quatre tâches pour détecter, retrouver et interpréter des expressions idiomatiques en anglais, en arabe et en français.
Explorer le projetPrédire le risque pour la santé mentale à partir des réseaux sociaux
Une approche classée première, combinant classification des publications par LLM et modélisation temporelle légère pour prévoir un niveau de risque futur encore non observé.
Lire le récit de rechercheFaire passer une forêt aléatoire à l’échelle sans perdre la rigueur statistique
Pourquoi le passage à l’échelle des forêts aléatoires peut modifier leurs propriétés statistiques, et comment l’erreur out-of-bag et l’importance des variables ont donné naissance à VSURF.
Lire l’articleReconstruire dsti.school : dix-huit mois sur le terrain, trois semaines au clavier
Comment les enseignements recueillis à l’international sont devenus un système de publication déterministe, multilingue et portable d’un système d’IA à l’autre, sans perdre les raisons humaines de le construire.
Lire le récit d’ingénierieVous avez une histoire technique qui mérite d’être documentée ?
Étudiants, alumni, membres du corps enseignant et Team DSTI peuvent proposer un article ancré dans un travail réel, des preuves et des enseignements.