Prix de l'Accélérateur 2025

Les lauréat-es du Prix de l'Accélérateur 2025 sont :
 

• Cisse Kerfalla
   

  Gouvernance des données liées

  Auteur : Kerfalla Cissé

  Encadrantes  : Dr. Lamia Friha, Prof. Giovanna Di Marzo Serungendo
  
  Ce travail de recherche propose une plateforme complète de gouvernance des données liées couvrant tout le cycle de vie des données, de leur transformation en graphes RDF jusqu’à leur publication sécurisée. Il introduit une approche hybride et scalable combinant anonymisation avancée, confidentialité différentielle et politiques formalisées, permettant de préserver la confidentialité tout en garantissant l’utilité statistique des données pour l’analyse et la réutilisation.

  
   
• Orou Bade Aïchatou
   

  La collection qui dialogue : Conception d’un système multi-agents conversationnels pour l’interaction avec la collection des moulages
  
  Ce projet de master développe une plateforme conversationnelle où les moulages de la Collection de l'Université de Genève prennent vie sous forme d'agents intelligents dotés de personnalités distinctes. L'architecture combine systèmes multi-agents et récupération augmentée (RAG) avec un mécanisme innovant permettant aux œuvres d'intervenir spontanément dans les échanges, générant des débats et comparaisons entre elles. Cette solution numérique redéfinit la médiation muséale en offrant une expérience interactive qui facilite l'accès au patrimoine culturel tout en garantissant la fiabilité des contenus historiques.

   

  Auteur : Aïchatou OROU BADE

  Encadrantes  : Prof. Giovanna Di Marzo Serungendo, Dr. Lamia Friha
  
   

• Ramli Wassila
   

  ArIAne : IA générative conversationnelle pour le secteur public

  Une approche hybride et contextualisée pour valoriser la base de connaissance RH de l'État de Genève

   

  ArIAne est un assistant conversationnel fondé sur l’IA générative, conçu pour faciliter l’accès aux informations en ressources humaines au sein de l’administration cantonale genevoise. Développé en collaboration entre l’Université de Genève - UNIGE, l’Office du Personnel de l’État - OPE et l’Office Cantonal des Systèmes d’Information et du Numérique - OCSIN, le projet introduit une approche hybride de type Retrieval-Augmented Generation (RAG) combinant recherche sémantique et génération de réponses traçables à partir de sources institutionnelles hétérogènes. La solution vise à garantir la fiabilité de l’information tout en soutenant une intégration responsable et évaluée de l’IA générative dans le secteur public.

   

  Auteur : Wassila Ramli

  Encadrantes  : Prof. Giovanna Di Marzo Serungendo, Dr. Lamia Friha