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Le Prix du Meilleur Article en IA décerné aux chercheurs de l'IRIT / UT Capitole lors des JFSMA 2026
le 3 juillet 2026
Nouvelle distinction majeure pour la recherche à l'Université Toulouse Capitole ! L'équipe de la Faculté d'Informatique et de l'IRIT a décroché le Prix du Meilleur Article lors des Journées Francophones sur les Systèmes Multi-Agents (JFSMA) 2026 grâce à un modèle virtuel innovant mettant l'intelligence artificielle au service du recyclage industriel.
La recherche menée à la Faculté d’Informatique de l’Université Toulouse Capitole et à l'Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT) vient de recevoir une prestigieuse reconnaissance nationale. Lors des JFSMA 2026 – événement phare de la Plate-Forme de l'Intelligence Artificielle (PFIA) organisé par l'Association Française d'Intelligence Artificielle (AFIA) à Arras – notre équipe a remporté le Prix du Meilleur Article. Une distinction majeure qui met en lumière l'apport concret des algorithmes face aux défis de la transition écologique.
Optimiser le recyclage industriel à grande échelle : le défi de l'article
Derrière un titre scientifique précis, Agents adaptatifs dans des marchés spatialisés à double enchère pour la modélisation de l’émergence de symbioses industrielles, se cache un enjeu environnemental et économique concret. Comme le résume l'équipe, l'objectif est de répondre à une question simple : comment faire en sorte que les déchets d'une usine deviennent automatiquement les matières premières de sa voisine ?
Ce concept, appelé symbiose industrielle, est un pilier de l'économie circulaire. Cependant, sa mise en œuvre pratique se heurte souvent à des réalités logistiques, des distances géographiques et des contraintes de rentabilité.
Un marché virtuel décentralisé basé sur l'IA
Pour lever ces freins, les auteurs de l'article, à savoir Matthieu Mastio, Benoit Gaudou, Paul Saves et Nicolas Verstaevel, ont choisi de miser sur la puissance des systèmes multi-agents.
Dans le modèle de simulation conçu par Matthieu Mastio :
- Chaque entreprise d'un territoire est modélisée par un agent adaptatif (une IA) capable de négocier en temps réel.
- Les échanges de sous-produits industriels s'organisent via un mécanisme de double enchère.
- Grâce à l'apprentissage par renforcement, ces agents intègrent de manière autonome la distance géographique (marché spatialisé), les coûts de transport, les taxes d'élimination des déchets et la rareté locale des ressources pour ajuster leurs prix.
L'objectif final est d'utiliser ces algorithmes pour simuler et identifier les conditions exactes qui permettent de faire émerger naturellement des réseaux de recyclage industriel stables, viables et efficaces à l'échelle d'un territoire.
Une reconnaissance majeure pour la communauté toulousaine en IA
Ce prix attribué par le jury des JFSMA et l'AFIA témoigne de la vitalité de la recherche en IA au sein de notre campus. Il rappelle que la transition écologique passera aussi par l'innovation algorithmique et le traitement de données massives.
La Faculté d'Informatique adresse ses plus chaleureuses félicitations à Matthieu Mastio, Benoit Gaudou, Paul Saves et Nicolas Verstaevel pour cette réussite remarquable !
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Mis à jour le 17 juillet 2026