Laboratoire
Innovation technologique et en IA/apprentissage automatique au service du développement durable
Sélection du domaine de recherche
LLM en droit de l'environnement
Spécialisation des grands modèles de langage (LLM) pour des cas d'utilisation liés au développement durable
Extraction et profilage de données en traitement du langage naturel (NLP)
Extraction de texte et de données à partir de sources relatives au développement durable à des fins de profilage
Vérification des données et des faits
Vérification des données, des textes et des faits à des fins de validation de la qualité des données
Détection du greenwashing
Détection des déclarations exagérées ou erronées en matière de développement durable
Agents de recherche en IA
Exécution autonome des tâches de recherche
Systèmes de recommandation
Recommandations personnalisées concernant les mesures à prendre et les solutions à adopter
Analyse d'impact
Quantification dynamique de l'impact des mesures et des solutions sur le terrain
Évaluations des risques
Détection et quantification des risques liés au climat et à la chaîne d'approvisionnement
Réseau de laboratoires
Des groupes de réflexion, des créateurs d'entreprises et des universitaires collaboreront à la recherche et au développement dans les domaines de la technologie et de l'IA/ML au service du développement durable et des cas d'utilisation connexes.
Organismes de financement
Les projets de R&D sont financés en collaboration avec des organismes de financement.
RÉFÉRENCES et DOCUMENTS
Publications des membres de l'équipe score4more
Schimanski, T., Lewandowski, S., Woerle, C., Leippold, M. (2026) : UsefulBench : vers des informations utiles à la prise de décision comme objectif de la recherche d'informations. À paraître.
Wang, Y., Preiß, M., Bugueño, M., Hoffbauer, J.V., Ghajar, A., Buz, T., de Melo, G. (2025) : ReFACT : un benchmark pour la détection des confabulations scientifiques avec annotations d'erreurs de position. Actes de la 19e conférence de la section européenne de l'Association for Computational Linguistics. 1, 8174-8187.
Preiß, M. (2025) : Détection des hallucinations à l'aide des couches internes des modèles de langage grand format (LLM). Prépublication arXiv arXiv:2509.14254.
Fjornes, J., Hansjürgens, J., Keil, M., Kirchhoff, J.K., Offermann, J., Rohowsky, A., Weinberger, R., Astrup, F., Arning, K., Ziefle, M., Ulmer, A., Knopf, J. (2024) : Réinvestissements durables dans les entreprises – Résultats empiriques et implications pour les entreprises et les pouvoirs publics. Projet enri – Facteurs décisionnels des réinvestissements durables. Rapport de projet.
- Kirchhoff, J.K., Astrup, F., Weinberger, R., Knopf, J. (2024) : Investissements durables pour la transformation de l'économie – Aperçu des investissements de huit champions entrepreneuriaux du climat. Projet enri. Université d'Eberswalde.
- Lewandowski, S., Ullrich, A. (2023) : Mesures visant à réduire les émissions de GES des entreprises : une taxonomie fondée sur la littérature et une analyse par grappes basée sur une enquête concernant leur mise en œuvre et leur efficacité perçue. Journal of Environmental Management. 325, 116437.
- Lewandowski, S., Ullrich, A. (2022) : Mesures visant à réduire l'empreinte carbone des entreprises – Une enquête sur leur mise en œuvre et leur efficacité perçue. GITO, DOI 10.30844/Lewandowski_2022.
- Lewandowski, S., Ullrich, A. (2022) : Améliorations apportées au calcul et à l'étiquetage de l'empreinte carbone des produits sur la base du Nutri-Score. Livre blanc, Université de Potsdam. 10.13140/RG.2.2.21713.81760.
Günther, H.O., Kannegiesser, M., Autenrieb, N. (2015) :Le rôle des véhicules électriques dans la durabilité de la chaîne d'approvisionnement dans l'industrie automobile.Journal of Cleaner Production. 90, 220-233.
- Kannegiesser, M., Günther, H.O., Autenrieb, N. (2015) : «The time-to-sustainability optimization strategy for sustainable supply network design ». Journal of Cleaner Production. 108, 451-463
- Günther, H.O., Kannegiesser, M., Autenrieb, N. (2015) : Stratégies visant à optimiser le développement durable des chaînes d'approvisionnement dans l'industrie automobile. Actes de la conférence conjointe de printemps de l'Institut coréen des ingénieurs industriels. 761-773
- Kannegiesser, M., Günther, H.O. (2014) : Développement durable des chaînes d'approvisionnement mondiales — 1re partie : cadre d'optimisation de la durabilité. Flexible Services and Manufacturing Journal. 26 (1), 24-47.
- Kannegiesser, M., Günther, H.O., Gylfason,Ó. (2014) : Le développement durable des chaînes d'approvisionnement mondiales – 2e partie : étude de l'industrie automobile européenne. Flexible Services and Manufacturing Journal. 26 (1), 48-68.
Documents relatifs aux projets de R&D