Soutenance de thèse de Randa Abdelmonem – 26 Janvier 2021

25 janvier 2021

Date : Mardi 26 Janvier 2021 à 9h00. Titre de la thèse : Qualité de service et confidentialité dans l’Internet des objets dédié aux soins de santé  Devant le Jury : M. BENSLIMANE Abderrahim, Professeur Informatique, Avignon Université, France – Directeur de thèse M. COUSIN Bernard, Professeur Informatique, IRISA, Université Rennes 1, France – Rapporteur MME LOSCRI Valeria, CR Informatique, INRIA, France – Rapporteur MME GAITI Dominique, Professeur Informatique, Université de technologie de Troyes, France – Examinateur M. HAMAD Ahmed M., Professeur Informatique, British University in Cairo, Egypt – Examinateur M. ALY Gamal, Professeur Informatique Ain Shams University – Examinateur MME SHAABAN Eman, Professeur Informatique, Ain Shams University – co-directeur de thèse Résumé : L’Internet des objets (IoT) pour un système de santé est constitué des capteurs médicaux et environnementaux, des serveurs à distance et le réseau. Ces systèmes se concentrent sur la surveillance à distance, le diagnostic des maladies et l’observation de l’évolution des traitements. Les systèmes de santé du domaine de l’IoT contribuent à la mise en place de systèmes de soins économiques, omniprésents et centrés sur le patient à long terme, qui permettent d’améliorer les traitements et les résultats pour les patients. Cette recherche contribue au domaine en proposant Plus d'infos

Soutenance de thèse de Mayeul Matthias – 22 janvier 2021

22 janvier 2021

Le 22 Janvier 2021, Mayeul Matthias soutiendra sa thèse intitulée  « Recommandation de parcours culturels personnalisés-Étude interdisciplinaire de la proposition automatique de visites ». Cette thèse est dirigée par Juan-Manuel Torres et Didier Josselin, et co-encadrée par Fen Zhou.  Le jury est composé de: Patrice BELLOT – Aix-Marseille Université,  LIS (Rapporteur) Sébastien MUSTIÈRE – Université Gustave-Eiffel/ENSG, IGN (Rapporteur) Marie-Sylvie POLI – Avignon Université,  LCC (Examinatrice) Enrico NATALIZIO – Université de Lorraine, LORIA (Examinateur) Francesco DE PELLEGRINI – Avignon Université, LIA (Président) Juan-Manuel TORRES-MORENO (Directeur) Didier JOSSELIN – Avignon Université,  ESPACE (Co-directeur) Fen ZHOU (Co-Encadrant) Résumé : Cette thèse s’intéresse à la recommandation de visites culturelles à travers une approche interdisciplinaire. Ces travaux mêlent des techniques issues de la RechercheOpérationnelle et du traitement automatique de la langue naturelle écrite tout en se basant sur des concepts issus de la sociologie des publics et de la géographie. Nous proposonsde nouvelles méthodes autour de l’évaluation des points d’intérêt culturel ainsi que la création automatique de parcours touristiques prenant en compte les envies expriméespar un visiteur. Ces principes sont appliqués à deux échelles et contextes différents, la visite de musées et les parcours culturels dans une ville. Dans une première partie, nous nous concentrons sur les Plus d'infos

Projet H2020 SELMA

1 janvier 2021

Former les modèles d’apprentissage automatique à effectuer des tâches en langage naturel

Internet contient de vastes quantités de données et d’informations, écrites et audiovisuelles, et dans de nombreuses langues différentes. Il est de plus en plus nécessaire de tirer profit de cette ressource largement inexploitée. Le projet SELMA, financé par l’UE, s’intéressera à l’ingestion et la surveillance de grandes quantités de données. Le projet formera systématiquement des modèles d’apprentissage automatique à effectuer des tâches en langage naturel et utilisera ces modèles pour surveiller les flux de données, dans le but d’améliorer la surveillance des médias multilingues et la production de contenus d’actualité. À terme, le projet permettra de faire progresser les techniques de pointe en matière de modélisation du langage, de traduction automatique et de reconnaissance et synthèse de la parole. Plus d'infos

Projet ANR muDialBot

1 janvier 2021

Dans muDialBot, notre ambition est d’incorporer pro-activement des traits de comportements humains dans la communication parlée humain-robot. Nous projetons d’atteindre une nouvelle étape de l’exploitation de l’information riche fournie par les flux de données audio et visuelles venant des humains. En particulier en extraire des événements verbaux et non-verbaux devra permettre d’accroître les capacités de décision des robots afin de gérer les tours de parole plus naturellement et aussi de pouvoir basculer d’interactions de groupe à des dialogues en face-à-face selon la situation. Plus d'infos

Projet H2020 ESPERANTO

1 janvier 2021

Les technologies de traitement de la parole sont cruciales pour de nombreuses applications commerciales. Le projet ESPERANTO, financé par l’UE, vise à rendre la prochaine génération d’algorithmes d’IA utilisés dans les applications de traitement de la parole plus accessibles. Plus d'infos