Le projet Pantagruel (ANR 23-IAS1-0001) ambitionne de développer et évaluer des modèles linguistiques multimodaux (écrit, oral, pictogrammes) inclusifs pour le français. Il mobilise des chercheurs de diverses disciplines telles que l’informatique, le traitement du signal, la sociologie et la linguistique pour assurer des résultats fiables et variés. Plus d'infos
FINALITY is a MSCA DN forming a novel AI curriculum for engineering researchers exploring safe techniques for socio-technical systems where human decisions for resource allocation are supported by AI. Plus d'infos
Développer des modèles avançés de théorie des jeux (jeux stochastiques partiellement observables, apprentissage par renforcement et utilisation des propriétés de centralité/connectivité des graphes, …) sur les graphes avec application au contrôle de malware/attaque dans un réseau. Plus d'infos
CoGNETs vise à révolutionner la gestion de l’infrastructure intelligente en introduisant un cadre middleware middleware distribué évolutif et interopérable pour l’informatique autonome IoT-to-Cloud Plus d'infos
Title: Cache Orchestration and Optimization in IoT Networks Jury Members: Mme AnnaMaria VEGNI, Roma Tree University, Italy Rapporteur M. Antoine GALLAIS, INSA Hauts-de-France, France Rapporteur M. Jamshid BAGHERZADEH, Urmia University, Iran Examinateur Mme Leila SHARIFI, Urmia University, Iran Examinatrice M. Vahid SOLOUK, Urmia University, Iran Examinateur M. Yezekael HAYEL, Avignon University, France Examinateur M. Abderrahim BENSLIMANE, Avignon University, France Direteur de thèse M. Saleh YOUSEFI, Urmia University, Iran Co-Direteur de thèse Abstract In the rapidly evolving landscape of the Internet of Things (IoT) and the Internet of Vehicles (IoV), caching emerges as a pivotal technology to enhance network efficiency, reduce latency, and improve user experiences. These technological domains face growing demands for better data management and delivery mechanisms due to increasing data volumes and network complexity. In this thesis, we explore innovative caching strategies within the realms of the IoT and the IoV to enhance network services and user experiences. The research presented spans three distinct yet interconnected studies, each addressing critical aspects of network performance, including latency reduction, content delivery efficiency, and network coverage expansion. The first study focuses on enhancing content-centric networking caching capabilities within IoT environments. By employing hierarchical network orchestrations and a global SDN/Cache controller (GSCC), Plus d'infos
As part of the MALADES project, we presented innovative approaches for the integration of LLM in health centers. The aim is to equip these centers with NLP tools derived from LLMs and adapted for the biomedical field while maintaining sovereignty of the models and complete control of their health data. Plus d'infos
Le projet DELIGHT vise à évaluer finement et à réduire la consommation énergétique de l’apprentissage fédéré en utilisant différents leviers (compression de gradient, data summarization, speed-scaling, etc.). Plus d'infos
Speaker: Prof. Piet Van Mieghem, Delft University of Technology (https://www.nas.ewi.tudelft.nl/people/Piet) Title: Linear Processes on Networks Abstract: From a network science point of view, we will discuss linear processes on a graph, which are the easiest, but also the most elegant processes. We start with the Laplacian matrix of a graph and concentrate on a flow problem in networks. From the spectral decomposition of the Laplacian, we will introduce the simplex of an undirected, possibly weighted graph. The simplex geometry of a graph is, besides the topology domain and the spectral domain, the third equivalent description of a graph. Continuous-time Markov processes are described by the Chapman-Kolmogorov (linear) equations, in which the appearing infinitesimal generator is, in fact, a weighted Laplacian of the Markov graph. We will discuss Markovian epidemics on a fixed graph, show limitations of the linear theory on graphs and introduce a mean-field approximation, a powerful method from physics, that results into non-linear governing equations. We will end with recent work on non-Markovian epidemics on a fixed graph. Bio available here: https://www.nas.ewi.tudelft.nl/people/Piet/
Vincent Rialle, Université de Grénoble AlpesLieu : CERI Salle 3 – C022 Titre : Comprendre l’IA des contraste extrêmes, médiatiques et politiques, et agir en tant que chercheur ou enseignant Résumé. L’intelligence artificielle défraie de manière croissante toutes les chroniques médiatiques depuis quelques années, avec en perspective pour 2024 quelques pires scénarios possibles mais aussi des avancées du discernement éthique, de la responsabilisation politique des états en matière de législation et régulation, et une progression des prises de conscience de l’acuité des problèmes sociaux, environnementaux et civilisationnels que pose cette technologie à l’humanité. L’exposé donnera une vue à la fois succincte et précise du paysage contrasté actuel. Puis dépassant les stratégies habituelles d’alertes par les extrêmes, qu’ils soient apocalyptiques ou enchanteurs, il présente une approche centrée sur la personne – chercheuse/chercheur dans son laboratoire, étudiant, ou toute personne intéressée par la question – et selon des ressources et principes existants et référencés (mais souvent noyés dans le flux médiatique actuel). Biographie. Vincent Rialle est maître de conférences-praticien hospitalier émérite à l’Université Grenoble Alpes (UGA, France) et enseignant bénévole à l’Université Inter-Âge du Dauphiné (UIAD) ; il est titulaire d’un doctorat en Éthique Biologique et Médicale et d’un doctorat en Génie Biologique Plus d'infos
On Thursday 25 April at 11am, we will host a talk from Prof. Tanja Schultz on « Neural Signal Interpretation for Spoken Communication ». The room will be defined later. Please find below a short abstract and bio from Prof. Tanja Schultz. Abstract: This talk presents advancements in decoding neural signals, providing further insights into the intricacies of spoken communication. Delving into both speech production and speech perception, we discuss low latency processing of neural signals from surface EEG, stereotactic EEG, and intracranial EEG using machine learning methods. Practical implications and human-centered applications are considered, including silent speech interfaces, neuro-speech prostheses, and the detection of auditory attention and distraction in communication. This presentation aims to spark curiosity about the evolving landscape of neural signal interpretation and its impact on the future of spoken communication. Bio: Tanja Schultz received the diploma and doctoral degrees in Informatics from University of Karlsruhe and a Master degree in Mathematics and Sport Sciences from Heidelberg University, both in Germany. Since 2015 she is Professor for Cognitive Systems of the Faculty of Mathematics & Computer Science at the University of Bremen, Germany. Prior to Bremen she spent 7 years as Professor for Cognitive Systems at KIT (2007-2015) Plus d'infos
Laboratoire Informatique d'Avignon — Avignon Université