Articles écrits par Vincent Labatut

Dans le cadre des séminaires de l’équipe Cornet, Judith Agueda Roldan Ahumada (Universidad Veracruzana) présentera son travail de recherche intitulé Modeling and optimization of a vehicle routing problem in a coffee company, le 14 mars 2024 à 11h35 en salle de réunion. Résumé : Dans la région centrale de Veracruz, au Mexique, compte tenu des conditions météorologiques et des sols, différentes entreprises se consacrent à la production de café. Pour mener à bien les différentes activités telles que la plantation, la récolte, le nettoyage, entre autres, il est nécessaire de transporter les récolteurs vers différents terrains agricoles ; généralement, ce problème logistique est résolu de manière empirique sans considérer le coût par transfert. Le problème, qui sera présenté, est né de la nécessité de résoudre un problème de logistique de transport pour une entreprise de café dans la région centrale de Veracruz. Nous considérons un seul véhicule avec une capacité maximale de N articles, le véhicule commence le trajet sans articles depuis un parking et peut collecter les articles dans des endroits situés le long du chemin, allant du parking à l’endroit où les articles sont livrés (terres agricoles). Les endroits sont ordonnés de manière consécutive, de sorte que, une Plus d'infos

Le prochain séminaire de l’équipe Cornet aura lieu le 23 février 2024 à 11h35 en S3, et comportera deux parties. Dans un premier temps, Sylvie Chaddad (LIA) présentera son sujet de thèse portant sur Stochastic Control for Optimizing Crowdfunding Project Dynamics. Puis, Lorena Garrido (Université de Veracruz) présentera son travail intitulé On the Monge-Kantorovich divergence. Résumé : La divergence de Monge-Kantorovich est une mesure de proximité entre distributions de probabilité. Historiquement, elle provient d’un problème de transport optimal de mouvement de sable, dans le domaine du génie civil. Aujourd’hui, le problème de Monge-Kantorovich a donné lieu à de nombreuses études théoriques, ainsi qu’à diverses applications, y compris l’analyse de données. Dans cette présentation, quelques applications en analyse de données seront mentionnées.

Le prochain séminaire de l’équipe Cornet aura lieu le 31 janvier 2024 à 11h35 en S3, et comportera deux parties. Pour commencer, Felipe Albuquerque (LIA) présentera son sujet de thèse portant sur Le problème de la p-médiane avec contraintes de couverture : nouvelles méthodes de résolution et application à la conception de services publics. Puis, Luca Dini and Pierre Jourlin présenteront leur travail en cours sur le thème des Hybrid Methods for Cognitive Attitudes Detection. Résumé : dans ce séminaire, nous présenterons un travail en cours sur la transformation d’un système de repérage de mots-clés en un moteur d’étiquetage basé sur des concepts. Nous mettrons en évidence quatre axes majeurs de ce travail, à savoir :

Le vendredi 19 janvier, à 11h35, en salle S6, nous aurons trois courtes présentations : Ahmad Dabaja, nouveau doctorant, se présentera et présentera son travail intitulé « Conception d’incitations pour un apprentissage fédéré efficace dans un système distribué« . Khaoula Otmani, étudiante en master, présentera son travail intitulé « Apprentissage fédéré robuste face aux attaques byzantines via la valeur de Shapley« .Résumé : Dans les systèmes d’apprentissage fédéré, la communication répétitive entre le serveur et les clients laisse place à des attaques visant à compromettre l’intégrité du modèle global. Je présenterai une stratégie de défense basée sur la valeur de Shapley qui détecte et élimine les clients malveillants du processus d’apprentissage. Lucas Potin, doctorant, présentera son travail intitulé « Analyse de sous-graphes pour identifier des phénomènes de corruption dans les marchés publics« .Résumé : Création d’une méthode utilisant les sous-graphes discriminants pour classer une collection de graphes parmi 2 labels. Application sur un jeu de données de graphes associés aux marchés publics afin de détecter un potentiel de fraude. Comparaison des différentes métriques de discrimination possibles par rapport à d’autres méthodes de la littérature (valeurs de Shapley, random Forest, etc.).