Séminaire CORNET – Andrea FOX – 14/11/2025

10 novembre 2025

    Vendredi 14 novembre, 11h30 – Salle C057. Title: Multi-Agent Reinforcement Learning for Task Offloading in Wireless Edge Networks Abstract: In edge computing systems, autonomous agents must make rapid local decisions while competing for shared resources. Existing MARL approaches often rely on centralized critics or frequent inter-agent communication, which breaks down under limited observability and communication constraints. We propose a decentralized framework in which agents coordinate implicitly through a shared constraint on resource usage. This constraint is updated infrequently, requiring minimal communication, while each agent independently solves a local constrained Markov decision process (CMDP) to learn its behavior. Leveraging safe reinforcement learning, agents learn policies that satisfy both local and global objectives. We provide theoretical guarantees under mild assumptions and validate our approach experimentally, demonstrating superior performance to centralized and independent baselines, particularly in large-scale settings.

Séminaire CORNET – Rachid El-Azouzi – 20/11/2025

10 novembre 2025

20 Novembre 2025 – 11h30 – Salle C057.   Titre : Strategic Analysis of Just-In-Time Liquidity Provision in Concentrated Liquidity Market Makers   Abstract: Liquidity providers (LPs) are essential figures in the operation of automated market makers (AMMs); in exchange for transaction fees, LPs lend the liquidity that allows AMMs to operate. While many prior works have studied the incentive structures of LPs in general, we currently lack a principled understanding of a special class of LPs known as Just-In-Time (JIT) LPs. These are strategic agents who momentarily supply liquidity for a single swap, in an attempt to extract disproportionately high fees relative to the remaining passive LPs. This paper provides the first formal, transaction-level model of JIT liquidity provision for a widespread class of AMMs known as Concentrated Liquidity Market Makers (CLMMs), as seen in Uniswap V3, for instance. We characterize the landscape of price impact and fee allocation in these systems, formulate and analyze a non-linear optimization problem faced by JIT LPs, and prove the existence of an optimal strategy. By fitting our optimal solution for JIT LPs to real-world CLMMs, we observe that in liquidity pools (particularly those with risky assets), there is a significant gap between observed Plus d'infos

Soutenance de thèse – Lucas Maison – 25/10/2025

14 octobre 2025

Titre : Robustesse des modèles neuronaux pour le traitement automatique de la parole Résumé : La reconnaissance automatique de la parole est devenue un outil populaire avec de nombreuses applications ; elle sert également comme étape intermédiaire pour d’autres tâches liées à la parole, telles que la compréhension du langage parlé ou la synthèse vocale. En reconnaissance automatique de la parole, le signal vocal est d’abord émis par le locuteur, transmis à travers l’environnement, avant d’être capturé par un dispositif d’enregistrement et traité par un modèle d’apprentissage automatique. Cependant, chacune de ces étapes peut être source de variabilité et entraîner des erreurs de transcription, ce qui affecte la robustesse du système. Dans cette thèse, nous étudions divers facteurs influençant le traitement de la parole par les machines. Plus précisément, nous nous concentrons sur les modèles pré-entraînés en français et affinés pour la reconnaissance vocale. Nous commençons par présenter nos travaux sur la robustesse aux accents. À travers de nombreuses expériences, nous évaluons la résilience du modèle aux variations d’accents et explorons différentes façons de combler les écarts entre ces derniers. Nous examinons en particulier l’impact des proportions de voix accentuées dans l’ensemble d’apprentissage. En outre, nous présentons CEREALES, un nouvel Plus d'infos

Offre de Stage: Génération de textes simulant le mal-être psychologique par modèles de langage génératifs

2 octobre 2025

Informations générales Durée : 6 mois Début : à partir de janvier 2026, au plus tard février 2026 Lieu : Université d’Avignon – LIA – Campus Contexte et données De nombreux acteurs de la prévention (écoutants, médecins, travailleurs sociaux…) se trouvent confrontés à des personnes exprimant leur détresse ou un mal-être profond. Disposer d’outils simulant diverses formes d’expression du mal-être offrirait des outils précieux pour entraîner des professionnels, tester des dispositifs de détection, ou encore sensibiliser des tiers à ce type de situations. Grâce à l’essor des grands modèles de langage (LLM), il est désormais envisageable de créer des outils capables de générer automatiquement des exemples réalistes et diversifiés de discours de personnes en souffrance, tout en maîtrisant la confidentialité (solution offline). Données Les données utilisées dans le cadre de ce stage proviendront notamment du jeu de données Suicide and Depression Detection disponible sur Kaggle. Ce corpus, collecté en utilisant l’API Pushshift, contient plusieurs centaines de milliers de messages souvent authentiques exprimant détresse, souffrance ou idées suicidaires. Il constitue une ressource de référence pour les travaux récents en détection ou simulation de discours liés au mal-être psychologique. Objectif du stage L’objectif principal du stage sera de concevoir un prototype de Plus d'infos

Soutenance de thèse – Lucas Potin – 02/09/2025

2 septembre 2025

Titre: « Analyse de graphes complexes pour la détection de corruption dans les marchés publics » dirigée par Vincent Labatut, Rosa Figueiredo et Christine Largeron. La soutenance aura lieu le mardi 2 septembre à 14h dans la Salle des thèses situé dans le Campus Hannah Arendt. Cette soutenance se déroulera en français. Abstract : Les marchés publics jouent un rôle essentiel dans le fonctionnement des institutions, représentant environ 15% du PIB mondial. En théorie, les procédures sont conçues pour garantir la transparence, la concurrence et l’efficacité. En pratique, elles sont souvent complexes, peu lisibles, et exposées à des risques comme la collusion, le favoritisme ou la corruption. Dans ce contexte, l’exploitation des grands volumes de données disponibles permet d’envisager de nouvelles manières de détecter les fraudes, en complément des méthodes classiques, notamment économétriques. Dans cette perspective, le projet DeCoMaP (Détection de la Corruption dans les Marchés Publics), financé par l’Agence nationale de la recherche avait pour but de concevoir des outils de détection combinant expertise juridique, économique et informatique, à partir de données issues des marchés publics français. Menée dans le cadre du projet DeCoMaP, cette thèse cible deux verrous méthodologiques importants : la faible fiabilité des bases de données existantes, et Plus d'infos

Séminaire CORNET – Cléophée Robin – 05/06/2025

27 mai 2025

Nous avons le plaisir de vous inviter au séminaire de l’équipe CORNET, qui se tiendra le jeudi 5 juin à 11h35 en salle C057 (ancienne BU). À cette occasion, nous accueillerons Cléophée Robin, enseignante-chercheuse à l’IRIF, qui nous présentera ses travaux intitulés : _________________________________________________________ Clique-covering co-bridge-free prismatic graphs Résumé : A graph G is prismatic if for every triangle T of G, every vertex of G that is not in T, has exactly one neighbor in T. The complement of a prismatic graph is called antiprismatic. The complexity of the coloring problem when restricted to prismatic graphs is unknown. Hence, the complexity of the clique-covering problem on prismatic graphs is also unknown. Chudnovsky and Seymour gave a full structural description of prismatic graphs. They divided the class in two subclasses : the orientable prismatic graphs and the non-orientable prismatic graphs.  Preissman, Robin and Trotignon gave an algorithm to solve the clique problem in non-orientable prismatic graphs in polynomial time. We show this algorithm can also be used for prismatic graphs with no 2K_1 + C_4 (co-bridge), whether they are orientable or not. To achieve this, we show that this class of graphs admits a bounded number of disjoint triangles through Plus d'infos

Allocation doctorale Projet ANR EVA (Cornet)

25 avril 2025

Nous proposons une offre de thèse au Laboratoire Informatique d’Avignon, au sein de l’équipe CORNET (Complex systems, Operations Research for NETworks and Text), en co-direction avec le laboratoire ERIC : Funded PhD : Gender dynamics in collaboration networksLocation: LIA, the computer science laboratory of Avignon University, France.Advisory Team: Rosa Figueiredo (LIA), Vincent Labatut (LIA) and Cecile Favre (ERIC).Duration: 3 years starting from September–November 2025.Funding: ANR project EVA – EValuating gender policies in academia through the Analysis of scientific collaboration networks. Standard PhD wage according to French regulations.Application deadline: 11th May 2025 Le sujet complet de la thèse, disponible en anglais, se trouve sur : https://eva.univ-avignon.fr/wp-content/uploads/sites/34/2025/04/offre.pdf Merci de diffuser cette offre auprès des personnes intéressées. Les candidat·e·s peuvent nous contacter selon les indications sur le site.

Séminaire CORNET – Giuseppe Di Molfetta – 10/03/2025

6 mars 2025

Dans le cadre de séminaires de l’équipe CORNET,  nous aurons le plaisird’accueillir M Giuseppe DI MOLFETTA ce lundi 10/03 à 12h00  Salle 6 CERI Titre: Quantum Computing : a gentle introduction Résumé : A short, self-consistent one-hour seminar to introduce quantumcomputing and some simple applications in algorithmics in a non-formalway. No pre-requisites required, the presentation will cater for apotentially heterogeneous audience.

Soutenance de thèse Alix Dupont – 25/02/2025

15 janvier 2025

Date: 25 février 2025 à 14h Lieu: EDF lab Paris-Saclay dans l’amphi 1 (adresse du site : 7 Bd Gaspard Monge, 91120 Palaiseau, France). Titre : Stratégies des Opérateurs pour la Recharge des Véhicules Électriques en Espaces Publics avec un Comportement Piloté par l’Utilisateur. Cette thèse s’est déroulée au département SYSTEME, dans le groupe R4T, au sein du projet smart charging. Elle a également été supervisée par le Laboratoire d’Informatique d’Avignon (LIA), de l’université d’Avignon. Encadrement : Résumé : Les véhicules électriques sont vus comme une solution essentielle pour réduire les émissions de carbone dans le secteur des transports. Cependant, les infrastructures de recharge actuelles, comme les bornes publiques, ont des capacités limitées. Augmenter la puissance disponible ou installer de nombreuses bornes entraîne des coûts élevés, aussi bien pour le réseau électrique que pour les opérateurs. Cela crée un environnement où la recharge doit souvent être gérée dans des conditions de forte demande et de congestion, ce qui peut réduire la qualité du service pour les utilisateurs. Cette thèse explore des stratégies pour aider les opérateurs à optimiser la recharge des VE dans ce contexte. Une approche décentralisée est adoptée : chaque utilisateur prend ses décisions de recharge individuellement, en fonction de ses propres Plus d'infos

Séminaire CORNET – Rita SAFI – 15/01/2025

13 janvier 2025

L’équipe CORNET démarre les séminaires 2025 la semaine prochaine avec une présentation de Rita SAFI, doctorante de CORNET et EDF, encadrée par Yezekael HAYEL et Tania JIMENEZ. Attention : ce séminaire aura lieu exceptionnellement un mercredi. Rendez-vous le mercredi 15 janvier à 11h35, en salle C057 (ancienne BU) :_________________________________________________________ Smart charging and optimization of personalized flexibility services for electric vehicles’s users. Rita SAFI, doctorante CORNET-LIA & EDF Résumé : The increasing number of electric vehicles (EVs) presents new challenges for charging point operators (CPOs) due to the increasing charging demand. However, it also creates opportunities to influence the flexibility of EV users. In this work, we consider a CPO that offers a price menu to EV users. Each option in the menu represents a pair of charging times to satisfy the EV charging demand and the corresponding charging price. The goal of the price menu is to encourage EV users to be flexible in their charging time. The price menu design problem can be formulated as a bilevel optimization problem in which the upper level determines the charging prices of the price menu and the optimal allocation of power among EVs to maximize the profit of the CPO, while the Plus d'infos

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