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Séminaires

jeudi 17/10 à 15h45

Iván Rasskin
(MCF à Aix-/Marseille/ Université, laboratoire LIS, équipe GMOD)

HS04

Polytopal Sphere Packings for Volumetric Subdivisions, Tubular Surfaces, and Lacunary Structures

Abstract:

Polytopal sphere packings are a family of sphere packings that carry a combinatorial structure defined by an edge-scribable polytope. This feature allows us to define a dual structure, analogous to the duality of planar graphs, for the volumetric meshes produced by the skeletons of these packings. In this talk, we will explore how these objects can be used to extend classic subdivision methods for polygon meshes to volumetric meshes, and to model tubular surfaces and lacunary structures in 2D and 3D.

Short bio

 Iván est mathématicien et travaille dans les domaines de la géométrie discrète. Ses intérêts de recherche incluent les empilements de sphères, la théorie des nœuds géométriques, les polytopes, les graphiques, les matroïdes, la théorie algébrique des nombres, la visualisation 3D et l’infographie.
https://sites.google.com/view/ivanrasskin

lundi 1/07 2024 à 11h

Daniel Pinson
(stagiaire dans l’équipe Combinatoire-Réseaux)

G122

Distribution des motifs collex dans les ARN

Résumé:

L’étude des structures secondaires de l’ARN est essentiel pour comprendre le fonctionnement de celle-ci. Nous proposons donc d’étudier les motifs collex (collés aux extrémités) dans les ARN et plus particulièrement leur fréquence d’apparition. Pour cela, nous verrons l’outil de visualisation que a été développé ainsi que ce que celui-ci a permit de mettre en évidence.

Bio:

Étudiant en M2 SIA et actuellement en stage au LIB travaillant sur l’étude des patterns dans l’ARN. Après 5 ans d’étude en informatique, je suis particulièrement intéressé par la recherche alliant l’informatique à la biologie.

jeudi 28/03 2024 à 14h

Eric RIVALS
(Directeur de recherche, LIRMM – CNRS Univ Montpellier)
https://www.lirmm.fr/~rivals/

C201

Incremental algorithms for computing the set of period sets. The dynamics of period set

Overlaps between strings are crucial in many areas of computer science, such as bioinformatics, code design, and stringology. A self overlapping string is characterized by its periods and borders. A period of a string u is the starting position of a suffix of u that is also a prefix u, and such a suffix is called a border. Each word of length, say n>0, has a set of periods, but not all combinations of integers are sets of periods. The question we address is how to compute the set, denoted Gamma(n), of all period sets of strings of length n. Computing the period set for all possible words of length n is clearly prohibitive. The cardinality of Gamma(n) is exponential in n. One dynamic programming algorithm exists for enumerating Gamma(n), but it suffers from an expensive space complexity. After stating some combinatorial properties of period sets, we will present a novel algorithm that computes Gamma(n) from Gamma(n-1), for any length n>1. The period set of a string u is a key information for computing the absence probability of u in random texts. Moreover, computing Gamma(n) is useful for assessing the significance of word statistics, like the number of k-mers shared between two texts, or the number of missing k-mers in one text. Besides applications, investigating Gamma(n) is interesting per se as it unveils combinatorial properties of string overlaps.

lundi 25/03 2024 à 16h

Nicolas Lutz
(post-doctorant à l’université de Sherbrooke (Québec))

salle de réunion du LIB au 2ème étage ESIREM

Champs stochastiques pour la génération de texture et de géométrie

Résumé : La synthèse de textures en temps réel et par l’exemple
est utilisée dans le rendu pour générer de la variété visuelle sur de
larges surfaces texturées. Nous présentons nos travaux les plus récents
en synthèse de textures, qui s’appuient sur le modèle théorique de
l’exploitation de champs stochastiques spécifiques. Nous montrons que ce
modèle théorique permet également de synthétiser les valeurs d’autres
fonctions continues, avec comme premiers résultats nos travaux pour la
synthèse de la géométrie et de l’apparence d’un océan animé en temps réel.

Bio: Je suis post-doctorant à l’université de Sherbrooke (Québec)
avec Guillaume Gilet, en partenariat avec Ubisoft, après avoir été
doctorant et ATER à l’université de Strasbourg avec Basile Sauvage et
Jean-Michel Dischler. Nous avons publié plusieurs travaux à Eurographics
dans la synthèse de textures temps réel et le filtrage, en utilisant des
outils statistiques propres aux champs stochastiques comme par exemple
la cyclostationnarité ou la fonction d’autocovariance.

mercredi 21/02 2024 à 10h15h

Mohamad Janbein
(doctorant au LIB – équipe MG

GA125

Pseudo-Curvature of Fractal Curves for Geometric Control of Roughness

Résumé : Fractal geometry is a valuable formalism for synthesizing and analyzing irregular curves to simulate non-smooth geometry or roughness. Understanding and controlling these geometries remains challenging because of the complexity of their shapes. This study focuses on the curvature of fractal curves defined from an Iterated Function System (a set of contractive operators). We introduce the Differential Characteristic Function (DCF), a new tool for characterizing and analyzing their differential behavior. We associate a family of DCF to the fixed point of each operator. For each dyadic point of the curve, there exist left and right families of DCF inducing left and right ranges of curvatures: the pseudo-curvatures. A set of illustrations shows the influence of these pseudo-curvatures on the geometry of fractal curves. We propose a first approach for applying our results to roughness generation and control.

Bio : Mohamad Janbein est en 4ème année de thèse dans l’équipe modélisation géométrique du LIB. Il est sous la direction de Christian Gentil et la codirection de Céline Roudet.

 mardi 13/02 2024 à 14h

Nathanaël Hassler
(doctorant au LIB – équipe CombiNet)

Salle G122

Grand zigzag knight's paths

Abstract :
In the game of chess, the knight’s moves have a shape of L. We will present enumeration of certain knight’s paths in the plane, called zigzag knight’s paths, under some constraints (ending at ordinate 0, bounded by a horizontal line…). We present our results in form
of generating functions or direct closed-form expressions. We derive asymptotic results, finding approximations for quantities such as the probability that a knight’s path stays in some area of the plane, or for the average ordinate of such a path. Additionally, certain counting sequences that we will encounter already count known objects, we will provide bijections between knight’s paths and those objects.

Bio :
Nathanaël est en 1ère année de thèse au LIB dans l’équipe CombiNet sous la direction de Jean-Luc Baril, Vincent Vajnovszki et Sergey Kirgizov. Nathanaël travaille sur des sujets variés de combinatoire.

 jeudi 08/02 2024 à 13h30

Guillaume Coiffier
(docteur au LORIA à Nancy)

HS01

Algorithmes de Paramétrisation Globale pour Maillages Quadrangulés


Résumé :

Les maillages quadrangulés (quads) sont une structure de données
centrale au domaine du traitement automatique de la géométrie, trouvant
des applications en infographie comme en simulation numérique. Une
approche prometteuse pour générer automatiquement des maillages quads de
grande qualité s’appuie sur le fait qu’ils constituent une déformation
de la grille régulière presque partout, excepté en un petit nombre de
points singuliers. Grâce au calcul d’une paramétrisation, à savoir une
représentation planaire, de la surface à mailler, il est possible d’y
tracer une grille qui, reprojetée sur la surface, formera le maillage
désiré. Pour que des quadrilatères puissent être extraits, cette
paramétrisation se doit d’être « sans couture », c’est-à-dire de respecter
un ensemble de contraintes d’alignement sur son bord et ses découpes.
Ces contraintes sont généralement imposées petit à petit dans un
pipeline d’opérations désormais bien étudié, consistant en un calcul de
champ de repères lisse, définissant les futurs points singuliers du
maillage, une phase d’intégration pour obtenir une paramétrisation aux
coutures sans rotation, suivie d’une phase de quantification déterminant
les degrés de liberté en translation.

Nous nous intéressons à l’amélioration des différentes étapes du
pipeline de génération de maillages quadrangulés. En nous appuyant sur
des notions de géométrie différentielle, nous proposons des formulations
du problème évitant les écueils de l’approche actuelle. Premièrement,
nous abandonnons la résolution de problèmes en nombre entier pour
certaines étapes (connue pour être difficiles à résoudre) pour la
remplacer par la minimisation de fonctions objectif continues (bien que
non convexe). Deuxièmement, nous fusionnons certaines étapes du pipeline
en une seule optimisation déterminant en un seul coup les degrés de
liberté correspondants. Cela permet plus de versatilité et de contrôle
utilisateur sur le maillage quad final, et évite les cas d’échecs
classiques causés par l’approche gloutonne du pipeline actuel. Ces
formulations théoriques du problème de paramétrisation sans couture
s’accompagnent d’implémentations pratiques dans lesquelles nous
démontrons la viabilité de nos approches sur une grande variété de
modèles CAO. Finalement, notre travail est en théorie généralisable au
problème plus difficile du maillage hexaédrique, là où les algorithmes
de paramétrisation actuels sont soit uniquement valables pour les
surfaces, soit échouent à produire des résultats de façon robuste.

Bio :
Guillaume Coiffier est actuellement en post-doctorat à l’Université
Catholique de Louvain, dans le projet ERC X-Mesh mené par Jean-François
Remacle et Nicolas Moës, où il travaille sur le maillage d’interfaces
physiques dans les simulations par éléments finis. Il a effectué sa
thèse de 2020 à 2023 au Loria (Nancy) auprès de Dmitry Sokolov et
Etienne Corman. Elle portait sur le remaillage de triangulations en
quadrangulations basé sur des méthodes de paramétrisation de surfaces.

 jeudi 01/02 2024 à 14h

Riccardo Tommasini
(MCF au LIRIS)

HS01

Seraph: Continuous Queries on Property Graph Streams

Abstract:
In the dynamic landscape of data management, graph models and query
languages have emerged as powerful tools for modeling complex,
real-world processes. Among these, the property graph model and its
corresponding query languages, notably Cypher, have gained significant
traction in both industrial and research spheres. However, the
ever-growing demand for real-time data analysis presents a challenging
gap in these languages: their limited capability to handle streaming
graph data and continuous query evaluation.
Addressing this critical need, our latest work introduces SERAPH, an
innovative language built upon the foundations of Cypher, specifically
designed to support streaming features in property graph query
languages. SERAPH is not just an extension of existing paradigms; it
represents a paradigm shift. We have meticulously developed its
semantics by synergizing stream processing with the robust framework of
property graphs and time-varying relations. A key aspect of SERAPH is
its treatment of time as an integral component of its underlying
semantics, establishing a solid formal basis that is essential for
future practical implementations.
Furthermore, we delve into the syntax of SERAPH, carefully crafting it
to meet the needs of today’s industries. The talk will feature a
comprehensive demonstration of how SERAPH can be effectively utilized in
real-world scenarios, particularly focusing on graph-based continuous
queries that are rapidly becoming vital in various industrial applications.

Bio:

Riccardo Tommasini is a Maître de conférence (Associate Professor) at
INSA Lyon, LIRIS Lab and a Visiting Professor at the University of
Tartu, Estonia. Riccardo holds a Ph.D. from the Department of
Electronics and Information of the Politecnico di Milano. His thesis,
titled *Velocity on the Web*, investigates the velocity aspects that
concern the Web environment. His research interests span Stream
Processing, Knowledge Graphs, Database System Internals, Logics and
Reasoning, and Programming Languages. His Research has been recently
founded by the French National Research Agency ANR. Since 2015, Riccardo
has been attending and speaking at international events both in academia
(ISWC, ESWC, WWW, DEBS, EDBT) and industry (DockerCon, InfluxDays,
LinuxLab, Digit). He also spoke a numerous meetups like the Time Series
Meetup Tallin (200+ attendants), Kafka Meetup Milan (60+ attendants),
and Data Science Seminars Tartu (200+ online attendants).

 jeudi 25/01 2024 à 14h

Nelly Barret
(Doctorante à l’École Polytechnique et Inria Saclay)

GS13

Exploration orientée-utilisateur de données semi-structurées

Résumé:

À travers le monde, la création, l’utilisation et le partage sans
précédent des données contribue à de nouvelles applications et
opportunités économiques. Ces données sont souvent larges, hétérogènes
en schéma comme en modèle, et plus ou moins structurées. Pour y mettre
de l’ordre, le consortium du World Wide Web recommande de partager des
graphes RDF, ce qui a été majoritairement adopté dans l’Open Data
(données ouvertes), mais beaucoup d’autres formats sont utilisés en
pratique. C’est le cas des journalistes qui récoltent des jeux de
données de différents acteurs, qui ne se sont pas coordonnés. Plus
généralement, les utilisateurs et producteurs de données (novices ou
non) qui doivent trouver, utiliser ou partager des jeux de données se
trouvent face à un exercice difficile. Dans cette présentation, nous
proposons de nouvelles méthodes pour (i) produire le schéma d’un jeu de
données semi-structuré, (ii) énumérer un ensemble de chemins
intéressants dans ces données, et (iii) aider au requêtage de ces données.

Bio :

Nelly Barret est doctorante à Inria et l’Institut Polytechnique de Paris
(France). Elle travaille sous la supervision de Ioana Manolescu dans
l’équipe CEDAR. Son travail de thèse a pour but de faciliter
l’exploration et l’utilisation de jeux de donnés semi-structurés pour ds
utilisateurs novices, tels que les journalistes. Plus généralement, ses
centres d’intérêt se situent entre l’intégration de donnés, les données
hétérogènes, le management de données, mais aussi les données
géographiques et cartographiques. Elle a obtenu son Master à
l’Université de Lyon (France) en 2020.

 jeudi 18/01 2024 à 14h

Sylvain Gerbaud
(docteur au XLIM à Poitiers)

GA127

Reconstructions 3D tissulaires basées sur le métabolisme sous-jacent exploré en spectroscopie par résonance magnétique multi-noyaux

Résumé : Dans le domaine médical, une représentation 3D du cortex cérébral est utilisée pour évaluer des volumes tumoraux et détecter des maladies neurodégénératives comme Alzheimer ou la sclérose en plaques. Le besoin de la 3D vise à créer des modèles précis et complexes pour une meilleure visualisation anatomique et pour de la simulation. Les modèles 3D sont généralement basés sur des grilles de voxels en fonction des données provenant de diverses techniques d’imagerie. Cependant, cette représentation présente des limitations pour les calculs géométriques, en raison de la taille des voxels, et ne reflète pas fidèlement l’anatomie réelle du cerveau. Pour obtenir une représentation plus détaillée, des approches de modélisation 3D continue ont été proposées. Les méthodes standards dans ce domaine sont limitées. Elles ne peuvent pas représenter les lésions ni les relations entre les tissus cérébraux. Ces relations sont essentielles pour garantir et valider la cohérence des structures tissulaires dans le modèle 3D. Nous proposons un modèle 3D continu dédié à l’étude du cerveau, qui centralise les données anatomiques et toutes les informations issues du contexte d’application. Nous décrivons une nouvelle méthode de reconstruction pour modéliser les tissus cérébraux, enrichi par des informations de sémantique et topologiques. Ces dernières sont décrites dans notre modèle par les cartes généralisées. Notre méthode utilise un ensemble de contraintes de cohérence définies en 3D, et exploite les connaissances et informations médicales pour guider la reconstruction. Ensuite, nous utilisons notre modèle pour une application de visualisation et de représentation de données acquises par spectroscopie par résonance magnétique. Cela permet notamment d’étudier, au plus proche des données réelles, l’impact des différents tissus reconstruits sur le métabolisme. Enfin, nous expliquons comment ce modèle peut être utilisé pour des applications basées sur des données acquises par tomographie.

Bio : Bonjour à tous et à toutes, je m’appelle Sylvain, j’ai 25 ans et je suis diplômé depuis le 22 novembre 2023 au titre de docteur en informatique graphique. J’ai réalisé mes études à l’Université de Poitiers, où j’ai eu l’opportunité de réaliser des stages en laboratoire qui m’ont donné envie de réaliser une thèse. Pendant ces 3 années de thèse, j’ai travaillé en collaboration avec des médecins (du CHU de Poitiers), et j’ai donc servi d’intermédiaire scientifique entre les spécialistes médicaux et informatiques. Le contact humain et le partage de mes connaissances sont deux choses que j’adore dans la vie de tout les jours, et c’est pour ça que j’ai enseigné pendant ma 2ème et 3ème année (et je continue avec mon ATER !). Sinon, en dehors du travail, je suis adepte du Crossfit et d’Haltérophilie depuis 3 ans.

 jeudi 18/01 2024 à 10h30

Loïc Paulevé
(DR, CNRS, LaBRI)

GA127

Une introduction aux réseaux booléens

Résumé : Les réseaux (d’automates) booléens sont des modèles fondamentaux des systèmes dynamiques, apparentés aux automates cellulaires et aux réseaux de Petri. Leur étude a notamment permis de mettre en avant le lien entre l’architecture d’un réseau et ses propriétés dynamiques, ainsi que l’importance de l’orchestration des mises à jour des états des automates
au cours du temps. Dans cet exposé, je donnerai un aperçu de résultats liés à l’analyse de la dynamique des réseaux booléens depuis différentes perspectives : combinatoire, complexité algorithmique, et modélisation des systèmes biologiques.

Bio : Directeur de recherche CNRS au LaBRI, ces travaux portent sur la modélisation formelle des systèmes biologiques, et en particulier sur le contrôle et la synthèse logique de réseaux booléens à partir de connaissances et données biologiques.

 jeudi 21/12 2023 à 16h

Lynda Sellami (ATER à l’ESIREM)

HS01

A Novel Agent-Based Intrusion Detection System for Wireless Body Area Network

Abstract:
The objective of e-health is to assist patients in improving health care through integrating a wireless body network, communication infrastructure, and hospital network. The patient monitoring system assists. The mobility and dynamism offered by e-health services expose the health system to the risk of attacks and intrusions. However, securing patient information and confidentiality is essential to ensure quality care.Current research on security in e-health focuses on implementing authentication, encryption, and trust-based solutions for implanted and wearable medical devices. These solutions are often computationally expensive and challenging to implement on medical devices with limited resources.This paper proposes a novelintrusion detection system based on agent technology to protect patients’ medical data.The proposed method detects network-level intrusions as well as anomalies in sensor data. Our model was experimented with by simulating a hospital network topology. Our simulation results demonstrate that we can achieve high detection accuracy

Résume :
L’objectif de la cybersanté est d’aider les patients à améliorer leurs soins de santé en intégrant un réseau corporel sans fil, une infrastructure de communication et un réseau hospitalier. Le système de surveillance des patients est utile. La mobilité et le dynamisme offerts par les services de e-santé exposent le système de santé à des risques d’attaques et d’intrusions. Cependant, la sécurisation des informations et de la confidentialité des patients est essentielle pour garantir des soins de qualité. Les recherches actuelles sur la sécurité en matière de santé en ligne se concentrent sur la mise en œuvre de solutions d’authentification, de cryptage et de confiance pour les dispositifs médicaux implantés et portables. Ces solutions sont souvent coûteuses en termes de calcul et difficiles à mettre en œuvre sur des dispositifs médicaux avec des ressources limitées. Ce travail propose un nouveau système de détection d’intrusion basé sur la technologie d’agent pour protéger les données médicales des patients. La méthode proposée détecte les intrusions au niveau du réseau ainsi que les anomalies dans les données des capteurs. Le modèle a été expérimenté en simulant une topologie de réseau hospitalier. Les résultats de simulation démontrent que nous pouvons atteindre une précision de détection élevée.

Bio:
Situation Actuel : Attaché Temporaire d’Enseignement et de Recherche (ATER section 27) à l’Ecole Supérieure d’Ingénieurs en Numérique et Matériaux (ESIREM) de l’Université de Bourgogne; et rattaché au Laboratoire d’Informatique de Bourgogne (LIB). Avec une expérience de plus de quinze ans comme enseignant chercher à l’université de Bejaia sise en Algérie. Rattaché au Laboratoire de Mathématique Appliquées (LMA).
Mes travaux de recherche se portent sur la sécurité de l’informatique omniprésente, de l’informatique objet, du cloud computing et dans le E-health afin de protéger les données médicales des patients contre les abus, ainsi que leurs vies privées.

 jeudi 14/12 2023 à 14h

Elio Hbeich (doctorant au LIB, équipe
SD)

GS13

 jeudi 7/12 2023 à 15h45

Florian Beguet (post-doc au LIB, équipe MG)

HS01

Atelier graphes de Reeb animé par Florian Beguet

Les graphes de Reeb représentent des outils mathématiques puissants qui trouvent leur utilité dans l’exploration de la topologie des espaces, en mettant particulièrement l’accent sur les transformations de structure. Plus spécifiquement, ils offrent une visualisation graphique de l’évolution des composantes connexes d’un espace topologique. Leur champ d’application s’étend à divers domaines tels que la vision par ordinateur, la biologie moléculaire, la reconnaissance de formes, et même la cartographie des données. Ces graphes fournissent une méthode élégante pour extraire des informations cruciales à partir de données multidimensionnelles, facilitant ainsi la détection de motifs, la segmentation d’images, et la compréhension des relations structurelles au sein de systèmes complexes.

Dans le cadre de cet atelier, l’accent sera principalement mis sur l’étude des graphes de Reeb appliqués à des surfaces 3D, bien que leur applicabilité soit plus étendue. Nous vous invitons à vous joindre à nous pour découvrir comment cette approche peut transformer notre manière d’analyser et de comprendre la topologie d’espaces complexes, et si elle peut être appliquée à vos domaines de recherche spécifiques.

 jeudi 7/12 2023 à 14h

Lucie Druoton (post-doc au LIB, équipe MG)

HS01

Ondelettes sur graphe pour la caractérisation de rugosité

Le projet FRACLETTES s’attache à proposer un corpus de base de géométries rugueuses générées par courbes et surfaces fractales autosimilaires et presque partout non dérivables. Pour ce faire, il faut d’abord caractériser la rugosité afin d’extraire des paramètres pertinents en dehors des paramètres de rugosités existants dans l’industrie ne tenant compte que de valeurs statistiques globales (par exemple moyenne , écart-type etc).

L’analyse en ondelettes peut être vue comme une analyse de Fourier plus localisée à la fois en échelle et en espace (ou temps). La décroissance des coefficients en ondelettes permet déjà la détection de singularités sur des signaux 1D ou 2D échantillonnés régulièrement. Lorsque les singularités sont nombreuses comme dans le cas de surfaces rugueuses ou de surfaces fractales, l’analyse spectrale et notamment le spectre de singularités donnent une caractérisation des types de singularités et de leur répartition sur le signal.

Plusieurs algorithmes permettent cette analyse et le calcul de ce spectre, à partir de l’analyse en ondelettes continue ou discrète, dyadique ou non, mais toujours sur des signaux échantillonnés régulièrement. Or les courbes et surfaces du corpus ne sont pas forcément échantillonnées régulièrement notamment lorsqu’elles sont générées par des processus itératifs à partir de points de contrôle quelconques. La généralisation de l’analyse en ondelettes est donc nécessaire pour des signaux non échantillonnées régulièrement. Plusieurs personnes se sont penchées ces dernières années sur l’analyse en ondelettes de graphes. Afin de nous affranchir des problèmes d’échantillonnages réguliers, nous avons proposé d’analyser des courbes et surface rugueuses en tant que graphes à partir de cette méthode. Il faut alors redéfinir les méthodes de détection de singularités et de calcul du spectre de singularités.

 jeudi 30/11 2023 à 14h00

Cheikh-Brahim El Vaigh
(MCF au CIAD)

Amphithéâtre Steinbrunn

Knowledge graphs based data analysis

Résumé :

Knowledge graphs provide a structured and semantically meaningful way to represent and organize information using ontologies. In our research, we employ knowledge graphs to capture the relationships between entities within a specific application domain.

This presentation will introduce a preliminary project that demonstrates how knowledge graphs can enhance data journalism by incorporating basic reasoning into information extraction tasks such as entity linking.

Furthermore, we will explore how knowledge graph embedding can be utilized for automatic graph alignment without requiring prior knowledge.

We will delve into Ontology-based data management (OBDM) and demonstrate how it can be optimized for data querying, enabling efficient knowledge graph querying.

Finally, we will showcase a use case for shape representation and retrieval using ontologies.

Bio :

Cheikh Brahim EL VAIGH is an associate professor at the University of burgundy(France), CIAD Lab. He is also a visiting researcher at the Osaka University Institute for Datability Science since 2019. He received his MASc degree in computer science from the univ-rennes1 University (France) in 2017 and his Ph.D. in January 2021 from the same university. During his Ph.D., he worked on the joint use of knowledge graph and NLP for data-journalism at the INRIA/IRISA lab (Rennes, France). His research is focused on data analysis with join approaches leveraging knowledge graphs such as text and graph, or image and graph learning. He is also working on ontology mediated query answering querying with both RDF and description logics.

 jeudi 16/11 2023 à 14h

Pooran Memari

LIX, Palaiseau – équipe Geomerix

Amphi STEINBRUNN

Point Pattern Synthesis and Applications

Abstract: Using points or small dots to represent any image or 2D shape is the most basic discrete representation that derives from our geometric intuition. Point pattern synthesis refers to the generation of such arrangements of points from exemplars and is motivated by a variety of applications in computer graphics, from discrete texture generation to creative pattern design, through objects placement, scene creation, as well as distribution simplification. Building on recent developments in statistical analysis and synthesis, we present computational tools to learn distributions from exemplars and seamlessly recreate them over larger regions, for instance to populate virtual worlds with varied elements, from rocks to vegetation, either automatically or by painting with interactive brushes. Motivated by the interactive design of discrete textures, we are also targeting quasi real-time methods to efficiently extract statistical properties from an input pattern, and efficiently extend  them while providing the possibility to edit the pattern in a user-friendly manner through intuitive and accessible tools such as image editors. Among the long list of challenging criteria for point pattern synthesis techniques, this talk covers multi-class and multi-attribute distributions handling, anisotropic and structured patterns replication, while presenting a research avenue toward a computational framework for point pattern design for applications such as data visualization and accessibility.

Bio: Pooran Memari est chercheuse CNRS au sein du LIX (Laboratoire d’Informatique de l’Ecole polytechnique) depuis décembre 2016. De 2011 à 2016, elle était affiliée à l’équipe de recherche en Informatique Graphique de Télécom ParisTech. Avant son affectation au CNRS, elle a effectué un postdoc à Caltech, après sa thèse chez Inria Sophia Antipolis en géométrie algorithmique. Elle s’intéresse à la modélisation géométrique et ses applications.

 jeudi 14/09 2023 à 14h

Lucie Druoton
(post-doc au LIB, équipe MG)

R22

Atelier "Ondelettes sur graphe"

Titre : Ondelettes sur graphe

Proposé par : Lucie Druoton + membres du projet ANR FRACLETTES

Contexte : Projet FRACLETTES

Description / problématique :

Pour analyser les géométries des maillages (calculs de courbures, décomposition fréquentielle, simplification de maillage, compression, analyse de rugosité),on peut utiliser des outils d’analyse en ondelettes (analyse de Fourier locale).
Ces outils ont été introduits pour des analyses 1D (signal) puis étendus aux signaux 2D (et nD = comme le produit cartésien de n espace 1D). Les maillages (=notre signal= coordonnées des sommets du maillage), sont des représentations discrètes (échantillonnage) des formes géométriques. Ils ne sont généralement pas des produits cartésiens. Il existe des analyses en ondelettes sur maillage, mais les algos font l’hypothèse d’échantillonnages réguliers ce qui est très rarement le cas. Ainsi la localisation des données n’est pas prise en compte et le voisinage est déterminé par la structure du maillage (1 voisinage) sans tenir compte du fait que le point voisin (de l’autre côté de l’arête) est proche ou loin (géométriquement : facette étirée par exemple) ce qui biaise la notion de fréquence associée à l’analyse.

Pour la discussion :

Avez-vous une expérience sur les ondelettes, ou Fourier, ou autre analyse fréquentielle sur graphes ?

Est-ce qu’il n’y a pas des pb similaires pour la recherche de motifs dans les graphes

(suivant ce que représente le graphe, la topologie du graphe représente-t-elle correctement l’information,

s’il est nécessaire d’ajouter des poids sur les arêtes => comment tenir compte de ces poids) ?

Vous êtes curieux, venez !

 jeudi 07/09 2023 à 14h

Maxime DUPONT et Richard LEESTMANS

G124

Le serveur de rugosités

Résumé : Cette présentation détaille le travail réalisé durant les stages de Maxime DUPONT et Richard LEESTMANS (étudiants de M1 info), dans le cadre du projet de recherche coordonné par Céline Roudet, intitulé FRACLETTES (Modèles FRACtals et analyse en ondeLETTES pour la caractérisation des états de surfaces). Dans ce projet, l’équipe Modélisation Géométrique du LIB part du constat qu’il est souvent difficile, pour un domaine applicatif ou un besoin donné, de savoir précisément quel(s) paramètre(s) de rugosité
relie(nt) la topographie d’une surface aux phénomènes physique qu’elle subit ou qu’on lui applique.

La finalité du stage était de générer des géométries rugueuses de différents types (courbes, surfaces, volumes rugueux) à partir de modèles géométriques de rugosité et de mettre en place un serveur de rugosités pour proposer, sous forme d’interface web, un corpus de surfaces rugueuses. Les géométries rugueuses stockées sur le serveur seront ainsi mises à disposition des chercheurs ou ingénieurs intéressés, pour qu’ils puissent tester les fonctionnalités qui les intéressent sur ces surfaces.

Les deux principaux besoins étaient : la création d’une base de données permettant de stocker et indexer les géométries rugueuses, ainsi que la conception d’une interface Web permettant d’interroger la base. Nous avions donc besoin d’un serveur web pour répondre aux requêtes des utilisateurs et fournir des ressources (dont pages web). Ce serveur permet également d’interroger la base et de retourner les résultats d’une requête.

 jeudi 22/06 2023 à 14h

Ha Nguyen Huang

G101
slides

Ha Nguyen Huang vient visiter le LIB

Résumé : Ha Nguyen Huang vient visiter le LIB du 19 au 23 juin. Il est enseignant-chercheur en Informatique à l’USTH, Université franco-vietnamienne de Hanoï (VN, https://www.consortium-usth.org/usth/). Il viendra présenter son université et les collaborations possibles, ainsi que ses propres projets de recherche. Il co-encadre depuis le début de l’année une thèse avec Romain Raffin sur l’appariement automatique d’objets archéologiques, via du machine learning sur des maillages et des textures. Il a auparavant travaillé sur la reconstruction automatique de scène 3D (routes, ouvrages d’art), fidèles aux règles du génie civil à Marseille (thèse soutenue en 2016).  La présentation et la discussion se feront en Anglais.

 jeudi 15/06 2023 à 13h30

Maëlle Beuret

(doctorante équipe MG du LIB)

HS01

COBAI : un modèle générique à base d'agents centré sur les contextes et les interactions pour la simulation de comportements

Résumé : COBAI (Context-Based Agent Interactions) est un modèle générique de simulation de comportements humains à base d’agents, basé sur un modèle précédemment développé dans l’équipe. Nous en avons conservé les caractéristiques principales : des contextes donnent des comportements aux agents ; les agents peuvent être influencés par plusieurs contextes et choisissent les comportements à adopter en fonction de leurs attributs de personnage. Ce mécanisme permet de contrôler le réalisme à la fois aux niveaux individuel et collectif. COBAI est un modèle plus complet avec une nouvelle architecture permettant l’exécution de plusieurs comportements simultanés issus d’une combinaison de contextes. Nous introduisons dans cette nouvelle version du modèle des notions telles que les ressources, outils, modalités et comportements incomplets et nous définissons des groupes d’agents avec distribution de tâches.

Bio :

 jeudi 8/06 2023 à 14h

François Pitois

(doctorant équipe CombNet du LIB)

HS01

Détection de motif dans les graphes ordonnés

Résumé : Un graphe ordonné est un graphe dans lequel les sommets sont ordonnés de
1 à n. Un motif est un graphe ordonné qui contient deux types d’arêtes :
les arêtes obligatoires et les arêtes interdites. Étant donné un motif,
la question que l’on s’est posée avec Michel Habib, Laurent Feuilloley
et Guillaume Ducoffe est celle de trouver un algorithme rapide qui
détecte si un motif apparait ou non dans un graphe ordonné donné en
entré. Naïvement, si le motif contient k sommets, cela se fait en temps
O(n^k). Cependant, on a pu montrer qu’il existait des classes de motifs
pour lesquels l’exposant ne dépend pas de la taille du motif. De plus,
nous avons introduit un nouveau paramètre p qui permet de décomposer les
motifs, et tel que tout motif de paramètre p puisse être détecté en
temps O(n^(cp)), où c est une constante entre 1 et 2.

Bio : François Pitois est un doctorant en 3ème année de thèse dans l’équipe
CombNet du LIB et dans l’équipe Graphes, Algorithmes et Applications du
LIRIS, sous la direction d’Olivier Togni et la codirection de Hamida
Seba et Mohammed Haddad. Il travaille sur la recherche de motifs et de
régularité dans les graphes.


 jeudi 25/05 2023 à 14h

Boris Bordeaux

(doctorant équipe MG du LIB)

HS04

Automatisation de conception de structures fractales à l'aide du modèle BC-IFS

Résumé : Les structures fractales lacunaires réduisent la quantité de matière, le
poids et améliorent certaines propriétés physiques telles que le
transfert thermique ou l’isolation phonique. La fabrication additive
permet aujourd’hui de construire de telles structures. Le modèle BC-IFS permet de coder la
topologie fractales de ces structures avec un automate représentant la
décomposition cellulaire ainsi que des contraintes définissant les
relations entre les cellules. Cependant, la conception de ces topologies
n’est pas automatique, il faut spécifier les contraintes manuellement.
Dans un premier temps, nous verrons comment automatiser leur conception
en 2D. Dans un second temps, nous nous pencherons sur les empilements
polytopaux de sphères (e.g. empilements d’Apollonius). Ils produisent
des structures fractales automatiquement à partir d’un polytope en
dimension supérieure. Nous montrons qu’il est possible de coder la
topologie des empilements polytopaux de sphères en 2D à l’aide du modèle
BC-IFS. L’automate et les contraintes sont déduits du polytope utilisé
pour l’empilement. Cela permet de bénéficier de la manipulation des
structures qu’offre ce modèle (codage topologique séparé du plongement
géométrique, points de contrôles pour changer la géométrie) ainsi que du
procédé automatique des empilements de sphères.

Bio : Boris Bordeaux est un doctorant en 2ème année de thèse dans l’équipe
Modélisation Géométrique du LIB, dans le cadre du projet ITERATE
(optimisation de conception par structures lacunaires multi-échelles).
Il est sous la direction de Christian Gentil et la codirection de Lionel
Garnier.


 jeudi 11/05 2023 à 14h

Mohamad Janbein (doctorant équipe MG du LIB)

HS01

Second Derivative and Curvature of Fractal Curves

Résumé : The theoretical objective of our work is to propose a geometric characterization of surface roughness from fractal models for 3D objects. This characterization will generate groups of geometric models (made up of curves and surfaces) of different kinds of roughness. These models are dedicated to researchers and engineers in their search for the rough surface performing optimally in numerical simulations or to evaluate the impact of roughness on the physical properties of an object. We produce roughness by fractals so that it will have self-similar geometric properties and we generate fractals using BC-IFS in order to control roughness. So our hypothesis is to study the different levels of differentiability C0, C1, C2, … in order to give this characterization. We showed in the past that the behavior of a fractal curve can be controlled by its differential components (right and left derivatives for controlling C1 differentiability). In this work, we study the behavior of the second derivative in order to see if we can also use it as a way to control a fractal curve. Using a « differential characteristic function » we show that for some particular cases, a fractal curve has a range of curvature.

Bio : Mohamad Janbein est en 3ème année de thèse dans l’équipe modélisation géométrique du LIB. Il est sous la direction de Christian Gentil et la codirection de Céline Roudet.


 jeudi 9/03 2023 à 15h30

Célia Biane

HS02

Réseaux biologiques : des réseaux Booléens en oncologie de précision calculatoire aux neurosciences expérimentales.

Résumé : Les modèles dynamiques Booléens de réseaux de signalisation et de transcription ont été utilisés ces dernières années pour modéliser les cellules tumorales et prédire des cibles thérapeutiques dans le Cancer. Des limitations majeures de l’application plus généralisée de ce type d’approche incluent d’une part, l’étape de construction des modèles qui est actuellement faite par des experts de la biologie moléculaire du cancer à partir de curation manuelle de la littérature, ce qui en fait un processus long, dépendant du modélisateur et difficilement reproductible et d’autre part, le développement de méthodes algorithmiques performantes permettant de réaliser des prédictions à partir des modèles. Au cours de ce séminaire, j’aborderai successivement la reconstruction de modèles biologiques Booléens à partir de données biologiques de type omiques (données moléculaires), de méthodes de reprogrammation du comportement dynamique des systèmes Booléens et de l’application de ces méthodes à la découverte de cibles thérapeutiques dans le cancer.
Dans une seconde partie, j’introduirai des concepts issus des neurosciences et présenterai des résultats publiés récemment portant sur les propriétés intégratives des neurones cérébelleux.

Bio : Célia a été chercheuse chez OPM (Oncodesign Precision Medicine – Dijon), lab. science des données et  Intelligence Artificielle entre cot. 2020 et oct. 2022. Avant cela elle était en post-doc. à l’Inria Rennes Bretagne Atlantique pendant 16 mois, et a travaillé sur le raisonnement sur des réseaux booléens pour identifier des signatures complexes de pathologies.
Sa thèse portait sur la reprogrammation comportementale : modèles, algorithmes et application aux maladies complexes, réalisée à l’Univ. Évry Val d’Essonne, Univ. Paris-Saclay – Laboratoire d’Informatique, Biologie Intégrative et Systèmes Complexes (IBISC).


 jeudi 2/03 2023 à 14h

Alexandros Singh (ATER à l’université de Sorbonne Paris Nord)

C302

La combinatoire du lambda-calcul et des cartes : bijections et propriétés limites

Cet exposé concerne la combinatoire des cartes et leur interaction avec
le lambda calcul linéaire. En utilisant une combinaison de nouvelles
techniques bijectives et analytiques, nous explorerons la structure de
grandes cartes cubiques aléatoires et de lambda-termes linéaires, en
nous concentrant sur l'étude de diverses statistiques sur de tels
objets, en particulier celles liées à la présence de divers motifs et
leur connexion avec la dynamique de la bêta-réduction sur les termes
linéaires.

Bio : Je suis attaché temporaire d’enseignement et de recherche (ATER) à
l’université de Sorbonne Paris Nord, depuis septembre 2022. J’ai
effectué une thèse en informatique, sur la combinatoire des cartes
(plongements cellulaires des graphe sur des surfaces) et ses
interactions avec le lambda-calcul linéaire (objet étudié en logique et
en théorie de la preuve). Je me suis concentré sur le cas planaire et le
cas de genre arbitraire, dérivant des résultats à la fois bijectifs et
analytiques/probabilistes, y compris des lois limites pour divers
paramètres combinatoires définis sur les cartes cubiques enracinées, les
lambda-termes linéaires, et d’autres familles d’objets connexes.


 jeudi 23/02 2023 à 15h30

Khaydar NURLIGAREEV (ATER au LIPN, Université Sorbonne Paris Nord)

C201

Irreducibility of combinatorial objects: asymptotic probability and interpretation

Résumé : Various combinatorial structures admit, in a broad sense,
   a notion of irreducibility: graphs can be connected, permutations
   can be indecomposable, polynomials can be irreducible, etc. We are
   interested in the probability that any such labeled object picked
   randomly is irreducible, as its size tends to infinity. In this
   talk, for certain classes, we obtain the asymptotics for this
   probability in a common manner. We show that the coefficients
   appearing in those asymptotics are integers and can be interpreted
   as the counting sequences of other “derivative”
   structures. Moreover, we obtain asymptotic probabilities that a
   random combinatorial object has a given number of irreducible
   components. Applications include connected graphs, indecomposable
   permutations, irreducible tournaments, connected square-tiled
   surfaces, indecomposable perfect matchings, combinatorial maps,
   etc. Also, using species theory, we treat the Erd ̋os–R ́enyi G(n, p)
   model.  This is a joint work with Thierry Monteil.

Bio : Khaydar Nurligareev is a research and teaching assistant (ATER) at
   the LIPN, University Sorbonne Paris Nord, where he received a PhD
   degree on October 2022. The main research of Khaydar is focused on
   enumerative and analytic combinatorics, but his research interests
   include other domains like probability theory, lattice models and
   tilings as well.
   
   Webpage:  https://lipn.univ-paris13.fr/∼nurligareev/


 jeudi 9/02 2023 à 15h30

Slim KAMMOUN (postdoc à l’Institut de mathématiques de Toulouse)

HS01

Motifs consécutifs, moments, et processus ponctuels.

Résumé : Il est bien connu que le nombre de permutations de taille
   N avec des positions de descentes fixées peut s'écrire sous la
   forme d'un joli déterminant.  Dans une collaboration en cours
   avec Natasha Blitvić, Einar Steingrímsson, on veut faire la même
   combinatoire, mais en remplaçant les descentes par un motif
   consécutif.  On rappelle qu'un motif consécutif est juste l'ordre
   relatif de l'image de k entiers consécutifs.  Pour des positions
   d'apparitions periodiques, on conjecture qu'on obtient toujours les
   moments d'une loi de probabilité et on montre que certains de ces
   motifs font apparaitre les moments des lois classiques venant des
   probabilités libres (la loi semi-circulaire, les lois de Bessel
   libres etc.).

Bio : Slim est un chercheur-postdoctorant au sein de l'IMT à
   Toulouse.  Il a obtenu son doctorat en mathématiques en 2020 à
   l’Université de Lille.  Il a ensuite effectué un postdoc à
   l'université de Lancaster.  Slim travaille sur des questions liées
   aux motifs de permutations. Il s'intéresse également aux phénomènes
   d'universalité pour les permutations et les partitions aléatoires.
   
   Site-web de Slim : https://www.math.univ-toulouse.fr/~mkammoun/Accueil.html


 jeudi 9/02 2023 à 10h30

Maidoun Mortada (enseignante à l’Université Libanaise de Beyrouth et chercheuse au laboratoire Kalma)

GS06

Paths in digraphs and Maximal forest

Résumé : In 2015, El Sahili conjectured that for n ≥ 8, every oriented path of order n is contained in any n-chromatic digraph. After the cases of oriented paths with one and two blocks were solved, the case of three blocks is still open. We treat El Sahili conjecture for paths with three blocks and four blocks by studying the chromatic number that guarantees its existence in the digraph and sometimes by imposing conditions on the structure of the digraph to contain such a path. In our treatment, the tool of maximal forest proved that it is effective and made the problem more flexible. For this reason, light will be shed on this tool showing how it solves the problem by introducing a clear example.

Bio : Maidoun Mortada est enseignante à l’Université Libanaise de Beyrouth et chercheuse au laboratoire Kalma. Elle est en visite au LIB du 5/2 au 19/2.


 jeudi 26/01 2023 à 15h15

Florian Beguet (post-doc au LIB, équipe MG)

G124

Intérêt des graphes de Reeb d'indice de forme pour l'extraction de caractéristiques géométrique sur des surfaces topologiquement complexes

Résumé : Ce séminaire porte sur la construction et l’utilisation d’un outil de description topologique appelé graphe de Reeb pour des maillages surfaciques. Dans un premier temps, j’aborderai les différentes notions basiques à propos des graphes de Reeb et de leur construction. Puis, je présenterai différents travaux qui exploitent les propriétés de graphes de Reeb, construits à partir d’une fonction de courbure appelée (shape index). Cette construction permet d’obtenir une description de la topologie des surfaces tout en conservant les informations géométriques. Enfin, je terminerai la présentation par une proposition d’utilisation du graphe de Reeb pour la caractérisation de modèles archéologiques dans le cadre de mon projet post-doctoral au sein du LIB.

Bio : Florian Beguet est chercheur dans le domaine de l’infographie et de l’imagerie médicale. Il a obtenu un doctorat franco-canadien en 2022, qu’il a réalisé dans le cadre d’un programme conjoint entre l’Université d’Aix-Marseille et l’École de Technologie Supérieure de Montréal. Ses recherches ont porté sur la modélisation des structures de l’oreille moyenne et interne, ainsi que sur l’étude des malformations des canaux semi-circulaires dans le cadre de recherches sur la scoliose idiopathique de l’adolescent. Après avoir terminé son doctorat, il a passé deux ans en tant qu’ ATER (professeur assistant) à l’Université d’Aix-Marseille, où il a poursuivi ses recherches sur la description de formes en 3D, y compris le développement d’une application pour l’extraction de cratères à partir de modèles 3D d’astéroïdes. Il est actuellement dans sa première année de recherche postdoctorale à l’Université de Bourgogne, où il travaille sur la caractérisation de modèles archéologiques en collaboration avec le Professeur Romain Raffin.


 jeudi 15/12 2022 à 15h45

Guillaume Gilet (professor at the University of sherbrooke, CA)

G124

Contribution à la génération stochastique d'apparences procédurales

Résumé : Alors qu’existe une demande croissante pour des mondes virtuels visuellement riches et d’une taille tendant vers l’infini, la majeure partie du secteur industriel (notamment vidéo-ludique) repose essentiellement sur la création manuelle, par des infographistes, d’objets tridimensionnels à l’apparence complexe et détaillée. Cela impose de fait une limite sur la taille, la complexité et la richesse visuelle des mondes virtuels qu’il est possible d’observer, car chaque élément d’une scène a été conçu et placé « manuellement », ce qui engendre de nombreux problèmes, tels que le coût (financier et en main d’œuvre), le stockage et transfert de ces informations de grande taille, l’augmentation de la puissance de calcul requise pour manipuler ces scènes…Une alternative naturelle consiste alors à générer des objets virtuels et leurs apparences de manière procédurale, c’est-à-dire de manière automatique à l’aide de définitions et règles reposant sur des outils mathématiques et physiques. Nous nous focaliserons dans cet exposé sur la génération procédurale de l’apparence des objets virtuels, dont la difficulté majeure reste le choix des modèles et paramètres à utiliser : Quels modèles possèdent les « bonnes » propriétés ? Quels sont les paramètres et modèles suffisamment intuitifs pour offrir à la fois un contrôle facile sur le résultat final et une grande qualité visuelle ?

Les surfaces visuellement riches exhibent une apparence complexe et variée, résultant, dans le monde réel, d’un ensemble de phénomènes physiques, chimiques, biologiques et d’interactions humaines. Alors que la modélisation et la simulation directe de ces phénomènes ne sont pas envisageables (dans le cadre temps-réel), l’utilisation de l’aléatoire dans les définitions procédurales permet d’accroître la variété des apparences générées. Toutefois, le contrôle de cet aléatoire est un problème difficile : où introduire l’aléatoire ? Qu’est ce qui doit être aléatoire ? Comment s’assurer de la qualité du résultat ? Nous présenterons dans cet exposé un ensemble de travaux et réflexions sur la pertinence de ce modèle aléatoire et tenterons d’apporter des éléments de réponses à la génération procédurale d’apparences complexes en temps réel.

Bio : Guillaume Gilet is a professor at the University of sherbrooke, CA. He received a PhD degree from the university of Strasbourg, France in 2009 and worked at the University of Limoges as assistant professor before joining the University of Sherbrooke in 2021 as professor. His research interest includes procedural texturing, real-time rendering, weathering and natural phenomenon.

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 jeudi 8/12 2022 à 14h

Hiba Abou Jamra (doctorante au LIB, équipe SD)

HS01 (aile H)

Détection et interprétation des signaux faibles dans les réseaux sociaux numériques

Résumé : Les réseaux sociaux numériques sont devenus des outils importants en raison de leur capacité à transmettre l’information plus rapidement que les médias traditionnels, dans différents domaines tels que la politique, le marketing, l’alimentation et la santé, etc. Les organisations actuelles gérant des environnements complexes utilisent les réseaux sociaux comme un canal de communication afin de pouvoir interagir avec leurs clients et répondre aux besoins du marché. Dans ces environnements, la détection des signaux faibles permet d’anticiper les discontinuités, de répondre aux menaces ou de saisir des opportunités.

Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche qui s’appuie sur la topologie d’un réseau social, pour la détection des signaux faibles. Nous avons choisi les graphlets (Prvzulj et al. 2004) pour mesurer des propriétés quantifiables caractéristiques du signal faible. En effet, les graphlets répondent à ces caractéristiques : ce sont de petits patterns (fragments d’un graphe), qui pris seuls sont peu visibles et de faible utilité apparente. Afin d’aider les experts métier dans leur prise de décision, nous proposons aussi des éléments contextuels d’interprétation des signaux faibles détectés.

Bio : Hiba Abou Jamra est en 4ème année de thèse dans l’équipe Sciences des données du LIB, dans le cadre du projet Isite-Cocktail. Elle est sous la direction de Marinette Savonnet et la codirection d’Eric Leclercq.

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 jeudi 1/12 2022 à 13h30

Manon Ansart (MCF au LEAD)

HS01 (aile H)

« Data driven decision support systems for the early detection of subjects at risk to develop Alzheimer's disease »

Abstract: Alzheimer’s disease is a progressive disease, with subtle signs appearing several years before the first clinical symptoms. Identifying subjects who show these signs, and who are likely to develop the disease in the coming years, is a crucial point that could allow researchers to better study the disease mechanism, select patients for clinical trials and tailor patient care. In this talk I will present several data driven methods aiming at identifying at risk patients, operating in various settings and targeting different use cases.

Bio : Manon Ansart est actuellement Maître de conférences au LEAD. Elle a effectué son doctorat à Aramis (UMR Inria, CNRS, Inserm et Sorbonnes Université), sous la direction de Stanley Durrleman. Elle a ensuite effectué un post-doctorat au LIO (ETS Montréal). Elle se spécialise en machine learning, et aime particulièrement travailler sur des applications médicales.
Site web : https://www.manon-ansart.fr/

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 jeudi 24 novembre 2022 à 14h30

Laurence Dujourdy (ingénieure de recherche – AGROSUP Dijon)

HS01

Réflexions autour du profilage physico-chimique des stupéfiants. Ouverture aux domaines de l’agronomie et de l’agroalimentaire.

Résumé : Il s’agit de la présentation en vue de l’obtention de l’Habilitation à Diriger des Recherches.
Elle a pour objectif de fournir un panorama de ma recherche, d’abord dans le contexte particulier d’un laboratoire de police scientifique, puis dans une école d’ingénieur. Au-delà de la mise en œuvre de méthodes analytiques et statistiques, il est proposé toute une méthodologie pour exploiter au mieux et fiabiliser des données d’analyses.
Bio : Après un doctorat de physique des matériaux polymères, je me suis consacrée à l’analyse des réseaux de distribution des drogues, d’un point de vue physico-chimique pendant plus de 15 ans, d’abord à l’Université de Lausanne puis au sein de la police scientifique française. Je suis actuellement en détachement au sein de l’Institut Agro Dijon en tant qu’ingénieur de recherche en science de données et statistiques.


 jeudi 24 novembre 2022 à 13h30

Rémi
Maréchal
(thèse
au LIB, équipe Com
bNet)

HS01

Introduction to Dyck paths with air pockets and connections with other combinatorial objects

Abstract: We shall take a look at a new type of lattice paths, called « Dyck paths with air pockets ». After getting acquainted with them, we shall see how they are related to all sorts of combinatorial objects, such as other, classical lattice paths or certain integer compositions.

Bio : Rémi Maréchal est en thèse au LIB, équipe CombNet sous la direction de Jean-Luc Baril, Vincent Vajnovszki, et la codirection de Sergey Kirgizov. Son travail porte sur des questions combinatoires concernant certains chemins sur réseau (énumération, bijections avec des classes de chemins connues, évitement/distribution/popularité de motifs, …).

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 jeudi 17 novembre 2022 à 15h45

Clément Poull (thèse
au LIB, équipe MG
)

G124

La rugosité des surfaces et ses applications (répétition avant présentation aux jFIG le 24 nov. à Bordeaux)

Résumé : cet état de l’art couvre les applications liées à la notion de rugosité des surfaces, qui est essentielle pour le projet ANR Fraclettes dans lequel une partie des membres de l’équipe MG du LIB est impliquée, dont Clément Poull.
Ce travail ne prétend pas être exhaustif. Nous nous sommes attachés à référencer les travaux dans les domaines qui nous ont paru les plus pertinents. Le monde industriel s’intéresse depuis longtemps à caractériser et à contrôler la rugosité pour la conception, la fabrication et le contrôle qualité. En informatique graphique, la rugosité est modélisée pour produire des géométries de surfaces ou pour simuler son impact sur la lumière lors du processus de rendu.

Bio : Clément Poull est en 2ème année de thèse dans l’équipe MG du LIB, dans le cadre du projet ANR Fraclettes. Il a obtenu le master de Sciences, Technologies, Santé – Mention Informatique Parcours type COMPUTER SCIENCE FOR AEROSPACE, de l’Université Toulouse III – Paul Sabatier, en 2021.

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jeudi 13 octobre 2022 à 14h

Mehdi Naima (post-doc au LIP6 – Sorbonne Université)

HS01 (aile H Mirande)

Extending Brandes algorithm to improve betweenness centrality computation in temporal graphs

Abstract: Betweenness centrality has been a long subject of study in network science since it was introduced by Freeman in 1977. This centrality measure asses the importance of nodes in a graph, it has been used for example in social, biological and research collaboration networks. Moreover, betweenness centralit has been used in graph partitioning and community detection in the well-known Girvan-Newan algorithm.
A simple approach to compute betweenness centrality for all the nodes of a static graph is to use Floyd-Warshall algorithm that runs in O(n^3). Brandes in 2001 published an algorithm that runs in O(nm + n^2 log n ) on weighted graphs,  it is still considered one of the best theoretical results on the question.
Betweenness centrality has also been extended to temporal graphs. Temporal graphs have edges that bear labels according to the time of the interactions between the nodes. Betweenness centrality has been extended to the temporal graph settings, and the notion of paths has been extended to temporal paths. Recent results by Buss et al. and Rymar et al. extended Brandes algorithm to the temporal setting with a general algorithm running in O(n^2mT^2), where T is the number of time units. Their results rise 2 questions, one is about the nature of temporal paths and the other considering the extension of Brandes algorithm to the temporal setting. In the seminar we will discuss these issues and address them. We will see that we are able to deploy Brandes algorithm to its full extent and improve the running time of these recent results to O(nmT + n^2Tlog(nT)). We will also discuss how Brandes algorithm can also be generalized to stream graphs which are dynamic graphs with possible continuous time.

Bio: Since September 2021 I started a postdoc position at Sorbonne Université in the ComplexNetworks team. I am mostly working on graph metrics and graph random generation. My main subjects of interest are graph theory, dynamic graphs, combinatorics, random generation, analysis of algorithms and evolution processes than can model data structures and phylogenetic trees.
During my PhD I mostly worked around the enumeration, asymptotics and properties of increasing trees with label repetitions and finding connections with classical combinatorial objects. I also worked on the average tree compaction of some classes of increasing trees.

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jeudi 6 octobre 2022 à 13h30

Mohammed Lalou (MCF au LIB, équipe SD)

HS01 (aile H Mirande)

Key player identification in network (based on connectivity) and its applications

Abstract : Many systems, consisting of a set of entities interacting with each other, are well modeled using graphs. Indeed, graph-based modeling is a powerful tool to represent and study relationships among the system entities. It becomes more and more exploited to analyze and understand the system behavior, as well as to design suitable approaches for dealing with related issues, such as diffusion control in complexes networks, community structure in social networks, etc.

In such a network, not all entities have the same importance, and some are more important than others, known in the literature as the most influential, most vital, most k-mediator elements or also the key and critical players. The issue of finding these key players has been extensively addressed in the literature because most phenomena are usually based on these entities in the way they occur and operate. Several measures have been introduced to distinguish the key players, and the most important are those based on structural properties of the network (more specifically on the network connectivity). This is the case, for example, of the players whose removal disrupts the network, which are considered as critical since almost all network applications are usually designed to be run in a connected environment.

In this talk, I will review some important variants of the problem of identifying key players considered in the recent literature, and discuss their possible contributions to deal with different issues and problems studied in networks.

Bio : Mohammed a eu son magister en 2009 à l’université de Béjaïa (en Algérie). Il a ensuite préparé une thèse de doctorat en collaboration entre l’université de Béjaïa et l’université Lyon1, sous la direction du professeur Kheddouci Hamamache. Il a ensuite rejoint le laboratoire LIRIS en 2013 pour 2 ans dans le cadre de sa thèse (la moitié de la période de thèse, et l’autre moitié était à l’université de Béjaïa selon la convention). Il a soutenu son doctorat en 2017 puis a obtenur un poste de maître de conférences au centre universitaire de Mila (en Algérie). Il a rejoint le LIRIS à nouveau en 2021 pour travailler cette fois-ci sur un projet de recherche en qualité de post-doctorant (CDD). Depuis septembre 2022, il est maître de conférences à l’université de Bourgogne.


mardi 5 juillet 2022 à 14h

Hermine Chatoux (MCF à ImVia)

HS01 (aile H Mirande)

Création de fractales pour la mesure de la perception humaine

Hermine Chatoux est MCF à ImVia depuis 2020, équipe CORES. Elle a soutenu sa thèse en 2019 au XLIM à Poitiers. Ses domaines de recherche sont l’imagerie multivaluée pour l’analyse de l’apparence. Plus particulièrement, l’étude métrologique de la couleur et la texture dans le contexte de l’imagerie. 

Abstract : To study the human perception of texture, the fractional Brownian movement can be used to generate color texture images (a controlled variation in the spatio-chromatic space). Indeed, fractal textures are not directly related to a semantic subject and therefore will allow to measure “eye
sensation” and not “brain analysis”. Our focus of interest is the physical and perceptual constraints to generate such a mathematical object. The fBm strong hypothesis is the continuity of the space. When applying the concept to color images, a quantification is realized both in the spatial and the chromatic space.

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mardi 21 juin 2022 à 14h

Elio Hbeich, doctorant au LIB (équipe SDD)

HS01 (aile H Mirande)

Vérificateur réglementaire sémantique et multi-échelle

Elio Hbeich est doctorant au LIB (équipe SDD) sous la direction d’Ana Roxin.

Résumé :

« Le contrôle des maquettes bâtiments (BIM) a commencé par le vérificateur MvdXML (Fahad et al., 2018; Moult & Krijnen, 2020; Weise et al., 2015). Cependant, ce dernier avait plusieurs limitations comme l’absence d’analyses géométriques et de mécanisme de raisonnement. Afin de les surmonter, les travaux du CSTB publiés par (Bus, Fahad, et al., 2018) proposent une approche basée sur les technologies du Web sémantique pour la vérification les modèles BIM vis-à-vis des règles d’incendies. Cette approche prend en compte que des données mono-sources (celles du bâtiment) et ne traite que les règles de construction interne du bâtiment. 
 
De plus, les travaux réalisés par le CSTB (Bouzidi et al., 2012; Emani, 2016) se focalisent sur les règles qui vérifient une condition (propriété). Une propriété peut être une relation entre deux éléments, ou une caractéristique d’un élément. Par exemple, le regard doit être placé à la limite du domaine privé, la hauteur du bâtiment ne doit pas dépasser 55m. Une règle complexe est une règle qui vérifie plusieurs propriétés en même temps. L’analyse des règles urbaines montre que les règles sont textuelles, ambigues, complexes, multi-échelles et ont besoin d’un grand nombre de données hétérogènes isolées.
 
Mes travaux se focalisent sur l’extension de cette vérification de l’échelle bâtiment à l’échelle urbaine, dans un champ d’application concernant le système d’alimentation. Dans ce contexte ma thèse vise à spécifier une ontologie intégrant les connaissances des experts métiers (traduction des règles en langage logique) et les données hétérogènes (BIM et SIG). Cette ontologie sera utilisée pour vérifier les règles sur plusieurs niveaux de vérification (département, ville, quartier et bâtiment). »


jeudi 9 juin 2022 à 14h

Eric Guérin (MCF HDR au LIRIS – INSA Lyon)

HS01 (aile H Mirande)

Création, synthèse et édition de terrains numériques (mondes virtuels)

Résumé : Les méthodes pour créer, synthétiser, éditer des terrains numériques existent depuis plusieurs décennies. Pour autant, on ne peut pas dire que le problème soit réglé tant il est complexe. Les terrains naturels sont le résultat des processus multiples qui opèrent à des échelles différentes. Dans cet exposé, je présenterai trois méthodes originales qui tentent d’apporter une pierre à l’édifice : une qui utilise de l’apprentissage profond, une autre qui utilise la modélisation parcimonieuse, et une dernière qui propose une modélisation par gradient.

Bio : Eric Guérin est maître de conférence au département informatique de l’INSA Lyon et au laboratoire LIRIS. Il a obtenu son doctorat à l’Université Claude Bernard Lyon 1 en 2002, et son HDR en 2017. Ses thématiques de recherche sont liées aux mondes virtuels au sens large : terrains numériques, végétation, atmosphère, rivières, etc. Les méthodes utilisées sont très variées, allant de la simulation d’érosion à la modélisation procédurale, en passant par du machine learning.

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jeudi 12 mai 2022 à 14h

Julien RITON (administratif au sein du rectorat de Dijon – titulaire d’un doctorat)


HS01 (aile H Mirande)

Méthode de décomposition de domaine pour les problèmes de contact

Résumé : Les méthodes de décomposition de domaines est la formalisation d’un concept naturel: répartir les tâches de calcul sur autant de sous-parties d’un domaine sur lequel est défini un problème.
Ici, le problème sera celui de la déformation de corps en contact, celui-ci s’exprimant sous la forme d’un problème d’optimisation. On verra comment
découpler ce problème en sous-problèmes permettant la parallélisation du calcul. Autrement dit, au lieu de faire la résolution d’un problème d’optimisation sur la globalité d’un domaine, on peut utiliser plusieurs machines en parallèle sur un problème d’optimisation réduit. Sans oublier la phase de communication des données à l’interface de découpage.

Bio et PDF : ici


mardi 22 mars 2022 à 14h

Xavier Ouvrard

G122

Hyper-bag-graphes et leurs applications pour la modélisation, l'analyse et la visualisation de réseaux complexes de co-occurrences.

Résumé : L’énorme quantité et la variété des données à l’ère du Big Data nécessitent de développer des outils spécifiques qui pour donner un aperçu signifiant ne peuvent se réduire à de simples graphiques ou à des tableaux de synthèses classiques, particulièrement lorsqu’il s’agit de jeu de données textuels ou catégoriels; une navigation complète du jeu de données s’avère alors indispensable pour en apprécier la complexité. Dans ce séminaire, je présenterai comment en construisant des cooccurrences d’instances de données en se référant à un (ou des) types commun(s) servant de référence, permet de construire une navigation visuelle de l’espace d’information multi-facettes. Une représentation simplifiée consiste à développer ces relations de cooccurrences en cliques et de faire de la navigation par graphe. L’introduction des hypergraphes permet déjà de simplifier notablement la visualisation obtenue par 2-section de l’hypergraphe.

Afin de révéler les éléments importants des hypergraphes lorsque leur taille augmente, un tri de l’information est nécessaire de sorte à révéler au mieux les sommets et hyper-arêtes importantes du réseau. Une des méthodes consiste à recourir à un processus de diffusion. Se cantonner à l’utilisation de la matrice d’incidence, revient le plus souvent à utiliser de manière cachée la 2-section de l’hypergraphe. Une grande partie des recherches s’est donc concentré sur la construction d’un tenseur d’adjacence adapté pour les hypergraphes généraux, par des processus d’uniformisation de l’hypergraphe. Cela nous a amené à introduire les hyper-bag-graphes, comme extension des hypergraphes aux familles de multisets pour autoriser la duplication d’éléments dans les processus d’uniformisation et enfin de proposer un nouveau Laplacien tensoriel.

Bio : Xavier Ouvrard, actuellement Senior Fellow en charge du cluster de calcul du service de Radio-protection du CERN, a récemment obtenu son Doctorat à l’Université de Genève, sous la co-direction du Pr. Stéphane Marchand-Maillet (Université de Genève) et du Dr Jean-Marie Le Goff (CERN), après avoir passé trois ans d’études en licence et master d’informatique au CTU de l’UBFC. Antérieurement, ingénieur diplômé INPG, après deux ans dans les industries papetières il a rapidement bifurqué vers l’enseignement des mathématiques pendant une vingtaine d’années au Lycée International à Ferney-Voltaire (Ain), où il a également enseigné l’Informatique et les Sciences du Numérique et a été administrateur du réseau pendant de nombreuses années.


jeudi 17 mars 2022 à 14h

Célestin Coquidé (post-doctorant – Institut UTINAM, équipe Physique Théorique et Astrophysique) – Besançon

 G122

Le rayonnement culturel à travers le prisme de Wikipédia

Résumé : Dans l’ère numérique d’aujourd’hui, l’encyclopédie en ligne Wikipédia prend une place importante. Créée en 2001 par Jimmy Wales et Larry Sanger, elle contient maintenant plus de 50 millions d’articles pour environ 300 éditions linguistiques. L’édition anglaise compte à elle seule 6 millions d’articles. La variété de sujets traités montre à quel point cette encyclopédie est riche en connaissance. Que ce soit sur l’art, le cinéma, la science ou même la politique, les articles sont faits par des milliers de collaborateurs. Cette encyclopédie peut-être représentée par un réseau de citations d’articles. Je vais présenter au cours de ce séminaire, des outils d’analyse permettant d’extraire des informations à partir de ce réseau, avec pour but l’étude du rayonnement culturel vu depuis Wikipédia. Je vous présenterai une étude sur les universités, leurs interactions directes mais aussi indirectes, ainsi que leur influence culturelle. Enfin, je décrirai comment, avec l’utilisation de données utilisateurs telles que le flux de clics, il est possible d’extraire des tendances culturelles se rapportant à une période donnée.

Bio


mardi 15 mars 2022 à 13h30

Guilherme MEDEIROS MACHADO (Chercheur postdoctoral – Équipe BIRD – LORIA)

visio (Teams, équipe « Seminaires LIB »)

Systèmes de recommandation : un regard au-delà de la précision, et comment générer des explications à l'aide de graphes

Résumé : Les systèmes de recommandation ont été proposés dans les années 1990 et, depuis cela, la plupart des travaux dans ce domaine se concentrent sur la recherche visant à augmenter la précision des prédictions des préférences des utilisateurs. Cependant, certains problèmes surviennent lorsqu’un système est trop précis dans ses recommandations, notamment la génération de bulles de filtres et le biais de popularité. Un autre problème est lié à la nature de boîte noire des algorithmes, qui fournissent des recommandations très précises mais qui ne sont pas explicables, ce qui suscite la méfiance des utilisateurs. Comment proposer des systèmes plus responsables qui généreront des recommandations plus diverses et plus explicables ? C’est la question à laquelle mon projet de recherche vise à répondre. Plus précisément, j’explorerai l’utilisation de graphes de connaissances et de réseaux neuronaux de graphes pour générer des recommandations explicables.

Mots clés : systèmes de recommandation, IA explicable, IA fiable, réseaux de neurones à graphes.

Short-bio : Guilherme a obtenu son doctorat en informatique en 2018 à l’Université fédérale de Rio Grande do Sul (l’une des cinq meilleures universités du Brésil). Depuis 2019, il travaille comme chercheur postdoctoral au sein de l’équipe BIRD (anciennement KIWI) au LORIA à Nancy. Guilherme a de l’expérience dans les systèmes de recommandation, l’analyse des données, l’analyse de l’apprentissage, et dans la diversité de la recommandation de nouvelles. Son expérience est prouvée par ses publications dans des revues et conférences internationales sur le sujet.

Lien vers la page web : https://sites.google.com/view/guilherme-medeiros-machado/home 


jeudi 10 mars 2022 à 13h30

Annabelle Gilet (ATER à l’UFR ST – uB)

G122

Apport des tenseurs et de leurs décompositions à l analyse de données massives

Résumé : L’exploitation des données massives, que ce soit pour leur collecte, leur stockage ou leur analyse, nécessite de bâtir des systèmes flexibles capables de gérer l’hétérogénéité des modèles de données, en prenant en compte les caractéristiques des données (volume, vélocité, etc.), et tout en garantissant des propriétés fortes afin d’assurer que le résultat obtenu correspond aux objectifs des traitements définis.
Mes recherches visent à intégrer ces aspects à trois niveaux : au niveau des architectures logicielles, au niveau des modèles de données et au niveau des outils d’analyse. Concernant les deux derniers niveaux, je propose une approche sûre et orientée données s’appuyant sur les tenseurs.
Les tenseurs sont des objets mathématiques multi-dimensionnels permettant de modéliser une grande variété de données. Ils sont également dotés d’opérateurs puissants : les décompositions tensorielles. D’un point de vue analytique, ces dernières permettent d’extraire des relations interprétables entre les éléments des différentes dimensions. Dans cette présentation, je parlerai de deux décompositions : CAMDECOMP/PARAFAC et Tucker. Je montrerai leur utilité dans un contexte d’analyse, sur des jeux de données comportant une vérité de terrain mais aussi sur des données massives issues de Twitter.


jeudi 3 mars 2022 à 13h

Lamine DIOP (ATER at University of Tours)

visio (Teams, équipe « Seminaires LIB »)

Structured Pattern Sampling in Complex data

Résumé: Au cours des dernières années, les premières méthodes d’extraction de motifs ont rencontré d’énormes difficultés à cause du volume exponentiel de données. Ces méthodes sont incompatibles avec la nécessité de prendre en compte les retours des utilisateurs pour un processus interactif. En particulier, les méthodes d’extraction exhaustive de motifs intéressants ont rencontré deux problèmes majeurs : le temps de calcul qui dépend de la quantité de données à traiter et la nécessité de fixer le seuil de fréquence qui juge de la pertinence d’un motif. Ces obstacles sont de plus en plus visibles avec des données de nature complexe telles que des séquences, des données distribuées comme des triplestores du Web et des bases de données transactionnelles pondérées pour l’extraction d’itemsets à forte utilité. Une vue d’ensemble du domaine de la fouille de données montre que peu de méthodes d’extraction de motifs ont été proposées pour les bases de données distribuées. Cependant, de nombreuses applications du monde réel sur ces types de données nécessitent un temps de réponse très court et des motifs ayant une très bonne diversité. Pour surmonter ces obstacles, une nouvelle approche probabiliste, appelée échantillonnage en sortie, a été proposée. L’échantillonnage en sortie est une approche non exhaustive pour la découverte instantanée de motifs intéressants qui assure une bonne interactivité tout en offrant de solides garanties statistiques grâce à sa nature aléatoire. Dans ce séminaire, nous présenterons nos contributions dans ce domaine tout en montrant leur intérêt pour la construction de classifieurs de données séquentielles, la détection d’anomalies dans les triplestores du Web et la découverte d’itemsets à forte utilité moyenne. Nous terminerons par présenter un algorithme générique pour paralléliser efficacement toutes nos méthodes proposées avant de donner quelques perspectives dans l’échantillonnage d’itemsets à forte utilité moyenne dans les flux de données.
 
Biographie: Lamine Diop is currently ATER at University of Tours, France, since 2021. He received a double Master’s degree in computer science from University Gaston Berger of Saint-Louis, Senegal, and University of Tours, France, in 2017 and his Ph.D in Computer Science from University Gaston Berger of Saint-Louis in 2020. His main research interests include pattern mining, semantic web and distributed databases, with a particular interest for local and stream pattern sampling. More recently, he studies how data mining methods can be used in the field of semantic web. For more details, please visit his website at https://sites.google.com/ugb.edu.sn/laminediop .


jeudi 10 février 2022 à 13h30

Esteban Bautista (post-doctoral researcher at LIP6 – Sorbonne Université)

 G112

A frequency-structure decomposition for link streams

Abstract: A link stream is a set of triplets (t, u, v) modeling interactions over time, such as person u calling v at time t, or bank account u transferring to v at time t. Effectively analyzing link streams is thus key for numerous applications. In practice, it is common to study link streams as a collection of time series or as a sequence of graphs, allowing to use time filters and graph filters to process the time and structural dimensions, respectively. However, time and structure are nested in link streams, meaning that time-domain operations can affect structure, and vice-versa. This calls for a frequency-structure representation that allows to characterize processing operations in both frequency and structure. Yet, it is hard to combine existing signal and graph decompositions as they do not interact well.

To address this limitation, this work proposes a novel frequency-structure decomposition for link streams. Our decomposition allows us to analyze time via existing signal decompositions (Fourier, Wavelets, etc) and to analyze structure via a novel decomposition for graphs that is tailor-made to interact well with signal decompositions. This novel graph decomposition operates by partitioning the edge-space of graphs into regions and measuring the activity of regions, resulting in a set of coefficients that have several interesting properties to characterize the structural properties of graphs and that can be used to compare them. We show that the combination of our graph decomposition with signal decompositions leads to a set of coefficients that effectively encode the dynamical and structural properties of link streams in a simple matrix format. Then, we show that the properties of our decomposition make it easy to define time and graph filters in the frequency-structure domain and finish by showing how we can use filters to recover the backbone of a link stream.

Biography: Esteban Bautista is currently a postdoctoral researcher at the Complex Network’s team from Sorbonne Université working on the generalization of graph theory and signal processing to study temporal networks. Previously, he obtained the PhD degree in Computer Science at ENS de Lyon where he extensively worked on graph-based machine learning.

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jeudi 3 février 2022 à 14h

Zakariya GHALMANE, Ph.D in Computer Science –
Laboratoire d’informatique de Grenoble (LIGLAB)

 visio (Teams, équipe « Seminaires LIB »)


jeudi 27 janvier 2022 à 14h

Yérali Gandica, assistante à Cergy (Laboratoire de Physique Théorique et Modélisation : LPTM)

 visio (Teams, équipe « Seminaires LIB »)


jeudi 13 janvier 2022 à 14h

Nicolas Magaud, MCF HDR – ICube Strasbourg (équipe IGG)

visio (Renater)

Un prouveur automatique pour la géométrie projective et son intégration à Coq

Résumé : Afin de pouvoir démontrer formellement la correction d'algorithmes géométriques en Coq, il est nécessaire de disposer d'outils pour automatiser au moins partiellement les démonstrations en géométrie. Nous étudions cette question dans le cadre simple de la géométrie projective en utilisant une approche combinatoire et la notion de rang d'un ensemble de points. L'outil proposé, implanté en C, procède par saturation du contexte et permet de démontrer automatiquement de nombreux théorèmes emblématiques de la géométrie projective. Afin de s'assurer de la correction de ces démonstrations, l'outil produit une trace sous la forme d'un script de preuve, qui est ensuite vérifié par Coq.

Bio : Nicolas Magaud a effectué sa thèse dans le domaine des preuves formelles avec l’assistant de preuves Coq (INRIA Sophia-Antipolis, 2003). Il a ensuite été chercheur post-doctorant à Sydney (2003-2005), où il a travaillé sur la certification de code fonctionnel en théorie des types avec LF. Depuis son recrutement comme maître de conférences à l’Université de Strasbourg en 2005, il s’attache à adapter les outils de preuves formelles comme Coq à la modélisation des résultats géométriques. Son habilitation, soutenue en 2020, synthétise ses contributions, notamment en géométrie algorithmique (preuves formelles d’algorithmes géométriques), en démonstration automatique (preuves automatiques de propriétés en géométrie projective 3D et plus), et en calcul réel exact.


jeudi 6 janvier 2022 à 14h

Sebti Foufou, PR au LIB (équipe MG)

 G122 (ESIREM)

Problématiques de recherche en PLM et liens avec la modélisation géométrique

Résumé : Je commencerai ce séminaire par une introduction brève et générale de la thématique de recherche gestion de données le long du cycle de vie du produit (connue sous l’acronyme PLM pour Product Lifecycle Management), je discuterai les liens historiques entre le PLM et la modélisation géométrique, et donnerai quelques exemples de problèmes de recherche de PLM que nous avons étudiés et les contributions apportées notamment l’ontologie OntoStep pour une représentation sémantique des données de produits dans la norme STEP dans un contexte de Smart manufacturing, ainsi que l’utilisation des outils d’apprentissage automatique pour une classification des tableaux et objets anciens dans un contexte de digitalisation et préservation de l’héritage culturel. Je terminerai ma présentation par une discussion de quelques idées et problèmes de recherche à considérer pour de nouveaux projets autour du PLM.

Biographie :

Sebti Foufou est professeur à l’UFR Sciences et Techniques de l’Université de Bourgogne à Dijon. Il est membre du laboratoire LIB et du département IEM. Ses activités de recherche concernent la modélisation géométrique et la gestion du cycle de vie de produit (PLM). En modélisation géométrique Sebti a travaillé sur les contraintes géométriques et la représentation 3D par surfaces paramétriques, par surfaces algébriques et par maillages. En PLM il a travaillé sur la définition de modèles de données pour capturer et mieux représenter les informations produit dans le domaine de l’industrie manufacturière. Pour développer ses activités et projets de recherche Sebti mène une longue collaboration internationale avec notamment avec le NIST et l’Université du Tennessee aux États-Unis, avec Université du Qatar, et le RMIT de Melbourne, Australie. Sebti a encadré et co-encadré 19 thèses de doctorats et plusieurs stages de Master 2.


jeudi 16 décembre à 13h30

Alexis Baudin doctorant au Lip6 (Paris)

G119 (ESIREM)

Calcul de communautés dans un graphe par percolation de cliques : algorithme quasi-exact, efficace en mémoire

Résumé : La détection automatique de groupes de nœuds pertinents dans de grands graphes du monde réel, c’est-à-dire la détection de communautés, a des applications dans de nombreux domaines et a fait l’objet d’une grande attention au cours des vingt dernières années. L’une des méthodes les plus populaires conçues pour trouver des communautés qui se chevauchent (où un nœud peut appartenir à plusieurs communautés) est la méthode de percolation des cliques (CPM). Cette méthode formalise la notion de communauté comme une union maximale de 𝑘-cliques qui peuvent être atteintes les unes des autres par une série de 𝑘-cliques adjacentes, où deux cliques sont adjacentes si et seulement si elles se chevauchent sur 𝑘-1 nœuds. Malgré de nombreux efforts, CPM n’a pas pu être adapté à de grands graphes pour des valeurs moyennes de 𝑘. Des travaux récents ont montré qu’il est possible de lister efficacement toutes les 𝑘-cliques dans de très grands graphes du monde réel pour des valeurs moyennes de 𝑘. Nous nous appuyons sur ces travaux pour améliorer un algorithme de CPM. Dans les cas où ce premier algorithme fait face à des limitations de mémoire, nous proposons un autre algorithme, CPMZ, qui fournit une solution proche de la solution exacte, en utilisant plus de temps mais moins de mémoire.

Alexis Baudin est doctorant dans l’équipe ComplexNetworks – Sorbonne Université – LIP6 (Paris). Titre de sa thèse : « Problèmes d’énumération dans les graphes massifs et applications ».

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jeudi 9 décembre à 13h30

Julie Digne, CR CNRS au LIRIS (Lyon)

G119 (ESIREM)

New tools for surface analysis

Abstract: In this talk we explore new tools for shape analysis. We consider surfaces and how local analysis of the angular oscillations and polynomial radial behavior around surface points leads to accurate normal estimation and new integral invariants. A direct application of these integral invariants is geometric detail exaggeration. In a second part we tackle the problem of finding relevant principal directions related to high order differential properties, we link those with the eigendecomposition of symmetric tensors and show that they can be efficiently computed using the previous angular/radial polynomial decomposition with interesting emerging applications.

Julie Digne est chargée de recherche CNRS (HDR) au LIRIS (équipe Origami). Ses domaines de recherche tournent autour du traitement et de l’analyse de surfaces, en particulier lorsque celles-ci sont représentées sous forme de nuages de points. Cela comprend : le débruitage, la reconstruction, la segmentation de surfaces et la fusion de scans. Elle s’intéresse particulièrement au développement d’approches d’apprentissage automatique pour les données géométriques. Elle a commencé à travailler sur ces sujets lors de sa thèse (2007-2010) avec Jean-Michel Morel au CMLA (ENS Cachan). Elle a poursuivi ces sujets à l’INRIA Sophia Antipolis (équipe Geometrica) avec Pierre Alliez, David Cohen-Steiner et des collègues de Caltech (Mathieu Desbrun et Fernando de Goes). En octobre 2012, elle a rejoint le laboratoire LIRIS (équipe GeoMod désormais fusionnée avec l’équipe Origami) de l’Université Lyon 1, en tant que chercheur CNRS. Elle a soutenu l’Habilitation à Diriger des Recherches en septembre 2018 à l’Université Lyon 1. Elle fait régulièrement partie de comités de programme des meilleurs conférences d’Informatique Graphique et Géometrie (Siggraph, Siggraph Asia, Eurographics, Symposium on Geometry Processing, Shape Modeling International). En 2021 elle a été Program Chair du Symposium on Geometry Processing.

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jeudi 25 novembre à 14h

Matteo Cervetti, post-doctorant au LIB (équipe CombNet)

G122 (ESIREM)

Permutations avoiding the vincular pattern 1-32-4

Abstract : The study of patterns in permutations is currently one of the most active trends of research in combinatorics. A permutationπ is a pattern of another permutation σ (written in one-line notation) when σ  contains a (non-necessarily consecutive) substring whose items are in the same relative order as the items of π. The notion of pattern in a permutation historically emerged from the problem of sorting permutations with certain devices, however the richness of this notion became especially evident from its plentiful appearances in several very different disciplines, such as mathematics, computer science and biology.  
In this talk we will present an  enumerative result about permutations avoiding a particular vincular pattern. In more detail, we will construct a single label generating tree for these permutations, showing that they grow according to powered Catalan succession rule and thus providing an explanation for a recursive formula which counts them. Finally, we will describe some combinatorial objects counted by the same sequence and provide some interesting conjectures. 
Matteo Cervetti est post-doctorant au LIB, équipe Combinatoire-Réseaux, sous la direction de Vincent Vajnovszki
 
 


jeudi 18 novembre à 14h

François Blateyron, directeur de la recherche chez Digital Surf, Besançon

Amphi STEINBRUNN (ESIREM)

Introduction de DigitalSurf et de son activité, puis présentation sur les états de surface et les applications principales.

  • Présentation de Digital Surf et de son activité
  • Introduction aux états de surface
  • Présentation du logiciel Mountains et de ses particularités
  • Exemples d’analyse de surfaces, notamment pour surfaces complexes
  • Tendances et évolution du domaine et des normes
  • Temps pour échanger et répondre aux questions.

François Blateyron est spécialiste de l’analyse des états de surface permettant l’optimisation des performances fonctionnelles des matériaux et des produits par le biais de l’analyse de la rugosité, des écarts de forme, de l’aspect, de la tribologie, etc.

* Impliqué pendant plus de vingt ans dans des projets internationaux avec des fabricants mondiaux d’instruments de mesure.
* Expert en métrologie, algorithmes mathématiques et normes de métrologie.
* Responsable pendant plus de dix ans de l’équipe de développement du logiciel Mountains


jeudi 21 octobre 2021 à 14h

Ludovic Journaux

G119 (bâtiment ESIREM)

Analyse de textures et réduction de dimensions : application à l’analyse de surfaces foliaires.

Résumé du séminaire : Dans le contexte de l’agriculture de précision visant à réduire et optimiser la pulvérisation de produits phytosanitaires, nos travaux s’intéressent à l’étude et la caractérisation de surfaces foliaires (hydrophiles ou hydrophobes) par analyse de textures. L’objectif de cette recherche est alors de caractériser et discriminer l’état de la surface foliaire à travers l’analyse d’images microscopiques de texture. Pour cela, nombreux sont les paramètres de texture existants. Parmi ces derniers nous avons retenu pour l’expérience l’un de ceux qui caractérise le mieux l’aspect fréquentiel. Malheureusement ce dernier, bien que robuste, représente des caractéristiques de haute dimension qui entraîne un phénomène identifié lors d’une phase de classification sous le nom de « malédiction de la dimension ». Pour résoudre ce problème nous proposons de réduire cette dimensionnalité à travers le prisme de différentes évolutions de méthodes de réduction de dimension allant des approches linéaires vers les approches non linéaires.

Ludovic journaux a obtenu un DEA en analyse et modélisation des systèmes biologiques à l’Université de Lyon1 suivi d’un doctorat en instrumentation et informatique de l’image au le2i en 2006. Après une année de post doctorat en 2007 à l’Université des sciences agronomiques de Gembloux (Belgique), il a été recruté en 2008 à AgroSup Dijon en tant que Maître de Conférences tout en restant affilié au Laboratoire d’informatique de l’Université de Bourgogne dans l’équipe Data Sciences. Ses travaux sont pluridisciplinaires et s’intéressent aux domaines de l’intelligence artificielle, aux méthodes de projections multidimensionnelles non linéaires, à l’analyse de données, au traitement du signal et des images. Il applique ses travaux à l’agronomie et l’agroalimentaire.

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jeudi 14 octobre 2021 à 13h30

Ann Alkazzaz et Ghassan Aladool (enseignants-chercheurs de l’université de Mossoul, Irak)

G122 (bâtiment ESIREM)

"Improving and Adopting 2D QR code for Documenting Cuneiform Tablets" - “Deaf-Blind People Communication System”

Résumés et PDF des présentations.
 
Ghassan Aladool et Ann Alkazzaz sont enseignants-chercheurs à l’université de Mossoul, Irak. Nous les accueillons au sein du LIB du 1er au 25 octobre, dans le
cadre d’une bourse de perfectionnement formation-recherche de l’AUF. Ils travaillent sur la reconnaissance de l’iris et la documentation de tablettes cunéiformes.


mardi 22 juin 2021 à 14h

Maëlle Beuret, doctorante au LIB (équipe MG)

visio

Tour d'horizon des simulations informatiques pour l'aide à la gestion de crise

Maëlle Beuret, actuellement en 1ère année de thèse dans l’équipe Modélisation Géométrique du LIB, présentera un état de l’art sous forme de positionnement par rapport au projet d’extension du modèle d’animation  comportementale pour l’aide à la gestion de crise pour le CESU (Centre d’Enseignements des Soins d’Urgence).


vendredi 18 juin 2021 à 15h15

Alexis Guyot, M2 BDIA – stage au LIB (équipe SdD)

visio

Détection d'antagonisme et de polarisation sur les réseaux sociaux par l'étude des frontières des communautés

Résumé : La théorie des graphes et la science des réseaux ont donné naissance à de nombreux outils pour étudier le comportement des utilisateurs dans les réseaux sociaux. Parmi eux, les algorithmes de détection de communautés permettent de rassembler dans des groupes les utilisateurs qui interagissent plus entre eux qu’avec les autres. Dans le cadre de mes recherches, j’ai décidé de m’intéresser à la façon dont les communautés d’utilisateurs interagissent entre elles sur Twitter, afin de détecter de possibles traces de polarisation. La polarisation est le nom du phénomène qui intervient lorsqu’un groupe d’individus se scinde en deux pôles avec des avis conflictuels par rapport à un sujet donné, et pour la détecter j’ai mis au point puis implémenté une méthode complètement automatique, générique et non-supervisée qui mesure la dynamique des interactions des utilisateurs dits frontières au sein des différentes communautés pour détecter les relations potentiellement antagonistes. Le but de la présentation sera alors de parler un peu plus en détails du concept de polarisation avec un bref état de l’art, d’ensuite intuitivement expliquer ma méthode et les indicateurs qu’elle calcule à l’aide d’un exemple simple, et enfin de discuter de quelques résultats et des interprétations associées obtenus en pratique sur des jeux de données collectés dans le cadre du projet Cocktail.
Alexis Guyot, étudiant en M2 BDIA, a travaillé pendant son projet tuteuré orienté recherche et travaille toujours dans le cadre de son stage sur les communautés d’utilisateurs sur les réseaux sociaux, et plus particulièrement sur Twitter.


mardi 25/05/21 à 15h

Sana Nadouri, ATER à l’ESIREM (uB)

visio

Système réparti d’aide à la prise de décision distribuée et collective

Résumé : Skyline paradigm provides an adequate tool to help users making decisions in the presence of multidimensional data and conflicting criteria. It is based on Pareto dominance relationship which returns the objects that are not dominated by any other object. The traditional skyline definition was recently expanded to group decision making to meet complex real-life needs encountered in many modern domain applications that require to analyze not only individual points but also groups of points. The group skyline aims at retrieving groups that are not dominated by any other group of the same size in the sense of a particular group-dominance relationship. It may often happen that this extended dominance leads to only a small number of non-dominated groups which could be insufficient for the decision maker. During the seminar, we expose our porposition to extend group skyline dominance by making it more demanding so that several groups leave incomparable. The original group skyline will be enlarged by some interesting groups that are not much dominated by any other group. The key element of this relaxation is a particular fuzzy preference relation, named « much preferred ». We also present some algorithms and some experimental results tested on real, synthetic and generated data to insure reliability and the decision quality of the proposition.

Sana Nadouri est ATER, Université de Bourgogne – ESIREM, Dijon, France.


mardi 30/03/21 à 14h

Claire Prudhomme, Research assistant – i3mainz (Allemagne)

visio

Knowledge-driven multi-agent simulation engineering

Claire est une de nos anciennes étudiantes qui a obtenu son Master 2 IIA en 2015 et a enchaîné sur une thèse en Allemagne, à Hochschule Mainz – University of Applied Sciences, sous la direction de Christophe Cruz, Frank Boochs et Ana Roxin, dont le titre est : « Ingénierie de simulation multi-agents conduite par la connaissance pour évaluer l’efficacité des plans de gestion de catastrophes »

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lundi 15/03/21 à 10h 

Carine Khali, doctorante au LIB, équipe CombNet

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Étude de statistiques combinatoires et de leur impact en optimisation évolutionnaire

Résumé : Les travaux de recherche de cette thèse se décomposent en deux parties complémentaires : une étude théorique dans le domaine de la combinatoire des permutations et des mots, et une application dans le domaine de l’optimisation et plus particulièrement pour les problèmes d’optimisation des transports. De nombreux résultats d’énumérations théoriques sont présentés
concernant les statistiques associées à des motifs dans les permutations et d’autres classes d’objets combinatoires. Plus
précisément, en utilisant la théorie des fonctions génératrice, on énumère les mots de catalans évitant deux motifs de longueurs 3
ayant un nombre donné de descentes. De plus, on étudie le tri des permutations en utilisant deux piles en séries avec des motifs
interdits. On prouve que ces permutations sont comptées par les nombres de catalan et Schröder.
L’étude des permutations a de nombreuses applications. En nous concentrant sur l’optimisation des transports, où le trajet d’un véhicule est représenté par une permutation, nous étudions la transmission des caractéristiques génétiques à travers les générations dans des processus d’optimisation évolutive. Nous nous concentrons donc sur l’impact du codage et de la représentation des solutions sur les performances des algorithmes d’optimisation, en particulier la représentation par code de Lehmer et table d’inversion.

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vendredi 12/03/21 à 14h

Amir-Abdelkader Aouiz, ATER à l’UFR ST (uB)

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La qualité de service dans les protocoles multi-chemins

Résumé : Les réseaux MANET sont des réseaux mobiles capables de fonctionner sans fil ni infrastructure préexistante. Les réseaux MANET sont caractérisés par leurs environnements dynamiques, cette particularité rend le routage problématique en cas d’instabilité des éléments qui composent les communications non directes. Pour surmonter ces difficultés, de nouveaux types de protocoles de routage sont apparus, dont les protocoles de routage multi chemins.
Le routage multi chemin semble être une solution efficace dans les réseaux sans fil en permettant de se prémunir contre le problème de rupture de liens et de distribuer le trafic sur plusieurs chemins, ceci permet d’améliorer les performances des communications. L’objectif principal de notre travail est d’étudier les techniques de routage multi-chemins dans un contexte sans fil en vue d’obtenir de meilleures performances.
Nous avons proposé deux schémas pour l’optimisation d’énergie et la réduction de congestion du réseau. Nous avons dans un premier temps commencé par l’état de l’art qui nous a permis de bien comprendre la problématique et d’avoir une idée bien détaillée sur les solutions proposées par différents chercheurs. Cependant, la revue de cet état de l’art nous a permis de conclure qu’il reste encore des problématiques ouvertes. Nous avons montré dans la première partie de notre étude que la durée de vie des réseaux MANET est liée à la durée de vie nodale. Une solution pour la maximisation de durée de vie des nœuds mobiles en utilisant les valeurs historiques de l’énergie nodale est présentée. Ces valeurs sont utilisées pour calculer le taux de variation de l’énergie et par la suite pour révéler les nœuds avec une consommation excessive d’énergie. Les nœuds avec une forte consommation d’énergie sont exclus de découverts des liens de communication pour éviter le risque d’épuisement rapide, cela peut aider par la suite à maintenir de la connectivité entre les nœuds communicants et maximiser la durée de vie du réseau.
Dans la deuxième partie de notre étude, un nouveau paramètre pour repérer les nœuds congestionnés au centre du réseau en fonction du taux d’activité du canal est présenté. Le choix de paramètre est motivé par le fait que le taux d’activité du canal peut être la métrique appropriée pour détecter les zones encombrées centrales, où le délai de libération du support de communication et le temps de transmission des paquets à envoyer sont élevés. Ceci motive l’approche proposée par repousser le trafic du centre du réseau en se basant sur le nouveau paramètre proposé, entraînant une diminution de la fréquence de collision des paquets et une réduction du délai de bout en bout.
Nous avons validé les deux contributions en utilisant l’outil de simulation NS-2 sous différents scénarios de trafic et de mobilité, en variant le nombre des nœuds, le nombre de communication etc. Nous avons montré à travers les simulations l’intérêt de nos contributions dans l’amélioration des performances du réseau en termes de maximisation de durée de vie des nœuds, réduction des délais de bout en bout, réduction de surcharge du réseau, et l’amélioration de taux de paquets délivré avec succès.

Thèse réalisée en cotutelle entre l’université de Mulhouse et l’université de SBA en Algérie, sous la direction de Pr Pascal LORENZ et Pr BOUKLI HACENE.

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lundi 01/03/21 à 15h45

Mohamed Hamidi, ATER à l’UFR ST (uB)

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Tatouage numérique d'images 2D et de maillages 3D : Application à la protection des droits d'auteur

Résumé : De nos jours, les contenus multimédia, notamment les images, les sons, les vidéos et les objets 3D connaissent une utilisation accrue suite à la croissance considérable de la puissance des
ordinateurs et à l’augmentation de la vitesse de transmission des réseaux.
En conséquence, ces contenus peuvent être copiés, modifiés ou redistribués facilement. Pour remédier à ce problème, il est nécessaire de mettre en œuvre une technique de sécurité permettant la sécurisation de ces contenus. Pour ce faire, le tatouage numérique est considéré
comme une solution efficace. Il consiste à insérer une information, appelée tatouage ou marque, dans le contenu multimédia afin de le protéger contre les utilisateurs malintentionnés. Dans ce contexte, nous proposons dans cette thèse trois contributions dans le
domaine de tatouage numérique d’images 2D et de maillages 3D pour la protection des droits d’auteur dans les chapitres 2, 3 et 4, respectivement.

Mohamed Hamidi est docteur en sciences de l’ingénieur, spécialité : informatique et télécommunications de l’université Mohammed V de Rabat, Maroc.

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vendredi 12/02/21 à 9h

Kamal E. Melkemi, Professeur à l’Université de Batna 2 en Algérie

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Apprentissage profond par les réseaux de neurones convolutionnels

Resumé : Cette présentation est consacrée à l’apprentissage profond et aux réseaux de neurones convolutionnels (CNNs). Particulièrement, l’accent sera mis sur l’apprentissage profond par les CNNs. 
L’exposé va traiter les points suivants :
– Un historique de l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et des réseaux de neurones classiques en arrivant aux CNNs.
– Le principe et le fonctionnement des CNNs.
– Une comparaison entre ces réseaux de neurones artificiels classiques et les CNNs.       
– D’où vient l’idée des CNNs ?
– Essayer de comprendre le succès extraordinaire des réseaux CNNs.
Kamal E. Melkemi est chef du département informatique de l’Université de Batna 2 en Algérie. Il a obtenu son doctorat (Ph.D.) en informatique de l’Université de Constantine en 2006. Son mémoire de recherche porte sur les algorithmes évolutifs basés sur la MRF (Markov Random Fields) pour la segmentation d’images. Ses intérêts de recherche actuels incluent la reconnaissance de formes, l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et profond, la robotique. Kamal collabore avec l’équipe Modélisation Géométrique du LIB depuis de nombreuses années …
 


vendredi 8/01/21 à 9h

Dmitry Sokolov,  Maître de conférences HDR – responsable de l’équipe PIXEL / INRIA Nancy

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Towards full automatic, full hexahedral meshing

Resumé : L’état de l’art du maillage tétraédrique a maintenant atteint une maturité qui rend raisonnablement facile le maillage de formes arbitraires en utilisant les logiciels existants. Pour le maillage hexaédrique, la situation est différente, et malgré des progrès importants, l’état de l’art est encore loin d’une solution générale et robuste entièrement automatique.Le nombre de cas d’échec reste important, même pour des objets simples qui peuvent présenter des les aspects combinatoires du problème. Malgré une quantité importante des efforts de recherche pour résoudre ces problèmes, la conception d’un algorithme de remaillage hexaédrique complet nécessite de résoudre de nombreux problèmes ouverts. Pour cette raison, le maillage à dominance hexaédrique peut être une option qui mérite d’être étudiée : en relâchant le problème, il génère encore un résultat valide dans les cas où les méthodes de l’hexaèdre plein échouent généralement, au détriment l’introduction d’éléments non hexaédriques tels que les tétraèdres, les pyramides et des prismes.

Dmitry Sokolov est Maître de conférences HDR et responsable de l’équipe INRIA PIXEL au laboratoire LORIA de Nancy (Université de Lorraine, Inria Nancy – Grand Est).

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jeudi 19/11/20 à 10h15

Bruno Lévy (Nancy INRIA – Laboratoire LORIA)

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Toujours tout droit ! Des liens étroits entre physique, mathématiques et informatique permettent de résoudre des problèmes de calcul en cosmologie

Resumé : Sa présentation intitulée «  Toujours tout droit !  » se propose de montrer comment des liens étroits entre physique, mathématiques et informatique permettent de résoudre des problèmes de calcul en cosmologie. Elle se déroulera à distance depuis Nancy
le jeudi 19/11 à 10h15. Un format de 45 min suivi des
questions sera proposé. L’orateur a les qualités nécessaires pour vulgariser et pour susciter la curiosité, le questionnement, … De plus, il est reconnu internationalement au sein de la communauté informatique graphique et c’est donc une belle opportunité.

Bruno Lévy est Directeur de Recherche Inria. Il dirige actuellement le Centre Inria Nancy Grand-Est. Ses travaux de recherche, sont à la frontière entre informatique et mathématiques appliquées, et ont pour objectif de construire des représentations géométriques optimales pour la simulation numérique.


23/10/20 à 14h

Joël Savelli, MCF au LIB, équipe MG

ESIREM

Simulation de situations d urgence pour la formation des cadres de santé

Simulation de situations d’urgence pour la formation des cadres de santé – Un serious game pour la formation à la gestion de crises sanitaires

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jeudi 8/10/20 à 15h45

Céline Roudet, MCF au LIB, équipe MG

ESIREM

présentation du projet ANR JCJC intitulé « FRACLETTES » (Modèles FRACtals et analyse en ondeLETTES pour la caractérisation des états de surfaces)

Résumé : Nous présentons un projet de recherche dans lequel, nous proposons d’aborder la problématique de la représentation numérique, de l’analyse et de la caractérisation de surfaces rugueuses. La rugosité est un concept complexe, par nature multi-échelle et reposant sur l’étude du comportement local d’une surface dans un voisinage donné. Son évaluation sur les surfaces est essentielle pour de nombreux problèmes expérimentaux. Cela explique les nombreuses études réalisées dans les domaines applicatifs liés à la physique et la mécanique, là où le contrôle et la maîtrise de l’état des surfaces constituent un besoin majeur pour les industriels. Un grand nombre de paramètres conventionnels normalisés sont actuellement à disposition pour tenter d’apprécier cette notion dans les différents domaines applicatifs qui en font usage. Mais il est souvent difficile, pour un domaine applicatif ou un besoin donné, de savoir précisément quel(s) paramètre(s) de rugosité relie(nt) la topographie d’une surface aux phénomènes physiques qu’elle subit ou qu’on lui applique. Cela s’explique car, à une valeur de paramètre donnée peuvent correspondre des rugosités associées à des géométries et des propriétés physiques très variées. Ceci est principalement dû au fait que les mesures de rugosité classiques reposent, pour la plupart, sur des quantifications statistiques globales. Pour pallier cet inconvénient majeur, nous pensons qu’il est essentiel d’avoir une caractérisation géométrique de la rugosité. Il sera alors plus facile d’établir des relations avec les propriétés physiques des surfaces.
 

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Cliquez ici pour voir les slides !

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jeudi 17/10 à 15h45

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Iván Rasskin
(MCF à Aix-/Marseille/ Université, laboratoire LIS, équipe GMOD)

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HS04

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Abstract:

Polytopal sphere packings are a family of sphere packings that carry a combinatorial structure defined by an edge-scribable polytope. This feature allows us to define a dual structure, analogous to the duality of planar graphs, for the volumetric meshes produced by the skeletons of these packings. In this talk, we will explore how these objects can be used to extend classic subdivision methods for polygon meshes to volumetric meshes, and to model tubular surfaces and lacunary structures in 2D and 3D.

Short bio

 Iván est mathématicien et travaille dans les domaines de la géométrie discrète. Ses intérêts de recherche incluent les empilements de sphères, la théorie des nœuds géométriques, les polytopes, les graphiques, les matroïdes, la théorie algébrique des nombres, la visualisation 3D et l'infographie.
https://sites.google.com/view/ivanrasskin

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lundi 1/07 2024 à 11h

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Daniel Pinson
(stagiaire dans l’équipe Combinatoire-Réseaux)

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G122

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Résumé:

L'étude des structures secondaires de l’ARN est essentiel pour comprendre le fonctionnement de celle-ci. Nous proposons donc d’étudier les motifs collex (collés aux extrémités) dans les ARN et plus particulièrement leur fréquence d’apparition. Pour cela, nous verrons l'outil de visualisation que a été développé ainsi que ce que celui-ci a permit de mettre en évidence.

Bio:

Étudiant en M2 SIA et actuellement en stage au LIB travaillant sur l'étude des patterns dans l’ARN. Après 5 ans d'étude en informatique, je suis particulièrement intéressé par la recherche alliant l'informatique à la biologie.

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jeudi 28/03 2024 à 14h

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Eric RIVALS
(Directeur de recherche, LIRMM - CNRS Univ Montpellier)
https://www.lirmm.fr/~rivals/

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C201

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Overlaps between strings are crucial in many areas of computer science, such as bioinformatics, code design, and stringology. A self overlapping string is characterized by its periods and borders. A period of a string u is the starting position of a suffix of u that is also a prefix u, and such a suffix is called a border. Each word of length, say n>0, has a set of periods, but not all combinations of integers are sets of periods. The question we address is how to compute the set, denoted Gamma(n), of all period sets of strings of length n. Computing the period set for all possible words of length n is clearly prohibitive. The cardinality of Gamma(n) is exponential in n. One dynamic programming algorithm exists for enumerating Gamma(n), but it suffers from an expensive space complexity. After stating some combinatorial properties of period sets, we will present a novel algorithm that computes Gamma(n) from Gamma(n-1), for any length n>1. The period set of a string u is a key information for computing the absence probability of u in random texts. Moreover, computing Gamma(n) is useful for assessing the significance of word statistics, like the number of k-mers shared between two texts, or the number of missing k-mers in one text. Besides applications, investigating Gamma(n) is interesting per se as it unveils combinatorial properties of string overlaps.

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lundi 25/03 2024 à 16h

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Nicolas Lutz
(post-doctorant à l'université de Sherbrooke (Québec))

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salle de réunion du LIB au 2ème étage ESIREM

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Résumé : La synthèse de textures en temps réel et par l'exemple
est utilisée dans le rendu pour générer de la variété visuelle sur de
larges surfaces texturées. Nous présentons nos travaux les plus récents
en synthèse de textures, qui s'appuient sur le modèle théorique de
l'exploitation de champs stochastiques spécifiques. Nous montrons que ce
modèle théorique permet également de synthétiser les valeurs d'autres
fonctions continues, avec comme premiers résultats nos travaux pour la
synthèse de la géométrie et de l'apparence d'un océan animé en temps réel.

Bio: Je suis post-doctorant à l'université de Sherbrooke (Québec)
avec Guillaume Gilet, en partenariat avec Ubisoft, après avoir été
doctorant et ATER à l'université de Strasbourg avec Basile Sauvage et
Jean-Michel Dischler. Nous avons publié plusieurs travaux à Eurographics
dans la synthèse de textures temps réel et le filtrage, en utilisant des
outils statistiques propres aux champs stochastiques comme par exemple
la cyclostationnarité ou la fonction d'autocovariance.

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mercredi 21/02 2024 à 10h15h

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Mohamad Janbein
(doctorant au LIB - équipe MG

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GA125

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Résumé : Fractal geometry is a valuable formalism for synthesizing and analyzing irregular curves to simulate non-smooth geometry or roughness. Understanding and controlling these geometries remains challenging because of the complexity of their shapes. This study focuses on the curvature of fractal curves defined from an Iterated Function System (a set of contractive operators). We introduce the Differential Characteristic Function (DCF), a new tool for characterizing and analyzing their differential behavior. We associate a family of DCF to the fixed point of each operator. For each dyadic point of the curve, there exist left and right families of DCF inducing left and right ranges of curvatures: the pseudo-curvatures. A set of illustrations shows the influence of these pseudo-curvatures on the geometry of fractal curves. We propose a first approach for applying our results to roughness generation and control.

Bio : Mohamad Janbein est en 4ème année de thèse dans l’équipe modélisation géométrique du LIB. Il est sous la direction de Christian Gentil et la codirection de Céline Roudet.

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 mardi 13/02 2024 à 14h

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Nathanaël Hassler
(doctorant au LIB - équipe CombiNet)

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Salle G122

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Abstract :
In the game of chess, the knight's moves have a shape of L. We will present enumeration of certain knight's paths in the plane, called zigzag knight's paths, under some constraints (ending at ordinate 0, bounded by a horizontal line...). We present our results in form
of generating functions or direct closed-form expressions. We derive asymptotic results, finding approximations for quantities such as the probability that a knight's path stays in some area of the plane, or for the average ordinate of such a path. Additionally, certain counting sequences that we will encounter already count known objects, we will provide bijections between knight's paths and those objects.

Bio :
Nathanaël est en 1ère année de thèse au LIB dans l'équipe CombiNet sous la direction de Jean-Luc Baril, Vincent Vajnovszki et Sergey Kirgizov. Nathanaël travaille sur des sujets variés de combinatoire.

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 jeudi 08/02 2024 à 13h30

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Guillaume Coiffier
(docteur au LORIA à Nancy)

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HS01

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Résumé :

Les maillages quadrangulés (quads) sont une structure de données
centrale au domaine du traitement automatique de la géométrie, trouvant
des applications en infographie comme en simulation numérique. Une
approche prometteuse pour générer automatiquement des maillages quads de
grande qualité s'appuie sur le fait qu'ils constituent une déformation
de la grille régulière presque partout, excepté en un petit nombre de
points singuliers. Grâce au calcul d'une paramétrisation, à savoir une
représentation planaire, de la surface à mailler, il est possible d'y
tracer une grille qui, reprojetée sur la surface, formera le maillage
désiré. Pour que des quadrilatères puissent être extraits, cette
paramétrisation se doit d'être "sans couture", c'est-à-dire de respecter
un ensemble de contraintes d'alignement sur son bord et ses découpes.
Ces contraintes sont généralement imposées petit à petit dans un
pipeline d'opérations désormais bien étudié, consistant en un calcul de
champ de repères lisse, définissant les futurs points singuliers du
maillage, une phase d'intégration pour obtenir une paramétrisation aux
coutures sans rotation, suivie d'une phase de quantification déterminant
les degrés de liberté en translation.

Nous nous intéressons à l'amélioration des différentes étapes du
pipeline de génération de maillages quadrangulés. En nous appuyant sur
des notions de géométrie différentielle, nous proposons des formulations
du problème évitant les écueils de l'approche actuelle. Premièrement,
nous abandonnons la résolution de problèmes en nombre entier pour
certaines étapes (connue pour être difficiles à résoudre) pour la
remplacer par la minimisation de fonctions objectif continues (bien que
non convexe). Deuxièmement, nous fusionnons certaines étapes du pipeline
en une seule optimisation déterminant en un seul coup les degrés de
liberté correspondants. Cela permet plus de versatilité et de contrôle
utilisateur sur le maillage quad final, et évite les cas d'échecs
classiques causés par l'approche gloutonne du pipeline actuel. Ces
formulations théoriques du problème de paramétrisation sans couture
s'accompagnent d'implémentations pratiques dans lesquelles nous
démontrons la viabilité de nos approches sur une grande variété de
modèles CAO. Finalement, notre travail est en théorie généralisable au
problème plus difficile du maillage hexaédrique, là où les algorithmes
de paramétrisation actuels sont soit uniquement valables pour les
surfaces, soit échouent à produire des résultats de façon robuste.

Bio :
Guillaume Coiffier est actuellement en post-doctorat à l'Université
Catholique de Louvain, dans le projet ERC X-Mesh mené par Jean-François
Remacle et Nicolas Moës, où il travaille sur le maillage d'interfaces
physiques dans les simulations par éléments finis. Il a effectué sa
thèse de 2020 à 2023 au Loria (Nancy) auprès de Dmitry Sokolov et
Etienne Corman. Elle portait sur le remaillage de triangulations en
quadrangulations basé sur des méthodes de paramétrisation de surfaces.

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 jeudi 01/02 2024 à 14h

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Riccardo Tommasini
(MCF au LIRIS)

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HS01

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Abstract:
In the dynamic landscape of data management, graph models and query
languages have emerged as powerful tools for modeling complex,
real-world processes. Among these, the property graph model and its
corresponding query languages, notably Cypher, have gained significant
traction in both industrial and research spheres. However, the
ever-growing demand for real-time data analysis presents a challenging
gap in these languages: their limited capability to handle streaming
graph data and continuous query evaluation.
Addressing this critical need, our latest work introduces SERAPH, an
innovative language built upon the foundations of Cypher, specifically
designed to support streaming features in property graph query
languages. SERAPH is not just an extension of existing paradigms; it
represents a paradigm shift. We have meticulously developed its
semantics by synergizing stream processing with the robust framework of
property graphs and time-varying relations. A key aspect of SERAPH is
its treatment of time as an integral component of its underlying
semantics, establishing a solid formal basis that is essential for
future practical implementations.
Furthermore, we delve into the syntax of SERAPH, carefully crafting it
to meet the needs of today's industries. The talk will feature a
comprehensive demonstration of how SERAPH can be effectively utilized in
real-world scenarios, particularly focusing on graph-based continuous
queries that are rapidly becoming vital in various industrial applications.

Bio:

Riccardo Tommasini is a Maître de conférence (Associate Professor) at
INSA Lyon, LIRIS Lab and a Visiting Professor at the University of
Tartu, Estonia. Riccardo holds a Ph.D. from the Department of
Electronics and Information of the Politecnico di Milano. His thesis,
titled *Velocity on the Web*, investigates the velocity aspects that
concern the Web environment. His research interests span Stream
Processing, Knowledge Graphs, Database System Internals, Logics and
Reasoning, and Programming Languages. His Research has been recently
founded by the French National Research Agency ANR. Since 2015, Riccardo
has been attending and speaking at international events both in academia
(ISWC, ESWC, WWW, DEBS, EDBT) and industry (DockerCon, InfluxDays,
LinuxLab, Digit). He also spoke a numerous meetups like the Time Series
Meetup Tallin (200+ attendants), Kafka Meetup Milan (60+ attendants),
and Data Science Seminars Tartu (200+ online attendants).

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 jeudi 25/01 2024 à 14h

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Nelly Barret
(Doctorante à l'École Polytechnique et Inria Saclay)

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GS13

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Résumé:

À travers le monde, la création, l'utilisation et le partage sans
précédent des données contribue à de nouvelles applications et
opportunités économiques. Ces données sont souvent larges, hétérogènes
en schéma comme en modèle, et plus ou moins structurées. Pour y mettre
de l’ordre, le consortium du World Wide Web recommande de partager des
graphes RDF, ce qui a été majoritairement adopté dans l'Open Data
(données ouvertes), mais beaucoup d’autres formats sont utilisés en
pratique. C’est le cas des journalistes qui récoltent des jeux de
données de différents acteurs, qui ne se sont pas coordonnés. Plus
généralement, les utilisateurs et producteurs de données (novices ou
non) qui doivent trouver, utiliser ou partager des jeux de données se
trouvent face à un exercice difficile. Dans cette présentation, nous
proposons de nouvelles méthodes pour (i) produire le schéma d’un jeu de
données semi-structuré, (ii) énumérer un ensemble de chemins
intéressants dans ces données, et (iii) aider au requêtage de ces données.

Bio :

Nelly Barret est doctorante à Inria et l’Institut Polytechnique de Paris
(France). Elle travaille sous la supervision de Ioana Manolescu dans
l’équipe CEDAR. Son travail de thèse a pour but de faciliter
l’exploration et l’utilisation de jeux de donnés semi-structurés pour ds
utilisateurs novices, tels que les journalistes. Plus généralement, ses
centres d’intérêt se situent entre l’intégration de donnés, les données
hétérogènes, le management de données, mais aussi les données
géographiques et cartographiques. Elle a obtenu son Master à
l’Université de Lyon (France) en 2020.

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 jeudi 18/01 2024 à 14h

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Sylvain Gerbaud
(docteur au XLIM à Poitiers)

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GA127

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Résumé : Dans le domaine médical, une représentation 3D du cortex cérébral est utilisée pour évaluer des volumes tumoraux et détecter des maladies neurodégénératives comme Alzheimer ou la sclérose en plaques. Le besoin de la 3D vise à créer des modèles précis et complexes pour une meilleure visualisation anatomique et pour de la simulation. Les modèles 3D sont généralement basés sur des grilles de voxels en fonction des données provenant de diverses techniques d’imagerie. Cependant, cette représentation présente des limitations pour les calculs géométriques, en raison de la taille des voxels, et ne reflète pas fidèlement l’anatomie réelle du cerveau. Pour obtenir une représentation plus détaillée, des approches de modélisation 3D continue ont été proposées. Les méthodes standards dans ce domaine sont limitées. Elles ne peuvent pas représenter les lésions ni les relations entre les tissus cérébraux. Ces relations sont essentielles pour garantir et valider la cohérence des structures tissulaires dans le modèle 3D. Nous proposons un modèle 3D continu dédié à l’étude du cerveau, qui centralise les données anatomiques et toutes les informations issues du contexte d’application. Nous décrivons une nouvelle méthode de reconstruction pour modéliser les tissus cérébraux, enrichi par des informations de sémantique et topologiques. Ces dernières sont décrites dans notre modèle par les cartes généralisées. Notre méthode utilise un ensemble de contraintes de cohérence définies en 3D, et exploite les connaissances et informations médicales pour guider la reconstruction. Ensuite, nous utilisons notre modèle pour une application de visualisation et de représentation de données acquises par spectroscopie par résonance magnétique. Cela permet notamment d’étudier, au plus proche des données réelles, l’impact des différents tissus reconstruits sur le métabolisme. Enfin, nous expliquons comment ce modèle peut être utilisé pour des applications basées sur des données acquises par tomographie.

Bio : Bonjour à tous et à toutes, je m'appelle Sylvain, j'ai 25 ans et je suis diplômé depuis le 22 novembre 2023 au titre de docteur en informatique graphique. J'ai réalisé mes études à l'Université de Poitiers, où j'ai eu l'opportunité de réaliser des stages en laboratoire qui m'ont donné envie de réaliser une thèse. Pendant ces 3 années de thèse, j'ai travaillé en collaboration avec des médecins (du CHU de Poitiers), et j'ai donc servi d'intermédiaire scientifique entre les spécialistes médicaux et informatiques. Le contact humain et le partage de mes connaissances sont deux choses que j'adore dans la vie de tout les jours, et c'est pour ça que j'ai enseigné pendant ma 2ème et 3ème année (et je continue avec mon ATER !). Sinon, en dehors du travail, je suis adepte du Crossfit et d'Haltérophilie depuis 3 ans.

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 jeudi 18/01 2024 à 10h30

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Loïc Paulevé
(DR, CNRS, LaBRI)

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GA127

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Résumé : Les réseaux (d'automates) booléens sont des modèles fondamentaux des systèmes dynamiques, apparentés aux automates cellulaires et aux réseaux de Petri. Leur étude a notamment permis de mettre en avant le lien entre l'architecture d'un réseau et ses propriétés dynamiques, ainsi que l'importance de l’orchestration des mises à jour des états des automates
au cours du temps. Dans cet exposé, je donnerai un aperçu de résultats liés à l'analyse de la dynamique des réseaux booléens depuis différentes perspectives : combinatoire, complexité algorithmique, et modélisation des systèmes biologiques.

Bio : Directeur de recherche CNRS au LaBRI, ces travaux portent sur la modélisation formelle des systèmes biologiques, et en particulier sur le contrôle et la synthèse logique de réseaux booléens à partir de connaissances et données biologiques.

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 jeudi 21/12 2023 à 16h

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Lynda Sellami (ATER à l’ESIREM)

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HS01

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Abstract:
The objective of e-health is to assist patients in improving health care through integrating a wireless body network, communication infrastructure, and hospital network. The patient monitoring system assists. The mobility and dynamism offered by e-health services expose the health system to the risk of attacks and intrusions. However, securing patient information and confidentiality is essential to ensure quality care.Current research on security in e-health focuses on implementing authentication, encryption, and trust-based solutions for implanted and wearable medical devices. These solutions are often computationally expensive and challenging to implement on medical devices with limited resources.This paper proposes a novelintrusion detection system based on agent technology to protect patients' medical data.The proposed method detects network-level intrusions as well as anomalies in sensor data. Our model was experimented with by simulating a hospital network topology. Our simulation results demonstrate that we can achieve high detection accuracy

Résume :
L'objectif de la cybersanté est d'aider les patients à améliorer leurs soins de santé en intégrant un réseau corporel sans fil, une infrastructure de communication et un réseau hospitalier. Le système de surveillance des patients est utile. La mobilité et le dynamisme offerts par les services de e-santé exposent le système de santé à des risques d'attaques et d'intrusions. Cependant, la sécurisation des informations et de la confidentialité des patients est essentielle pour garantir des soins de qualité. Les recherches actuelles sur la sécurité en matière de santé en ligne se concentrent sur la mise en œuvre de solutions d'authentification, de cryptage et de confiance pour les dispositifs médicaux implantés et portables. Ces solutions sont souvent coûteuses en termes de calcul et difficiles à mettre en œuvre sur des dispositifs médicaux avec des ressources limitées. Ce travail propose un nouveau système de détection d'intrusion basé sur la technologie d'agent pour protéger les données médicales des patients. La méthode proposée détecte les intrusions au niveau du réseau ainsi que les anomalies dans les données des capteurs. Le modèle a été expérimenté en simulant une topologie de réseau hospitalier. Les résultats de simulation démontrent que nous pouvons atteindre une précision de détection élevée.

Bio:
Situation Actuel : Attaché Temporaire d’Enseignement et de Recherche (ATER section 27) à l’Ecole Supérieure d'Ingénieurs en Numérique et Matériaux (ESIREM) de l’Université de Bourgogne; et rattaché au Laboratoire d’Informatique de Bourgogne (LIB). Avec une expérience de plus de quinze ans comme enseignant chercher à l’université de Bejaia sise en Algérie. Rattaché au Laboratoire de Mathématique Appliquées (LMA).
Mes travaux de recherche se portent sur la sécurité de l’informatique omniprésente, de l’informatique objet, du cloud computing et dans le E-health afin de protéger les données médicales des patients contre les abus, ainsi que leurs vies privées.

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 jeudi 14/12 2023 à 14h

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Elio Hbeich (doctorant au LIB, équipe
SD)

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GS13

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 jeudi 7/12 2023 à 15h45

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Florian Beguet (post-doc au LIB, équipe MG)

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HS01

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Les graphes de Reeb représentent des outils mathématiques puissants qui trouvent leur utilité dans l'exploration de la topologie des espaces, en mettant particulièrement l'accent sur les transformations de structure. Plus spécifiquement, ils offrent une visualisation graphique de l'évolution des composantes connexes d'un espace topologique. Leur champ d'application s'étend à divers domaines tels que la vision par ordinateur, la biologie moléculaire, la reconnaissance de formes, et même la cartographie des données. Ces graphes fournissent une méthode élégante pour extraire des informations cruciales à partir de données multidimensionnelles, facilitant ainsi la détection de motifs, la segmentation d'images, et la compréhension des relations structurelles au sein de systèmes complexes.

Dans le cadre de cet atelier, l'accent sera principalement mis sur l'étude des graphes de Reeb appliqués à des surfaces 3D, bien que leur applicabilité soit plus étendue. Nous vous invitons à vous joindre à nous pour découvrir comment cette approche peut transformer notre manière d'analyser et de comprendre la topologie d'espaces complexes, et si elle peut être appliquée à vos domaines de recherche spécifiques.

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 jeudi 7/12 2023 à 14h

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Lucie Druoton (post-doc au LIB, équipe MG)

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HS01

[/kc_column_text][/kc_column][/kc_row][kc_row use_container="yes" _id="809752"][kc_column width="12/12" video_mute="no" _id="832326"][kc_accordion _id="457161" close_all="yes"][kc_accordion_tab title="Ondelettes sur graphe pour la caractérisation de rugosité" _id="461062"][kc_column_text _id="812682"]

Le projet FRACLETTES s'attache à proposer un corpus de base de géométries rugueuses générées par courbes et surfaces fractales autosimilaires et presque partout non dérivables. Pour ce faire, il faut d'abord caractériser la rugosité afin d'extraire des paramètres pertinents en dehors des paramètres de rugosités existants dans l’industrie ne tenant compte que de valeurs statistiques globales (par exemple moyenne , écart-type etc).

L'analyse en ondelettes peut être vue comme une analyse de Fourier plus localisée à la fois en échelle et en espace (ou temps). La décroissance des coefficients en ondelettes permet déjà la détection de singularités sur des signaux 1D ou 2D échantillonnés régulièrement. Lorsque les singularités sont nombreuses comme dans le cas de surfaces rugueuses ou de surfaces fractales, l'analyse spectrale et notamment le spectre de singularités donnent une caractérisation des types de singularités et de leur répartition sur le signal.

Plusieurs algorithmes permettent cette analyse et le calcul de ce spectre, à partir de l'analyse en ondelettes continue ou discrète, dyadique ou non, mais toujours sur des signaux échantillonnés régulièrement. Or les courbes et surfaces du corpus ne sont pas forcément échantillonnées régulièrement notamment lorsqu’elles sont générées par des processus itératifs à partir de points de contrôle quelconques. La généralisation de l'analyse en ondelettes est donc nécessaire pour des signaux non échantillonnées régulièrement. Plusieurs personnes se sont penchées ces dernières années sur l'analyse en ondelettes de graphes. Afin de nous affranchir des problèmes d’échantillonnages réguliers, nous avons proposé d'analyser des courbes et surface rugueuses en tant que graphes à partir de cette méthode. Il faut alors redéfinir les méthodes de détection de singularités et de calcul du spectre de singularités.

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 jeudi 30/11 2023 à 14h00

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Cheikh-Brahim El Vaigh
(MCF au CIAD)

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Amphithéâtre Steinbrunn

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Résumé :

Knowledge graphs provide a structured and semantically meaningful way to represent and organize information using ontologies. In our research, we employ knowledge graphs to capture the relationships between entities within a specific application domain.

This presentation will introduce a preliminary project that demonstrates how knowledge graphs can enhance data journalism by incorporating basic reasoning into information extraction tasks such as entity linking.

Furthermore, we will explore how knowledge graph embedding can be utilized for automatic graph alignment without requiring prior knowledge.

We will delve into Ontology-based data management (OBDM) and demonstrate how it can be optimized for data querying, enabling efficient knowledge graph querying.

Finally, we will showcase a use case for shape representation and retrieval using ontologies.

Bio :

Cheikh Brahim EL VAIGH is an associate professor at the University of burgundy(France), CIAD Lab. He is also a visiting researcher at the Osaka University Institute for Datability Science since 2019. He received his MASc degree in computer science from the univ-rennes1 University (France) in 2017 and his Ph.D. in January 2021 from the same university. During his Ph.D., he worked on the joint use of knowledge graph and NLP for data-journalism at the INRIA/IRISA lab (Rennes, France). His research is focused on data analysis with join approaches leveraging knowledge graphs such as text and graph, or image and graph learning. He is also working on ontology mediated query answering querying with both RDF and description logics.

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 jeudi 16/11 2023 à 14h

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Pooran Memari

LIX, Palaiseau – équipe Geomerix

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Amphi STEINBRUNN

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Abstract: Using points or small dots to represent any image or 2D shape is the most basic discrete representation that derives from our geometric intuition. Point pattern synthesis refers to the generation of such arrangements of points from exemplars and is motivated by a variety of applications in computer graphics, from discrete texture generation to creative pattern design, through objects placement, scene creation, as well as distribution simplification. Building on recent developments in statistical analysis and synthesis, we present computational tools to learn distributions from exemplars and seamlessly recreate them over larger regions, for instance to populate virtual worlds with varied elements, from rocks to vegetation, either automatically or by painting with interactive brushes. Motivated by the interactive design of discrete textures, we are also targeting quasi real-time methods to efficiently extract statistical properties from an input pattern, and efficiently extend  them while providing the possibility to edit the pattern in a user-friendly manner through intuitive and accessible tools such as image editors. Among the long list of challenging criteria for point pattern synthesis techniques, this talk covers multi-class and multi-attribute distributions handling, anisotropic and structured patterns replication, while presenting a research avenue toward a computational framework for point pattern design for applications such as data visualization and accessibility.

Bio: Pooran Memari est chercheuse CNRS au sein du LIX (Laboratoire d’Informatique de l’Ecole polytechnique) depuis décembre 2016. De 2011 à 2016, elle était affiliée à l’équipe de recherche en Informatique Graphique de Télécom ParisTech. Avant son affectation au CNRS, elle a effectué un postdoc à Caltech, après sa thèse chez Inria Sophia Antipolis en géométrie algorithmique. Elle s’intéresse à la modélisation géométrique et ses applications.

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 jeudi 14/09 2023 à 14h

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Lucie Druoton
(post-doc au LIB, équipe MG)

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R22

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Titre : Ondelettes sur graphe

Proposé par : Lucie Druoton + membres du projet ANR FRACLETTES

Contexte : Projet FRACLETTES

Description / problématique :

Pour analyser les géométries des maillages (calculs de courbures, décomposition fréquentielle, simplification de maillage, compression, analyse de rugosité),on peut utiliser des outils d'analyse en ondelettes (analyse de Fourier locale).
Ces outils ont été introduits pour des analyses 1D (signal) puis étendus aux signaux 2D (et nD = comme le produit cartésien de n espace 1D). Les maillages (=notre signal= coordonnées des sommets du maillage), sont des représentations discrètes (échantillonnage) des formes géométriques. Ils ne sont généralement pas des produits cartésiens. Il existe des analyses en ondelettes sur maillage, mais les algos font l'hypothèse d'échantillonnages réguliers ce qui est très rarement le cas. Ainsi la localisation des données n'est pas prise en compte et le voisinage est déterminé par la structure du maillage (1 voisinage) sans tenir compte du fait que le point voisin (de l'autre côté de l'arête) est proche ou loin (géométriquement : facette étirée par exemple) ce qui biaise la notion de fréquence associée à l'analyse.

Pour la discussion :

Avez-vous une expérience sur les ondelettes, ou Fourier, ou autre analyse fréquentielle sur graphes ?

Est-ce qu'il n'y a pas des pb similaires pour la recherche de motifs dans les graphes

(suivant ce que représente le graphe, la topologie du graphe représente-t-elle correctement l'information,

s'il est nécessaire d'ajouter des poids sur les arêtes => comment tenir compte de ces poids) ?

Vous êtes curieux, venez !

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 jeudi 07/09 2023 à 14h

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Maxime DUPONT et Richard LEESTMANS

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G124

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Résumé : Cette présentation détaille le travail réalisé durant les stages de Maxime DUPONT et Richard LEESTMANS (étudiants de M1 info), dans le cadre du projet de recherche coordonné par Céline Roudet, intitulé FRACLETTES (Modèles FRACtals et analyse en ondeLETTES pour la caractérisation des états de surfaces). Dans ce projet, l’équipe Modélisation Géométrique du LIB part du constat qu’il est souvent difficile, pour un domaine applicatif ou un besoin donné, de savoir précisément quel(s) paramètre(s) de rugosité
relie(nt) la topographie d’une surface aux phénomènes physique qu’elle subit ou qu’on lui applique.

La finalité du stage était de générer des géométries rugueuses de différents types (courbes, surfaces, volumes rugueux) à partir de modèles géométriques de rugosité et de mettre en place un serveur de rugosités pour proposer, sous forme d’interface web, un corpus de surfaces rugueuses. Les géométries rugueuses stockées sur le serveur seront ainsi mises à disposition des chercheurs ou ingénieurs intéressés, pour qu’ils puissent tester les fonctionnalités qui les intéressent sur ces surfaces.

Les deux principaux besoins étaient : la création d’une base de données permettant de stocker et indexer les géométries rugueuses, ainsi que la conception d’une interface Web permettant d’interroger la base. Nous avions donc besoin d’un serveur web pour répondre aux requêtes des utilisateurs et fournir des ressources (dont pages web). Ce serveur permet également d’interroger la base et de retourner les résultats d’une requête.

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 jeudi 22/06 2023 à 14h

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Ha Nguyen Huang

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G101
slides

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Résumé : Ha Nguyen Huang vient visiter le LIB du 19 au 23 juin. Il est enseignant-chercheur en Informatique à l'USTH, Université franco-vietnamienne de Hanoï (VN, https://www.consortium-usth.org/usth/). Il viendra présenter son université et les collaborations possibles, ainsi que ses propres projets de recherche. Il co-encadre depuis le début de l'année une thèse avec Romain Raffin sur l'appariement automatique d'objets archéologiques, via du machine learning sur des maillages et des textures. Il a auparavant travaillé sur la reconstruction automatique de scène 3D (routes, ouvrages d'art), fidèles aux règles du génie civil à Marseille (thèse soutenue en 2016).  La présentation et la discussion se feront en Anglais.

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 jeudi 15/06 2023 à 13h30

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Maëlle Beuret

(doctorante équipe MG du LIB)

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HS01

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Résumé : COBAI (Context-Based Agent Interactions) est un modèle générique de simulation de comportements humains à base d'agents, basé sur un modèle précédemment développé dans l'équipe. Nous en avons conservé les caractéristiques principales : des contextes donnent des comportements aux agents ; les agents peuvent être influencés par plusieurs contextes et choisissent les comportements à adopter en fonction de leurs attributs de personnage. Ce mécanisme permet de contrôler le réalisme à la fois aux niveaux individuel et collectif. COBAI est un modèle plus complet avec une nouvelle architecture permettant l’exécution de plusieurs comportements simultanés issus d’une combinaison de contextes. Nous introduisons dans cette nouvelle version du modèle des notions telles que les ressources, outils, modalités et comportements incomplets et nous définissons des groupes d’agents avec distribution de tâches.

Bio :

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 jeudi 8/06 2023 à 14h

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François Pitois

(doctorant équipe CombNet du LIB)

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HS01

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Résumé : Un graphe ordonné est un graphe dans lequel les sommets sont ordonnés de
1 à n. Un motif est un graphe ordonné qui contient deux types d'arêtes :
les arêtes obligatoires et les arêtes interdites. Étant donné un motif,
la question que l'on s'est posée avec Michel Habib, Laurent Feuilloley
et Guillaume Ducoffe est celle de trouver un algorithme rapide qui
détecte si un motif apparait ou non dans un graphe ordonné donné en
entré. Naïvement, si le motif contient k sommets, cela se fait en temps
O(n^k). Cependant, on a pu montrer qu'il existait des classes de motifs
pour lesquels l'exposant ne dépend pas de la taille du motif. De plus,
nous avons introduit un nouveau paramètre p qui permet de décomposer les
motifs, et tel que tout motif de paramètre p puisse être détecté en
temps O(n^(cp)), où c est une constante entre 1 et 2.

Bio : François Pitois est un doctorant en 3ème année de thèse dans l'équipe
CombNet du LIB et dans l'équipe Graphes, Algorithmes et Applications du
LIRIS, sous la direction d'Olivier Togni et la codirection de Hamida
Seba et Mohammed Haddad. Il travaille sur la recherche de motifs et de
régularité dans les graphes.

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 jeudi 25/05 2023 à 14h

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Boris Bordeaux

(doctorant équipe MG du LIB)

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HS04

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Résumé : Les structures fractales lacunaires réduisent la quantité de matière, le
poids et améliorent certaines propriétés physiques telles que le
transfert thermique ou l’isolation phonique. La fabrication additive
permet aujourd’hui de construire de telles structures. Le modèle BC-IFS permet de coder la
topologie fractales de ces structures avec un automate représentant la
décomposition cellulaire ainsi que des contraintes définissant les
relations entre les cellules. Cependant, la conception de ces topologies
n’est pas automatique, il faut spécifier les contraintes manuellement.
Dans un premier temps, nous verrons comment automatiser leur conception
en 2D. Dans un second temps, nous nous pencherons sur les empilements
polytopaux de sphères (e.g. empilements d'Apollonius). Ils produisent
des structures fractales automatiquement à partir d’un polytope en
dimension supérieure. Nous montrons qu’il est possible de coder la
topologie des empilements polytopaux de sphères en 2D à l’aide du modèle
BC-IFS. L’automate et les contraintes sont déduits du polytope utilisé
pour l’empilement. Cela permet de bénéficier de la manipulation des
structures qu’offre ce modèle (codage topologique séparé du plongement
géométrique, points de contrôles pour changer la géométrie) ainsi que du
procédé automatique des empilements de sphères.

Bio : Boris Bordeaux est un doctorant en 2ème année de thèse dans l’équipe
Modélisation Géométrique du LIB, dans le cadre du projet ITERATE
(optimisation de conception par structures lacunaires multi-échelles).
Il est sous la direction de Christian Gentil et la codirection de Lionel
Garnier.

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 jeudi 11/05 2023 à 14h

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Mohamad Janbein (doctorant équipe MG du LIB)

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HS01

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Résumé : The theoretical objective of our work is to propose a geometric characterization of surface roughness from fractal models for 3D objects. This characterization will generate groups of geometric models (made up of curves and surfaces) of different kinds of roughness. These models are dedicated to researchers and engineers in their search for the rough surface performing optimally in numerical simulations or to evaluate the impact of roughness on the physical properties of an object. We produce roughness by fractals so that it will have self-similar geometric properties and we generate fractals using BC-IFS in order to control roughness. So our hypothesis is to study the different levels of differentiability C0, C1, C2, ... in order to give this characterization. We showed in the past that the behavior of a fractal curve can be controlled by its differential components (right and left derivatives for controlling C1 differentiability). In this work, we study the behavior of the second derivative in order to see if we can also use it as a way to control a fractal curve. Using a "differential characteristic function" we show that for some particular cases, a fractal curve has a range of curvature.

Bio : Mohamad Janbein est en 3ème année de thèse dans l'équipe modélisation géométrique du LIB. Il est sous la direction de Christian Gentil et la codirection de Céline Roudet.

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 jeudi 9/03 2023 à 15h30

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Célia Biane

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HS02

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Résumé : Les modèles dynamiques Booléens de réseaux de signalisation et de transcription ont été utilisés ces dernières années pour modéliser les cellules tumorales et prédire des cibles thérapeutiques dans le Cancer. Des limitations majeures de l'application plus généralisée de ce type d’approche incluent d'une part, l'étape de construction des modèles qui est actuellement faite par des experts de la biologie moléculaire du cancer à partir de curation manuelle de la littérature, ce qui en fait un processus long, dépendant du modélisateur et difficilement reproductible et d'autre part, le développement de méthodes algorithmiques performantes permettant de réaliser des prédictions à partir des modèles. Au cours de ce séminaire, j'aborderai successivement la reconstruction de modèles biologiques Booléens à partir de données biologiques de type omiques (données moléculaires), de méthodes de reprogrammation du comportement dynamique des systèmes Booléens et de l'application de ces méthodes à la découverte de cibles thérapeutiques dans le cancer.
Dans une seconde partie, j'introduirai des concepts issus des neurosciences et présenterai des résultats publiés récemment portant sur les propriétés intégratives des neurones cérébelleux.

Bio : Célia a été chercheuse chez OPM (Oncodesign Precision Medicine - Dijon), lab. science des données et  Intelligence Artificielle entre cot. 2020 et oct. 2022. Avant cela elle était en post-doc. à l'Inria Rennes Bretagne Atlantique pendant 16 mois, et a travaillé sur le raisonnement sur des réseaux booléens pour identifier des signatures complexes de pathologies.
Sa thèse portait sur la reprogrammation comportementale : modèles, algorithmes et application aux maladies complexes, réalisée à l'Univ. Évry Val d'Essonne, Univ. Paris-Saclay - Laboratoire d'Informatique, Biologie Intégrative et Systèmes Complexes (IBISC).

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 jeudi 2/03 2023 à 14h

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Alexandros Singh (ATER à l’université de Sorbonne Paris Nord)

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C302

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Cet exposé concerne la combinatoire des cartes et leur interaction avec
le lambda calcul linéaire. En utilisant une combinaison de nouvelles
techniques bijectives et analytiques, nous explorerons la structure de
grandes cartes cubiques aléatoires et de lambda-termes linéaires, en
nous concentrant sur l'étude de diverses statistiques sur de tels
objets, en particulier celles liées à la présence de divers motifs et
leur connexion avec la dynamique de la bêta-réduction sur les termes
linéaires.

Bio : Je suis attaché temporaire d’enseignement et de recherche (ATER) à
l’université de Sorbonne Paris Nord, depuis septembre 2022. J’ai
effectué une thèse en informatique, sur la combinatoire des cartes
(plongements cellulaires des graphe sur des surfaces) et ses
interactions avec le lambda-calcul linéaire (objet étudié en logique et
en théorie de la preuve). Je me suis concentré sur le cas planaire et le
cas de genre arbitraire, dérivant des résultats à la fois bijectifs et
analytiques/probabilistes, y compris des lois limites pour divers
paramètres combinatoires définis sur les cartes cubiques enracinées, les
lambda-termes linéaires, et d’autres familles d’objets connexes.

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 jeudi 23/02 2023 à 15h30

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Khaydar NURLIGAREEV (ATER au LIPN, Université Sorbonne Paris Nord)

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C201

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Résumé : Various combinatorial structures admit, in a broad sense,
   a notion of irreducibility: graphs can be connected, permutations
   can be indecomposable, polynomials can be irreducible, etc. We are
   interested in the probability that any such labeled object picked
   randomly is irreducible, as its size tends to infinity. In this
   talk, for certain classes, we obtain the asymptotics for this
   probability in a common manner. We show that the coefficients
   appearing in those asymptotics are integers and can be interpreted
   as the counting sequences of other “derivative”
   structures. Moreover, we obtain asymptotic probabilities that a
   random combinatorial object has a given number of irreducible
   components. Applications include connected graphs, indecomposable
   permutations, irreducible tournaments, connected square-tiled
   surfaces, indecomposable perfect matchings, combinatorial maps,
   etc. Also, using species theory, we treat the Erd ̋os–R ́enyi G(n, p)
   model.  This is a joint work with Thierry Monteil.

Bio : Khaydar Nurligareev is a research and teaching assistant (ATER) at
   the LIPN, University Sorbonne Paris Nord, where he received a PhD
   degree on October 2022. The main research of Khaydar is focused on
   enumerative and analytic combinatorics, but his research interests
   include other domains like probability theory, lattice models and
   tilings as well.
   
   Webpage:  https://lipn.univ-paris13.fr/∼nurligareev/

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 jeudi 9/02 2023 à 15h30

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Slim KAMMOUN (postdoc à l'Institut de mathématiques de Toulouse)

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HS01

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Résumé : Il est bien connu que le nombre de permutations de taille
   N avec des positions de descentes fixées peut s'écrire sous la
   forme d'un joli déterminant.  Dans une collaboration en cours
   avec Natasha Blitvić, Einar Steingrímsson, on veut faire la même
   combinatoire, mais en remplaçant les descentes par un motif
   consécutif.  On rappelle qu'un motif consécutif est juste l'ordre
   relatif de l'image de k entiers consécutifs.  Pour des positions
   d'apparitions periodiques, on conjecture qu'on obtient toujours les
   moments d'une loi de probabilité et on montre que certains de ces
   motifs font apparaitre les moments des lois classiques venant des
   probabilités libres (la loi semi-circulaire, les lois de Bessel
   libres etc.).

Bio : Slim est un chercheur-postdoctorant au sein de l'IMT à
   Toulouse.  Il a obtenu son doctorat en mathématiques en 2020 à
   l’Université de Lille.  Il a ensuite effectué un postdoc à
   l'université de Lancaster.  Slim travaille sur des questions liées
   aux motifs de permutations. Il s'intéresse également aux phénomènes
   d'universalité pour les permutations et les partitions aléatoires.
   
   Site-web de Slim : https://www.math.univ-toulouse.fr/~mkammoun/Accueil.html

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 jeudi 9/02 2023 à 10h30

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Maidoun Mortada (enseignante à l'Université Libanaise de Beyrouth et chercheuse au laboratoire Kalma)

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GS06

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Résumé : In 2015, El Sahili conjectured that for n ≥ 8, every oriented path of order n is contained in any n-chromatic digraph. After the cases of oriented paths with one and two blocks were solved, the case of three blocks is still open. We treat El Sahili conjecture for paths with three blocks and four blocks by studying the chromatic number that guarantees its existence in the digraph and sometimes by imposing conditions on the structure of the digraph to contain such a path. In our treatment, the tool of maximal forest proved that it is effective and made the problem more flexible. For this reason, light will be shed on this tool showing how it solves the problem by introducing a clear example.

Bio : Maidoun Mortada est enseignante à l'Université Libanaise de Beyrouth et chercheuse au laboratoire Kalma. Elle est en visite au LIB du 5/2 au 19/2.

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 jeudi 26/01 2023 à 15h15

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Florian Beguet (post-doc au LIB, équipe MG)

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G124

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Résumé : Ce séminaire porte sur la construction et l’utilisation d’un outil de description topologique appelé graphe de Reeb pour des maillages surfaciques. Dans un premier temps, j’aborderai les différentes notions basiques à propos des graphes de Reeb et de leur construction. Puis, je présenterai différents travaux qui exploitent les propriétés de graphes de Reeb, construits à partir d’une fonction de courbure appelée (shape index). Cette construction permet d’obtenir une description de la topologie des surfaces tout en conservant les informations géométriques. Enfin, je terminerai la présentation par une proposition d’utilisation du graphe de Reeb pour la caractérisation de modèles archéologiques dans le cadre de mon projet post-doctoral au sein du LIB.

Bio : Florian Beguet est chercheur dans le domaine de l'infographie et de l'imagerie médicale. Il a obtenu un doctorat franco-canadien en 2022, qu'il a réalisé dans le cadre d'un programme conjoint entre l'Université d'Aix-Marseille et l’École de Technologie Supérieure de Montréal. Ses recherches ont porté sur la modélisation des structures de l'oreille moyenne et interne, ainsi que sur l'étude des malformations des canaux semi-circulaires dans le cadre de recherches sur la scoliose idiopathique de l'adolescent. Après avoir terminé son doctorat, il a passé deux ans en tant qu' ATER (professeur assistant) à l'Université d'Aix-Marseille, où il a poursuivi ses recherches sur la description de formes en 3D, y compris le développement d'une application pour l'extraction de cratères à partir de modèles 3D d'astéroïdes. Il est actuellement dans sa première année de recherche postdoctorale à l'Université de Bourgogne, où il travaille sur la caractérisation de modèles archéologiques en collaboration avec le Professeur Romain Raffin.

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 jeudi 15/12 2022 à 15h45

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Guillaume Gilet (professor at the University of sherbrooke, CA)

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G124

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Résumé : Alors qu’existe une demande croissante pour des mondes virtuels visuellement riches et d’une taille tendant vers l’infini, la majeure partie du secteur industriel (notamment vidéo-ludique) repose essentiellement sur la création manuelle, par des infographistes, d’objets tridimensionnels à l’apparence complexe et détaillée. Cela impose de fait une limite sur la taille, la complexité et la richesse visuelle des mondes virtuels qu’il est possible d’observer, car chaque élément d’une scène a été conçu et placé « manuellement », ce qui engendre de nombreux problèmes, tels que le coût (financier et en main d’œuvre), le stockage et transfert de ces informations de grande taille, l’augmentation de la puissance de calcul requise pour manipuler ces scènes…Une alternative naturelle consiste alors à générer des objets virtuels et leurs apparences de manière procédurale, c’est-à-dire de manière automatique à l'aide de définitions et règles reposant sur des outils mathématiques et physiques. Nous nous focaliserons dans cet exposé sur la génération procédurale de l’apparence des objets virtuels, dont la difficulté majeure reste le choix des modèles et paramètres à utiliser : Quels modèles possèdent les « bonnes » propriétés ? Quels sont les paramètres et modèles suffisamment intuitifs pour offrir à la fois un contrôle facile sur le résultat final et une grande qualité visuelle ?

Les surfaces visuellement riches exhibent une apparence complexe et variée, résultant, dans le monde réel, d’un ensemble de phénomènes physiques, chimiques, biologiques et d’interactions humaines. Alors que la modélisation et la simulation directe de ces phénomènes ne sont pas envisageables (dans le cadre temps-réel), l'utilisation de l'aléatoire dans les définitions procédurales permet d'accroître la variété des apparences générées. Toutefois, le contrôle de cet aléatoire est un problème difficile : où introduire l’aléatoire ? Qu’est ce qui doit être aléatoire ? Comment s’assurer de la qualité du résultat ? Nous présenterons dans cet exposé un ensemble de travaux et réflexions sur la pertinence de ce modèle aléatoire et tenterons d'apporter des éléments de réponses à la génération procédurale d'apparences complexes en temps réel.

Bio : Guillaume Gilet is a professor at the University of sherbrooke, CA. He received a PhD degree from the university of Strasbourg, France in 2009 and worked at the University of Limoges as assistant professor before joining the University of Sherbrooke in 2021 as professor. His research interest includes procedural texturing, real-time rendering, weathering and natural phenomenon.

PDF

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 jeudi 8/12 2022 à 14h

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Hiba Abou Jamra (doctorante au LIB, équipe SD)

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HS01 (aile H)

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Résumé : Les réseaux sociaux numériques sont devenus des outils importants en raison de leur capacité à transmettre l'information plus rapidement que les médias traditionnels, dans différents domaines tels que la politique, le marketing, l'alimentation et la santé, etc. Les organisations actuelles gérant des environnements complexes utilisent les réseaux sociaux comme un canal de communication afin de pouvoir interagir avec leurs clients et répondre aux besoins du marché. Dans ces environnements, la détection des signaux faibles permet d'anticiper les discontinuités, de répondre aux menaces ou de saisir des opportunités.

Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche qui s'appuie sur la topologie d'un réseau social, pour la détection des signaux faibles. Nous avons choisi les graphlets (Prvzulj et al. 2004) pour mesurer des propriétés quantifiables caractéristiques du signal faible. En effet, les graphlets répondent à ces caractéristiques : ce sont de petits patterns (fragments d'un graphe), qui pris seuls sont peu visibles et de faible utilité apparente. Afin d'aider les experts métier dans leur prise de décision, nous proposons aussi des éléments contextuels d'interprétation des signaux faibles détectés.

Bio : Hiba Abou Jamra est en 4ème année de thèse dans l’équipe Sciences des données du LIB, dans le cadre du projet Isite-Cocktail. Elle est sous la direction de Marinette Savonnet et la codirection d’Eric Leclercq.

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 jeudi 1/12 2022 à 13h30

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Manon Ansart (MCF au LEAD)

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HS01 (aile H)

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Abstract: Alzheimer's disease is a progressive disease, with subtle signs appearing several years before the first clinical symptoms. Identifying subjects who show these signs, and who are likely to develop the disease in the coming years, is a crucial point that could allow researchers to better study the disease mechanism, select patients for clinical trials and tailor patient care. In this talk I will present several data driven methods aiming at identifying at risk patients, operating in various settings and targeting different use cases.

Bio : Manon Ansart est actuellement Maître de conférences au LEAD. Elle a effectué son doctorat à Aramis (UMR Inria, CNRS, Inserm et Sorbonnes Université), sous la direction de Stanley Durrleman. Elle a ensuite effectué un post-doctorat au LIO (ETS Montréal). Elle se spécialise en machine learning, et aime particulièrement travailler sur des applications médicales.
Site web : https://www.manon-ansart.fr/

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 jeudi 24 novembre 2022 à 14h30

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Laurence Dujourdy (ingénieure de recherche - AGROSUP Dijon)

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HS01

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Résumé : Il s'agit de la présentation en vue de l’obtention de l’Habilitation à Diriger des Recherches.
Elle a pour objectif de fournir un panorama de ma recherche, d’abord dans le contexte particulier d’un laboratoire de police scientifique, puis dans une école d’ingénieur. Au-delà de la mise en œuvre de méthodes analytiques et statistiques, il est proposé toute une méthodologie pour exploiter au mieux et fiabiliser des données d’analyses.
Bio : Après un doctorat de physique des matériaux polymères, je me suis consacrée à l'analyse des réseaux de distribution des drogues, d'un point de vue physico-chimique pendant plus de 15 ans, d'abord à l'Université de Lausanne puis au sein de la police scientifique française. Je suis actuellement en détachement au sein de l'Institut Agro Dijon en tant qu'ingénieur de recherche en science de données et statistiques.

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 jeudi 24 novembre 2022 à 13h30

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Rémi
Maréchal
(thèse
au LIB, équipe Com
bNet)

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HS01

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Abstract: We shall take a look at a new type of lattice paths, called "Dyck paths with air pockets". After getting acquainted with them, we shall see how they are related to all sorts of combinatorial objects, such as other, classical lattice paths or certain integer compositions.

Bio : Rémi Maréchal est en thèse au LIB, équipe CombNet sous la direction de Jean-Luc Baril, Vincent Vajnovszki, et la codirection de Sergey Kirgizov. Son travail porte sur des questions combinatoires concernant certains chemins sur réseau (énumération, bijections avec des classes de chemins connues, évitement/distribution/popularité de motifs, …).

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 jeudi 17 novembre 2022 à 15h45

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Clément Poull (thèse
au LIB, équipe MG
)

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G124

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Résumé : cet état de l'art couvre les applications liées à la notion de rugosité des surfaces, qui est essentielle pour le projet ANR Fraclettes dans lequel une partie des membres de l'équipe MG du LIB est impliquée, dont Clément Poull.
Ce travail ne prétend pas être exhaustif. Nous nous sommes attachés à référencer les travaux dans les domaines qui nous ont paru les plus pertinents. Le monde industriel s'intéresse depuis longtemps à caractériser et à contrôler la rugosité pour la conception, la fabrication et le contrôle qualité. En informatique graphique, la rugosité est modélisée pour produire des géométries de surfaces ou pour simuler son impact sur la lumière lors du processus de rendu.

Bio : Clément Poull est en 2ème année de thèse dans l'équipe MG du LIB, dans le cadre du projet ANR Fraclettes. Il a obtenu le master de Sciences, Technologies, Santé - Mention Informatique Parcours type COMPUTER SCIENCE FOR AEROSPACE, de l'Université Toulouse III - Paul Sabatier, en 2021.

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jeudi 13 octobre 2022 à 14h

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Mehdi Naima (post-doc au LIP6 - Sorbonne Université)

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HS01 (aile H Mirande)

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Abstract: Betweenness centrality has been a long subject of study in network science since it was introduced by Freeman in 1977. This centrality measure asses the importance of nodes in a graph, it has been used for example in social, biological and research collaboration networks. Moreover, betweenness centralit has been used in graph partitioning and community detection in the well-known Girvan-Newan algorithm.
A simple approach to compute betweenness centrality for all the nodes of a static graph is to use Floyd-Warshall algorithm that runs in O(n^3). Brandes in 2001 published an algorithm that runs in O(nm + n^2 log n ) on weighted graphs,  it is still considered one of the best theoretical results on the question.
Betweenness centrality has also been extended to temporal graphs. Temporal graphs have edges that bear labels according to the time of the interactions between the nodes. Betweenness centrality has been extended to the temporal graph settings, and the notion of paths has been extended to temporal paths. Recent results by Buss et al. and Rymar et al. extended Brandes algorithm to the temporal setting with a general algorithm running in O(n^2mT^2), where T is the number of time units. Their results rise 2 questions, one is about the nature of temporal paths and the other considering the extension of Brandes algorithm to the temporal setting. In the seminar we will discuss these issues and address them. We will see that we are able to deploy Brandes algorithm to its full extent and improve the running time of these recent results to O(nmT + n^2Tlog(nT)). We will also discuss how Brandes algorithm can also be generalized to stream graphs which are dynamic graphs with possible continuous time.

Bio: Since September 2021 I started a postdoc position at Sorbonne Université in the ComplexNetworks team. I am mostly working on graph metrics and graph random generation. My main subjects of interest are graph theory, dynamic graphs, combinatorics, random generation, analysis of algorithms and evolution processes than can model data structures and phylogenetic trees.
During my PhD I mostly worked around the enumeration, asymptotics and properties of increasing trees with label repetitions and finding connections with classical combinatorial objects. I also worked on the average tree compaction of some classes of increasing trees.

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jeudi 6 octobre 2022 à 13h30

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Mohammed Lalou (MCF au LIB, équipe SD)

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HS01 (aile H Mirande)

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Abstract : Many systems, consisting of a set of entities interacting with each other, are well modeled using graphs. Indeed, graph-based modeling is a powerful tool to represent and study relationships among the system entities. It becomes more and more exploited to analyze and understand the system behavior, as well as to design suitable approaches for dealing with related issues, such as diffusion control in complexes networks, community structure in social networks, etc.

In such a network, not all entities have the same importance, and some are more important than others, known in the literature as the most influential, most vital, most k-mediator elements or also the key and critical players. The issue of finding these key players has been extensively addressed in the literature because most phenomena are usually based on these entities in the way they occur and operate. Several measures have been introduced to distinguish the key players, and the most important are those based on structural properties of the network (more specifically on the network connectivity). This is the case, for example, of the players whose removal disrupts the network, which are considered as critical since almost all network applications are usually designed to be run in a connected environment.

In this talk, I will review some important variants of the problem of identifying key players considered in the recent literature, and discuss their possible contributions to deal with different issues and problems studied in networks.

Bio : Mohammed a eu son magister en 2009 à l'université de Béjaïa (en Algérie). Il a ensuite préparé une thèse de doctorat en collaboration entre l'université de Béjaïa et l'université Lyon1, sous la direction du professeur Kheddouci Hamamache. Il a ensuite rejoint le laboratoire LIRIS en 2013 pour 2 ans dans le cadre de sa thèse (la moitié de la période de thèse, et l'autre moitié était à l'université de Béjaïa selon la convention). Il a soutenu son doctorat en 2017 puis a obtenur un poste de maître de conférences au centre universitaire de Mila (en Algérie). Il a rejoint le LIRIS à nouveau en 2021 pour travailler cette fois-ci sur un projet de recherche en qualité de post-doctorant (CDD). Depuis septembre 2022, il est maître de conférences à l'université de Bourgogne.

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mardi 5 juillet 2022 à 14h

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Hermine Chatoux (MCF à ImVia)

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HS01 (aile H Mirande)

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Hermine Chatoux est MCF à ImVia depuis 2020, équipe CORES. Elle a soutenu sa thèse en 2019 au XLIM à Poitiers. Ses domaines de recherche sont l'imagerie multivaluée pour l'analyse de l'apparence. Plus particulièrement, l'étude métrologique de la couleur et la texture dans le contexte de l'imagerie. 

Abstract : To study the human perception of texture, the fractional Brownian movement can be used to generate color texture images (a controlled variation in the spatio-chromatic space). Indeed, fractal textures are not directly related to a semantic subject and therefore will allow to measure “eye
sensation” and not “brain analysis”. Our focus of interest is the physical and perceptual constraints to generate such a mathematical object. The fBm strong hypothesis is the continuity of the space. When applying the concept to color images, a quantification is realized both in the spatial and the chromatic space.

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mardi 21 juin 2022 à 14h

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Elio Hbeich, doctorant au LIB (équipe SDD)

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HS01 (aile H Mirande)

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Elio Hbeich est doctorant au LIB (équipe SDD) sous la direction d'Ana Roxin.

Résumé :

"Le contrôle des maquettes bâtiments (BIM) a commencé par le vérificateur MvdXML (Fahad et al., 2018; Moult & Krijnen, 2020; Weise et al., 2015). Cependant, ce dernier avait plusieurs limitations comme l’absence d’analyses géométriques et de mécanisme de raisonnement. Afin de les surmonter, les travaux du CSTB publiés par (Bus, Fahad, et al., 2018) proposent une approche basée sur les technologies du Web sémantique pour la vérification les modèles BIM vis-à-vis des règles d’incendies. Cette approche prend en compte que des données mono-sources (celles du bâtiment) et ne traite que les règles de construction interne du bâtiment. 
 
De plus, les travaux réalisés par le CSTB (Bouzidi et al., 2012; Emani, 2016) se focalisent sur les règles qui vérifient une condition (propriété). Une propriété peut être une relation entre deux éléments, ou une caractéristique d’un élément. Par exemple, le regard doit être placé à la limite du domaine privé, la hauteur du bâtiment ne doit pas dépasser 55m. Une règle complexe est une règle qui vérifie plusieurs propriétés en même temps. L’analyse des règles urbaines montre que les règles sont textuelles, ambigues, complexes, multi-échelles et ont besoin d’un grand nombre de données hétérogènes isolées.
 
Mes travaux se focalisent sur l’extension de cette vérification de l'échelle bâtiment à l'échelle urbaine, dans un champ d’application concernant le système d’alimentation. Dans ce contexte ma thèse vise à spécifier une ontologie intégrant les connaissances des experts métiers (traduction des règles en langage logique) et les données hétérogènes (BIM et SIG). Cette ontologie sera utilisée pour vérifier les règles sur plusieurs niveaux de vérification (département, ville, quartier et bâtiment)."

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jeudi 9 juin 2022 à 14h

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Eric Guérin (MCF HDR au LIRIS - INSA Lyon)

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HS01 (aile H Mirande)

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Résumé : Les méthodes pour créer, synthétiser, éditer des terrains numériques existent depuis plusieurs décennies. Pour autant, on ne peut pas dire que le problème soit réglé tant il est complexe. Les terrains naturels sont le résultat des processus multiples qui opèrent à des échelles différentes. Dans cet exposé, je présenterai trois méthodes originales qui tentent d'apporter une pierre à l'édifice : une qui utilise de l'apprentissage profond, une autre qui utilise la modélisation parcimonieuse, et une dernière qui propose une modélisation par gradient.

Bio : Eric Guérin est maître de conférence au département informatique de l'INSA Lyon et au laboratoire LIRIS. Il a obtenu son doctorat à l'Université Claude Bernard Lyon 1 en 2002, et son HDR en 2017. Ses thématiques de recherche sont liées aux mondes virtuels au sens large : terrains numériques, végétation, atmosphère, rivières, etc. Les méthodes utilisées sont très variées, allant de la simulation d'érosion à la modélisation procédurale, en passant par du machine learning.

PDF

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jeudi 12 mai 2022 à 14h

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Julien RITON (administratif au sein du rectorat de Dijon - titulaire d'un doctorat)


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HS01 (aile H Mirande)

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Résumé : Les méthodes de décomposition de domaines est la formalisation d'un concept naturel: répartir les tâches de calcul sur autant de sous-parties d'un domaine sur lequel est défini un problème.
Ici, le problème sera celui de la déformation de corps en contact, celui-ci s'exprimant sous la forme d'un problème d'optimisation. On verra comment
découpler ce problème en sous-problèmes permettant la parallélisation du calcul. Autrement dit, au lieu de faire la résolution d'un problème d'optimisation sur la globalité d'un domaine, on peut utiliser plusieurs machines en parallèle sur un problème d'optimisation réduit. Sans oublier la phase de communication des données à l'interface de découpage.

Bio et PDF : ici

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mardi 22 mars 2022 à 14h

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Xavier Ouvrard

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G122

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Résumé : L'énorme quantité et la variété des données à l'ère du Big Data nécessitent de développer des outils spécifiques qui pour donner un aperçu signifiant ne peuvent se réduire à de simples graphiques ou à des tableaux de synthèses classiques, particulièrement lorsqu'il s'agit de jeu de données textuels ou catégoriels; une navigation complète du jeu de données s'avère alors indispensable pour en apprécier la complexité. Dans ce séminaire, je présenterai comment en construisant des cooccurrences d'instances de données en se référant à un (ou des) types commun(s) servant de référence, permet de construire une navigation visuelle de l'espace d'information multi-facettes. Une représentation simplifiée consiste à développer ces relations de cooccurrences en cliques et de faire de la navigation par graphe. L'introduction des hypergraphes permet déjà de simplifier notablement la visualisation obtenue par 2-section de l'hypergraphe.

Afin de révéler les éléments importants des hypergraphes lorsque leur taille augmente, un tri de l'information est nécessaire de sorte à révéler au mieux les sommets et hyper-arêtes importantes du réseau. Une des méthodes consiste à recourir à un processus de diffusion. Se cantonner à l'utilisation de la matrice d'incidence, revient le plus souvent à utiliser de manière cachée la 2-section de l'hypergraphe. Une grande partie des recherches s'est donc concentré sur la construction d'un tenseur d'adjacence adapté pour les hypergraphes généraux, par des processus d'uniformisation de l'hypergraphe. Cela nous a amené à introduire les hyper-bag-graphes, comme extension des hypergraphes aux familles de multisets pour autoriser la duplication d'éléments dans les processus d'uniformisation et enfin de proposer un nouveau Laplacien tensoriel.

Bio : Xavier Ouvrard, actuellement Senior Fellow en charge du cluster de calcul du service de Radio-protection du CERN, a récemment obtenu son Doctorat à l'Université de Genève, sous la co-direction du Pr. Stéphane Marchand-Maillet (Université de Genève) et du Dr Jean-Marie Le Goff (CERN), après avoir passé trois ans d'études en licence et master d'informatique au CTU de l'UBFC. Antérieurement, ingénieur diplômé INPG, après deux ans dans les industries papetières il a rapidement bifurqué vers l'enseignement des mathématiques pendant une vingtaine d'années au Lycée International à Ferney-Voltaire (Ain), où il a également enseigné l'Informatique et les Sciences du Numérique et a été administrateur du réseau pendant de nombreuses années.

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jeudi 17 mars 2022 à 14h

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Célestin Coquidé (post-doctorant - Institut UTINAM, équipe Physique Théorique et Astrophysique) - Besançon

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 G122

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Résumé : Dans l'ère numérique d'aujourd'hui, l'encyclopédie en ligne Wikipédia prend une place importante. Créée en 2001 par Jimmy Wales et Larry Sanger, elle contient maintenant plus de 50 millions d'articles pour environ 300 éditions linguistiques. L'édition anglaise compte à elle seule 6 millions d'articles. La variété de sujets traités montre à quel point cette encyclopédie est riche en connaissance. Que ce soit sur l'art, le cinéma, la science ou même la politique, les articles sont faits par des milliers de collaborateurs. Cette encyclopédie peut-être représentée par un réseau de citations d'articles. Je vais présenter au cours de ce séminaire, des outils d'analyse permettant d'extraire des informations à partir de ce réseau, avec pour but l'étude du rayonnement culturel vu depuis Wikipédia. Je vous présenterai une étude sur les universités, leurs interactions directes mais aussi indirectes, ainsi que leur influence culturelle. Enfin, je décrirai comment, avec l'utilisation de données utilisateurs telles que le flux de clics, il est possible d'extraire des tendances culturelles se rapportant à une période donnée.

Bio

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mardi 15 mars 2022 à 13h30

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Guilherme MEDEIROS MACHADO (Chercheur postdoctoral - Équipe BIRD - LORIA)

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visio (Teams, équipe "Seminaires LIB")

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Résumé : Les systèmes de recommandation ont été proposés dans les années 1990 et, depuis cela, la plupart des travaux dans ce domaine se concentrent sur la recherche visant à augmenter la précision des prédictions des préférences des utilisateurs. Cependant, certains problèmes surviennent lorsqu'un système est trop précis dans ses recommandations, notamment la génération de bulles de filtres et le biais de popularité. Un autre problème est lié à la nature de boîte noire des algorithmes, qui fournissent des recommandations très précises mais qui ne sont pas explicables, ce qui suscite la méfiance des utilisateurs. Comment proposer des systèmes plus responsables qui généreront des recommandations plus diverses et plus explicables ? C'est la question à laquelle mon projet de recherche vise à répondre. Plus précisément, j'explorerai l'utilisation de graphes de connaissances et de réseaux neuronaux de graphes pour générer des recommandations explicables.

Mots clés : systèmes de recommandation, IA explicable, IA fiable, réseaux de neurones à graphes.

Short-bio : Guilherme a obtenu son doctorat en informatique en 2018 à l'Université fédérale de Rio Grande do Sul (l'une des cinq meilleures universités du Brésil). Depuis 2019, il travaille comme chercheur postdoctoral au sein de l'équipe BIRD (anciennement KIWI) au LORIA à Nancy. Guilherme a de l'expérience dans les systèmes de recommandation, l'analyse des données, l'analyse de l'apprentissage, et dans la diversité de la recommandation de nouvelles. Son expérience est prouvée par ses publications dans des revues et conférences internationales sur le sujet.

Lien vers la page web : https://sites.google.com/view/guilherme-medeiros-machado/home 

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jeudi 10 mars 2022 à 13h30

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Annabelle Gilet (ATER à l'UFR ST - uB)

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G122

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Résumé : L'exploitation des données massives, que ce soit pour leur collecte, leur stockage ou leur analyse, nécessite de bâtir des systèmes flexibles capables de gérer l'hétérogénéité des modèles de données, en prenant en compte les caractéristiques des données (volume, vélocité, etc.), et tout en garantissant des propriétés fortes afin d'assurer que le résultat obtenu correspond aux objectifs des traitements définis.
Mes recherches visent à intégrer ces aspects à trois niveaux : au niveau des architectures logicielles, au niveau des modèles de données et au niveau des outils d'analyse. Concernant les deux derniers niveaux, je propose une approche sûre et orientée données s'appuyant sur les tenseurs.
Les tenseurs sont des objets mathématiques multi-dimensionnels permettant de modéliser une grande variété de données. Ils sont également dotés d'opérateurs puissants : les décompositions tensorielles. D'un point de vue analytique, ces dernières permettent d'extraire des relations interprétables entre les éléments des différentes dimensions. Dans cette présentation, je parlerai de deux décompositions : CAMDECOMP/PARAFAC et Tucker. Je montrerai leur utilité dans un contexte d'analyse, sur des jeux de données comportant une vérité de terrain mais aussi sur des données massives issues de Twitter.

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jeudi 3 mars 2022 à 13h

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Lamine DIOP (ATER at University of Tours)

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visio (Teams, équipe "Seminaires LIB")

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Résumé: Au cours des dernières années, les premières méthodes d'extraction de motifs ont rencontré d'énormes difficultés à cause du volume exponentiel de données. Ces méthodes sont incompatibles avec la nécessité de prendre en compte les retours des utilisateurs pour un processus interactif. En particulier, les méthodes d'extraction exhaustive de motifs intéressants ont rencontré deux problèmes majeurs : le temps de calcul qui dépend de la quantité de données à traiter et la nécessité de fixer le seuil de fréquence qui juge de la pertinence d'un motif. Ces obstacles sont de plus en plus visibles avec des données de nature complexe telles que des séquences, des données distribuées comme des triplestores du Web et des bases de données transactionnelles pondérées pour l'extraction d'itemsets à forte utilité. Une vue d'ensemble du domaine de la fouille de données montre que peu de méthodes d'extraction de motifs ont été proposées pour les bases de données distribuées. Cependant, de nombreuses applications du monde réel sur ces types de données nécessitent un temps de réponse très court et des motifs ayant une très bonne diversité. Pour surmonter ces obstacles, une nouvelle approche probabiliste, appelée échantillonnage en sortie, a été proposée. L'échantillonnage en sortie est une approche non exhaustive pour la découverte instantanée de motifs intéressants qui assure une bonne interactivité tout en offrant de solides garanties statistiques grâce à sa nature aléatoire. Dans ce séminaire, nous présenterons nos contributions dans ce domaine tout en montrant leur intérêt pour la construction de classifieurs de données séquentielles, la détection d'anomalies dans les triplestores du Web et la découverte d'itemsets à forte utilité moyenne. Nous terminerons par présenter un algorithme générique pour paralléliser efficacement toutes nos méthodes proposées avant de donner quelques perspectives dans l'échantillonnage d'itemsets à forte utilité moyenne dans les flux de données.
 
Biographie: Lamine Diop is currently ATER at University of Tours, France, since 2021. He received a double Master's degree in computer science from University Gaston Berger of Saint-Louis, Senegal, and University of Tours, France, in 2017 and his Ph.D in Computer Science from University Gaston Berger of Saint-Louis in 2020. His main research interests include pattern mining, semantic web and distributed databases, with a particular interest for local and stream pattern sampling. More recently, he studies how data mining methods can be used in the field of semantic web. For more details, please visit his website at https://sites.google.com/ugb.edu.sn/laminediop .

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jeudi 10 février 2022 à 13h30

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Esteban Bautista (post-doctoral researcher at LIP6 - Sorbonne Université)

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 G112

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Abstract: A link stream is a set of triplets (t, u, v) modeling interactions over time, such as person u calling v at time t, or bank account u transferring to v at time t. Effectively analyzing link streams is thus key for numerous applications. In practice, it is common to study link streams as a collection of time series or as a sequence of graphs, allowing to use time filters and graph filters to process the time and structural dimensions, respectively. However, time and structure are nested in link streams, meaning that time-domain operations can affect structure, and vice-versa. This calls for a frequency-structure representation that allows to characterize processing operations in both frequency and structure. Yet, it is hard to combine existing signal and graph decompositions as they do not interact well.

To address this limitation, this work proposes a novel frequency-structure decomposition for link streams. Our decomposition allows us to analyze time via existing signal decompositions (Fourier, Wavelets, etc) and to analyze structure via a novel decomposition for graphs that is tailor-made to interact well with signal decompositions. This novel graph decomposition operates by partitioning the edge-space of graphs into regions and measuring the activity of regions, resulting in a set of coefficients that have several interesting properties to characterize the structural properties of graphs and that can be used to compare them. We show that the combination of our graph decomposition with signal decompositions leads to a set of coefficients that effectively encode the dynamical and structural properties of link streams in a simple matrix format. Then, we show that the properties of our decomposition make it easy to define time and graph filters in the frequency-structure domain and finish by showing how we can use filters to recover the backbone of a link stream.

Biography: Esteban Bautista is currently a postdoctoral researcher at the Complex Network’s team from Sorbonne Université working on the generalization of graph theory and signal processing to study temporal networks. Previously, he obtained the PhD degree in Computer Science at ENS de Lyon where he extensively worked on graph-based machine learning.

PDF

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jeudi 3 février 2022 à 14h

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Zakariya GHALMANE, Ph.D in Computer Science -
Laboratoire d'informatique de Grenoble (LIGLAB)

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 visio (Teams, équipe "Seminaires LIB")

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Bio and Abstract : here

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jeudi 27 janvier 2022 à 14h

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Yérali Gandica, assistante à Cergy (Laboratoire de Physique Théorique et Modélisation : LPTM)

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 visio (Teams, équipe "Seminaires LIB")

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Abstract and Bio here

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jeudi 13 janvier 2022 à 14h

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Nicolas Magaud, MCF HDR - ICube Strasbourg (équipe IGG)

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visio (Renater)

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Résumé : Afin de pouvoir démontrer formellement la correction d'algorithmes géométriques en Coq, il est nécessaire de disposer d'outils pour automatiser au moins partiellement les démonstrations en géométrie. Nous étudions cette question dans le cadre simple de la géométrie projective en utilisant une approche combinatoire et la notion de rang d'un ensemble de points. L'outil proposé, implanté en C, procède par saturation du contexte et permet de démontrer automatiquement de nombreux théorèmes emblématiques de la géométrie projective. Afin de s'assurer de la correction de ces démonstrations, l'outil produit une trace sous la forme d'un script de preuve, qui est ensuite vérifié par Coq.

Bio : Nicolas Magaud a effectué sa thèse dans le domaine des preuves formelles avec l’assistant de preuves Coq (INRIA Sophia-Antipolis, 2003). Il a ensuite été chercheur post-doctorant à Sydney (2003-2005), où il a travaillé sur la certification de code fonctionnel en théorie des types avec LF. Depuis son recrutement comme maître de conférences à l’Université de Strasbourg en 2005, il s’attache à adapter les outils de preuves formelles comme Coq à la modélisation des résultats géométriques. Son habilitation, soutenue en 2020, synthétise ses contributions, notamment en géométrie algorithmique (preuves formelles d’algorithmes géométriques), en démonstration automatique (preuves automatiques de propriétés en géométrie projective 3D et plus), et en calcul réel exact.

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jeudi 6 janvier 2022 à 14h

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Sebti Foufou, PR au LIB (équipe MG)

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 G122 (ESIREM)

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Résumé : Je commencerai ce séminaire par une introduction brève et générale de la thématique de recherche gestion de données le long du cycle de vie du produit (connue sous l’acronyme PLM pour Product Lifecycle Management), je discuterai les liens historiques entre le PLM et la modélisation géométrique, et donnerai quelques exemples de problèmes de recherche de PLM que nous avons étudiés et les contributions apportées notamment l’ontologie OntoStep pour une représentation sémantique des données de produits dans la norme STEP dans un contexte de Smart manufacturing, ainsi que l’utilisation des outils d’apprentissage automatique pour une classification des tableaux et objets anciens dans un contexte de digitalisation et préservation de l’héritage culturel. Je terminerai ma présentation par une discussion de quelques idées et problèmes de recherche à considérer pour de nouveaux projets autour du PLM.

Biographie :

Sebti Foufou est professeur à l’UFR Sciences et Techniques de l’Université de Bourgogne à Dijon. Il est membre du laboratoire LIB et du département IEM. Ses activités de recherche concernent la modélisation géométrique et la gestion du cycle de vie de produit (PLM). En modélisation géométrique Sebti a travaillé sur les contraintes géométriques et la représentation 3D par surfaces paramétriques, par surfaces algébriques et par maillages. En PLM il a travaillé sur la définition de modèles de données pour capturer et mieux représenter les informations produit dans le domaine de l’industrie manufacturière. Pour développer ses activités et projets de recherche Sebti mène une longue collaboration internationale avec notamment avec le NIST et l’Université du Tennessee aux États-Unis, avec Université du Qatar, et le RMIT de Melbourne, Australie. Sebti a encadré et co-encadré 19 thèses de doctorats et plusieurs stages de Master 2.

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jeudi 16 décembre à 13h30

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Alexis Baudin doctorant au Lip6 (Paris)

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G119 (ESIREM)

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Résumé : La détection automatique de groupes de nœuds pertinents dans de grands graphes du monde réel, c'est-à-dire la détection de communautés, a des applications dans de nombreux domaines et a fait l'objet d'une grande attention au cours des vingt dernières années. L'une des méthodes les plus populaires conçues pour trouver des communautés qui se chevauchent (où un nœud peut appartenir à plusieurs communautés) est la méthode de percolation des cliques (CPM). Cette méthode formalise la notion de communauté comme une union maximale de 𝑘-cliques qui peuvent être atteintes les unes des autres par une série de 𝑘-cliques adjacentes, où deux cliques sont adjacentes si et seulement si elles se chevauchent sur 𝑘-1 nœuds. Malgré de nombreux efforts, CPM n'a pas pu être adapté à de grands graphes pour des valeurs moyennes de 𝑘. Des travaux récents ont montré qu'il est possible de lister efficacement toutes les 𝑘-cliques dans de très grands graphes du monde réel pour des valeurs moyennes de 𝑘. Nous nous appuyons sur ces travaux pour améliorer un algorithme de CPM. Dans les cas où ce premier algorithme fait face à des limitations de mémoire, nous proposons un autre algorithme, CPMZ, qui fournit une solution proche de la solution exacte, en utilisant plus de temps mais moins de mémoire.

Alexis Baudin est doctorant dans l'équipe ComplexNetworks - Sorbonne Université - LIP6 (Paris). Titre de sa thèse : "Problèmes d'énumération dans les graphes massifs et applications".

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jeudi 9 décembre à 13h30

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Julie Digne, CR CNRS au LIRIS (Lyon)

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G119 (ESIREM)

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Abstract: In this talk we explore new tools for shape analysis. We consider surfaces and how local analysis of the angular oscillations and polynomial radial behavior around surface points leads to accurate normal estimation and new integral invariants. A direct application of these integral invariants is geometric detail exaggeration. In a second part we tackle the problem of finding relevant principal directions related to high order differential properties, we link those with the eigendecomposition of symmetric tensors and show that they can be efficiently computed using the previous angular/radial polynomial decomposition with interesting emerging applications.

Julie Digne est chargée de recherche CNRS (HDR) au LIRIS (équipe Origami). Ses domaines de recherche tournent autour du traitement et de l'analyse de surfaces, en particulier lorsque celles-ci sont représentées sous forme de nuages de points. Cela comprend : le débruitage, la reconstruction, la segmentation de surfaces et la fusion de scans. Elle s'intéresse particulièrement au développement d'approches d'apprentissage automatique pour les données géométriques. Elle a commencé à travailler sur ces sujets lors de sa thèse (2007-2010) avec Jean-Michel Morel au CMLA (ENS Cachan). Elle a poursuivi ces sujets à l'INRIA Sophia Antipolis (équipe Geometrica) avec Pierre Alliez, David Cohen-Steiner et des collègues de Caltech (Mathieu Desbrun et Fernando de Goes). En octobre 2012, elle a rejoint le laboratoire LIRIS (équipe GeoMod désormais fusionnée avec l'équipe Origami) de l'Université Lyon 1, en tant que chercheur CNRS. Elle a soutenu l'Habilitation à Diriger des Recherches en septembre 2018 à l'Université Lyon 1. Elle fait régulièrement partie de comités de programme des meilleurs conférences d'Informatique Graphique et Géometrie (Siggraph, Siggraph Asia, Eurographics, Symposium on Geometry Processing, Shape Modeling International). En 2021 elle a été Program Chair du Symposium on Geometry Processing.

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jeudi 25 novembre à 14h

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Matteo Cervetti, post-doctorant au LIB (équipe CombNet)

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G122 (ESIREM)

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Abstract : The study of patterns in permutations is currently one of the most active trends of research in combinatorics. A permutationπ is a pattern of another permutation σ (written in one-line notation) when σ  contains a (non-necessarily consecutive) substring whose items are in the same relative order as the items of π. The notion of pattern in a permutation historically emerged from the problem of sorting permutations with certain devices, however the richness of this notion became especially evident from its plentiful appearances in several very different disciplines, such as mathematics, computer science and biology.  
In this talk we will present an  enumerative result about permutations avoiding a particular vincular pattern. In more detail, we will construct a single label generating tree for these permutations, showing that they grow according to powered Catalan succession rule and thus providing an explanation for a recursive formula which counts them. Finally, we will describe some combinatorial objects counted by the same sequence and provide some interesting conjectures. 
Matteo Cervetti est post-doctorant au LIB, équipe Combinatoire-Réseaux, sous la direction de Vincent Vajnovszki
 
 

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jeudi 18 novembre à 14h

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François Blateyron, directeur de la recherche chez Digital Surf, Besançon

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Amphi STEINBRUNN (ESIREM)

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  • Présentation de Digital Surf et de son activité
  • Introduction aux états de surface
  • Présentation du logiciel Mountains et de ses particularités
  • Exemples d'analyse de surfaces, notamment pour surfaces complexes
  • Tendances et évolution du domaine et des normes
  • Temps pour échanger et répondre aux questions.

François Blateyron est spécialiste de l'analyse des états de surface permettant l'optimisation des performances fonctionnelles des matériaux et des produits par le biais de l'analyse de la rugosité, des écarts de forme, de l'aspect, de la tribologie, etc.

* Impliqué pendant plus de vingt ans dans des projets internationaux avec des fabricants mondiaux d'instruments de mesure.
* Expert en métrologie, algorithmes mathématiques et normes de métrologie.
* Responsable pendant plus de dix ans de l'équipe de développement du logiciel Mountains

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jeudi 21 octobre 2021 à 14h

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Ludovic Journaux

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G119 (bâtiment ESIREM)

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Résumé du séminaire : Dans le contexte de l’agriculture de précision visant à réduire et optimiser la pulvérisation de produits phytosanitaires, nos travaux s’intéressent à l’étude et la caractérisation de surfaces foliaires (hydrophiles ou hydrophobes) par analyse de textures. L’objectif de cette recherche est alors de caractériser et discriminer l’état de la surface foliaire à travers l’analyse d’images microscopiques de texture. Pour cela, nombreux sont les paramètres de texture existants. Parmi ces derniers nous avons retenu pour l’expérience l’un de ceux qui caractérise le mieux l’aspect fréquentiel. Malheureusement ce dernier, bien que robuste, représente des caractéristiques de haute dimension qui entraîne un phénomène identifié lors d’une phase de classification sous le nom de « malédiction de la dimension ». Pour résoudre ce problème nous proposons de réduire cette dimensionnalité à travers le prisme de différentes évolutions de méthodes de réduction de dimension allant des approches linéaires vers les approches non linéaires.

Ludovic journaux a obtenu un DEA en analyse et modélisation des systèmes biologiques à l’Université de Lyon1 suivi d’un doctorat en instrumentation et informatique de l’image au le2i en 2006. Après une année de post doctorat en 2007 à l’Université des sciences agronomiques de Gembloux (Belgique), il a été recruté en 2008 à AgroSup Dijon en tant que Maître de Conférences tout en restant affilié au Laboratoire d’informatique de l’Université de Bourgogne dans l’équipe Data Sciences. Ses travaux sont pluridisciplinaires et s’intéressent aux domaines de l’intelligence artificielle, aux méthodes de projections multidimensionnelles non linéaires, à l’analyse de données, au traitement du signal et des images. Il applique ses travaux à l’agronomie et l’agroalimentaire.

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jeudi 14 octobre 2021 à 13h30

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Ann Alkazzaz et Ghassan Aladool (enseignants-chercheurs de l'université de Mossoul, Irak)

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G122 (bâtiment ESIREM)

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Résumés et PDF des présentations.
 
Ghassan Aladool et Ann Alkazzaz sont enseignants-chercheurs à l'université de Mossoul, Irak. Nous les accueillons au sein du LIB du 1er au 25 octobre, dans le
cadre d'une bourse de perfectionnement formation-recherche de l'AUF. Ils travaillent sur la reconnaissance de l'iris et la documentation de tablettes cunéiformes.

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mardi 22 juin 2021 à 14h

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Maëlle Beuret, doctorante au LIB (équipe MG)

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Maëlle Beuret, actuellement en 1ère année de thèse dans l'équipe Modélisation Géométrique du LIB, présentera un état de l'art sous forme de positionnement par rapport au projet d'extension du modèle d'animation  comportementale pour l'aide à la gestion de crise pour le CESU (Centre d'Enseignements des Soins d'Urgence).

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vendredi 18 juin 2021 à 15h15

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Alexis Guyot, M2 BDIA - stage au LIB (équipe SdD)

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Résumé : La théorie des graphes et la science des réseaux ont donné naissance à de nombreux outils pour étudier le comportement des utilisateurs dans les réseaux sociaux. Parmi eux, les algorithmes de détection de communautés permettent de rassembler dans des groupes les utilisateurs qui interagissent plus entre eux qu'avec les autres. Dans le cadre de mes recherches, j'ai décidé de m'intéresser à la façon dont les communautés d'utilisateurs interagissent entre elles sur Twitter, afin de détecter de possibles traces de polarisation. La polarisation est le nom du phénomène qui intervient lorsqu'un groupe d'individus se scinde en deux pôles avec des avis conflictuels par rapport à un sujet donné, et pour la détecter j'ai mis au point puis implémenté une méthode complètement automatique, générique et non-supervisée qui mesure la dynamique des interactions des utilisateurs dits frontières au sein des différentes communautés pour détecter les relations potentiellement antagonistes. Le but de la présentation sera alors de parler un peu plus en détails du concept de polarisation avec un bref état de l'art, d'ensuite intuitivement expliquer ma méthode et les indicateurs qu'elle calcule à l'aide d'un exemple simple, et enfin de discuter de quelques résultats et des interprétations associées obtenus en pratique sur des jeux de données collectés dans le cadre du projet Cocktail.
Alexis Guyot, étudiant en M2 BDIA, a travaillé pendant son projet tuteuré orienté recherche et travaille toujours dans le cadre de son stage sur les communautés d'utilisateurs sur les réseaux sociaux, et plus particulièrement sur Twitter.

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mardi 25/05/21 à 15h

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Sana Nadouri, ATER à l'ESIREM (uB)

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Résumé : Skyline paradigm provides an adequate tool to help users making decisions in the presence of multidimensional data and conflicting criteria. It is based on Pareto dominance relationship which returns the objects that are not dominated by any other object. The traditional skyline definition was recently expanded to group decision making to meet complex real-life needs encountered in many modern domain applications that require to analyze not only individual points but also groups of points. The group skyline aims at retrieving groups that are not dominated by any other group of the same size in the sense of a particular group-dominance relationship. It may often happen that this extended dominance leads to only a small number of non-dominated groups which could be insufficient for the decision maker. During the seminar, we expose our porposition to extend group skyline dominance by making it more demanding so that several groups leave incomparable. The original group skyline will be enlarged by some interesting groups that are not much dominated by any other group. The key element of this relaxation is a particular fuzzy preference relation, named "much preferred". We also present some algorithms and some experimental results tested on real, synthetic and generated data to insure reliability and the decision quality of the proposition.

Sana Nadouri est ATER, Université de Bourgogne - ESIREM, Dijon, France.

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mardi 30/03/21 à 14h

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Claire Prudhomme, Research assistant - i3mainz (Allemagne)

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Claire est une de nos anciennes étudiantes qui a obtenu son Master 2 IIA en 2015 et a enchaîné sur une thèse en Allemagne, à Hochschule Mainz - University of Applied Sciences, sous la direction de Christophe Cruz, Frank Boochs et Ana Roxin, dont le titre est : "Ingénierie de simulation multi-agents conduite par la connaissance pour évaluer l'efficacité des plans de gestion de catastrophes"

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lundi 15/03/21 à 10h 

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Carine Khali, doctorante au LIB, équipe CombNet

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Résumé : Les travaux de recherche de cette thèse se décomposent en deux parties complémentaires : une étude théorique dans le domaine de la combinatoire des permutations et des mots, et une application dans le domaine de l'optimisation et plus particulièrement pour les problèmes d'optimisation des transports. De nombreux résultats d'énumérations théoriques sont présentés
concernant les statistiques associées à des motifs dans les permutations et d'autres classes d'objets combinatoires. Plus
précisément, en utilisant la théorie des fonctions génératrice, on énumère les mots de catalans évitant deux motifs de longueurs 3
ayant un nombre donné de descentes. De plus, on étudie le tri des permutations en utilisant deux piles en séries avec des motifs
interdits. On prouve que ces permutations sont comptées par les nombres de catalan et Schröder.
L'étude des permutations a de nombreuses applications. En nous concentrant sur l'optimisation des transports, où le trajet d'un véhicule est représenté par une permutation, nous étudions la transmission des caractéristiques génétiques à travers les générations dans des processus d'optimisation évolutive. Nous nous concentrons donc sur l'impact du codage et de la représentation des solutions sur les performances des algorithmes d'optimisation, en particulier la représentation par code de Lehmer et table d'inversion.

PDF

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vendredi 12/03/21 à 14h

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Amir-Abdelkader Aouiz, ATER à l'UFR ST (uB)

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Résumé : Les réseaux MANET sont des réseaux mobiles capables de fonctionner sans fil ni infrastructure préexistante. Les réseaux MANET sont caractérisés par leurs environnements dynamiques, cette particularité rend le routage problématique en cas d’instabilité des éléments qui composent les communications non directes. Pour surmonter ces difficultés, de nouveaux types de protocoles de routage sont apparus, dont les protocoles de routage multi chemins.
Le routage multi chemin semble être une solution efficace dans les réseaux sans fil en permettant de se prémunir contre le problème de rupture de liens et de distribuer le trafic sur plusieurs chemins, ceci permet d’améliorer les performances des communications. L’objectif principal de notre travail est d’étudier les techniques de routage multi-chemins dans un contexte sans fil en vue d’obtenir de meilleures performances.
Nous avons proposé deux schémas pour l’optimisation d’énergie et la réduction de congestion du réseau. Nous avons dans un premier temps commencé par l’état de l’art qui nous a permis de bien comprendre la problématique et d’avoir une idée bien détaillée sur les solutions proposées par différents chercheurs. Cependant, la revue de cet état de l’art nous a permis de conclure qu’il reste encore des problématiques ouvertes. Nous avons montré dans la première partie de notre étude que la durée de vie des réseaux MANET est liée à la durée de vie nodale. Une solution pour la maximisation de durée de vie des nœuds mobiles en utilisant les valeurs historiques de l’énergie nodale est présentée. Ces valeurs sont utilisées pour calculer le taux de variation de l’énergie et par la suite pour révéler les nœuds avec une consommation excessive d’énergie. Les nœuds avec une forte consommation d’énergie sont exclus de découverts des liens de communication pour éviter le risque d’épuisement rapide, cela peut aider par la suite à maintenir de la connectivité entre les nœuds communicants et maximiser la durée de vie du réseau.
Dans la deuxième partie de notre étude, un nouveau paramètre pour repérer les nœuds congestionnés au centre du réseau en fonction du taux d’activité du canal est présenté. Le choix de paramètre est motivé par le fait que le taux d’activité du canal peut être la métrique appropriée pour détecter les zones encombrées centrales, où le délai de libération du support de communication et le temps de transmission des paquets à envoyer sont élevés. Ceci motive l’approche proposée par repousser le trafic du centre du réseau en se basant sur le nouveau paramètre proposé, entraînant une diminution de la fréquence de collision des paquets et une réduction du délai de bout en bout.
Nous avons validé les deux contributions en utilisant l’outil de simulation NS-2 sous différents scénarios de trafic et de mobilité, en variant le nombre des nœuds, le nombre de communication etc. Nous avons montré à travers les simulations l’intérêt de nos contributions dans l’amélioration des performances du réseau en termes de maximisation de durée de vie des nœuds, réduction des délais de bout en bout, réduction de surcharge du réseau, et l’amélioration de taux de paquets délivré avec succès.

Thèse réalisée en cotutelle entre l’université de Mulhouse et l’université de SBA en Algérie, sous la direction de Pr Pascal LORENZ et Pr BOUKLI HACENE.

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lundi 01/03/21 à 15h45

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Mohamed Hamidi, ATER à l'UFR ST (uB)

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Résumé : De nos jours, les contenus multimédia, notamment les images, les sons, les vidéos et les objets 3D connaissent une utilisation accrue suite à la croissance considérable de la puissance des
ordinateurs et à l'augmentation de la vitesse de transmission des réseaux.
En conséquence, ces contenus peuvent être copiés, modifiés ou redistribués facilement. Pour remédier à ce problème, il est nécessaire de mettre en œuvre une technique de sécurité permettant la sécurisation de ces contenus. Pour ce faire, le tatouage numérique est considéré
comme une solution efficace. Il consiste à insérer une information, appelée tatouage ou marque, dans le contenu multimédia afin de le protéger contre les utilisateurs malintentionnés. Dans ce contexte, nous proposons dans cette thèse trois contributions dans le
domaine de tatouage numérique d'images 2D et de maillages 3D pour la protection des droits d'auteur dans les chapitres 2, 3 et 4, respectivement.

Mohamed Hamidi est docteur en sciences de l'ingénieur, spécialité : informatique et télécommunications de l'université Mohammed V de Rabat, Maroc.

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vendredi 12/02/21 à 9h

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Kamal E. Melkemi, Professeur à l'Université de Batna 2 en Algérie

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Resumé : Cette présentation est consacrée à l’apprentissage profond et aux réseaux de neurones convolutionnels (CNNs). Particulièrement, l’accent sera mis sur l’apprentissage profond par les CNNs. 
L’exposé va traiter les points suivants :
- Un historique de l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et des réseaux de neurones classiques en arrivant aux CNNs.
- Le principe et le fonctionnement des CNNs.
- Une comparaison entre ces réseaux de neurones artificiels classiques et les CNNs.       
- D’où vient l’idée des CNNs ?
Essayer de comprendre le succès extraordinaire des réseaux CNNs.
Kamal E. Melkemi est chef du département informatique de l'Université de Batna 2 en Algérie. Il a obtenu son doctorat (Ph.D.) en informatique de l'Université de Constantine en 2006. Son mémoire de recherche porte sur les algorithmes évolutifs basés sur la MRF (Markov Random Fields) pour la segmentation d'images. Ses intérêts de recherche actuels incluent la reconnaissance de formes, l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et profond, la robotique. Kamal collabore avec l'équipe Modélisation Géométrique du LIB depuis de nombreuses années ...
 

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vendredi 8/01/21 à 9h

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Dmitry Sokolov,  Maître de conférences HDR - responsable de l'équipe PIXEL / INRIA Nancy

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visio

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Resumé : L'état de l'art du maillage tétraédrique a maintenant atteint une maturité qui rend raisonnablement facile le maillage de formes arbitraires en utilisant les logiciels existants. Pour le maillage hexaédrique, la situation est différente, et malgré des progrès importants, l'état de l'art est encore loin d'une solution générale et robuste entièrement automatique.Le nombre de cas d'échec reste important, même pour des objets simples qui peuvent présenter des les aspects combinatoires du problème. Malgré une quantité importante des efforts de recherche pour résoudre ces problèmes, la conception d'un algorithme de remaillage hexaédrique complet nécessite de résoudre de nombreux problèmes ouverts. Pour cette raison, le maillage à dominance hexaédrique peut être une option qui mérite d'être étudiée : en relâchant le problème, il génère encore un résultat valide dans les cas où les méthodes de l'hexaèdre plein échouent généralement, au détriment l'introduction d'éléments non hexaédriques tels que les tétraèdres, les pyramides et des prismes.

Dmitry Sokolov est Maître de conférences HDR et responsable de l’équipe INRIA PIXEL au laboratoire LORIA de Nancy (Université de Lorraine, Inria Nancy – Grand Est).

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jeudi 19/11/20 à 10h15

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Bruno Lévy (Nancy INRIA – Laboratoire LORIA)

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visio

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Resumé : Sa présentation intitulée «  Toujours tout droit !  » se propose de montrer comment des liens étroits entre physique, mathématiques et informatique permettent de résoudre des problèmes de calcul en cosmologie. Elle se déroulera à distance depuis Nancy
le jeudi 19/11 à 10h15. Un format de 45 min suivi des
questions sera proposé. L’orateur a les qualités nécessaires pour vulgariser et pour susciter la curiosité, le questionnement, … De plus, il est reconnu internationalement au sein de la communauté informatique graphique et c’est donc une belle opportunité.

Bruno Lévy est Directeur de Recherche Inria. Il dirige actuellement le Centre Inria Nancy Grand-Est. Ses travaux de recherche, sont à la frontière entre informatique et mathématiques appliquées, et ont pour objectif de construire des représentations géométriques optimales pour la simulation numérique.

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23/10/20 à 14h

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Joël Savelli, MCF au LIB, équipe MG

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ESIREM

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Simulation de situations d'urgence pour la formation des cadres de santé - Un serious game pour la formation à la gestion de crises sanitaires

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jeudi 8/10/20 à 15h45

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Céline Roudet, MCF au LIB, équipe MG

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ESIREM

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Résumé : Nous présentons un projet de recherche dans lequel, nous proposons d’aborder la problématique de la représentation numérique, de l’analyse et de la caractérisation de surfaces rugueuses. La rugosité est un concept complexe, par nature multi-échelle et reposant sur l’étude du comportement local d’une surface dans un voisinage donné. Son évaluation sur les surfaces est essentielle pour de nombreux problèmes expérimentaux. Cela explique les nombreuses études réalisées dans les domaines applicatifs liés à la physique et la mécanique, là où le contrôle et la maîtrise de l’état des surfaces constituent un besoin majeur pour les industriels. Un grand nombre de paramètres conventionnels normalisés sont actuellement à disposition pour tenter d’apprécier cette notion dans les différents domaines applicatifs qui en font usage. Mais il est souvent difficile, pour un domaine applicatif ou un besoin donné, de savoir précisément quel(s) paramètre(s) de rugosité relie(nt) la topographie d’une surface aux phénomènes physiques qu’elle subit ou qu’on lui applique. Cela s’explique car, à une valeur de paramètre donnée peuvent correspondre des rugosités associées à des géométries et des propriétés physiques très variées. Ceci est principalement dû au fait que les mesures de rugosité classiques reposent, pour la plupart, sur des quantifications statistiques globales. Pour pallier cet inconvénient majeur, nous pensons qu’il est essentiel d’avoir une caractérisation géométrique de la rugosité. Il sera alors plus facile d’établir des relations avec les propriétés physiques des surfaces.
 

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