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SUMMARY:Conférence internationale AiRobo
DESCRIPTION:Conférence internationale AiRobo\n\n\n\nEn collaboration avec l’Université de Lorraine\, le Loria\, et avec le soutien de la communauté Cobot d’Unys\, le projet européen AiRobo (Agence Erasmus+ France / Education Formation) a le plaisir de vous inviter à une conférence internationale qui présentera les résultats de la recherche académique. \nVous êtes chercheur·se\, doctorant·e\, ingénieur·e ou professionnel·le de l’industrie ? Venez échanger avec des expert·es venu·es de toute l’Europe autour des dernières avancées scientifiques et technologiques appliquées aux systèmes robotiques fiables et autonomes. \n📅 Mardi 22 et mercredi 23 septembre 2026\n📍 LORIA (Salles A006 / A008)\, Campus scientifique\, 615 rue du Jardin-Botanique à Vandœuvre-lès-Nancy \nAu programme :\n▪️Restitution scientifique : présentation des avancées\, livrables et méthodologies du projet AiRobo.\n▪️ Sessions thématiques : robotique sociale\, certification formelle d’algorithmes critiques\, systèmes hybrides et jumeaux numériques\, retours d’expérience sur les usages industriels et l’innovation pédagogique en vision robotique.\n▪️Échanges et perspectives : table ronde et networking entre scientifiques et industriels européens. \n👉 Retrouvez le programme complet\n🔗 Inscription – jusqu’au 6 septembre \nAvec le soutien de ANR (Agence nationale de la recherche) \n\n\n\n\n\n\n\n 
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SUMMARY:Soutenance de thèse : Wafik Zahwa (Resist-Pesto)
DESCRIPTION:Wafik Zahwa (Resist-Pesto)\, soutiendra sa thèse le 25 septembre 2026 à 13 heures en salle C005\, avec un exposé intitulé  \n« In-Network Placement of Access Control Lists Under Constraints ».\n\nComposition du jury :\n\nRapporteurs :\nStefano Secci\, Professeur au CNAM\, Paris\nHind Castel-Taleb\, Professeure à Télécom SudParis\nExaminateurs :\nNoura Limam\, Research Assistant Professor\, University of Waterloo\, Canada\nBernardetta Addis\, Professeure à l’Université de Lorraine\nEncadrants :\nAbdelkader Lahmadi\, Professeur à l’Université de Lorraine\, chercheur au Loria\nMichaël Rusinowitch\, Directeur de recherche émérite\, au Centre Inria de l’Université de Lorraine\nMondher Ayadi\, Directeur Général\, Numeryx (encadrant industriel pour la thèse CIFRE)
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SUMMARY:Nuit de la Science
DESCRIPTION:La Nuit de la Science ouvre les festivités de la Fête de la Science le vendredi 2 octobre 2026 ! Pour cette seconde édition\, l’Agora de Metz accueille l’Université de Lorraine et les organismes de recherche du site lorrain pour mettre en lumière les travaux de recherche actuels. \nDécouvrez la science en images\, en jeux\, en manipulations et en émotions. Une trentaine d’acteur·ices de la recherche partagent ce moment festif avec vous. \nRendez-vous à partir de 18h00 à 22h00 pour échanger avec les scientifiques. Une restauration sera proposée par le Centre social de l’Agora tout au long de la soirée. \nRetrouvez les équipes du Loria : \nL’IA mène l’offensive \nQuand l’IA anticipe les hackers \n#Cybersécurité #IA #Vulnérabilités \nLes réseaux informatiques ont des faiblesses. En simulant des attaques contrôlées\, les failles sont identifiées. Demandez à une IA d’explorer les chemins d’attaque critiques et de tester les vulnérabilités pour renforcer la défense. \nAvec Franco Terranova\, Jhon Sebastian Rojas et Sana Rekbi de l’équipe Resist. \nReculer pour mieux coder \nRemonter le temps des programmes \n#Informatique #Réversible #Raisonnement \n« J’ai beau redémarrer mon logiciel\, il plante mais jamais au même moment … ». Essayons une autre méthode : annulons pas à pas les dernières instructions\, car tout défaire et repartir de zéro n’est pas toujours la meilleure solution ! \nAvec Martin Vassor et Julie Cailler de l’équipe Mosel-Veridis. \nInformations pratiques :\n\nEntrée libre et gratuite\, ouvert à tou·te·s\, à partir de 10 ans\nDemandez votre accompagnement LSF à l’accueil de la soirée\nAccessible PMR\nRestauration sur place
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SUMMARY:Soutenance de thèse : Franco Terranova (équipe Resist)
DESCRIPTION:Franco Terranova (équipe Resist)\, soutiendra sa thèse le 9 octobre 2026 à 13 h 30 en salle A008\, avec un exposé intitulé  \n« Graph Reinforcement Learning for Automated Attack Surface Discovery in Networked Systems « .\n\nComposition du jury :\n\nRapporteurs :\nAnna Sperotto\, Professeure\, University of Twente\nMarco Anisetti\, Professeur\, Università degli Studi di Milano\nExaminateurs :\nBernardetta Addis\, Professeure\, Université de Lorraine\nJulien Francq\, Chercheur\, Naval Group\nDirectrice de thèse :\nIsabelle Chrisment\, Professeure\, Université de Lorraine\nCo-directeur de thèse :\nAbdelkader Lahmadi\, Professeur\, Université de Lorraine\n\nRésumé vulgarisé :\nLes infrastructures numériques deviennent de plus en plus complexes\, et leur évolution s’accompagne d’une augmentation des vulnérabilités exploitables par des cyberattaquants. Toutefois\, toutes les vulnérabilités ne présentent pas le même niveau de risque : une faiblesse peut devenir critique lorsqu’elle permet de compromettre des composants essentiels d’un système en réseau.\nCette thèse étudie comment l’intelligence artificielle\, et plus particulièrement l’apprentissage par renforcement\, peut contribuer à comprendre et anticiper les stratégies d’attaque dans les réseaux et applications déployés. Elle propose des environnements de simulation réalistes et des méthodes d’apprentissage évolutives permettant d’identifier les chemins d’attaque critiques. Ces derniers permettent de prioriser les vulnérabilités selon leur impact contextuel plutôt que leur seule sévérité. La thèse présente enfin des mécanismes permettant l’intégration de ces résultats dans des contextes opérationnels. \n\n\nVulgarized :\nDigital infrastructures are becoming increasingly complex\, and their evolution is accompanied by a growing number of vulnerabilities exploitable by cyber attackers. However\, not all vulnerabilities present the same level of risk: a weakness can become critical when it enables the compromise of essential components within a networked system.\nThis thesis investigates how artificial intelligence\, and more specifically reinforcement learning\, can contribute to understanding and anticipating attack strategies in deployed networks and applications. The work introduces realistic simulation environments and scalable learning methods to identify critical attack paths. These paths enable vulnerability prioritization based on their contextual impact rather than their severity alone. Finally\, the thesis presents mechanisms for integrating these results into operational contexts.
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SUMMARY:Soutenance de thèse : Vincent Trelat (équipe Veridis)
DESCRIPTION:Vincent Trelat\, doctorant dans l’équipe Veridis\, soutiendra sa thèse le 10 novembre 2026 à 9h30 au Loria\, avec un exposé intitulé  \n« Trustworthy Reasonig for the B method« .\n\n\nComposition du jury : \n\n\nStephan Merz\, directeur de recherches Inria au Loria (encadrant)\nSophie Tourret\, chargée de recherches Inria au Loria (encadrante)\nJean-Christophe Filliâtre\, LMF (rapporteur)\nMichael Leuschel\, Université de Düsseldorf (rapporteur)\nLaura Kovács\, TU Wien (examinatrice)\nXavier Goaoc\, UL (examinateur)
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