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SUMMARY:PhD Defense: Teven Le Scao (Synalp)
DESCRIPTION:Teven Le Scao (Synalp) will defend his thesis\, entitled « Scaling multilingual language models under constrained data »\, on Monday\, December 18th at 3 pm in room A006. \nAbstract\nThis work is concerned with large language models (LLMs)\, the current dominant paradigm in natural language processing in research and industrial settings\, thanks to those models’ generalization capabilities. Although LLMs have generated wide excitement\, many obstacles are left before they can be deployed everywhere\, not the least of which is the fact that state-of-the-art results are\, for now\, only possible in English\, with other languages far behind. We try to make progress towards better models in languages with lower amounts of linguistic resources. In the first half\, we create artifacts: we process and crowdsource a large multilingual dataset for language modeling and document the tools required for this\, and then we train the first open massive multilingual language model as part of a large international research collaboration. In the latter half\, we propose empirically derived recommendations for practitioners in low-resource pretraining and finetuning settings. We estimate the performance degradation that results from training on multiple epochs in compute-rich\, data-constrained settings and find that it is broadly acceptable. We then show that the prompt-following capabilities of language models can be combined with the pretrain-then-finetune paradigm in NLP and that this helps particularly in settings where downstream task data is scarce.\n\n\nJury members\n\nStephan Oepen\, Head of the Department for Informatics\, University of Oslo (Reviewer)\nJörg Tiedemann\, Professor of Language Technology at the Department of Digital Humanities Languages\, University of Helsinki (Reviewer)\nFrançois Yvon\, Senior researcher (HDR)\, CNRS\, Université Paris-Sorbonne\nColin Raffel\, Assistant Professor in the Department of Computer Science University of North Carolina\, Chapel Hill\nSasha Rush\, Associate Professor\, Cornell University (PhD advisor)\nClaire Gardent\, CNRS Director of Research\, LORIA (PhD advisor)
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SUMMARY:Soutenance HDR de Sabeur Aridhi
DESCRIPTION:La soutenance HDR de Sabeur Aridhi \, intitulée « Découverte de connaissances à partir de grands graphes biologiques » aura lieu lundi 18 décembre à 14h00 en salle A008.\n \nRésumé\n\n\nLes graphes sont utilisés dans de nombreux domaines différents\, allant de la sécurité informatique des réseaux sociaux\, à la géographie et à la bioinformatique. Leur polyvalence et leur capacité à modéliser des données complexes en font un outil précieux pour résoudre plusieurs problèmes notamment dans le domaine de l’extraction de connaissances à partir de graphes biologiques qui est notre domaine d’intérêt. Cependant\, l’utilisation de graphes peut présenter plusieurs défis tels que la représentation des données\, l’évolutivité et le comportement dynamique/temporel de certains graphes réels. Dans le cas particulier des graphes biologiques\, des défis liés à la complexité des systèmes biologiques\, à l’interprétabilité et à la validation pourraient être soulevés. Sans s’attaquer à l’ensemble de ces défis majeurs\, nous présentons dans ce manuscrit d’HDR plusieurs contributions. Tout d’abord\, nous présentons une nouvelle approche basée sur un graphe de protéines qui combine la notion de similarité de domaine avec une technique d’inférence de voisinage de graphe pour l’annotation de la fonction des protéines. Ensuite\, nous décrivons une approche de prédiction de liens explicables dans les graphes de connaissances biologiques pour le repositionnement des médicaments. Enfin\, nous présentons nos contributions sur le clustering de graphes distribués et le plongement de graphes de connaissances à grande échelle. \n\n\nJury\nRapporteurs \n\nFatiha Sais\, Professeur des Universités\, LRI\, Université Paris Saclay\, France\nPhilippe Fournier-Viger\, Professeur des Universités\, Université de Shenzhen\, Chine\nOsmar Zaiane\, Professeur des Universités\, University d’Alberta\, Canada\n\nExaminateurs \n\nSarah Cohen Boulakia\, Professeur des Universités\, LRI\, Université Paris-Saclay\, France\nAbdoulay Baniré Diallo\, Professeur des Universités\, Université du Québec à Montréal\, Canada\nYannick Toussaint\, Professeur des Universités\, Loria\, Université de Lorraine\, France\n\nGarante scientifique  \n\nMarie-Dominique Devignes\, Chargée de recherche (HDR)\, CNRS\, France
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SUMMARY:PhD Defense: Laura Zanella (Orpailleur)
DESCRIPTION:Laura Zanella (Orpailleur) will defend her thesis\, entitled « Biomedical Event Extraction Based on Transformers and Knowledge Graphs« \, on Friday\, December 15th at 2 pm in room B013. \nAbstract :\nBiomedical event extraction can be divided into three main subtasks; (1) event trigger detection\, (2) argument identification\, and (3) event construction. In this work\, for the first subtask\, we analyze a set of transformer language models that are commonly used in the biomedical domain to evaluate and compare their capacity for event trigger detection. We fine-tune the models using seven manually annotated corpora to assess their performance in different biomedical subdomains. SciBERT emerged as the highest-performing model\, presenting a slight improvement compared to baseline models. For the second subtask\, we construct a knowledge graph (KG) from the biomedical corpora and integrate its KG embeddings to SciBERT to enrich its semantic information. We demonstrate that adding the KG embeddings to the model improves the argument identification performance by around 20 %\, and by around 15 % compared to two baseline models. For the third subtask\, we use the generative model\, ChatGPT\, based on prompts to construct the final set of extracted events. Our results suggest that fine-tuning a transformer model that is pre-trained from scratch with biomedical and general data allows to detect event triggers and identify arguments covering different biomedical subdomains\, and therefore improving its generalization. Furthermore\, the integration of KG embeddings into the model can significantly improve the performance of biomedical event argument identification\, outperforming the results of baseline models.\n\nJury\nReviewers:\n\n\n\nNatalia Grabar  (C.R. CNRS\, Université de Lille)\n\n\nAnne Vilnat (Pr. Université Paris-Saclay)\n\n\nExaminers:\n\n\n\n\nClaire Gardent (D.R. CNRS\, Université de Lorraine)\n\n\nMathieu Roche (D.R. CIRAD)\n\n\nThierry Charnois (Pr. Université de Paris 13)\n\n\nThesis Director:\n\n\n\nYannick Toussaint (Pr. Université de Lorraine)
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SUMMARY:PhD Defense: Melike Aydinlilar (MFX)
DESCRIPTION:Melike Aydinlilar (MFX) will defend his thesis\, entitled « Implicit modeling for additive manufacturing »\, on Friday\, December 15th at 1:30 pm in room C005. \nAbstract :\n\nImplicit surfaces provide many useful solutions for computer graphics tasks such as simple in/out queries\, resolution independent representation and compact definition. However\, rendering them robustly and efficiently provides a challenge especially for surfaces defined with complex field functions. In Part I\, we introduce a real-time rendering method for skeleton-based integral surfaces. It relies on dynamically built A-buffers on GPU to discard empty spaces and reduce the number of skeleton primitives evaluation. The root finding is performed using rational quadratic interpolation to limit the number of field evaluations. Part II introduces per-primitive interval arithmetic for skeleton-based integral surfaces for real-time rendering and slicing\, and finally in Part III we introduce a family of robust forward inclusion methods for rendering a wide family of implicits. Using linear and quadratic inclusion functions calculated either by bounding the first and second order derivatives\, or building the bounds up from the basic algebraic operations that constitute the field function definitions\, ray-surface intersections are calculated reliably and efficiently. The problem of creating infinite or invalid bounds are eliminated by reducing the interval sizes and bounding piece-wise defined functions. Example surfaces are given with skeleton-based implicits\, convolution surfaces\, Hermite radial basis implicits for real-time rendering and slicing for additive manufacturing.\n\nJury\n\nReviewers:\n\n\nJulie DIGNE LIRIS\, CNRS\n\n\nEric GALIN LIRIS\, Universite Lyon 1\n\n\nExaminers:\n\n\nGeraldine MORIN IRIT\, Universite de Toulouse\n\n\nSylvain LAZARD Universite de Lorraine\, Loria\, Inria\n\n\nSupervisors:\n\n\nSylvain LEFEBVRE Universite de Lorraine\, Loria\, Inria\n\n\nCedric ZANNI Universite de Lorraine\, Loria\, Inria
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Felix Gaschi (Orpailleur)
DESCRIPTION:Felix Gaschi (Orpailleur) soutiendra sa thèse* intitulée « Comprendre et évaluer les embeddings multilingues non supervisés dans les domaines général et clinique »\, le 14 décembre à 15h en salle C005. \nRésumé :\n\nLes données labellisées et non labellisées sont plus souvent disponibles en anglais que dans d’autres langues. Dans le domaine clinique\, les données non anglaises peuvent être encore plus rares. Les représentations\, ou plongements lexicaux\, multilingues peuvent avoir deux propriétés utiles dans cette situation. La première est l’alignement multilingue\, où les représentations de différentes langues partagent le même espace latent. Plus concrètement\, les mots qui sont la traduction l’un de l’autre doivent avoir des représentations similaires. La deuxième propriété est l’apprentissage par transfert cross-lingue : il permet à un modèle d’être entraîné sur une tâche supervisée dans une langue et de fournir de bons résultats pour la même tâche dans une autre langue\, sans avoir besoin de données annotées dans cette langue. Cette thèse aborde certaines lacunes dans la littérature concernant la compréhension des représentations multilingues. Elle étudie notamment le lien entre l’alignement multilingue et le transfert cross-lingue\, en montrant que les modèles\, comme mBERT et XLM-R\, qui peuvent effectuer ce transfert cross-lingue produisent des représentations qui ont une forme plus forte d’alignement multilingue que d’autres représentations qui ont été explicitement entraînés pour un tel alignement. Est également révélée la forte corrélation entre les capacités de transfert cross-lingue et l’alignement multilingue\, ce qui suggère que ces deux propriétés multilingues sont liées. Ce lien permet d’améliorer le transfert cross-lingue pour les petits modèles en améliorant simplement l’alignement\, ce qui peut leur permettre d’égaler les performances de grands modèles\, mais seulement pour une tâche de bas niveau comme l’étiquetage POS\, en raison de l’impact du fine-tuning lui-même sur l’alignement multilingue. Tout en se concentrant principalement sur le domaine général\, cette thèse évalue finalement le transfert multilingue dans le domaine clinique. Elle montre que les méthodes basées sur la traduction peuvent atteindre des performances similaires à celles du transfert multilingue\, mais qu’elles nécessitent plus de soin dans leur conception. Et bien qu’elles puissent tirer parti de modèles linguistiques cliniques monolingues\, ceux-ci ne garantissent pas de meilleurs résultats que les larges modèles multilingues à usage général\, que ce soit avec le transfert cross-lingue ou par traduction. \n\nJury\nRapporteurs :\n\n\nFrançois Yvon\, Professeur\, Université Paris Saclay\n\n\nAnders Søgaard\, Professeur\, Université de Copenhague\n\n\nExaminateurs : \n\n\nAsma Ben Abacha\, Docteur\, Microsoft Research\n\n\nAnnie Eun-Shiun Lee\, Associate Professor\, Ontario Tech University\n\n\nEncadrants de thèse :\n\n\nYannick Toussaint\, Professeur\, Université de Lorraine\nParisa Rastin\, Maître de conférence\, Université de Lorraine\nFrançois Plesse\, Docteur\, Posos\n\n* Thèse CIFRE réalisée avec l’entreprise Posos.
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SUMMARY:PhD Defense: Nicolas Zampieri (Multispeech)
DESCRIPTION:Nicolas Zampieri (Multispeech) will defend his thesis\, entitled « Hate Speech Detection in Social Media: contribution of Multiword Expressions« \, on Wednesday\, December 13th at 2 pm in room C005. \nAbstract :\nOver the last few decades\, internet use has increased dramatically\, particularly with the emergence of social networks. However\, this explosion in social media activity has led to the spread of harmful messages\, including hate speech. Hate speech is a type of degrading communication aimed specifically at an individual or group\, that can take the form of threats and acts of violence. Deep learning models have quickly become a means of detecting hate speech. However\, these models require a substantial amount of training data to achieve high levels of performance. Some features can be effective in neural networks to overcome the problem of limited training data for hate speech detection. In this thesis\, we examine two main areas of research aimed at improving hate speech detection performance. We test our methods on four separate datasets\, allowing us to thoroughly evaluate their effectiveness in detecting hate speech. In the first part of our study\, we propose to enhance the hate speech detection by incorporating specific features into a neural network based on sentence embeddings. More specifically\, we examine the incorporation of features such as word case\, emojis\, words present in a hate speech lexicon\, part-of-speech\, and punctuation. Our approach involves developing a neural network that integrates these features at the word level\, in addition to sentence embeddings. We demonstrate that the use of emojis significantly improves the performance of hate speech detection. Next\, we focus on the integration of underexplored features in hate speech detection : multiword expressions. We conduct an in-depth study on the robustness of systems for identifying these expressions in tweets. This study allows us to assess different systems for identifying multiword expressions in tweets\, in order to automatically annotate datasets intended for hate speech detection in terms of multiword expressions. We demonstrate that deep learning-based systems outperform dictionary-based ones in this task. Furthermore\, we propose a two-step system that combines both the deep learning-based and dictionary-based systems. This system outperforms the two existing systems for identifying multiword expressions in tweets. Then\, we develop two neural networks that rely on sentence embeddings and integrate these multiword expressions in different ways. We show a significant improvement in performance on the hate speech detection task using multiword expression information. In the second part\, we explore different learning approaches to enhance performance in hate speech detection. First\, we investigate the impact of multi-task learning. For this purpose\, we propose a multi-head attention-based neural network for multi-task learning. Our system is designed to simultaneously learn two tasks : hate speech detection and multiword expression identification. We demonstrate that jointly learning attention mechanisms for multiword expressions and hate speech enhances the detection of the latter. Next\, we explore the use of contrastive learning for hate speech detection. Our approach involves applying this learning method in a supervised manner. The main objective is to learn sentence embeddings such that tweets belonging to the same class are brought closer together (according to cosine similarity)\, while tweets from different classes are pushed apart. To achieve this goal\, we propose different methods to create pairs of training tweets. We also suggest various cosine similarity-based decision methods to predict classes. We demonstrate that our approaches achieve performance equivalent to traditional learning for hate speech classification. However\, the intriguing aspect of our approach lies in the fact that the sentence embeddings generated through contrastive learning lead to a better separation of classes in an observable vector space\, compared to embeddings generated through conventional learning for hate speech classification.\n\nJury\nReviewers:\n\n\nFarah BENAMARA- IRIT\, France\nRichard DUFOUR- Université de Nantes\, France\n\nExaminers:\n\n\n\nAgatha SAVARY – Université Paris-Saclay\, France\nFrédéric BECHET – Université d’Aix-Marseille\, France\nClaire GARDENT – CNRS\, LORIA-INRIA\, France\n\nThesis Director and co-Director:\n\n\n\nIrina ILLINA – Université de Lorraine\, LORIA-INRIA\, France\nDominique FOHR (retired) – CNRS\, LORIA-INRIA\, France\n\nGuest:\n\n\nCarlos RAMISCH- Université d’Aix-Marseille\, France
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Tristan Benoît (Carbone)
DESCRIPTION:Tristan Benoît (Carbone) soutiendra sa thèse intitulée « Cartographie des programmes et de leurs interrelations »\, le 13 décembre à 9h30 en salle A008. \nRésumé :\n\nDans le domaine du génie logiciel\, assurer la qualité et la sûreté des logiciels est complexe. Ce contexte est dû à un ensemble de facteurs\, notamment l’utilisation croissante de bibliothèques et le recours à des pratiques comme la copie de codes à partir de services en ligne.\nUne réponse courante à cette problématique est l’application de méthodes formelles de validation des programmes avant leur diffusion. Cette approche\, cependant\, requiert une compréhension précise des enjeux à vérifier et un haut degré d’expertise.\nCette thèse introduit des méthodes innovantes de rétro-ingénierie pour collecter automatiquement des informations sur l’origine d’un programme et pour identifier des clones de programmes au sein de larges jeux de données.\nNotre première contribution est le nouveau modèle de réseau de neurones Site Neural Network (SNN) qui prédit la chaîne de compilation utilisée pour produire un programme entier. SNN offre une grande rapidité ainsi qu’une bonne précision. Sa modularité grâce à l’utilisation de hiérarchies de classificateurs permet de considérer facilement des chaînes de compilation supplémentaires.\nNotre seconde contribution est Program Spectral Similarity (PSS)\, un outil qui fournit un moyen rapide et efficace de détecter des clones de programmes\, même quand leur architecture matérielle visée diffère ou en cas d’offuscation. Contrairement aux méthodes basées sur les fonctions binaires ou sur la distance d’édition des graphes\, qui sont chronophages et peu robustes\, PSS s’appuie sur l’analyse spectrale de graphes pour mesurer la similarité entre programmes.\nCette thèse participe ainsi à renforcer la sécurité des systèmes en mettant à disposition des outils pour identifier rapidement les clones de programmes malveillants. En outre\, elle apporte un soutien à l’investigation numérique en donnant des informations pertinentes sur la chaîne de compilation.\nCe travail ouvre la voie à de nouveaux réseaux de neurones spécialisés pour les programmes\, ainsi qu’au développement de méthodes d’analyse spectrale pour l’étude de la similarité des codes binaires. \n\nJury\nRapporteurs :\n\nChristophe Hauser\, Dartmouth College\nDavide Balzarotti\, EURECOM Sophia Antipolis\n\nExaminateurs : \n\nValérie Viet Triem Tong\, CentraleSupélec\nMarine Minier\, Université de Lorraine\nYves Le Traon\, Université du Luxembourg\n\nDirecteur et co-directeur de thèse :\n\nJean-Yves Marion (Loria)\nSébastien Bardin (CEA LIST)
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Philippe Graff (Resist)
DESCRIPTION:Philippe Graff (Resist) soutiendra sa thèse intitulée « Caractérisation\, identification dans le réseau et optimisation du transport de trafic à faible latence – le cas du Cloud-Gaming »\, le 12 décembre à 14h en salle C005. \nRésumé :\n\nCette thèse s’intéresse au traitement du trafic à faible latence dans les réseaux\, et en particulier aux services de type Cloud Gaming (CG) qui constituent notre cas d’étude. Ceux-ci ont fortement gagné en popularité et devraient représenter une part importante du trafic Internet dans les prochaines années. Or\, les caractéristiques de leur trafic\, à la fois très haut débit et à faible latence\, est exigeant pour les réseaux et rend difficile le maintien d’une bonne qualité de service (QoS) en conditions de réseau dégradées. \nNous commençons par étudier le trafic de quatre plateformes de CG afin d’évaluer la capacité d’adaptation et la réactivité de leur algorithme de contrôle de congestion (CCA). Pour cela\, nous dégradons synthétiquement les conditions réseau en impactant tour à tour le délais\, la gigue\, le taux de pertes et la bande passante disponible avec différentes intensités\, et observons le trafic résultant. Dans un deuxième temps\, nous étudions le trafic CG sur réseau cellulaire en reproduisant les conditions observées sur le réseau 4G d’Orange\, y compris en situation de mobilité. Nous avons relevé une certaine disparité dans le comportement des plateformes. Certaines ne s’adaptent pas suffisamment aux différentes contraintes et s’exposent par conséquent à de forts délais\, se soldant parfois par des pertes de paquets. D’autres surréagissent\, au détriment de leur qualité vidéo. L’ensemble des données collectées a été mis à disposition de la communauté. \nConstatant l’insuffisance des CCA de bout en bout\, nous avons cherché dans un second temps à identifier le trafic CG dans le réseau pour lui faire bénéficier d’un traitement plus optimisé. Pour ce faire\, nous avons mis au point un classificateur permettant de reconnaître avec une haute précision (98.5%) le trafic CG en s’appuyant sur un apprentissage automatique des propriétés statistiques du trafic qui sont calculées à la volée. Nous proposons une implantation de notre classificateur sous forme de plusieurs fonctions réseau virtuelles (VNF) pouvant traiter 10Gb/s. En partenariat avec Orange Labs\, nous avons également étudié l’accélération de certaines fonctions sur un switch matériel programmable en P4 et en avons implanté certaines comme le calcul des caractéristiques\, ce qui prouve qu’un déploiement réaliste au niveau d’un fournisseur d’accès est possible. \nEnfin\, nous proposons de faire bénéficier le trafic CG d’une architecture à double file d’attente afin d’éviter\, d’une part de le faire transiter par des buffers surdimensionnés qui engendrent de la latence\, et d’autre part la mauvaise cohabitation avec des flux régis par des CCA basé pertes. Nous évaluons ainsi l’apport d’une discipline de file d’attente HTB ou de l’AQM DualPI2 disposant d’un file « Low Latency\, Low Loss\, and Scalable Throughput » (L4S). Les plateformes actuelles de CG n’étant pas compatibles\, nous avons développé notre propre plateforme expérimentale et l’avons munie de SCReAM\, un CCA basé pertes et délais pour le protocole RTP et supportant la notification explicite de congestion (ECN). Nous évaluons alors le trafic face à différents flux concurrents soumis à un goulot d’étranglement. Nos résultats montrent que les deux approches permettent de préserver parfaitement la QoS du trafic CG. \n\nJury\n\n\nPrésident : \n\nYe-Qiong SONG\, Professeur à l’ENSEM\, Université de Lorraine\n\n\n\nRapporteurs :\n\nChadi BARAKAT\, Directeur de Recherche à Inria (Centre d’Université Côte d’Azur)\nStefano SECCI\, Professeur au CNAM\n\nExaminateurs : \n\nNoura LIMAM\, Assistant Professor at University of Waterloo\nSandrine VATON\, Professeure à l’IMT Atlantique\n\nEncadrants :\n\nThibault CHOLEZ\, Maître de conférences à TELECOM Nancy\, Université de Lorraine\nOlivier FESTOR\, Professeur à TELECOM Nancy\, Université de Lorraine
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Guillaume Coiffier (Pixel)
DESCRIPTION:Guillaume Coiffier (Pixel) soutiendra sa thèse intitulée « Algorithmes de paramétrisation globale pour maillages quadrangulés »\, le 6 décembre à 14h en salle C005. \nRésumé :\n\nLes maillages quadrangulaires (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 alors 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. \nCette thèse s’intéresse à l’amélioration des différentes étapes du pipeline de génération de maillages quadrangulaires. En nous appuyant sur des notions de géométrie différentielle\, nous proposons des formulations du problème évitant les écueils de l’approche actuelle. \nPremièrement\, 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). \nDeuxièmement\, 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. \nFinalement\, 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. \n\nJury :\nRapporteurs : \n\nMirela Ben-Chen\, Technion – Institut de technologie d’Israël\nMarco Tarini\, Université de Milan\n\nExaminateurs : \n\nPooran Memari\,  École Polytechnique\nMélina Skouras\, Université de Grenoble\nXavier Goaoc\,  Université de Lorraine\nBruno Lévy\, Université de Lorraine\n\nDirecteurs de thèse : \n\nEtienne Corman\, Université de Lorraine\nDmitry Sokolov\,  Université de Lorraine
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Mohamed Oulaaffart (Resist)
DESCRIPTION:Mohamed Oulaaffart (Resist) soutiendra sa thèse intitulée « Automating Security Enhancement for Cloud Services »\, le 5 décembre à 14h en salle C005. \nRésumé :\n\nLes avancées des techniques de virtualisation et la maturité des langages d’orchestration ont contribué à la conception et au déploiement de services cloud composites. Ces services cloud peuvent être sujets à des changements dans le temps\, en raison de la migration de leurs ressources. Cela peut introduire de nouvelles vulnérabilités\, qui compromettent un service cloud dans son ensemble. Dans ce contexte\, cette thèse propose d’améliorer et d’automatiser la sécurité des services cloud composites selon trois axes principaux. Le premier axe consiste en un framework de sécurité automatique basé sur SMT pour prendre en charge les migrations dans les services cloud composites\, comme ceux orchestrés avec le langage TOSCA (Topology and Orchestration Specification for Cloud Applications). Il s’appuie sur des techniques de vérification pour évaluer automatiquement les changements de configuration qui affectent les composants des services cloud pendant leurs migrations\, déterminer les vulnérabilités potentielles et sélectionner des contre-mesures adéquates. Le deuxième axe étudie la conception d’un tiers de confiance inter-cloud\, appelé C3S-TTP (Composite Cloud Configuration Security-Trusted Third Party). Celui-ci est capable de réaliser une évaluation précise et exhaustive des vulnérabilités\, tout en limitant les informations partagées entre le fournisseur cloud et le client cloud. Le troisième axe est centré sur l’investigation d’une stratégie défensive par cible mouvante qui combine des algorithmes d’intelligence artificielle avec des techniques de vérification. Le but est de compromettre les activités de reconnaissance effectuées par les attaquants à travers une large exploration des états\, tout en minimisant l’apparition de nouvelles vulnérabilités qui peuvent avoir un impact important sur la surface d’attaques des services cloud concernés.
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SUMMARY:PhD Defense: Vinicius Ribeiro (Multispeech)
DESCRIPTION:Vinicius Ribeiro (Multispeech) will defend his thesis\, entitled « Deep Supervision of the Vocal Tract Shape for Articulatory Synthesis of Speech« \, on Tuesday\, December 5th at 2 pm in room A008. \nAbstract :\nSpeech is a dynamic and non-stationary process that requires the interaction of several vocal tract articulators. The context in which a phoneme is articulated strongly influences its production\, a phenomenon known as coarticulation. Articulatory speech synthesis and its counterpart\, acoustic-to-articulatory inversion\, hold many potential applications\, such as L2 learning and speech therapy design. Moreover\, these models are helpful for speech synthesis and automatic speech recognition since they create a link to the speech production process.\nModeling speech articulations presents challenges such as coarticulation\, non-uniqueness\, and speaker normalization. Historically\, the research focused on geometrical\, mathematical\, and statistical models to describe speech dynamics. Nevertheless\, developing such models faces the difficulty of obtaining relevant articulatory data from actual speakers. Since the vocal tract is not observable from the outside\, various invasive and non-invasive methods have been used to collect these data\, including flesh point tracking and medical imaging. The first attempts to extract articulatory data used X-rays\, but it was abandoned due to the exposition to ionizing radiation. Then\, electromagnetic articulography rapidly grew in popularity due to the high sampling rate and the low cost compared to the alternatives. More recently\, real-time magnetic resonance imaging (RT-MRI) has been the preferred acquisition method due to the visibility of the vocal tract from the glottis to the lips.\nThis thesis explores the synthesis of speech articulation gestures corresponding to a sequence of phonemes. The primary objective is to design a model that predicts the temporal evolution of the vocal tract shape for each phoneme in the input sequence. Nevertheless\, developing a realistic temporal model of the vocal tract is challenging. Therefore\, we split the problem into three contributions.\nThe first is obtaining the vocal tract profile from the RT-MRI films by developing a robust method for segmenting vocal tract articulations. The second contribution is to build an articulatory model that predicts the vocal tract shape for any phonetic input in French. The challenges are learning coarticulation and enforcing the places of articulation and articulatory gestures that lead to the expected acoustics. The third contribution is the evaluation of the predicted shapes. We propose to quantify phonetic information with the aid of phoneme recognition. We measure the phonetic information retained by the mid-sagittal contours and that reproduced by the vocal tract shape synthesizer using the phoneme error rate and the recognizer’s internal representations.\nThis thesis points to significant directions in speech articulation synthesis. We observe that directly modeling\, without an articulatory model\, leads to the best and most natural results. Nevertheless\, using an intermediate articulatory model permits the introduction of relevant phonetic knowledge into the model. Finally\, we open a new direction to evaluate articulatory models through their phonetic representations.\nJury\nReviewers:\n\n\nDamien Lolive — ENSSAT Lannion\, Université de Rennes\, France\nAntoine Serrurier — RWTH University Aachen\, Germany\n\nExaminers:\n\n\n\nAnne Boyer — Université de Lorraine\, France\nEduardo Valle — University of Campinas\, Brazil\nAlice Turk — University of Edinburgh\, Scotland\nPierre-André Vuissoz — Université de Lorraine\, France\n\nThesis Director:\n\n\n\nYves Laprie — Université de Lorraine\, France
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Yoann Fleytoux (Larsen)
DESCRIPTION:Yoann Fleytoux (Larsen) soutiendra sa thèse intitulée « Exploiter les préférences humaines pour guider la préhension robotique »\, le 1er décembre à 9h30 en salle C005. \nRésumé :\n\nCette thèse aborde le défi de la préhension d’objets aux prises difficiles par des robots manipulateurs en combinant l’apprentissage automatique\, l’utilisation de capteurs tactiles et l’expertise humaine. Dans certaines applications industrielles telles que la manipulation de déchets\, la téléopération de robots est utilisée pour manipuler des objets irréguliers. Cette tâche est complexe à automatiser en raison de l’irrégularité\, de la visibilité partielle\, de la fragilité et de la susceptibilité des objets à se briser lors de la manipulation ou du transport. Dans ce contexte\, l’expertise de l’opérateur est cruciale pour guider les robots\, car ses critères de décision ne se traduisent pas facilement en critères mathématiques implémentables dans un algorithme automatique. Apprendre à partir d’exemples est une approche pertinente. Cependant\, étant donné que ces démonstrations sont coûteuses à acquérir\, les travaux de cette thèse proposent des pistes nécessitant peu de démonstrations de l’expert.\nL’objectif est d’améliorer les compétences de préhension du robot en utilisant l’apprentissage hors ligne et en ligne\, ce qui permet au robot d’apprendre rapidement les préférences de préhension adaptées aux objets en question. Ainsi\, cette thèse contribue au développement de solutions robotiques avancées pour la manipulation d’objets complexes. \n\nJury\nRapporteurs :\n\nSylvain Calinon\, Senior Research Scientist\, Idiap\, Switzerland\nYoucef Mezouar &Professeur\, Institut Pascal-Université Clermont Auvergne\n\nExaminateurs : \n\nBernadetta Addis\, Professeur\, Université de Lorraine\, Loria\, Nancy\nChristophe Leroux\, Manager European Affairs in AI and robotics\, CEA\, France\n\nDirecteur et co-directeur de thèse :\n\nJean-Baptiste Mouret\, Directeur de Recherche\, Inria Nancy Grand-Est\nSerena Ivaldi\, Directrice de Recherche\, Inria Nancy Grand-Est
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Juliette Faille (Synalp)
DESCRIPTION:Juliette Faille (Synalp) soutiendra sa thèse intitulée « Génération de texte en langue naturelle à partir de données : évaluation et explicabilité »\, le 17 novembre à 14h en salle C005. \nRésumé :\nLes modèles de génération de langage naturel (NLG) ont récemment atteint de très hautes performances. Les textes qu’ils produisent sont généralement corrects sur le plan grammatical et syntaxique\, ce qui les rend naturels. Bien que leur sens soit correct dans la grande majorité des cas\, même les modèles de NLG les plus avancés produisent encore des textes avec des significations partiellement inexactes.\nDans cette thèse\, en nous concentrons sur le cas particulier des problèmes liés au contenu des textes générés\, nous proposons d’évaluer et d’analyser les modèles utilisés dans les tâches de verbalisation de graphes RDF (Resource Description Framework) et de génération de questions conversationnelles.\nTout d’abord\, nous étudions la tâche de verbalisation des graphes RDF et en particulier les omissions et hallucinations d’entités RDF\, c’est-à-dire lorsqu’un texte généré automatiquement ne mentionne pas toutes les entités du graphe RDF d’entrée ou mentionne d’autres entités que celles du graphe d’entrée. Nous évaluons 25 modèles de verbalisation de graphes RDF sur les données WebNLG. Nous développons une méthode pour détecter automatiquement les omissions et les hallucinations d’entités RDF dans les sorties de ces modèles. Nous proposons une métrique basée sur le nombre d’omissions ou d’hallucinations pour quantifier l’adéquation sémantique des modèles NLG avec l’entrée.\nNous constatons que cette métrique est corrélée avec ce que les annotateurs humains considèrent comme sémantiquement correct et nous montrons que même les modèles les plus globalement performants sont sujets à des omissions et à des hallucinations.\nSuite à cette observation sur la tendance des modèles de verbalisation RDF à générer des textes avec des problèmes liés au contenu\, nous proposons d’analyser l’encodeur de deux de ces modèles\, BART et T5. Nous utilisons une méthode d’explicabilité par sondage et introduisons deux sondes de classification\, l’une paramétrique et l’autre non paramétrique\, afin de détecter les omissions et les déformations des entités RDF dans les plongements lexicaux des modèles encodeur-décodeur. Nous constatons que ces classifieurs sont capables de détecter ces erreurs dans les encodages\, ce qui suggère que l’encodeur des modèles est responsable d’une certaine perte d’informations sur les entités omises et déformées.\nEnfin\, nous proposons un modèle de génération de questions conversationnelles basé sur T5 qui\, en plus de générer une question basée sur un graphe RDF d’entrée et un contexte conversationnel\, génère à la fois une question et le triplet RDF correspondant. Ce modèle nous permet d’introduire une procédure d’évaluation fine évaluant automatiquement la cohérence avec le contexte de la conversation et l’adéquation sémantique avec le graphe RDF d’entrée.\nNos contributions s’inscrivent dans les domaines de l’évaluation en NLG et de l’explicabilité. Nous empruntons des techniques et des méthodologies à ces deux domaines de recherche afin d’améliorer la fiabilité des modèles de génération de texte.\nJury\nRapporteurs :\n\nCyril LABBE\, Professeur des universités\, Université Grenoble Alpes\nBenjamin PIWOWARSKI\, Chargé de recherche\, Sorbonne Université\n\nExaminateurs : \n\nChloé CLAVEL\, Professeure des universités\, Télécom Paris\nLaure SOULIER\, Maîtresse de conférences\, Sorbonne Université\nAlbert GATT\, Professeur des universités Université d’Utrecht\n\nDirectrice de thèse :\n\nClaire GARDENT\, Directrice de recherche\, Université de Lorraine
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SUMMARY:PhD Defense: Prerak Srivastava (Multispeech)
DESCRIPTION:Prerak Srivastava (Multispeech) will defend his thesis\, entitled « Realism in Virtually Supervised Learning for Acoustic Room Characterization and Sound Source Localization« \, on Monday\, November 13th at 10 am in room A008. \nAbstract :\nAudio Augmented Reality aims to integrate virtual audio content into the user’s acoustic environment\, creating an immersive audio experience. The commercial availability of augmented reality headsets such as Apple Vision Pro has further motivated interest in this research field. To synthesize binaural spatial audio that can recreate the perception of distance\, direction\, and acoustic cues\, the knowledge of specific acoustic parameters of the user’s environment is a pre-requisite. Acoustic parameters can be divided into two categories: global parameters associated with the room’s geometry\, reverberation time\, and wall materials\, and local parameters concerning the location of each sound source. With the help of room acoustic simulators\, these parameters are used to simulate room impulse responses. These room impulse responses can then be convolved with dry speech signals to synthesize binaural spatial audio with a perception of realism. However\, the estimation of these acoustic parameters is a challenge. Previous research has attempted to address this problem through cumbersome and time-consuming in-situ measurements\, which are often impractical.\nIn this thesis\, we tackle this challenge by leveraging supervised machine-learning techniques using speech recordings as input. Our primary focus is on cuboid rooms with static acoustic scenarios. In the initial part of our work\, we develop a multi-task neural network for room parameter estimation. We then assess its robustness using real-world data. In the second part\, we shift our focus towards virtually supervised learning. This approach involves training machine learning models exclusively on simulated data. The rationale behind this strategy is rooted in the limited availability of task-specific real datasets within this domain. To ensure genralization\, the training dataset should closely resemble the scenarios encountered in the test datasets. In order to bridge the gap\, we improve realism in the open-source room acoustics simulator Pyroomacoustics by implementing an extended image source method. Further\, this improved room acoustics simulator is used to train neural networks for the tasks of room parameter estimation and sound source localization. We employ several real test datasets to assess the positive impact brought by training the systems using the improved simulator. Our experiments show that the generalization of the system is improved across both tasks when compared to the systems trained for the same task with less realistic training data. To the best of our knowledge\, this is one of the first studies to explore the field of virtually supervised learning for the task of global and local room acoustic parameter estimation.\nJury\n\nReviewers:\n\nRainer Martin – Ruhr-Universitat Bochum\, Germany\nEric Bavu – CNAM Paris\, France\n\nExaminers:\n\nMarie-Odile Berger – INRIA Nancy\, France\nSimon Leglaive – Centrale Supelec\, Rennes\, France\n\n\n\nThesis Director and co-Director: \n\n\nEmmanuel Vincent – INRIA Nancy\, France\nAntoine Deleforge – INRIA Nancy\, France
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SUMMARY:PhD Defense: Liam Cripwell (Synalp)
DESCRIPTION:Liam Cripwell (Synalp) will defend his thesis\, entitled « Controllable and document-level text simplification« \, on Friday\, November 10th at 3 p.m. am in room A008. \nAbstract :\nText simplification is a task that involves rewriting a text to make it easier to read and understand for a wider audience\, while still expressing the same core meaning. This has potential benefits for disadvantaged end-users (e.g. non-native speakers\, children\, the reading impaired)\, while also showing promise as a preprocessing step for downstream NLP tasks. Recent advancements in neural generative models have led to the development of systems that are capable of producing highly fluent outputs. However\, these end-to-end systems often rely on training corpora to implicitly learn how to perform the necessary rewrite operations. In the case of simplification\, these datasets are lacking in both quantity and quality\, with most corpora either being very small\, automatically constructed\, or subject to strict licensing agreements. As a result\, many systems tend to be overly conservative\, often making no changes to the original text or being limited to the paraphrasing of short word sequences without substantial structural modifications. Furthermore\, most existing work on text simplification is limited to sentence-level inputs\, with attempts to iteratively apply these approaches to document-level simplification failing to coherently preserve the discourse structure of the document. This is problematic\, as most real-world applications of text simplification concern document-level texts.\nIn this thesis\, we investigate strategies for mitigating the conservativity of simplification systems while promoting a more diverse range of transformation types. This involves the creation of new datasets containing instances of under-represented operations and the implementation of controllable systems capable of being tailored towards specific transformations and simplicity levels. We later extend these strategies to document-level simplification\, proposing systems that are able to consider surrounding document context and use similar controllability techniques to plan which sentence-level operations to perform ahead of time\, allowing for both high performance and scalability. Finally\, we analyze current evaluation processes and propose new strategies that can be used to better evaluate both controllable and document-level simplification systems.\nJury\n\nReviewers:\n\nBenoît Sagot\, Inria Paris\nBenoit Favre\, Aix Marseille Université\n\nExaminers:\n\nWei Xu\, Georgia Institute of Technology\nLiana Ermakova\, Université de Bretagne Occidentale\n\n\nThesis Director and co-Director: \n\n\nClaire Gardent\, Université de Lorraine\nJoël Legrand\, Université de Lorraine
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Rosalie Defourné (Mosel-VeriDis)
DESCRIPTION:Rosalie Defourné (Mosel-VeriDis) soutiendra sa thèse intitulée « Encodages de la théorie des ensembles de TLA+ pour la preuve automatique »\, le 7 novembre à 14h en salle C005. \nRésumé :\nCette thèse porte sur TLA+\, un langage de spécification fondé sur la logique temporelle et la théorie des ensembles non typée. TLA+ est principalement utilisé dans l’industrie pour vérifier des systèmes concurrents et distribués. On s’intéresse en particulier à la preuve interactive de théorèmes TLA+\, qui peut être réalisée avec l’outil TLAPS. Cet assistant de preuve emploie une batterie de prouveurs automatiques externes afin de vérifier les obligations de preuve qui correspondent aux étapes de raisonnement de l’utilisateur.\nJury\nRapporteurs :\n\nAurélie Hurault\, ENSEEIHT Toulouse\nDavid Delahaye\, Université de Montpellier\n\nExaminateurs : \n\nJasmin Blanchette\, Université Louis-et-Maximilien de Munich\nCatherine Dubois\, ENSIIE Évry\nChantal Keller\, Université Paris Saclay\nGuillaume Bonfante\, Université de Lorraine\n\nDirecteur et co-directeur de thèse :\n\nStephan Merz\, Université de Lorraine\nPascal Fontaine\, Université de Liège
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Nacira Abbas (Orpailleur)
DESCRIPTION:Nacira Abbas (Orpailleur) soutiendra sa thèse intitulée « Analyse formelle de concepts pour la découverte de clés de liage dans le web des données »\, le 13 octobre à 14 h en salle A008. \nRésumé :\nLe Web des données est un espace de données global qui peut être considéré comme une couche supplémentaire au-dessus du Web des documents. Le liage des données est la tâche de découverte des liens d’identité entre les ensembles de données RDF (Resource Description Framework) sur le Web des données. Nous nous intéressons à une approche spécifique pour le liage des données\, qui repose sur les “clés de liage”. Cette clé a la forme de deux ensembles de paires de propriétés associées à une paire de classes. \nJury\nRapporteurs : \n\nFatiha Saïs\, Université Paris Saclay\nFayçal Hamdi\, Conservatoire national des arts et métiers\n\nExaminateurs : \n\nJérôme David\, Université de Grenoble\nLuis Galárraga\, IRISA Rennes\nMathieu d’Aquin\, Université de Lorraine\nSébastien Ferre\, Université de Rennes\nCassia Trojahn\, Université de Toulouse\n\nDirecteur de thèse : \n\nAmedeo Napoli\, Université de Lorraine
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SUMMARY:PhD Defense: Djamel Eddine Amir (Mocqua)
DESCRIPTION:Djamel Eddine Amir (Mocqua) will defend his thesis\, entitled « Computability of Topological Spaces »\, on Friday\, October 6 at 2pm in room C005. \nAbstract:\nThe main objective of this thesis is to examine the concept of « computable type » and enhance our overall understanding of this notion\, as well as provide techniques for verifying or disproving this property. A compact metrizable space is said to have computable type if any semicomputable homeomorphic copy of that space is actually computable. This study builds upon the work of Miller\, who demonstrated that finite-dimensional spheres have computable type\, and Iljazović and other authors\, who extended this property to various spaces\, including compact manifolds.\nTo begin\, we establish the equivalence between two distinct definitions of computable type present in the literature\, involving metric spaces and Hausdorff spaces\, respectively. We contend that the stronger\, relativized version of computable type exhibits more favorable properties and lends itself well to topological analysis. Consequently\, we derive characterizations of  » strong computable type «  in purely topological terms as well as the descriptive complexity of topological invariants.\n\nIt naturally leads to our second objective\, is to the study of the expressive power of topological invariants of low descriptive complexity and their ability to differentiate between spaces. Specifically\, we investigate two families of low descriptive complexity topological invariants that capture the extensibility and null-homotopy of continuous functions. Using this framework\, we revisit previous findings on computable type and discover new insights. Notably\, we identify the complexity of the finite topological graph separation problem.\nLastly\, our third objective revolves around applying homology theory to study what we term the  » surjection property «  which characterizes the computable type property. For instance\, we prove that a finite simplicial complex has (strong) computable type if and only if the star at each vertex satisfies the surjection property. Furthermore\, the reduction to homology implies that the computable type property is decidable\, for finite simplicial complexes of dimension at most 4.\nJury\nPhD Advisors: \n\nMathieu HOYRUP\, INRIA\, Nancy\nEmmanuel JEANDEL\, Université de Lorraine\, Nancy\n\nReviewers: \n\nOlivier BOURNEZ\, École Polytechnique\, LIX\, Paris\nVasco BRATTKA\, University of the Bundeswehr Munich\, Germany & University of Cape Town\, South Africa\n\nExaminers: \n\nNathalie AUBRUN\, CNRS\, Paris\nLaurent BIENVENU\, CNRS\, Bordeaux\nMonique TEILLAUD\, INRIA\, Nancy\n\nInvited members: \n\nPierre GUILLON\, CNRS\, Marseille
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SUMMARY:PhD Defense: Dylan Marinho (Veridis)
DESCRIPTION:Dylan Marinho (Veridis) will defend his thesis\, entitled « Theoretical and algorithmic contributions to the analysis of safety and security properties in timed systems under uncertainty »\, on Tuesday\, October 3 at 10am in room A008. \nAbstract:\nReal-time systems can be used in a wide range of applications\, such as transport\, telecommunications and industry. However\, accidents can happen\, and it is necessary to have confidence in these systems in order to avoid them. It is therefore necessary to formally prove that their behavior will comply with a specification. This specification can be of two kinds: with safety properties\, showing that the system will always behave as expected\, and security properties\, showing that it will be resistant to certain attacks. For this\, the formalism of timed automata (TAs) is fairly common.\nJury\n\nPhD Advisors:\n\nStephan Merz\, Université de Lorraine\nÉtienne André\, Sorbonne Université\n\n\n\n\nReviewers:\n\nPatricia Bouyer Decitre\, Université Paris-Saclay\nThierry JÉRON\, Université de Rennes\n\n\n\n\nExaminers:\n\nVéronique Cortier\, Université de Lorraine\nThao Dang\, INP Grenoble\nFrédéric Herbreteau\, INP Bordeaux\nSwen Jacobs\, CISPA Helmholtz Saarbrucken
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Chuyuan Li (Sémagramme)
DESCRIPTION:Chuyuan Li (Sémagramme) soutiendra sa thèse intitulée « Facing data scarcity in dialogue for discourse structure prediction and discovery »\, le 24 août à 15h en salle C005. \nRésumé : \nLa structure du discours reflète l’organisation cohérente des phrases dans un document. L’analyse du discours joue un rôle crucial dans le Traitement Automatique des Langages (TAL) et a démontré son utilité dans diverses applications telles que le résumé et les systèmes de question-réponses. Dans cette thèse\, nous étudions l’analyse du discours dans les dialogues : un cadre sous-exploré en raison de la rareté des données annotées.  \nNous abordons l’analyse du discours selon deux axes de recherche : la << découverte des traits du discours >> et la << prédiction de la structure du discours >>. Dans le premier axe de recherche\, nous menons des expériences pour étudier les marqueurs linguistiques\, à la fois lexicaux et non lexicaux\, dans les tâches de classification de texte. Nous proposons des techniques d’apprentissage automatique pour améliorer la représentation des données et l’ingénierie des traits afin de résoudre le problème de la rareté des données. Dans un second axe\, notre objectif est de prédire directement la structure du discours — une structure fondée sur les graphes enrichie de relations – d’un document donné. En nous inspirant des études récentes portant sur la BERTology\, nous extrayons les informations discursives encodées dans des modèles de langage pré-entraînés tels que BERT et BART. Nous démontrons des résultats prometteurs dans les différents domaines en utilisant une supervision minimale. \nJury\nPrésident : \n\nMathieu Constant\, professeur des universités\, ATILF\, Université de Lorraine\n\nRapporteurs : \n\nBenoit Crabbé\, professeur des universités\, Université Paris Cité\nJunyi Jessy Li\, professeure associée\, University of Texas\, Austin\, USA\n\nExaminateurs : \n\nChloé Clavel\, professeure des universités\, Télécom-Paris\nGiuseppe Carenini\, professeur\, University of British Columbia\, Canada\n\nDirecteurs : \n\nMaxime Amblard\, professeur des universités\, LORIA\, Université de Lorraine\nChloé Braud\, chargée de recherche\, IRIT\, CNRS\, Université Paul Sabatier
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SUMMARY:PhD Defense of Hrishikesh Dhondge (Capsid)
DESCRIPTION:Hrishikesh Dhondge (CAPSID) will defend his thesis\, entitled « Structural characterization of RNA binding to RNA recognition motif (RRM) domain using data integration\, 3D modeling\, and dynamic simulation« \, on Tuesday\, July 11 at 2pm in room C005. \nAbstract:\nThe specific goal of this thesis was to design and develop computational tools to better exploit existing knowledge on RNA Recognition Motif (RRM) domains using 3D modeling of RRM-RNA complexes. \nA central achievement of this thesis is the construction of a relational database called ‘InteR3M’ that integrates sequence\, structural and functional information about RRM domains. InteR3M database contains interactions between RRM and nucleic acids. \nDuring the data collection procedure\, inconsistencies were detected in the classification of several RRM instances in the popular domain databases CATH and Pfam. This led me to propose an original approach (CroMaSt) to solve this issue\, based on the cross-mapping of structural instances of RRMs between these two domain databases and on the structural alignment of domain instances with an RRM structural prototype. \nInformation stored in InteR3M database was then used for characterization of RNA binding to RRM domains and to model RRM-RNA complexes via anchored docking protocol. These led to the development of ‘RRMScorer’ and ‘RRM-RNA dock’ tools in the frame of collaborations. \nFinally\, molecular dynamic (MD) simulation is another computational tool tested in this thesis to contribute to the 3D modeling of RRM-RNA complexes. Promising preliminary MD protocols are described as attempts to distinguish between strongly and weakly binding RRM-RNA complexes. \nJury\nPhD Advisors: \n\nIsaure Chauvot de Beauchene CR CNRS\, Nancy\nMarie-Dominique Devignes CR CNRS (HDR)\, Nancy\n\nReviewers: \n\nOlga Kalinina Professeur\, Université de Sarrebruck\nJulie Thompson DR CNRS\, Strasbourg\n\nStanisław Dunin-Horkawicz Researcher\, Université de Varsovie \nExaminers: \n\nAlain Denise Professeur\, Université Paris Saclay\n\nInvited members: \n\nWim Vranken Professeur\, Vrije Universiteit Brussel
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SUMMARY:Soutenance de thèse d'Athénaïs Vaginay (Capsid)
DESCRIPTION:Athénaïs Vaginay (Capsid) soutiendra sa thèse intitulée « Synthèse de réseaux Booléens à partir de la structure et de la dynamique des réseaux de réactions »\, le 7 juillet à 13h en salle A008. \nRésumé :\nLa conversion entre différent formalismes de modélisation est un défi majeur en biologie des systèmes\, car elle aide à obtenir de nouvelles connaissances sur les systèmes biologiques. Cette thèse propose une approche pour synthétiser automatiquement des réseaux Booléens à partir de réseaux de réactions existants\, permettant la conversion entre deux formalismes très utilisés. La thèse se compose de trois contributions. \nJury\nDirecteurs de thèse \n\nTaha Boukhobza Professeur\, Université de Lorraine\nMalika Smaı̈l-Tabbonne Maı̂tre de Conférences HDR\, Université de Lorraine\n\nRapporteurs : \n\n\nFrançois Fages\, Directeur de Recherche\, Inria Saclay\nLoı̈c Paulevé\, Chargé de Recherche CNRS\, Labri\n\n\nExaminateurs :  \n\n\n\n\nAnna Niarakis\, Maı̂tre de Conférences HDR Université d’Evry Val d’Essonne\nThierry Bastogne\,  Professeur Université de Lorraine
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Lina Achaji (Larsen)
DESCRIPTION:Lina Achaji (Larsen) soutiendra sa thèse intitulée « Prédiction du comportement des usagers de la route pour les véhicules autonomes dans un contexte urbain »\, le 5 juillet à 13h30 en salle A008. \nRésumé :\nCes dernières années\, le développement des véhicules autonomes (AV) a beaucoup progressé. L’un des principaux moteurs de ces progrès est l’évolution rapide de la technologie des AV. Des capteurs sophistiqués\, des algorithmes et des techniques d’apprentissage automatique ont été développés\, permettant aux AV de naviguer sur les routes avec plus de précision et de sécurité. En outre\, les investissements dans la technologie AV se sont multipliés\, les grandes entreprises technologiques et les constructeurs automobiles investissant massivement dans la recherche et le développement. \nJury\nDirecteur de thèse \n\nCHARPILLET François\, Université de Lorraine\n\nRapporteurs : \n\nNASHASHIBI Fawzi\, Mines Paris Tech\nMOUTARDE Fabien\, PSL Université\n\nExaminateurs :  \n\n\nCAPELLE Cindy\, Université de Lille\nAIOUN François\, Stellantis\nABDERRAFIAA Koukam\, Université de Belfort Montbeliard\nMOREAU Julien\, Stellantis
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SUMMARY:PhD Defense: Mo Liu (Cello)
DESCRIPTION:Mo Liu (Cello team) will defend his thesis on Friday\, June 23rd at 10 am in room C005\, with a presentation entitled Dynamic epistemic logic with quantification and normative systems.
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Quentin Yang (Caramba)
DESCRIPTION:Quentin Yang (Caramba) soutiendra sa thèse intitulée « Coercion-resistance in electronic voting: design and analysis »\, le 23 juin à 9h30 en salle A008.\nRésumé :\nLe vote est un outil central au bon fonctionnement de toute démocratie. Malgré son utilisation lors d’élections à grands enjeux\, le vote électronique n’apporte pas encore le même niveau de sécurité que le vote papier. En particulier\, des menaces déjà existantes telles que la coercition et l’achat de vote risquent de gagner en ampleur et d’impacter les résultats. Au cours de cette thèse\, nous étudions les solutions académiques permettant de faire face à ces phénomènes\, à savoir les notions de coercion-resistance et de receipt-freeness. Sur ces sujets\, nous identifions des limites des définitions existantes et proposons de nouvelles définitions permettant de modéliser de plus larges scénarios d’attaque. En plus de ces améliorations théoriques et pratiques\, nous proposons des stratégies efficaces pour éliminer certains risques\, comme les attaques à l’italienne et l’achat de vote. Pour cela\, nous développons une boîte à outils reposant sur des primitives dites de multi-party computation\, qui permettent à différents participants d’évaluer une fonction sur des données chiffrées. Cela nous permet de proposer de nouvelles méthodes de dépouillement offrant une propriété de tally-hiding\, qui contrecarre les attaques à l’italienne. Ces méthodes peuvent notamment s’appliquer à d’autres types de scrutin que le vote uninominal\, comme par exemple le vote préférentiel. Pour ce qui concerne l’achat de vote\, une autre contribution de cette thèse est de généraliser la notion de receipt-freeness afin qu’elle réponde davantage à ce risque\, comparée aux notions existantes. Nous proposons par ailleurs une solution modulaire qui permet de réaliser cette notion de receipt-freeness\, et donc de mettre à mal les stratégies d’achat de vote. Cette solution s’appuie sur de nouvelles primitives de chiffrement\, appelées traceable encryptions.\n\nJury\n\n\nAdeline Roux-Langlois\, chargée de recherche au CNRS (rapporteuse)\,\nDamien Vergnaud\, professeur à l’université de Sorbonne (rapporteur)\,\nHenri Gilbert\, responsable de laboratoire à l’ANSSI\,\nMarc Joye\, directeur scientifique chez Zama\,\nSimon Perdrix\, directeur de recherche Inria\,\nVanessa Teague\, Professeur associée à l’Australian National University\,\nVéronique Cortier\, directrice de recherche au CNRS (encadrante)\,\nPierrick Gaudry\, directeur de recherche au CNRS (encadrant).
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Noémie Gonnier (Biscuit)
DESCRIPTION:Noémie Gonnier (Biscuit) soutiendra sa thèse intitulée « CxSOM : vers une architecture non-hiérarchique de cartes auto-organisatrices »\, le 13 juin à 14h en salle A008.\nRésumé :\nLe cortex cérébral apparaît dans de nombreux travaux comme une architecture de modules d’apprentissage\, les aires corticales\, qui interagissent rétroactivement.\nCette notion bio-inspirée d’architecture modulaire présente un intérêt computationnel dans la recherche de nouveaux paradigmes d’apprentissage non-supervisé. Il s’agit en effet de systèmes complexes\, propices à faire émerger des mécanismes d’apprentissage dus à l’interaction entre les modules.\nPartant de cette inspiration biologique\, cette thèse propose d’étudier la création d’architecture modulaire non hiérarchique de cartes auto-organisatrices.\nLes cartes auto-organisatrices (SOM) sont un algorithme d’apprentissage non-supervisé bien connu\, permettant de représenter de façon ordonnée et en faible dimension un espace d’entrées quelconques. Nous avons développé dans cette thèse un modèle modifié de cartes auto-organisatrices\, CxSOM (Consensus Driven Multi-SOM)\, qui permet de créer des architectures non-hiérarchiques de SOM qui apprennent les unes des autres.\nLa thèse constitue ensuite une analyse expérimentale des mécanismes d’organisation et d’apprentissage permis par l’architecture CxSOM.\nNous nous concentrons sur des tâches de mémoire associative de données provenant  de différentes modalités ; l’objectif est d’apprendre une représentation de plusieurs espaces d’entrées au sein de l’architecture et d’extraire en même temps des relations existant entre ces entrées. Nous avons en particulier mis en évidence un comportement de prédiction de modalité au sein de l’architecture.\nLa proposition du modèle CxSOM et l’analyse de l’apprentissage sur des architectures simples nous ont permis d’élaborer une base de travail\, vers la conception d’architectures non hiérarchiques comportant de nombreuses cartes.\n\nJury\n\nRapporteurs :\n\nFrédéric Alexandre\, DR Inria\, Centre Inria Bordeaux sud-ouest\nMadalina Olteanu\, Professeure des universités\, Université Paris-Dauphine PSL\, CEREMADE\n\nExaminateurs : \n\nLydia Boudjeloud-Assala\, Maîtresse de conférences HDR\, Université de Lorraine\, LORIA\nMathias Quoy\, Professeur des universités\, CY-Cergy Paris Université\, ETIS\n\nDirecteurs :\n\nYann Boniface\, Maître de conférence\, Université de Lorraine\, LORIA\nHervé Frezza-Buet\, HDR\, Professeur à CentraleSupélec\, LORIA
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SUMMARY:PhD Defense: Debashisha Mishra (Simbiot)
DESCRIPTION:Debashisha Mishra (Simbiot) will defend his thesis\, entitled « Exploiting the synergies of unmanned aerial vehicles (UAVs) and 5G network« \, on Tuesday\, June 13th at 11am in room C005. \nAbstract:\nAs an expanding subject of aerial robotics\, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have received substantial research attention within the wireless networking research community. As soon as national legislations enable UAVs to fly autonomously\, we will witness swarms of UAV filling the skies of our smart cities to complete diverse missions: package delivery\, infrastructure monitoring\, event videography\, surveillance\, tracking\, etc. Fifth generation (5G) and beyond cellular networks can improve UAV communications in a variety of ways and thus benefit the UAV ecosystem. There is a wide variety of wireless applications and use cases that can benefit from the capabilities of these smart devices\, including the UAV’s inherent characteristics of agile mobility in three-dimensional space\, autonomous operation\, and intelligent placement. The broad goal of this thesis is to provide a comprehensive analysis of the synergies that may be realized when combining 5G and beyond cellular networks with UAV technology. This thesis presents four types of UAV and cellular ecosystem integration models. UAV-assisted cellular paradigm refers to communication scenarios in which UAVs are used as flying (or aerial) base stations or as relays to augment current terrestrial cellular connectivity or to mitigate disaster situations. The cellular-assisted UAV paradigm foresees the integration of UAVs into the current cellular network as a new aerial user (flying UE) to serve a wide variety of applications and use cases. The UAV-to-UAV paradigm stresses the collective strength of a fleet of UAVs as a swarm and communication amongst UAVs inside the swarm. The hybrid non-terrestrial paradigm encompasses satellite and aerial networks\, therefore examining the whole spectrum of communication links from the ground to the air to the space in the form of an integrated space-air-ground communication network.Initially\, this thesis focuses on aerial base stations\, which have gained great academic attention in order to provide flexible\, on-demand communication services to ground users. On this occasion\, we build and construct a proof-of-concept prototype platform that delineates the design components required to implement such platforms in the real world\, and we then explain the necessity for optimal placement of aerial base stations. To support a heterogeneous class of 5G services from various vertical industries\, we propose a slicing-aware aerial base station framework for ground users with differentiated traffic requirements. Second\, we describe aerial users who are supported by current cellular infrastructure and examine difficulties such as coexistence of aerial users and ground users\, handovers\, and communication-aware trajectory optimization. A swarm of UAVs opens up new opportunities for new services and applications since the UAVs may independently coordinate their operations and work together to complete a given task. As part of this thesis\, we offer centralized and decentralized network models for UAV-to-UAV (U2U) communication inside swarm and conduct a full investigation of sidelink-assisted U2U communication with performance assessment. Expanding beyond terrestrial networks\, the 6G concept includes non-terrestrial networks such as satellite and aerial networks\, and so investigates a wide range of disparate communication channels on the way to the ultimate goal of a unified space-air-ground infrastructure. To ensure that the development activities of business\, academia\, and independent research organizations are in sync\, standardization bodies like 3GPP have established study topics and working groups. This dissertation shines a light on several innovative 6G enabling technologies and presents the in-depth research and evaluation of communication technology candidates\, socio-economic concerns\, and standardization activities being undertaken to harmonize UAV operations across varied geographical landscapes. \nJury\nReviewers : \n\nFabrice Valois\, INSA Lyon\, France\nKaushik Chowdhury\, Northeastern University\, Boston\, USA\n\nExaminers : \n\nNathalie Mitton\, INRIA Lille-Nord Europe\, France\nThouraya Toukabri\, Ericsson\, Île-de-France\, France\nE. Veronica Belmega\, Université Gustave Eiffel (UGE)\, France\nYe-Qiong Song\, Université de Lorraine – ENSEM\, France\n\nInvited : \n\nFrançois Charoy\, Université de Lorraine – TELECOM Nancy\, France\n\nSupervisor :\n \n\nEnrico Natalizio\, Université de Lorraine\, France
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SUMMARY:PhD Defense: Claire Théobald (Opailleur)
DESCRIPTION:Claire Théobald (Opailleur) will defend his thesis\, entitled « Bayesian Deep Learning for mining and analyzing astronomical data »\, on Tuesday June 6th at 1:30pm in room A008. \nAbstract:\nIn this thesis\, we address the issue of trust in deep learning predictive systems in two complementary research directions. The first line of research focuses on the ability of AI to estimate its level of uncertainty in its decision-making as accurately as possible. The second line\, on the other hand\, focuses on the explainability of these systems\, that is\, their ability to convince human users of the soundness of their predictions.\nThe problem of estimating the uncertainties is addressed from the perspective of Bayesian Deep Learning. Bayesian Neural Networks assume a probability distribution over their parameters\, which allows them to estimate different types of uncertainties. First\, aleatoric uncertainty which is related to the data\, but also epistemic uncertainty which quantifies the lack of knowledge the model has on the data distribution. More specifically\, this thesis proposes a Bayesian neural network can estimate these uncertainties in the context of a multivariate regression task. This model is applied to the regression of complex ellipticities on galaxy images as part of the ANR project « AstroDeep ». These images can be corrupted by different sources of perturbation and noise which can be reliably estimated by the different uncertainties. The exploitation of these uncertainties is then extended to galaxy mapping and then to « coaching » the Bayesian neural network. This last technique consists of generating increasingly complex data during the model’s training process to improve its performance.\nOn the other hand\, the problem of explainability is approached from the perspective of counterfactual explanations. These explanations consist of identifying what changes to the input parameters would have led to a different prediction. Our contribution in this field is based on the generation of counterfactual explanations relying on a variational autoencoder (VAE) and an ensemble of predictors trained on the latent space generated by the VAE. This method is particularly adapted to high-dimensional data\, such as images. In this case\, they are referred as counterfactual visual explanations. By exploiting both the latent space and the ensemble of classifiers\, we can efficiently produce visual counterfactual explanations that reach a higher degree of realism than several state-of-the-art methods. \nJury\nReviewers : \n\n\nMário Figueiredo\, Professeur des universités\, Université de Lisbonne\, Instituto de Telecomunicações\, Instituto Superior Técnico\, 1049-001\, Lisboa\, Portugal\n\n\nSébastien Destercke\, Directeur de recherche\, CNRS\, Université de Technologie de Compiegne\, 60205\, Compiegne\, France\n\n\nExaminers : \n\n\nMarie-Jeanne Lesot\, Maîtresse de conférences\, Sorbonne Université\, 75005\, Paris\, France\n\n\nMarianne Clausel\, Professeure des universités\, IECL – Site de Nancy\, Faculté des sciences et Technologies\, F-54000 Nancy\, France\n\n\nThesis Supervisors :\n \n\n\nMiguel Couceiro\, Professeur des universités\, Université de Lorraine\, CNRS\, LORIA\, F-54000 Nancy\, France\n\n\nFrédéric Pennerath\, Maître de conférences\, CentraleSupélec\, LORIA\, F-57000 Metz\, France\n\n\nInvited member :\n \n\nBrieuc Conan-Guez\, Maître de conférences\, Université de Lorraine\, LORIA\, F-57000 Metz\, France
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Guillaume Le Berre (Synalp)
DESCRIPTION:Guillaume Le Berre (Synalp) soutiendra sa thèse intitulée « Vers la mitigation des biais en traitement neuronal des langues »\, le 2 juin à 15h.\nRésumé :\nIl est de notoriété que les modèles d’apprentissage profond sont sensibles aux biais qui peuvent être présents dans les données utilisées pour l’apprentissage. Ces biais qui peuvent être définis comme de l’information inutile ou préjudiciable pour la tâche considérée\, peuvent être de différentes natures : on peut par exemple trouver des biais dans les styles d’écriture utilisés\, mais aussi des biais bien plus problématiques portant sur le sexe ou l’origine ethnique des individus. Ces biais peuvent provenir de différentes sources\, comme des annotateurs ayant créé les bases de données\, ou bien du processus d’annotation lui-même. Ma thèse a pour sujet l’étude de ces biais et\, en particulier\, s’organise autour de la mitigation des effets des biais sur l’apprentissage des modèles de Traitement Automatique des Langues (TAL). J’ai notamment beaucoup travaillé avec les modèles pré-entraînés comme BERT\, RoBERTa ou UnifiedQA qui sont devenus incontournables ces dernières années dans tous les domaines du TAL et qui\, malgré leur large pré-entraînement\, sont très sensibles à ces problèmes de biais. \nMa thèse s’organise en trois volets\, chacun présentant une façon différente de gérer les biais présents dans les données. Le premier volet présente une méthode permettant d’utiliser les biais présents dans une base de données de résumé automatique afin d’augmenter la variabilité et la contrôlabilité des résumés générés. Puis\, dans le deuxième volet\, je m’intéresse à la génération automatique d’une base de données d’entraînement pour la tâche de question-réponse à choix multiples. L’intérêt d’une telle méthode de génération est qu’elle permet de ne pas faire appel à des annotateurs et donc d’éliminer les biais venant de ceux-ci dans les données. Finalement\, je m’intéresse à l’entraînement d’un modèle multitâche pour la reconnaissance optique de texte. Je montre dans ce dernier volet qu’il est possible d’augmenter les performances de nos modèles en utilisant différents types de données (manuscrites et tapuscrites) lors de leur entraînement.
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SUMMARY:PhD Defense: Nuwan Herath (Gamble)
DESCRIPTION:Nuwan Herath (Gamble) will defend his thesis\, entitled « Fast high-resolution drawing of algebraic curves and surfaces »\, on Friday June 2nd at 2pm in room C005. \nAbstract:\nScientific visualization allows users to build an intuition and to get an understanding of their data. Its applications are numerous: modeling for simulations\, mechanism design\, medical imaging… We address the problem of visualizing implicit algebraic plane curves and surfaces\, that are solutions of a polynomial equation P(x\, y) = 0 or Q(x\, y\, z) = 0. More specifically\, we handle the problem of drawing high degree curves or surfaces at a high resolution. In this case\, most state-of-the-art approaches fail to produce drawings in a reasonable time due to the high evaluation cost of the polynomial.\nOur main contribution is to combine standard visualization algorithms from computer graphics with multipoint evaluation methods from computer algebra. More precisely\, we use the fast Discrete Cosine Transform (DCT)\, which can be computed efficiently with the Fast Fourier Transform (FFT) algorithm. In most of our algorithms\, we have combined that idea with a classical subdivision process in order to reduce the number of evaluations.\nUsing exact error bound computation and interval arithmetic\, we propose new algorithms which produce certified drawings. We compare them experimentally on two classes of high degree polynomials. Notably\, some of those approaches are faster than state-of-the-art drawing software. \nJury\nReviewers : \n\nStef Graillat\, Professor\, Sorbonne Université\, LIP6\nMichael Sagraloff\, Full Professor\, University of Applied Sciences Landshut · Computer Science\n\nExaminers : \n\nMarie-Odile Berger\, Senior Researcher\, INRIA Nancy\, Tangram Team\, Loria\nNathalie Revol\, Researcher\, INRIA Lyon\, LIP\, École Normale Supérieure de Lyon\n\nSupervisors :\n \n\nGuillaume Moroz\, Researcher\, INRIA Nancy\, Gamble Team\, Loria\nMarc Pouget\, Researcher\, INRIA Nancy\, Gamble Team\, Loria
URL:https://www.loria.fr/event/phd-defense-nuwan-herath-gamble/
LOCATION:Loria
CATEGORIES:Soutenance
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