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SUMMARY:Soutenance HDR de Pierre-Jean Spaenlehauer
DESCRIPTION:La soutenance HDR de Pierre-Jean Spaenlehauer \, intitulée « Fast algebraic algorithms for arithmetic geometry and polynomial systems » aura lieu mercredi 12 février à 15h00 en salle A008.\n \nRésumé\n\nLe dénominateur commun de mes recherches est l’étude d’objets géométriques par le biais du calcul symbolique et algébrique\, en ayant pour boussole des applications pratiques en cryptographie. \nUn premier volet de mes travaux incorpore une part importante d’arithmétique et de théorie algorithmique des nombres\, via l’étude des courbes (hyper)elliptiques\, des variétés abéliennes et des modules de Drinfeld. Plus précisément\, on s’intéresse aux problèmes de comptage de points sur les courbes hyperelliptiques définies sur des corps finis\, à l’algorithmique des isogénies de modules de Drinfeld\, et au calcul d’espaces de Riemann-Roch sur des courbes algébriques nodales. \nLe deuxième volet de mes recherches se concentre sur les systèmes polynomiaux et leur algorithmique. Nous étudions le calcul de points critiques de fonctions polynomiales par des méthodes algébriques et numériques\, avec un focus sur le problème de l’approximation de faible rang structurée. Nous nous intéressons également à des méthodes combinatoires pour construire des familles de systèmes qui ont peu de monômes mais beaucoup de solutions réelles positives. Enfin\, nous présentons quelques résultats récents sur les systèmes polynomiaux avec des structures monomiales du point de vue de la géométrie torique. \n\nJury\n\nLaurent Busé (rapporteur)\, Centre Inria d’Université Côte d’Azur\nWouter Castryck (rapporteur)\, KU Leuven\nJean-Marc Couveignes (rapporteur)\, Université de Bordeaux\nAlin Bostan\, Centre Inria de Saclay\nKirsten Eisenträger\, Pennsylvania State University\nPierrick Gaudry\, CNRS\, LORIA\nEmmanuel Jeandel\, Université de Lorraine
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SUMMARY:Soutenance de thèse : Louis Abel (Multispeech)
DESCRIPTION:Louis Abel\, doctorant dans l’équipe Multispeech\, soutiendra sa thèse intitulée « Co-speech gesture synthesis: towards a controllable and interpretable model using a graph deterministic approach » le jeudi 6 février\, à 9h en salle C005. \nRésumé\nLa communication humaine ne passe pas que par les mots : les gestes jouent un rôle clé en apportant clarté\, émotions et idées. Pourtant\, les voix artificielles\, bien qu’évoluées\, manquent souvent de ce langage corporel\, rendant les interactions moins naturelles. Pour résoudre ce problème\, nous avons créé STARGATE\, un système qui génère des gestes synchronisés avec la parole. En combinant audio et texte\, il produit des gestes naturels et peut même adapter le style selon le locuteur désigné. \nSTARGATE surpasse les modèles précédents en terme de naturel et d’adéquation. Rapide et efficace\, il est prêt pour un usage en temps réel. Une analyse approfondie a montré que le système comprend le lien entre texte et gestes\, ouvrant la voie à des applications prometteuses\, comme des assistants virtuels plus engageants ou des outils pour enrichir la communication multimodale. \nJury :\nEncadrants \n\nSlim OUNI\, Directeur de thèse\, Université de Lorraine\nVincent COLOTTE\, Co-directeur de thèse\, Université de Lorraine\n\nRapporteurs\n\n\nJonas BESKOW\, Rapporteur\, KTH\, Suède\nMohamed DAOUDI\, Rapporteur\, IML Nord Europe\, France\n\n\nExaminatrices\n\nIsabelle Debled-Rennesson\, Université de Lorraine\nMagalie OCHS\, LIS-LAB\, France
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SUMMARY:Soutenance de thèse : Florian Delconte (Adagio)
DESCRIPTION:Florian Delconte\, doctorant dans l’équipe Adagio\, soutiendra sa thèse intitulée « Détection et classification automatique des singularités sur l’écorce des arbres » le vendredi 20 décembre en salle C005. \nJury : \n\nIsabelle Debled-Rennesson\, Université de Lorraine\, Directrice de thèse.\nBertrand Kerautret\, Université Lyon 2\, Co-directeur de thèse.\nGilles Simon\, Université de Lorraine\, examinateur.\nAline Deruyver\, Université de Strasbourg\, examinatrice.\nPascal Desbarats\, Université de Bordeaux\, rapporteur.\nJonathan Weber\, Université de Haute Alsace\, rapporteur.
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Nima Mehdi (Larsen)
DESCRIPTION:Nima Mehdi (Larsen) soutiendra sa thèse intitulée « Approches probabilistes pour la perception et l’interprétation de l’activité humaine » le 17 décembre à 14h en salle A008. \nRésumé\n\nL’intégration des robots dans des environnements occupés par l’humain soulève la détection et la prise en compte de l’humain par le robot. En plus de simplement percevoir l’humain\, il est nécessaire que le robot puisse interpréter ces observations afin d’agir en conséquence. Cette capacité de percevoir et interpréter est particulièrement crucial dans le contexte de la robotique collaborative où le robot interagit directement avec l’humain.\nDans ce contexte\, la thèse se propose d’étudier des méthodes de modélisation et d’inférence bayésienne dans le but de développer des approches capables d’inférer une représentation de l’humain utile au robot\, en particulier sa pose 3D et son activité dans un contexte d’incertitude causée par le manque de connaissances que nous possédons sur l’humain et les limitations liées aux capteurs. Ainsi nous proposons dans un premier temps un filtre particulaire pour l’estimation de la pose 3D à partir de mesures inertielles et de la vidéo. Cette approche multimodale permet d’accomplir une fusion de données. Cependant le filtre particulaire est un processus coûteux en termes de calcul.\nNous proposons ainsi une architecture particulière de filtre particulaire permettant d’estimer la pose 3D à un coût calculatoire relativement faible. Cette architecture se compose de deux étapes\, la première estimant la posture de l’humain (configuration angulaire du corps)\, nous permettant ensuite de construire une distribution d’échantillonnage\nnous permettant d’estimer la pose 3D de l’humain dans le référentiel fixe\, permettant de localiser le corps complet dans l’espace. Dans une seconde proposition\, nous présentons une étude comparatives des modèles de Markov pour la prédiction d’activité future. Nous nous intéressons en particulier aux modèles semi-markoviens (HSMM) qui modélisent explicitement la temporalité de l’état.\nDans un scénario d’une séquence de tâches industrielles\, nous évaluons deux HSMMs particuliers afin de qualifier leur pertinence pour la prédiction de l’activité. Notre évaluation permet de montrer que les HSMMs peuvent constituer une approche sobre en terme d’apprentissage de l’activité humaine pour la prédiction.\nLes approches introduites ouvrent de nouvelles pistes pour l’utilisation de l’inférence bayésienne pour l’analyse de l’activité humaine\, en particulier\, l’utilisation des modèles d’état probabilistes pour l’inférence des systèmes dynamiques stochastiques.\n\n\nMots clés : Analyse de l’activité humaine\, Estimation de la pose humaine\, Prédiction d’activité humaine\, Modélisation bayésienne\, Robotique.\nJury\nEncadrants :\n\n\nFrancis Colas\, Inria\n\n\nSerena Ivaldi\, Inria\n\n\nVincent Thomas\, Université de Lorraine\n\n\nRapporteurs : \n\nSéverine DUBUISSON\, Université Aix-Marseille\nAnne SPALANZANI\, Université Grenoble-Alpes\n\nExaminateur : \n\nFrançois BRÉMOND\, Inria
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Abir Bouaouda (Larsen)
DESCRIPTION:Abir Bouaouda (Larsen) soutiendra sa thèse intitulée « Apprentissage par renforcement pour le contrôle des robots parallèles à câbles » le 13 décembre à 10h en salle B013. \nRésumé\n\nDans cette thèse\, l’apprentissage par renforcement appliqué au contrôle des robots parallèles à câbles a été étudié. Cette catégorie de robots se distingue par sa dynamique complexe et la non-linéarité de son système\, offrant ainsi un cadre idéal pour l’implémentation d’algorithmes d’apprentissage par renforcement. Toutefois\, ces algorithmes nécessitent de vastes quantités de données pour apprendre la politique optimale\, ce qui n’est pas toujours réalisable dans des scénarios réels. Pour contourner cette limitation\, nous avons proposé une approche sim-to-real.\n\n\nMots clés : Appretissage par renforcement\,Robots prallèles à câbles\,de la simulation à la réalité\,Contrôle\,Appretissage profond\,Approche de bout en bout.\nJury\nEncadrants\n\nMohamed BOUTAYEB\, UNIVERSITE DE LORRAINE\nDominique MARTINEZ\, AIX MARSEILLE UNIVERSITE\n\nRapport.eur.rice.s \n\nGANGLOFF Jacques UNIVERSITE DE STRASBOURG\nMOUADDIB Abdel-Illah  UNIVERSITE DE CAEN NORMANDIE\n\nExaminat.eur.rice.s \n\nLABBANI-IGBIDA Ouiddad  UNIVERSITE DE LIMOGES\nMATIGNON Laetitia  UNIVERSITE LYON 1\nCHARPILLET François UNIVERSITE DE LORRAINE
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Léo Valque (Gamble)
DESCRIPTION:Léo Valque (Gamble) soutiendra sa thèse intitulée « Arrondi de maillage en 3D » le 13 décembre à 9h en salle C005. \nRésumé\nLa plupart des algorithmes qui traitent des objets polygonaux en 3D utilisent des coordonnées où la précision est fixée pour les données d’entrée et de sortie. Cependant\, les opérations géométriques produisent souvent des coordonnées de sortie qui nécessitent une précision supérieure à celle des données d’entrée. Cet écart implique la nécessité d’arrondir les nouvelles coordonnées pour qu’elles correspondent à la précision des données d’entrée\, tout en préservant l’intégrité du modèle. Le problème critique que nous abordons est la suppression des auto-intersections dans les modèles 3D\, obtenue en subdivisant les faces le long de leurs intersections et en arrondissant les coordonnées résultantes\, tout en veillant à ce que le modèle reste exempt d’auto-intersections. Ce problème est connu sous le nom de « snap rounding problem ». Dans cette thèse\, nous présentons le premier algorithme pratique et certifié de snap rounding en 3D\, qui élimine avec succès les auto-intersections dans 94% des modèles présentants des auto-intersections de l’ensemble de données Thingi10K\, et démontrant ainsi son effictivité dans les applications du monde réel. En outre\, nous introduisons une heuristique non certifiée mais très efficace pour ce problème\, qui surpasse l’état de l’art actuel en résolvant avec succès toutes les auto-intersections dans l’ensemble de données Thingi10K.\n\n\nAbstract: Most algorithms for processing 3D polygonal objects use fixed-precision coordinates for both input and output data. However\, geometric operations often produce output coordinates that require higher precision than the input. This discrepancy implies the need for rounding new coordinates to match the precision of the input\, while preserving the integrity of the model. The critical problem we address is the removal of self-intersections in 3D models\, achieved by subdividing faces along their intersections and rounding the resulting coordinates\, while ensuring that the model remains free from self-intersections. This problem is known as the snap rounding problem. In this thesis\, we present the first practical and certified local 3D snap rounding algorithm\, which successfully eliminates self-intersections in 94% of the self-intersecting models in the Thingi10K dataset\, demonstrating its effectiveness in real-world applications. Additionally\, we introduce an uncertified yet highly efficient heuristic for this problem\, which outperforms previous state-of-the-art methods by successfully resolving all self-intersections in the Thingi10K dataset.\nJury\nEncadrant :\n\nSylvain Lazard\, INRIA Nancy Grand Est\, LORIA\n\nRapportrice et rapporteurs : \n\n\nJulie Digne CNRS\, LIRIS\n\n\nRaimund Seidel\, Universitat des Saarlandes\n\n\nExaminateurs et examinatrice :\n\n\nSébastien Loriot\, Geometry Factory\n\n\nAndré Lieutier\, retraité de Dassault Systèmes\n\n\nMarie-Odile Berger\, INRIA Nancy Grand Est\, LORIA
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Pierre-Antoine Rault (Coast)
DESCRIPTION:Pierre-Antoine Rault (Coast) soutiendra sa thèse intitulée « Access control mechanisms for collaborative applications with no central authority » le 12 décembre à 15h en salle A008. \nRésumé\nDans un groupe dynamique d’utilisateurs qui collaborent\, les droits d’accès doivent souvent être différenciés à l’aide d’une politique de sécurité. Pour obtenir une disponibilité et une fiabilité élevées\, les systèmes peuvent répliquer cette politique de contrôle d’accès entre les appareils plutôt que de se reposer sur une authorité centrale. Cependant\, les modifications concurrentes et les partitionnements réseau peuvent rendre les données incohérentes d’un appareil à l’autre.\nDe plus en plus\, les types de données répliquées sans conflit (CRDT) sont utilisés pour prendre en charge les modifications simultanées des données en intégrant des stratégies de résolution des conflits. Des approches récentes ont utilisé les CRDT pour les politiques de contrôle d’accès\, mais avec plusieurs administrateurs capables de modifier simultanément la politique dans un environnement massivement collaboratif sans serveur central\, des divergences de la politique peuvent toujours se produire. Des désaccords sur l’état de la politique peuvent conduire à refuser des modifications sur certaines machines et à les accepter sur d’autres.\nNous concevons un modèle de contrôle d’accès pour les droits indépendants\, basé sur les CRDT et gérant les modifications de documents\, en présence de plusieurs administrateurs. Nous détaillons comment notre modèle de contrôle d’accès basé sur la CRDT est particulièrement adapté à la collaboration\, et fournissons un aperçu de ses algorithmes sous-jacents permettant le support de différents types de conflits avec un modèle sémantique causal permettant des stratégies flexibles de résolution de conflits. Nous étudions plusieurs cas problématiques d’édition concurrente de la politique par plusieurs administrateurs\, tout en maintenant l’intégrité du document par rapport à la politique de sécurité. La solution a été testée dans des situations limites et son implémentation de test est mise à disposition\, facilitant le développement de contrôle d’accès à destination d’application collaboratives distribuées futures.\n\nAbstract : In a dynamic group of collaborating users\, access rights often need to be differentiated using a security policy. To achieve a high availability and reliability\, systems can replicate this access control policy across devices instead of relying on a central authority. However\, concurrent modifications and group partitions may render the data incoherent across devices.\nIncreasingly\, Conflict-free Replicated Data Types (CRDTs) are used to support concurrent modifications on data by embedding conflict resolution strategies. Recent approaches have used CRDTs for access control policies\, but with multiple administrators able to concurrently edit the policy in a massively collaborative setting with no central server\, divergence of the policy can still occur. Disagreements on the policy state might lead to modifications being refused on some machines and accepted on other ones.\nWe devise a CRDT-based access control model for independent rights\, with a semantic causal model allowing flexible conflict resolution strategies that manages document modifications in the presence of multiple administrators. We detail how our CRDT-based access control model is particularly fit for collaboration\, and provide an outlook on its underlying algorithms aiding support admin conflict types. Moreover\, we provide as a novel implementation testing various critical cases\, aiming to facilitate the development of future distributed collaborative applications.\n\nMots clés : distributed algorithms\, access control\, CRDT (Conflict-free Replicated Data Type)\, eventual consistency\, semantic causality\nJury\nEncadrants :\n\nClaudia IGNAT\, Directrice de recherche\, Centre Inria de l’Université de Lorraine\, LORIA\nOlivier PERRIN\, Professeur des Universités\, Université de Lorraine\, LORIA\n\nRapporteurs : \n\nDiana BERBECARU\, Assistant Professeur des Universités\, Politecnico di Torino\nGuillaume PIERRE\, Professeur des Universités\, Université de Rennes\n\nExaminateurs.ices :\n\nIsabelle CHRISMENT\, Professeur des Universités\, Université de Lorraine\, LORIA\nFrançois TAIANI\, Professeur des Universités\, Université de Rennes
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Maïwenn Racouchot (Pesto)
DESCRIPTION:Maïwenn Racouchot (Pesto) soutiendra sa thèse intitulée « Analyse formelle de sécurité de protocoles: études de cas réelles et stratégies de preuve automatisées » le 10 décembre à 14h en salle A008. \nRésumé\n\nChaque jour\, nous effectuons des actions en apparence bénignes : envoyer un message à un proche ou payer ses courses avec sa carte bancaire. Pourtant\, ces applications mettent en jeu des données sensibles. Dans le cas des messageries ce sont notre identité et celle de nos correspondants\, ainsi que le contenu de nos conversations. Dans le cas d’un paiement\, ce sont notre identité et des informations sur notre compte en banque. Des attaques sur de tels services pourraient avoir de implications catastrophiques pour les victimes : usurpation d’identité\, violation de la vie privée\, vol… Les conséquences peuvent être encore plus étendues si la cible de l’attaque est par exemple un protocole de vote utilisé lors d’une élection nationale. Pour garantir des propriétés de sécurité telles que la confidentialité ou l’authentification des données qu’ils manipulent\, ces services utilisent des protocoles cryptographiques. Ces protocoles sont généralement basés sur des primitives cryptographiques et décrivent comment les participants doivent communiquer (comment sont formatés les messages qu’ils échangent). Malheureusement\, l’utilisation de primitives cryptographiques ne suffit pas à garantir la sécurité d’un protocole. \nDans le cadre de ma thèse\, je me suis intéressée à la vérification formelle de protocole\, un domaine qui s’attache à prouver des propriétés de sécurité sur les protocoles. D’une part\, j’ai participé à l’analyse de protocoles déployés. Ces analyses ont permis de découvrir des attaques compromettant la sécurité de ses protocoles\, mais également de proposer des solutions et de prouver que les versions corrigées de ses protocoles sont sécurisées. D’autre part\, je me suis intéressée à Tamarin\, un outil utilisé pour automatiser les preuves de sécurité. Comme les problèmes que Tamarin essaie de résoudre sont indécidables (il n’existe pas algorithme qui puisse toujours répondre à la question en un nombre fini d’étape); il arrive que certaines preuves ne puissent pas parvenir à une conclusion. Pour augmenter le nombre de preuves que Tamarin parvient à terminer\, j’ai proposé de nouveaux algorithmes adaptatifs d’exploration des preuves permettant à l’outil de reconnaître une mauvaise situation et d’essayer d’en sortir. Trois de ces algorithmes parviennent à des meilleurs résultats que la version actuelle. \n\nMots clés : analyse formelle\, protocoles cryptographiques\, preuves de protocoles\nJury\nPrésidente : \n\nPr. Marine Minier (Université de Lorraine\, Loria)\n\nRapporteurs : \n\nDr. Bruno Blanchet (Inria Paris)\nPr. Dr. Sjouke Mauw (University of Luxembourg)\n\nExaminateur: \n\nPr. Dr. Cas Cremers (CISPA)\n\nInvitées: \n\nDr. Myrto Arapinis (University of Edinburgh)\nDr. Stéphanie Delaune (Univ Rennes\, CNRS\, IRISA\, Rennes)\n\nDirecteurs de thèse: \n\nDr. Steve Kremer (Inria Nancy)\nDr. Jannik Dreier (Université de Lorraine\, Loria)
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Haetham Al Aswad (Caramba)
DESCRIPTION:Haetham Al Aswad (Caramba) soutiendra sa thèse intitulée « Le problème du logarithme discret dans les extensions de corps finis » le 4 décembre à 14h en salle A008. \nRésumé\nCette thèse étudie le problème du logarithme discret dans les corps finis\, l’un des deux problèmes de théorie des nombres aux fondations de la cryptographie à clef publique utilisée de nos jours. En particulier\, nous proposons plusieurs algorithmes pour la résolution de ce problème dans le cas des corps finis non premiers\, c’est-à-dire de la forme F_{p}^n avec p la caractéristique et n le degré d’extension tel que n > 1. Ces algorithmes mobilisent un large ensemble de techniques et d’outils provenant de la théorie des nombres algorithmiques\, et s’inscrivent dans une recherche de pointe de longue date : le crible par corps de nombre (NFS)\, squelette sur lequel se basent tous ces algorithmes ayant déjà plus d’une trentaine d’années.\n\nMots clés : Cryptanalyse\, Théorie des nombres computationnelle\, cryptographie à clé publique\, logarithme discret.\nJury\nEncadrants :\n\n\nEmmanuel Thomé\, Directeur de recherche\, Inria – Nancy\, France\n\n\nCécile Pierrot\, Chargée de recherche\, Inria – Nancy\, France\n\n\nRapporteurs : \n\n\nBenjamin Wesolowski\, Chargé de recherche\, École Normale Supérieur de Lyon\, France\n\n\nGarry McGuire\, Professeur\, University College Dublin\, Irlande\n\n\n\nExaminateurs.ices :\n\nAlice Pellet-Mary\, Chargée de recherche\, Université de Bordeaux\, France.\nSteve Kremer\, Directeur de recherche\, Inria – Nancy\, France.
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Yoann Coudert--Osmont
DESCRIPTION:Yoann Coudert–Osmont (Pixel) soutiendra sa thèse intitulée « Champs de repères 2\,5D pour la génération de maillages hexaédriques » le 3 decembre à 14h en salle C005. \nRésumé\nUn maillage hexaédrique est une représentation discrète d’un volume sous forme d’un ensemble de cellules hexaédriques (polyèdres à six faces quadrangulaires). Les maillages hexaédriques sont la représentation privilégiée de certaines simulations numériques\, mais sont malheureusement difficiles à générer de façon entièrement automatique. Des interventions humaines\, parfois longues\, sont souvent nécessaires pour leur création. L’automatisation de la génération de ce type de maillages est un sujet de recherches qui a vu naître différentes approches. Cette thèse s’intéresse à l’approche par paramétrisation globale qui s’appuie sur la construction d’une carte possédant certaines propriétés dites de préservation de la grille. Pour générer une telle carte\, la méthode semblant la plus prometteuse repose sur la construction d’un champ de repères. Cette méthode ayant fait ses preuves pour la génération de maillages quadrangulaires en 2D se heurte à un nouveau problème en 3D ; le graphe de singularité induit par le champ de repères peut n’être compatible à aucun maillage hexaédrique valide. Une solution à ce problème consiste en l’interdiction de toute singularité interne au volume que l’on cherche à remailler. C’est ce que l’on appelle la méthode des polycubes. La conséquence de ce choix est une forte diminution de la qualité du maillage produit.\nCette thèse propose une alternative en autorisant cette fois-ci des singularités internes\, toutes orientées le long d’une même direction\, formant en quelque sorte une extrusion d’un maillage quadrangulaire. L’intérêt de cette méthode est illustré dans le cas du remaillage de domaines géologiques.\n\nMots clés : Maillage\, Paramétrisation\, Champ de repères\nJury\nEncadrants :\n\nDmitry SOKOLOV\, Université de Lorraine – LORIA\nNicolas RAY\, Centre Inria de l’Université de Lorraine\n\nJury :\n\nDavid COEURJOLLY\, CNRS\, Université de Lyon 1\, INSA Lyon – LIRIS\nFrédéric CORDIER\, Université de Haute Alsace – IRIMAS\nMargaux RAGUENEL\, TotalEnergies\nDmitry SOKOLOV\, Université de Lorraine – LORIA
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SUMMARY:PhD Defense: Huiyuan Kelvin Han (Synalp)
DESCRIPTION:Huiyuan Kelvin Han (Synalp) will defend his thesis\, entitled “Generating and answering questions across text and knowledge graphs »\, on Monday\, December 2nd at 2:30 p.m.\, in room A008. \nAbstract:\nQuestion generation (QG) is the task of automatically producing a question given some information source containing the answer. It is a subtask within natural language generation (NLG) but is also closely associated with question answering (QA)\, which is a counterpoint to QG. While QG is concerned with generating the linguistic expression for seeking information\, the QA task is concerned with meeting that need by automatically identifying the answer to a question given some information source. Both tasks have direct applicability in domains such as information retrieval\, dialogue and conversation\, and education. Recent research also indicates that QG and QA\, when used jointly in QA-based evaluation\, are helpful for factual verification (especially for NLG outputs such as summarisation and data-to-text generations). When used together to produce a discourse representation\, they can also help reduce the propensity of large language models (LLMs) to produce text with hallucinations and factual inaccuracies. While QA has long been studied\, and approaches have been proposed as early as the 1960s\, QG only started to gain more research attention in recent years. Most research on the tasks is focused on addressing only one of them and doing so for a single modality. In QG\, previous approaches typically rely on architectures that require heavy processing and do not generally consider the generation of questions across the entirety of the input information source nor the diversity of the ways a question can be phrased. In QA\, although work has been done for answering questions given some unstructured input (e.g. a piece of text)\, and work has also been done for doing so given some structured input (e.g. knowledge graph (KG) or tables)\, these methods are typically not transferable for use on another input modality. In this thesis\, we are focused on QG foremost\, with the aim of identifying ways to generate questions across both structured and unstructured information\, namely text and KG inputs\, in a manner that is controllable for increasing the diversity\, comprehensiveness\, and coverage of these questions. We also study QG and QA in concert with a model that can controllably generate both simple and complex questions from one modality and also answer them on another modality\, an ability that has relevance for improving QA-based evaluation. Finally\, we examine doing so for lower-resourced languages other than English\, with the view that being able to do so helps enable similar QA-based evaluation for these languages.\n\nKey words: question generation\, question answering\, natural language generation\, knowledge graphs\, multilingual \nThesis Committee:\n\nReviewers: \n\nAnne Vilnat\, Université Paris-Saclay\nFrédéric Béchet\, Aix-Marseilles Université\n\nExaminers: \n\nSophie Rosset\, Université Paris-Saclay\nCatherine Faron\, Université Côte d’Azur\n\nSupervisors: \n\n\nClaire Gardent\, Université de Lorraine\nThiago Castro Ferreira\, Federal University of Minas Gerais
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SUMMARY:Soutenance de thèse : Salim Khazem
DESCRIPTION:Salim Khazem soutiendra sa thèse intitulée Deep-learning and image processing for tree knot detection and prediction dirigée par Cédric PRADALIER et Jérémy FIX (Biscuit) le 29 novembre à 10h dans l’amphi GTE (Green room) de CentraleSupélec Metz. \nComposition du jury proposé \nM. Cédric PRADALIER\, GeorgiaTech-Europe\, Directeur de thèse\nM. Jérémy FIX\, CentraleSupelec\, Co-directeur de thèse\nM. Alexis JOLY\, INRIA\, Rapporteur\nMme Aline DERUYVER\, Université de Strasbourg\, Rapporteure\nM. Bertrand KERAUTRET\, Université Lumière Lyon 2\, Examinateur\nMme Isabelle DEBLED-RENNESSON\, Université de Lorraine\, Examinatrice\nM. Thiéry CONSTANT\, INRA / UMR Silva\, Invité \nMots-clés :\nMachine learning\, réseau de neurones\, Traitement des données\, Intelligence artificielle\, Vision par ordinateur\, Deep learning \nAbstract :\nIn the wood industry\, the quality of logs is heavily influenced by their internal structure\, particularly the distribution of defects\, especially knots within the trees. Accurately detecting these knots\, which result from branch growth\, can significantly enhance the industry’s efficiency by reducing waste and optimizing the quality of wood products. Traditionally\, identifying knots and other internal characteristics of logs\, such as centers and contours\, requires specialized equipment like CT scanners\, often combined with conventional computer vision approaches to obtain detailed images of the trees’ internal structure. The main challenge is that such equipment is costly and not accessible to all companies\, limiting its adoption in the industry. This thesis focuses on addressing this issue\, particularly on detecting internal defects based on the external surface of logs. The initial goal is to automate the detection of various log characteristics. These characteristics will then be used to perform the main task\, which involves utilizing contour variations to detect the distribution of internal defects. One of the contributions of this work is the automation of detecting the semantic characteristics of trees using X-ray images. We establish that deep learning-based methods can perform well in detection and generalize effectively to other species without requiring human expertise. We introduce three end-to-end pipelines for detecting different characteristics\, namely tree biological centers\, contours\, and knots.\nThe second significant contribution of this work is the development of a model for detecting internal defects based on the external surface. The model exclusively uses the fine contours of the log to predict the presence and distribution of internal knots\, leveraging deep learning techniques. Initially\, a recurrent convolutional model was employed to efficiently capture contour variations for inferring internal defects. Subsequently\, exploratory work was conducted\, beginning with the development of a lightweight model for shape classification. This approach helped validate the underlying principles before ex- tending it to the detection of internal defects\, aiming to reduce model complexity without compromising result accuracy. \nRésumé :\nDans l’industrie du bois\, la qualité des grumes est fortement influencée par leur structure interne\, notamment par la répartition des défauts\, en particulier les nœuds à l’intérieur des arbres. La détection précise de ces nœuds\, qui résultent de la croissance des branches\, peut significativement améliorer l’efficacité de l’industrie en réduisant les pertes et en optimisant la qualité des produits dérivés du bois. Traditionnellement\, l’identification des nœuds et d’autres caractéristiques internes des grumes\, telles que les centres et les contours\, nécessite l’utilisation d’équipements spécialisés tels que les scanners CT\, souvent combinés à des approches classiques de vision par ordinateur pour obtenir des images détaillées de la structure interne des arbres. La principale difficulté est que ces équipements sont très onéreux et ne sont pas accessibles à toutes les entreprises\, ce qui limite leur adoption dans l’industrie. C’est sur cette problématique que se concentre cette thèse et plus particulièrement sur la détection des défauts internes à partir de la surface externe des grumes de bois. Le but initial est de pouvoir automatiser la détection des différentes caractéristiques des grumes. Ensuite\, ces caractéristiques seront utilisées pour faire la tâche principale qui consiste à utiliser les variations des contours afin de détecter la distribution des défauts internes. Une des contributions de ce travail est l’automatisation de la détection des caractéristiques sémantiques des arbres en utilisant les images rayon X. Nous établissons que\, les méthodes basées sur l’apprentissage profond peuvent avoir une bonne performance de détection et une bonne généralisation à d’autres espèces sans pour autant nécessiter une expertise humaine. Nous introduisons trois pipelines bout-en-bout\, pour les différentes caractéristiques à savoir les centres biologiques des arbres\, les contours\, et les noeuds. La deuxième contribution significative de ce travail\, réside dans la mise en place d’un modèle de détection des défauts internes à partir de la surface externe. Le modèle utilise exclusivement les contours fins de la grume pour prédire la présence et la distribution des noeuds à l’intérieur\, en exploitant des techniques d’apprentissage profond. Dans un premier temps\, le modèle utilisé est de type convolutif récurrent\, permettant de capturer efficacement les variations des contours pour inférer les défauts internes. Par la suite\, un travail exploratoire a été entrepris\, avec une première étape consistant à développer un modèle frugal pour la classification des formes. Cette approche a permis de valider les principes sous-jacents avant d’être étendue à la détection des défauts internes\, tout en visant à réduire la complexité du modèle sans compromettre la précision des résultats.
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Célina Treuillier
DESCRIPTION:Célina Treuillier (Bird) soutiendra sa thèse intitulée « Modélisation individuelle et multi-factorielle du phénomène de polarisation pour une personnalisation de l’apport en diversité dans les recommandations de news » le 18 octobre à 10h en salle A008. \nRésumé\nLa polarisation est un phénomène complexe exacerbé par les médias sociaux\, auquel les systèmes de recommandation contribuent en limitant l’exposition à des opinions diverses. Pour contrer cet enjeu sociétal et favoriser un débat démocratique sain\, il est crucial de développer des stratégies de recommandation favorisant une dépolarisation personnalisée. Une compréhension du phénomène de polarisation est néanmoins indispensable au développement de telles stratégies. Dans une première partie\, cette thèse propose une modélisation individuelle et multi-factorielle du phénomène de polarisation. Un modèle générique et paramétrable\, reposant sur la métrique GRAIL (GeneRalized AddItive poLarization)\, permet de distinguer des classes de comportement et contribue à une meilleure compréhension de la polarisation. Une modélisation temporelle abordant la polarisation comme un processus dynamique permet ensuite d’identifier des périodes de polarisation\, influencées par la maturité des débats et des événements contextuels. Dans une seconde partie\, l’approche de diversification personnalisée ADF (Accuracy-Diversity-Fairness) est proposée. Les approches de la littérature peinent à maîtriser la nature de la diversité apportée\, et peuvent artificiellement orienter les opinions des utilisateurs. L’approche ADF propose une optimisation tri-objectif permettant de fournir des recommandations répondant aux attentes des utilisateurs\, tout en les exposant à un contenu plus diversifié sans influencer leurs opinions. Ces travaux participent à une modélisation plus fine du phénomène de polarisation\, permettant d’envisager développement de stratégies dépolarisantes efficaces et éthiques. Ce travail met en lumière le rôle central que joue l’IA pour répondre aux enjeux sociétaux contemporains. \nJury\nEncadrants \n\nArmelle Brun – Professeure des Universités\, Université de Lorraine\nSylvain Castagnos – Maître de conférences\, Université de Lorraine\n\nRapporteurs \n\nCamille Salinesi – Professeur des Universités\, Université Paris 1 Panthéon – Sorbonne\nElsa Negre – Maîtresse de conférences HDR\, Université Paris – Dauphine\n\nExaminateurs : \n\nKarën Fort – Professeure des Universités\, Université de Lorraine\nRaphaël Fournier S’niehotta – Maître de conférences\, CNAM Paris
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Sewade Ogun
DESCRIPTION:Sewade Ogun (Multispeech) soutiendra sa thèse intitulée « Synthèse de la parole diversifiée pour l’augmentation des données d’apprentissage de la RAP » le 10 octobre à 13h30\, en salle A008. \nRésumé\nAu cours des deux dernières décennies\, le taux d’erreur des systèmes de reconnaissance automatique de la parole (RAP) a chuté drastiquement\, les rendant ainsi plus utiles dans les applications réelles. Cette amélioration peut être attribuée à plusieurs facteurs\, dont les nouvelles architectures utilisant des techniques d’apprentissage profond\, les nouveaux algorithmes d’entraînement\, les ensembles de données d’entraînement grands et diversifiés\, et l’augmentation des données. En particulier\, les jeux de données d’entraînement de grande taille ont été essentiels pour apprendre des représentations robustes de la parole pour les systèmes de RAP. Leur taille permet de couvrir efficacement la diversité inhérente à la parole\, en terme de voix des locuteurs\, de vitesse de parole\, de hauteur\, de réverbération et de bruit. \nCependant\, la taille et la diversité des jeux de données disponibles dans les langues bien dotées ne sont pas accessibles pour les langues moyennement ou peu dotées\, ainsi que pour des domaines à vocabulaire spécialisé comme le domaine médical. Par conséquent\, la méthode populaire pour augmenter la diversité des ensembles de données est l’augmentation des données. Avec l’augmentation récente de la naturalité et de la qualité des données synthétiques pouvant être générées par des systèmes de synthèse de la parole (TTS) et de conversion de voix (VC)\, ces derniers sont également devenus des options viables pour l’augmentation des données de RAP. Cependant\, plusieurs problèmes limitent leur application. \nPremièrement\, les systèmes de TTS/VC nécessitent des données de parole de haute qualité pour l’entraînement. Par conséquent\, nous développons une méthode de curation d’un jeux de données à partir d’un corpus conçu pour la RAP pour l’entraînement d’un système de TTS. Cette méthode exploite la précision croissante des estimateurs de qualité non intrusifs basés sur l’apprentissage profond pour filtrer les échantillons de haute qualité. Nous explorons le filtrage du jeux de données de RAP à différents seuils pour équilibrer sa taille\, le nombre de locuteurs et la qualité. Avec cette méthode\, nous créons un ensemble de données interlocuteurs de haute qualité\, comparable en qualité à LibriTTS. \nDeuxièmement\, le processus de génération de données doit être contrôlable pour générer des données TTS/VC diversifiées avec des attributs spécifiques. Les systèmes TTS/VC précédents conditionnent soit le système sur l’empreinte du locuteur seule\, soit utilisent des modèles discriminatifs pour apprendre les variabilités de la parole. Dans notre approche\, nous concevons une architecture améliorée basée sur le flux qui apprend la distribution de différentes variables de la parole. Nous constatons que nos modifications augmentent significativement la diversité et la naturalité des énoncés générés par rapport à une référence GlowTTS\, tout en étant contrôlables. \nEnfin\, nous avons évalué l’importance de générer des données des TTS et VC diversifiées pour augmenter les données d’entraînement de RAP. Contrairement à la génération naïve des données TTS/VC\, nous avons examiné indépendamment différentes approches telles que les méthodes de sélection des phrases et l’augmentation de la diversité des locuteurs\, la durée des phonèmes et les contours de hauteur\, en plus d’augmenter systématiquement les conditions environnementales des données générées. Nos résultats montrent que l’augmentation TTS/VC est prometteuse pour augmenter les performances de RAP dans les régimes de données faibles et moyen. En conclusion\, nos expériences fournissent un aperçu des variabilités particulièrement importantes pour la RAP et révèlent une approche systématique de l’augmentation des données de RAP utilisant des données synthétiques. \nJury\n\nSerena Ivaldi\, Directrice de recherche\, Centre Inria de l’Université de Lorraine\nRalf Schlüter\, Privatdozent\, RWTH Aachen University\nNicolas Obin\, Maître de conférences\, Sorbonne Université\nEmmanuel Dupoux\, Directeur d’études\, EHESS\n\nEncadrants \n\nEmmanuel Vincent\, Directeur de recherche\, Centre Inria de l’Université de Lorraine\nVincent Colotte Maitre de conferences\, Université de Lorraine
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SUMMARY:PhD Defense: Can Cui (Multispeech)
DESCRIPTION:Can Cui (Multispeech) will defend his thesis\, entitled « Joint speech separation\, diarization and recognition for automatic meeting transcription »\, on Tuesday\, October 1 at 3 p.m.\, in room A008. \nAbstract:\nFar-field microphone-array meeting transcription is particularly challenging due to overlapping speech\, ambient noise\, and reverberation. To address these issues\, we explored three approaches. First\, we employ a multichannel speaker separation model to isolate individual speakers\, followed by a single-channel\, single-speaker automatic speech recognition (ASR) model to transcribe the separated and enhanced audio. This method effectively enhances speech quality for ASR.\nSecond\, we propose an end-to-end multichannel speaker-attributed ASR (MC-SA-ASR) model\, which builds on an existing single-channel SA-ASR model and incorporates a multichannel Conformer-based encoder with multi-frame cross-channel attention (MFCCA). Unlike traditional approaches that require a multichannel front-end speech enhancement model\, the MC-SA-ASR model handles far-field microphones in an end-to-end manner. We also experimented with different input features\, including Mel filterbank and phase features\, for that model.\nLastly\, we incorporate a multichannel beamforming and enhancement model as a front-end processing step\, followed by a single-channel SA-ASR model to process the enhanced multi-speaker speech signals. We tested different fixed\, hybrid\, and fully neural network-based beamformers and proposed to jointly optimize the neural beamformer and SA-ASR models using the training objective for the latter.\nIn addition to these methods\, we developed a meeting transcription pipeline that integrates voice activity detection\, speaker diarization\, and SA-ASR to process real meeting recordings effectively.\n\nExperimental results indicate that\, while using a speaker separation model can enhance speech quality\, separation errors can propagate to ASR\, resulting in suboptimal performance. A guided speaker separation approach proves to be more effective. Our proposed MC-SA-ASR model demonstrates efficiency in integrating multichannel information and the shared information between the ASR and speaker blocks.\nExperiments with different input features reveal that models trained with Mel filterbank features perform better in terms of word error rate (WER) and speaker error rate (SER) when the number of channels and speakers is low (2 channels with 1 or 2 speakers). However\, for settings with 3 or 4 channels and 3 speakers\, models trained with additional phase information outperform those using only Mel filterbank features. This suggests that phase information can enhance ASR by leveraging localization information from multiple channels.\n\nAlthough MFCCA-based MC-SA-ASR outperforms the single-channel SA-ASR and MC-ASR models without a speaker block\, the joint beamforming and SA-ASR model further improves the performance. Specifically\, joint training of the neural beamformer and SA-ASR yields the best performance\, indicating that improving speech quality might be a more direct and efficient approach than using an end-to-end MC-SA-ASR model for multichannel meeting transcription.\nFurthermore\, the study of the real meeting transcription pipeline underscores the potential for better end-to-end models. In our investigation on improving speaker assignment in SA-ASR\, we found that the speaker block does not effectively help improve the ASR performance. This highlights the need for improved architectures that more effectively integrate ASR and speaker information.\n\nKey words: Multichannel separation\, end-to-end speaker-attributed ASR\, meeting transcription\, speaker diarization \nThesis Committee:\n\nReviewers: \n\nReinhold Häb-Umbach\, Professor\, University of Paderborn\, Germany\nYannick Estève\, Professor\, Avignon Université\, France\n\nExaminers: \n\nMarie Tahon\, Professor\, Université du Mans\, France\n\nSupervisors: \n\n\nEmmanuel Vincent\, Senior Research Scientist\, Centre Inria de l’U. de Lorraine\, France\nMostafa Sadeghi\, Inria Starting Faculty Position\, Centre Inria de l’U. de Lorraine\, France\nImran Sheikh\, Research engineer\, Vivoka\, France\n\n\n\n 
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SUMMARY:Soutenance de thèse d'Antoine Leudière
DESCRIPTION:Antoine Leudière (Caramba) soutiendra sa thèse intitulée « Morphisms of Drinfeld Modules and their Algorithms » le 16 septembre à 15h en salle A008. \nRésumé\nLa cryptographie sécurise les données numériques. À ce titre\, c’est un pilier important de nos sociétés. Cette discipline repose entre autres sur des objets mathématiques appelés « courbes elliptiques » ; ce sont des courbes définies par des équations du type y² = x³ + ax + b. Les solutions sont cherchées dans les nombres complexes\, ou des ensembles finis appelés « corps finis ». Si toutefois l’on cherche à remplacer ces ensembles ou les nombres complexes par des espaces de fonctions\, on obtient (en acceptant quelques\nraccourcis…) les « modules de Drinfeld ». Le but de ma thèse est de développer et implémenter des algorithmes pour manipuler ces objets fascinants\, dont la formalisation remonte à la deuxième moitié du vingtième siècle. \nJury\nEncadrants \n\nEmmanuel Thomé (Inria – Loria)\nPierre-Jean Spaenlehauer (Inria – Loria)\n\nMembres du jury (ordre alphabétique) : \n\nCécile Armana (Université de Franche-Comté)\nElena Berardini (Université de Bordeaux)\nAlain Couvreur (INRIA Saclay)\nXavier Goaoc (Université de Lorraine)\nÉric Schost (University of Waterloo)
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Florian Marchal-Bornert
DESCRIPTION:Florian Marchal-Bornert (Bird) soutiendra sa thèse intitulée « Vers des explications narratives pour des recommandations au sein d’un territoire augmenté » le 12 septembre à 14h en salle C005. \nRésumé\nL’espace dans lequel nous vivons se charge de matière numérique jusqu’à ce que nous traversions des territoires augmentés\, cette transformation nous amène des systèmes d’informatique à grande échelle – dont les systèmes de recommandations –\, et en retour ceux-ci vont façonner nos usages. \nLa recommandation contextualisée y nécessite un cadre où l’utilisateur se sent suffisamment en confiance pour interagir et partager un maximum avec le système. La start-up Agoraa cherche à rapprocher les utilisateurs de leurs territoires\, la plateforme qu’elle a développé ne force pas l’utilisateur à être exploité pour avoir accès aux informations de son territoire\, et permet aux acteurs territoriaux d’interagir entre eux.\nDans cette thèse CIFRE\, réalisée au sein de la start-up\, j’explore une partie des possibilités qu’offre la narration pour accompagner les recommandations dans ce cadre de territoire augmenté. Cela a donné lieu à la création du Framework « Personnages Puzzles Personnalisés pour Explications Narrées » (3PEN) qui a pour but de générer de manière modulaire des explications sous forme narrative à partir de personnages inspirés des utilisateurs\, ainsi qu’à des expérimentations autour de l’approche « Puzzling models » qui permet de construire des utilisateurs fictifs avec des vrais morceaux d’historique à partir des utilisateurs du système \nJury\nEncadrants \n\nSamuel Nowakowski – Université de Lorraine\, Loria\, Équipe BIRD\n\nRapporteurs : \n\nAnne-Gwen Bosser – École Nationale d’Ingénieurs de Brest\nEric Anquetil – Institut National des Sciences Appliquées de Rennes\n\nExaminateurs : \n\nMaxime Amblard – Université de Lorraine\, Loria\, Équipe Semagramme\nMarion Gilson – Université de Lorraine\nMargarita Alexandrova – Amazon
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SUMMARY:Soutenance de thèse d'Evan Dufraisse
DESCRIPTION:Evan Dufraisse (Bird) soutiendra sa thèse intitulée « Analyse Automatique des News pour la Compréhension de la Polarisation » le 3 septembre. \nRésumé\nLes progrès technologiques dans le domaine des télécommunications ont radicalement changé la manière dont l’information est diffusée et dont le public interagit avec elle. Le paysage médiatique\, autrefois dominé par une poignée d’acteurs\, est devenu très concurrentiel avec l’avènement d’internet et a entraîné une forte augmentation du nombre de sources. Cette évolution est parfois qualifiée par les spécialistes de « crise de l’information »\, caractérisée par la fragmentation de l’audience et la personnalisation accrue de la consommation d’informations. \nJury\nEncadrants \n\nArmelle BRUN\, UNIVERSITÉ DE LORRAINE\nJulien TOURILLE\, CEA\n\nRapporteurs : \n\nPascale SÉBILLOT\, UNIVERSITÉ DE RENNES\nSymeon PAPADOPOULOS\, INFORMATION TECHNOLOGIES INSTITUTE\, CERTH Oana GOGA\, POLYTECHNIQUE PARIS Slim OUNI\, UNIVERSITÉ DE LORRAINE\n\nExaminateurs : \n\nOana GOGA\, POLYTECHNIQUE PARIS\nSlim OUNI\, UNIVERSITÉ DE LORRAINE
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SUMMARY:Soutenance de Marco Freire (MFX)
DESCRIPTION:Marco Freire (MFX) soutiendra sa thèse intitulée « Problèmes d’agencement sous contraintes topologiques pour la fabrication computationnelle » le 11 juillet à 9h30 en salle C005. \nRésumé\nLes problèmes d’agencement surviennent dans de nombreux domaines en ingénieurie et en informatique. Ils sont constitués d’objets\, d’un espace\, de contraintes et d’objectifs. Un agencement valide est un placement des objets dans l’espace respectant les contraintes et optimisant les objectifs. La conception de circuits électroniques et la planification architecturale sont des exemples de problèmes d’agencement. Ceux-ci impliquent souvent des contraintes topologiques portant sur les relations entre les objets\, comme des composants électroniques étant connectés ou des salles n’étant pas contigües sur un plan. Cette thèse s’intéresse aux problèmes d’agencement avec des contraintes topologiques dans la fabrication computationnelle\, plus précisément pour l’agencement de circuits électroniques et la génération de supports pour l’impression 3D. Ces technologies sont plus accessibles que jamais grâce à l’existence d’imprimantes 3D abordables et de services en ligne de fabrication de circuits. \nJury\nEncadrant \n\nSylvain LEFEBVRE\, Université de Lorraine\, CNRS\, Inria\, LORIA\n\nRapporteurs \n\nTamy BOUBEKEUR\, Adobe Research France\, Telecom Paris\nNobuyuki UMETANI\, University of Tokyo\n\nExaminatrice: \n\nMélina SKOURAS\, Université Grenoble Alpes\, Inria\, CNRS\, Grenoble INP\, LJK\n\nInvitée \n\nMarie-Odile BERGER\, Université de Lorraine\, CNRS\, Inria\, LORIA
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SUMMARY:PhD Defense: Diego Amaya (Capsid)
DESCRIPTION:Diego Amaya (Capsid) will defend his thesis\, entitled « Data science approach for the exploration of HLA antigenicity based on 3D structures and molecular dynamics »\, on Wednesday\, July 10 at 2 p.m.\, in room A008. \nAbstract:\n\n\nOrgan transplantation is the sole treatment for end-stage organ failure\, with 10\,810 patients on the waiting list and only 5\,493 transplants conducted in France in 2022. The primary cause of transplant loss is the recipient’s alloimmune response\, particularly the humoral response producing donor-specific antibodies (DSA) against Human Leukocyte Antigen (HLA) mismatches. The complexity of the HLA system\, with its vast genetic polymorphism\, poses challenges for defining compatibility between donor and recipient\, which currently relies on serological classifications at antigen level.\nThis thesis addresses the challenge of defining HLA antigenicity through 3D molecular data and data science. High-quality 3D structures and molecular dynamics (MD) simulations of 207 HLA antigens were generated and analyzed to understand structural differences influencing antigenicity. Complementarily\, 3D shape descriptors for comparison of dynamic protein surfaces (i.e. Zernike descriptors) were explored. Additionally an HLA Epitope Predictor (HLA-EpiCheck)  was trained on static and dynamic structural features to predict HLA antigenicity. The predictor demonstrated a high performance in identifying eplets\, showing strong agreement with experimental data. Finally\, HLA-3D-Diff was developed to visualize and compare 3D HLA structures\, aiding in the understanding of complex immunization patterns.\n\nKeywords: Organ transplantation\, molecular dynamics\, HLA antigenicity\, data science.\n\nThesis Committee:\n\nReviewers: \n\n\n\nJuliette Martin\, DR CNRS\, École Normale Supérieure Lyon\nFrédéric Cazals\, DR INRIA\, Centre Sophia Antipolis–Méditerranée\n\n\n\nExaminers: \n\n\n\nManuel Dauchez\, Professor\, University of Reims Champagne-Ardenne\nOlivier Toutirais\, Professor\, University of Caen\nMalika Smaïl-Tabbone\, MC HDR\, University of Lorraine\n\n\n\nSupervisors: \n\n\n\nMarie-Dominique Devignes\, CR CNRS (HDR)\, LORIA Nancy\nJean-Luc Taupin\, Professor\, University Paris-Cité
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SUMMARY:PhD Defense: Alaaeddine Chaoub (Synalp)
DESCRIPTION:Alaaeddine Chaoub (Synalp) will defend his thesis\, entitled « Deep learning representations for prognostics and health management »\, on Wednesday\, July 10 at 2 p.m.\, in Amphi 7\, Bâtiment Victor Grignard. \nAbstract\nThis thesis contributes to the application of Deep Learning (DL) in Remaining useful life (RUL) prediction of industrial equipment\, addressing significant challenges in this field. Our research is driven by the need to develop DL architectures that mitigate performance degradation under various operating conditions\, to improve model interpretability\, and to address data scarcity by leveraging external (un)labeled data. We structured our work into two principal parts. In the first part\, we explore architectures capable of handling data variability resulting from different operating conditions\, without manual feature engineering. This led us to propose an MLP-LSTM-MLP architecture. By employing an MLP at the first stage\, we were able to normalize this variability\, thus improving performances under such settings. Furthermore\, To enhance interpretability\, we proposed to replaced the first-stage MLP stage with a Gated mixture of experts (GMoE) system\, enabling interpretable decomposition based on operating conditions. The second part of the thesis addresses the issue of data scarcity\, a widely recognized challenge in the Prognostics and health management (PHM) field. Through the introduction of adapters\, i.e. task-specific layers that address the challenge of handling multiple input/output structures\, we proposed an auxiliary training approach that leverages external labeled data\, presenting a method that surpasses traditional techniques found in the literature. Moreover\, to utilize external unlabeled data in auxiliary training\, We proposed a meta-learning approach to automatically derive auxiliary objectives from these data by pseudo-labeling them in an end-task aware manner. The goal of this part was to leverage broader spectrum of available data to improve RUL prediction performances. In reflecting upon our work\, we acknowledge the limitations of the proposed approaches and suggest both immediate and long-term directions for future research. These include tackling the challenges of processing long sequence data\, further improving model interpretability\, addressing data scarcity with more advanced training methodologies\, and exploring the potential of federated learning and large language models in industrial settings.\nJury\n\nReviewers:\n\nEmmanuel Ramasso – Associate professor HDR – Institut FEMTO-ST\nCéline Hudelot – Professor – Centralesupelec University of Paris-Saclay\n\nExaminers:\n\nBernardetta Addis – Professor – Université de Lorraine\nBirgit Vogel-Heuser – Professor – Technische Universität München\nRaphaël Couturier – Professor – Université de Franche-Comté\n\nSupervisors:\n\n\n\nChristophe Cerisara – Researcher HDR (CR) – Université de Lorraine\, LORIA\nAlexandre Voisin – Associate professor HDR – Université de Lorraine\, CRAN
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SUMMARY:PhD Defense: Runbo Su (Simbiot)
DESCRIPTION:Runbo Su (Simbiot) will defend his thesis\, entitled « Trust Management in Service-Oriented Internet of Things (SO-IoT) »\, on Friday\, July 5 at 9 a.m.\, in room C005. \nAbstract\n\nUnlike Trust in Social Science\, in which interactions between humans are measured\, thanks to the integration of numerous smart devices\, Trust in IoT security focuses more on interactions between nodes. Moreover\, As IoT nodes can somehow benefit from ‘Group’/’Community’ since they form by similar interests or functionalities\, the assessment of Group-Individual and Inter-Individual Trust is also important. However\, handling limitations brought by potential threats\n(e.g.\, trust-related attack and BAR Model) and inherent vulnerability due to Trust Management (TM) architecture remains challenging. This thesis investigates Trust from three perspectives in the Service-Oriented Internet of Things (SO-IoT): Inter-Group Trust\, Group-Individual Trust\, and Inter-Individual Trust. Firstly\, a role-based dynamic model is developed to assess intra- and inter-community(group)\, enhancing service-oriented activities and addressing security issues within and between communities. A locally centralized four-phase approach is employed\, focusing on countermeasures against attacks on services within the community. Additionally\, a three-phase mechanism is devised to measure cooperativeness between communities. An implementation based on the ROS 2 system was implemented to analyze the performance of the proposed model based on the preliminary results. Secondly\, to address misbehavior in SO-IoT in terms of Inter-Individual trust\, a Stochastic Bayesian Game (SBG) is introduced. This game theoretical model considers the heterogeneity of IoT nodes and complex behavioral schemes of service providers\, encouraging cooperation and penalizing malicious strategical actions. Lastly\, the work of assessing the Trust of V2X messages in IoV demonstrates the possibility of implementing Trust Management in a concrete IoT environment.\n\nKeywords: Trust Management\, IoT security\, Trust modeling\, misbehavior detection\, Service-Oriented IoT\n\nJury\n\nReviewers:\n\n\nValeria Loscrì\, Inria Lille-Nord Est\n\n\nAbdelmadjid Bouabdallah\, Université de technologie de Compiègne\n\n\nExaminers:\n\n\nClaudia-Lavinia Ignat\, Inria-Nancy Grand Est\, Université de Lorraine\n\n\nAnna Maria Mandalari\, University College London\n\n\n\nInvités:\n\n\n\n\nYe-Qiong Song\, Université de Lorraine\n\n\nRiahi Arbia\, Cylab\, CISS\, Royal Military Academy\, Belgium\n\n\n\nSupervisors:\n\n\n\n\nEnrico Natalizio\, Loria\, Université de Lorraine; Technology Innovation Institute (TII)\, UAE\n\n\nPascal Moyal\, IECL\, Université de Lorraine
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SUMMARY:PhD Defense: Abdelkarim Elassam (Tangram)
DESCRIPTION:Abdelkarim Elassam (Tangram) will defend his thesis\, entitled « Learning-based vanishing point detection and its application to large-baseline image registration »\, on Thursday\, July 4 at 1:30 p.m.\, in room A008. \nAbstract\n\nThis thesis examines the detection of vanishing points and the horizon line and their application to visual localization tasks in urban environments. The thesis proposes new deep learning methods to overcome the limitations of existing approaches to vanishing point detection. The first key contribution introduces a novel approach for horizon line and vanishing point detection. Unlike most existing methods\, our method directly infers both the HL and an unlimited number of horizontal VPs\, even those extending beyond the image frame. The second key contribution of this thesis is a structure-enhanced vanishing point detector. This method utilizes a multi-task learning framework to estimate multiple horizontal vanishing points from a single image. It goes beyond simple vanishing point detection by generating masks that identify vertical planar structures corresponding to each vanishing point\, providing valuable scene layout information. Experimental results demonstrate that our method outperforms traditional line-based methods and modern deep learning-based methods. The thesis then explores the use of vanishing points for image matching and registration\, particularly in cases where images are captured from vastly different viewpoints. Despite continuous progress in feature extractors and descriptors\, these methods often fail in the presence of significant scale or viewpoint variations. The proposed methods address this challenge by incorporating vanishing points and scene structures. One major challenge in using vanishing points for registration is establishing reliable correspondences\, especially in large-scale scenarios. This work addresses this challenge by proposing a vanishing point matching method aided by the detection of masks of vertical scene structures corresponding to these vanishing points. To our knowledge\, this is the first implementation of a method for vanishing point matching that exploits image content rather than just detected segments. This vanishing point correspondence facilitates the estimation of the camera’s relative rotation\, particularly in large-scale scenarios. Additionally\, incorporating information from scene structures enables more reliable keypoint correspondence within these structures. Consequently\, the method facilitates the estimation of relative translation\, which is itself constrained by the rotation derived from the vanishing points. The quality of rotation can sometimes be impacted by the imprecision of detected vanishing points. Therefore\, we propose a vanishing point-guided image matching method that is much less sensitive to the accuracy of vanishing point detection.\n\nJury\n\nReviewers:\n\n\nVincent Lepetit\, Professeur des Universités – Ecole des Ponts ParisTech\n\n\nValérie Gouet-Brunet\, Directrice de Recherche – IGN – LaSTIG – Université Gustave Eiffel\n\n\nExaminers:\n\n\nAlain Pagani\, Principal Researcher – DFKI – Kaiserslautern\n\n\nPierrick Gaudry\, Directeur de Recherche – LORIA CNRS\n\n\nSupervisors:\n\n\n\n\nGilles Simon\, Professeur des Universités – Université de Lorraine\n\n\nMarie-Odile Berger\, Directrice de Recherche – Inria Nancy – Grand Est
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SUMMARY:Soutenance de Jacques Zhong (Larsen)
DESCRIPTION:Jacques Zhong (Larsen) soutiendra sa thèse intitulée « Prise en compte de la variabilité morphologique d’opérateurs sur des chaînes de montage en réalité virtuelle » le 25 juin à 13h30 en salle C005. \nRésumé\nDans l’industrie\, les troubles musculo-squelettiques constituent un problème de santé majeur affectant le bien-être et la productivité des travailleurs. Le travail d’un ergonome consiste à identifier les facteurs de risque et à mettre en place des mesures correctives pour améliorer les conditions de travail. Parmi les facteurs de risque\, la morphologie d’un individu a un rôle déterminant sur le développement des troubles musculo-squelettiques et doit être prise en compte lors de l’évaluation ergonomique. Dans ce contexte\, l’objectif de la thèse est de développer des outils pour évaluer l’adéquation d’un poste de travail à une grande variété de morphologies de travailleurs. Les outils de simulation d’humains virtuels sont couramment utilisés dans l’industrie pour réduire les coûts de prototypage en détectant au plus tôt les défauts de conception. Ces outils peuvent simuler différentes morphologies d’humains et dresser rapidement une analyse complète et quantitative du risque. Cependant\, un outil de simulation doit être suffisamment réaliste dans la modélisation des phénomènes physiques pour que les résultats soient interprétables. De plus\, les postures et les mouvements générés doivent être adaptés à l’activité mais aussi à la morphologie de l’humain. Enfin\, un tel outil doit être accessible à des utilisateurs non-spécialistes\, avec un temps nécessaire minimal pour sa prise en main. Une approche émergente en ergonomie et utilisée dans ces travaux consiste à simuler l’humain dans une simulation physique à l’aide d’un contrôleur corps-complet issu de la robotique humanoïde. Cette approche permet de générer en temps interactif des mouvements et des efforts dynamiquement cohérents. De plus\, l’approche est générique et peut être appliquée à différentes morphologies d’humains et à différents scénarios de postes de travail. Dans une première contribution\, le problème de la mise en posture d’un humain virtuel physique est étudié. En effet\, la simulation utilisée impose des contraintes liées à la physique\, qui rendent plus difficile la mise en posture de l’humain virtuel. Pour répondre à cela\, nous développons une interface en réalité virtuelle\, avec l’utilisateur en immersion dans le poste de travail virtuel. Cette approche permet à l’utilisateur d’interagir de manière plus naturelle avec des humains virtuels de morphologies différentes et de visualiser plus facilement les postures et les efforts internes en jeu. Dans une deuxième contribution\, le problème de la génération de comportements spécifiques à la morphologie pour une large population d’humains est étudié. Nous proposons une approche utilisant un algorithme multitâches et boîte noire basé sur l’optimisation qualité-diversité\, pour optimiser efficacement le paramétrage des contrôleurs corps-complet pour l’ensemble des individus. Sur un scénario de vissage\, notre approche permet de générer des comportements uniques pour chaque morphologie et optimisés en termes de performance et d’ergonomie. En outre\, cette approche produit une carte d’adéquation qui permet de voir directement si un poste de travail est adapté ou non à la population ciblée.\nLes approches introduites ouvrent de nouvelles pistes à explorer\, notamment pour optimiser directement les postes de travail par rapport à la morphologie de l’humain ou pour prendre en compte la diversité de stratégies comportementales pour chaque morphologie. \nJury\n\nPhilippe SOUÈRES (CNRS)\nXuguang WANG (Université Gustave Eiffel)\nChristine CHEVALLEREAU (CNRS)\n\nEncadrants de thèse\n\n\nFrancis COLAS (INRIA)\n\n\nPauline MAURICE (CNRS)\n\n\nVIncent WEISTROFFER (CEA-LIST)
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SUMMARY:PhD Defense: Esteban Marquer (Orpailleur)
DESCRIPTION:Esteban Marquer (Orpailleur) will defend his thesis\, entitled « Reasoning over Data: Analogy-based and Transfer Learning to improve Machine Learning »\, on Monday\, June 24 at 2 p.m.\, in room B013. \nAbstract\nRecent years have seen a renewed interest in the potential of analogy detection and analogical inference\, with successful applications in Machine Learning (ML) to the retrieval and generation of images\, of text\, and structured data such as knowledge graphs\, but also the detection of relations between and within images\, texts\, and structured data. While some of those works are based on an intuitive understanding of analogy\, significant effort has been made since the antiquity to define analogies as accurately as possible. Analogies are a key component of human cognition\, and can be viewed as an abstraction mechanism that identifies similarities and differences between different situations\, and as a reasoning tool to adapt known solutions to new situation. When reasoning by analogy\, the goal is to adapt the solution of a known or source problem\, which is sufficiently similar to the actual or target problem. This process involves a transfer between the context of the source problem (the problem and its solution) and the context of the target problem. In the past 50 years\, different aspects of the notion of Analogical Proportions (APs) have been explored. An AP is typically composed of four elements\, written A:B::C:D when the ratio between A and B is conform with the one between C and D\, and this formal tool has been declined to cover numerous different interpretations of what an analogy can be\, with any number of elements. In our work\, we explore different methods to tackle the detection of APs and solving of analogical equations on different domains\, using Deep Learning (DL). In particular\, we study word morphology and Target Sense Disambiguation for words in context\, two domains for which our model outperform the State of the Art (SotA)\, as well as in frame semantics\, where we obtain encouraging results. We also study CoAT\, a Case-Based Reasoning (CBR) system based on analogical transfer. With CoAT\, we encounter significant success in the measure of case competence and in the task of case base compression. \nJury\n\nReviewers:\n\nZied Bouraoui\, MCF HdR : Université d’Artois\, France\nPr. Dafna Shahaf : Hebrew University of Jerusalem\, Israel\n\nExaminers:\n\nPr. Mário A. T. Figueiredo : Instituto Superior Técnico\, Portugal\nPr. Maxime Amblard : Université de Lorraine\, France\n\n\nInvited guests : \n\n\nPr. David B. Leake : Indiana University\, United States\nPr. Yves Lepage : Waseda University\, Japan\n\nSupervisors:\n\n\n\nPr. Miguel Couceiro : Université de Lorraine\, France\nAlain Gély\, MCF : Université de Lorraine\, France
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SUMMARY:Soutenance d'Ambroise Baril
DESCRIPTION:Ambroise Baril (Orpailleur) soutiendra sa thèse intitulée « Complexité fine et paramétrée des problèmes de coloriage de graphe » le 24 juin à 10h en salle A008. \nRésumé\nL’objectif de la thèse est d’étudier la complexité fine et paramétrée du problème de H-coloration\, ainsi que la classe plus générale des problèmes CSP(Gamma)\, en utilisant des méthodes d’algèbre universelle. Ici\, l’approche récemment développée basée sur la théorie des clones partiels semble être pertinente\, puisqu’on sait que les polymorphismes partiels (pPol(·)) des langages de contraintes sont corrélés à la complexité de CSP(Gamma) dans le pire cas le pire des cas O(c^n). \nJury\nEncadrants \n\nDirecteur de thèse : Miguel Couceiro\, UNIVERSITE DE LORRAINE\nCo-directeur de thèse : Victor Lagerkvist\, UNIVERSITE DE LINKÖPING\n\nRapporteurs \n\nPierre Charbit\, UNIVERSITE PARIS-CITE\nJohanne Cohen\, UNIVERSITE PARIS-SACLAY\n\nExaminateurs \n\nBernardetta Addis\, UNIVERSITE DE LORRAINE\nJovanka Pantović\, FACULTY OF TECHNICAL SCIENCES – SERBIA
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SUMMARY:Soutenance de Bastien Laboureix (Adagio)
DESCRIPTION:Bastien Laboureix (Adagio) soutiendra sa thèse intitulée « Hyperplans arithmétiques : connexité\, reconnaissance & transformations » le 19 juin à 14h en salle A008. \nRésumé\nLe monde numérique est parsemé de structures mathématiques discrètes\, destinées à être facilement manipulables par un ordinateur tout en donnant à notre cerveau l’impression d’être de belles formes réelles continues. Les images numériques peuvent ainsi être vues comme des sous-ensembles de Z^2. En géométrie discrète\, nous nous intéressons aux structures de Z^d et cherchons à établir des propriétés géométriques ou topologiques sur ces objets. Si les questions que nous nous posons sont relativement simples en géométrie euclidienne\, elles deviennent beaucoup plus difficiles en géométrie discrète : plus de division\, adieu les limites\, tout n’est plus qu’arithmétique. Cette thèse est également l’occasion de jongler avec de nombreuses notions élémentaires de mathématiques et d’informatique (algèbre linéaire\, anneaux\, automates\, analyse réelle\, arithmétique\, combinatoire) pour résoudre des questions de géométrie discrète. \nNous nous intéressons à des structures fondamentales de cette géométrie : les hyperplans arithmétiques. Ceux-ci ont en effet une définition très simple et purement arithmétique : un hyperplan arithmétique est l’ensemble des points entiers situés entre deux hyperplans (réels) affines parallèles. Nous parlons dans cette thèse de trois problèmes portant sur les hyperplans arithmétiques :\n– la connexité : un hyperplan arithmétique est-il composé d’un seul morceau ou de plusieurs ? Apport principal de ce manuscrit\, nous étendons des résultats déjà connus pour la connexité par faces pour des voisinages quelconques. Si certains phénomènes demeurent dans le cas général\, l’explosion combinatoire rend difficile l’adaptation des algorithmes connus pour résoudre le problème. Nous adoptons donc une approche analytique et prouvons des propriétés de connexité en étudiant la régularité d’une fonction.\n– la reconnaissance : comment connaître les caractéristiques d’un hyperplan arithmétique ? Problème plus classique de géométrie discrète\, avec une littérature très riche\, nous proposons pour le résoudre un algorithme de reconnaissance reposant sur l’arbre de Stern-Brocot généralisé. Nous introduisons notamment la notion de corde séparante qui caractérise géométriquement les zones auxquelles appartiennent les paramètres d’un hyperplan arithmétique.\n– les transformations douces : comment transformer continûment un hyperplan arithmétique via des translations ou rotations ? Approche discrète des transformations homotopiques\, nous caractérisons les mouvements de pixels possibles dans une structure discrète tout en préservant ses propriétés géométriques. \nAu-delà de l’étude de ces problèmes et des résultats que nous avons pu obtenir\, cette thèse montre l’intérêt d’utiliser des réels\, et notamment de l’analyse réelle\, pour mieux comprendre les hyperplans arithmétiques. Ces derniers sont en effet caractérisés en grande partie par leur vecteur normal\, souvent considéré entier pour obtenir des propriétés de périodicité. Considérer des vecteurs normaux réels quelconques permet de gagner en souplesse\, et de faire disparaître les phénomènes de bruit induits par les relations arithmétiques du vecteur. S’ouvrir de nouveau au réel est enfin un moyen de créer des ponts vers d’autres branches des mathématiques\, comme la combinatoire des mots ou les systèmes de numération. \nJury\nRapporteurs :\n• Jacques-Olivier Lachaud\, Professeur à l’Université Savoie Mont-Blanc\, LAMA\n• Yan Gérard\, Maître de Conférences à l’Université Clermont-Auvergne\, LIMOS \nExaminateurs :\n• Emilie Charlier\, Chargée de travaux à l’Université de Liège\, Institut de Mathématiques\n• Emmanuel Jeandel\, Professeur à l’Université de Lorraine\, LORIA \nInvités :\n• Eric Andres\, Professeur à l’Université de Poitiers\, XLIM\n• Laurent Vuillon\, Professeur à l’Université Savoie Mont-Blanc\, LAMA \nEncadrants :\n• Isabelle Debled-Rennesson\, Professeure à l’Université de Lorraine\, LORIA\n• Eric Domenjoud\, Chargé de Recherche CNRS\, LORIA
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SUMMARY:PhD Defense: Nicolas Hubert (BIRD)
DESCRIPTION:Nicolas Hubert\, PhD student in the ERPI laboratory and in the BIRD team\, will defend his thesis on Monday\, 17 June 2024 at 2pm in the Auditorium 1 of the ENSGSI. \nHis thesis is entitled « From knowledge-aware to knowledge-enhanced graph embedding models for link prediction ». \nRapporteurs:\nFatiha Saïs\, Professeure\, Université Paris Saclay\nPaul Groth\, Professor\, University of Amsterdam\nExaminator:\nFabian Suchanek\, Professor\, Télécom Paris\, Institut Polytechnique de Paris\nInvited guest:\nHeiko Paulheim\, Professor\, University of Mannheim\nSupervisors:\nDavy Monticolo\, Professor\, Université de Lorraine\nArmelle Brun\, Professeure\, Université de Lorraine\n\n\n\nAbstract:\n\nKnowledge graph embedding models (KGEMs) have gained considerable traction in recent years. These models learn a vector representation of knowledge graph entities and relations\, a.k.a. knowledge graph embeddings (KGEs). This thesis specifically explores the advancement of KGEMs for the link prediction (LP) task\, which is of utmost importance as it underpins several downstream applications such as recommender systems.\nIn this thesis\, various challenges around the use of KGEMs for LP are identified: the scarcity of semantically rich resources\, the unidimensional nature of evaluation frameworks\, and the lack of semantic considerations in prevailing machine learning-based approaches.\nCentral to this thesis is the proposition of novel solutions to these challenges. Firstly\, the thesis contributes to the development of semantically rich resources: mainstream datasets for link prediction are enriched using schema-based information\, EducOnto and EduKG are proposed to overcome the paucity of resources in the educational domain\, and PyGraft is introduced as an innovative open-source tool for generating synthetic ontologies and knowledge graphs. Secondly\, the thesis proposes a new semantic-oriented evaluation metric\, Sem@K\, offering a multi-dimensional perspective on model performance. Importantly\, popular models are reassessed using Sem@K\, which reveals essential insights into their respective capabilities and highlights the need for multi-faceted evaluation frameworks. Thirdly\, the thesis delves into the development of neuro-symbolic approaches\, transcending traditional machine learning paradigms. These approaches do not only demonstrate improved semantic awareness but also extend their utility to diverse applications such as recommender systems.\nIn summary\, the present work not only redefines the evaluation and functionality of knowledge graph embedding models but also sets the stage for more versatile\, interpretable AI systems\, underpinning future explorations at the intersection of machine learning and symbolic reasoning.\nKeywords:\nKnowledge graph\, Graph embedding\, Neuro-symbolic AI\, Link prediction\nRésumé:\n\nLes modèles d’embeddings à base de graphes de connaissances ont considérablement gagné en popularité ces dernières années. Ces modèles apprennent une représentation vectorielle des entités et des relations des graphes de connaissances (GCs). Cette thèse explore spécifiquement le progrès de tels modèles pour la tâche de prédiction de lien (PL)\, qui est d’une importance capitale car elle se retrouve dans plusieurs applications telles que les systèmes de recommandation.\nDans cette thèse\, divers défis liés à l’utilisation des modèles d’embeddings de GCs pour la PL sont identifiés : la rareté des ressources sémantiquement riches\, la nature unidimensionnelle des cadres d’évaluation\, et le manque de considérations sémantiques dans les approches d’apprentissage automatique.\nCette thèse propose des solutions novatrices à ces défis. Premièrement\, elle contribue au développement de ressources sémantiquement riches : les jeux de données principaux pour la prédiction de lien sont enrichis en utilisant des informations basées sur des schémas\, EducOnto et EduKG sont proposés pour surmonter la pénurie de ressources dans le domaine éducatif\, et PyGraft est introduit comme un outil innovant pour générer des ontologies synthétiques et des graphes de connaissances. Deuxièmement\, la thèse propose une nouvelle métrique d’évaluation orientée sémantique\, Sem@K\, offrant une perspective multidimensionnelle sur la performance des modèles. Il est important de souligner que les modèles populaires sont réévalués en utilisant Sem@K\, ce qui révèle des aspects essentiels et jusqu’alors inexplorés de leurs capacités respectives et souligne le besoin de cadres d’évaluation multidimensionnels. Troisièmement\, la thèse se penche sur le développement d’approches neuro-symboliques\, transcendant les paradigmes traditionnels de l’apprentissage automatique. Ces approches ne démontrent pas seulement une meilleure capacité sémantique dans leurs prédictions\, mais étendent également leur utilité à diverses applications telles que les systèmes de recommandation.\nEn résumé\, le présent travail ne redéfinit pas seulement l’évaluation et la fonctionnalité des modèles d’embeddings de GCs\, mais prépare également le terrain pour des systèmes d’intelligence artificielle plus polyvalents et interprétables\, soutenant les explorations futures à l’intersection de l’apprentissage automatique et du raisonnement symbolique.\n\nMots clés: \n\n\nGraphe de connaissance\, Plongement de graphe\, IA neuro-symbolique\, Prédiction de lien
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SUMMARY:Soutenance de Timothée Anne (Larsen)
DESCRIPTION:Timothée Anne (Larsen) soutiendra sa thèse intitulée « L’optimisation multi-tâche et ses applications à la robotique : d’abord résoudre\, ensuite généraliser »\, le 6 juin à 9h en salle B013. \n\nRésumé\nDoter des agents artificiels\, tels que des robots\, d’une capacité à apprendre à réaliser des tâches complexes et à s’adapter est une quête centrale de la recherche en intelligence artificielle. L’apprentissage par renforcement profond en est aujourd’hui une des méthodes privilégiées\, mais n’est ni toujours simple à mettre en œuvre\, ni toujours la plus performante. \nDans cette thèse\, nous étudions un autre concept d’apprentissage de politique qui se divise en deux étapes : une étape de résolution d’un ensemble de sous-problèmes puis une étape de généralisation. Plus formellement\, la première étape reformule le problème général comme un problème multi-tâche permettant d’obtenir un jeu de données de solutions. La seconde étape utilise de l’apprentissage supervisé sur ce jeu de données pour entraîner une politique générale.Nous évaluons d’abord la viabilité de ce concept à un problème d’apprentissage de réflexes d’évitement de chute avec un robot humanoïde réel. Non seulement il permet d’apprendre des comportements en simulation qui permettent d’éviter la chute dans plus de 75\% des cas\, mais ces comportements sont assez robustes pour fonctionner sur le robot réel. \nNous développons ensuite un algorithme de qualité-diversité multi-tâche\, Multi-Task Multi-Behavior MAP-Elites\, pour améliorer l’efficacité d’échantillonnage de la première étape de résolution. Nous illustrons cet algorithme sur le même problème d’apprentissage de réflexes d’évitement de chute d’un robot humanoïde et pour généraliser à des environnements plus réalistes. \nNous proposons enfin de passer d’une étape de résolution discrète à une résolution continue. Pour ce faire\, nous reformulons le problème d’optimisation multi-tâche boîte noire comme un problème d’optimisation paramétrique et proposons une méthode pour le résoudre : Parametric-Task MAP-Elites. \Parametric-Task MAP-Elites résout une nouvelle tâche à chaque itération\, recouvrant asymptotiquement l’espace des tâches. Après avoir consommé son budget d’évaluations\, \eng{Parametric-Task MAP-Elites} distille les solutions trouvées dans une politique pour généraliser à l’ensemble de l’espace continu. \nL’optimisation multi-tâche est une méthode sous-exploitée qui montre\, dans cette thèse\, son aptitude à permettre de résoudre certains problèmes de robotique de façon plus simple à mettre en œuvre et plus performante que l’apprentissage par renforcement profond. \nJury\nRapporteurs : \n\nClément Moulin-Frier\, Centre Inria de l’université de Bordeaux\nMarc Schoenauer\, Centre Inria de Saclay\n\nExaminatrices : \n\nBernardetta Addis\, LORIA – Université de Lorraine\nAmy Hoover\, New Jersey Institute of Technology\n\nEncadrant : Jean-Baptiste Mouret\, Centre Inria de l’Université de Lorraine
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Djedjiga Belhadj (Read)
DESCRIPTION:Djedjiga Belhadj (Read) soutiendra sa thèse intitulée « Multi-GAT semi-supervisé pour l’extraction d’informations et son adaptation au chiffrement homomorphe »\, le 28 mars à 14h en salle A008. \nRésumé :\nCette thèse est réalisée dans le cadre du projet BPI DeepTech\, en collaboration avec la société Fair&Smart\, veillant principalement à la protection des données personnelles conformément au Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD). Dans ce contexte\, nous avons proposé un modèle neuronal profond pour l’extraction d’informations dans les documents administratifs semi-structurés (DSSs). En raison du manque de données d’entraînement publiques\, nous avons proposé un générateur artificiel de DSSs qui peut générer plusieurs classes de documents avec une large variation de contenu et de mise en page. Les documents sont générés à l’aide de variables aléatoires permettant de gérer le contenu et la mise en page en respectant des contraintes visant à garantir leur proximité avec des documents réels. Des métriques ont été introduites pour évaluer la diversité des DSSs générés en termes de contenu et de mise en page. Les résultats de l’évaluation ont montré que les jeux de données générés pour trois types de DSSs (fiches de paie\, tickets de caisse et factures) présentent un degré élevé de diversité\, ce qui permet d’éviter le sur-apprentissage lors de l’entraînement des systèmes d’extraction d’informations. En s’appuyant sur le format spécifique des DSSs\, constitué de paires de mots (mots-clés\, informations) situés dans des voisinages proches spatialement\, le document est modélisé sous forme de graphe où les nœuds représentent les mots et les arcs\, les relations de voisinage. Le graphe est incorporé dans un réseau d’attention à graphe (GAT) multi-couches (Multi-GAT). Celui-ci applique le mécanisme d’attention multi-têtes permettant d’apprendre l’importance des voisins de chaque mot pour mieux le classer.  Une première version de ce modèle a été utilisée en mode supervisé et a obtenu un score F1 de 96 % sur deux jeux de données de factures et de fiches de paie générées\, et de 89 % sur un ensemble de tickets de caisse réels (SROIE). Nous avons ensuite enrichi le Multi-GAT avec un plongement multimodal de l’information au niveau des mots (avec des composantes textuelle\, visuelle et positionnelle)\, et l’avons associé à un auto-encodeur variationnel à graphe (VGAE). Ce modèle fonctionne en mode semi-supervisé\, capable d’apprendre à partir des données annotées et non annotées simultanément. Pour optimiser au mieux la classification des nœuds du graphe\, nous avons proposé un semi-VGAE dont l’encodeur partage ses premières couches avec le classifieur Multi-GAT. Cette optimisation est encore renforcée par la proposition d’une fonction de perte VGAE gérée par la perte de classification. En utilisant une petite base de données non annotées\, nous avons pu améliorer de plus de 3 % le score F1 obtenu sur un ensemble de factures générées. Destiné à fonctionner dans un environnement protégé\, nous avons adapté l’architecture du modèle pour son chiffrement homomorphe. Nous avons étudié une méthode de réduction de la dimensionnalité du modèle Multi-GAT. Ensuite\, nous avons proposé une approche d’approximation polynomiale des fonctions non-linéaires dans le modèle. Pour réduire la dimension du modèle\, nous avons proposé une méthode de fusion de caractéristiques multimodales qui  nécessite peu de paramètres supplémentaires et qui réduit les dimensions du modèle tout en améliorant ses performances. Pour l’adaptation au chiffrement\, nous avons étudié des approximations polynomiales de degrés faibles aux fonctions non-linéaires avec une utilisation des techniques de distillation de connaissance et de fine tuning pour mieux adapter le modèle aux nouvelles approximations. Nous avons pu minimiser la perte lors de l’approximation d’environ 3 % pour deux jeux de données de factures ainsi qu’un jeu de données de fiches de paie et de 5 % pour SROIE. \nJury\nRapporteurs : \n\nRolf Ingold (Université de Fribourg)\nJean-Yves Ramel  (LIFAT – Université de Tours)\n\nExaminatrices : \n\nClaire Gardent (CNRS – LORIA)\nVéronique Eglin (LIRIS – INSA – CNRS)\n\nDirecteur : \n\nAbdel Belaïd (Université de Lorraine – LORIA)
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