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SUMMARY:PhD Defense : Ameur Douib
DESCRIPTION:Ameur Douib (SMarT) will defend his thesis on Friday\, February 1st at 2pm in room C005. \nHis presentation is entitled « Algorithmes Bio-inspirés pour la Traduction Automatique Statistique ». \n \n\n\n\nJurys :\n\nPr. Yves Lepage : Université de Waseda\, Japon\nPr. Violaine Prince : Université Montpellier 2\, France\nPr. Yannick Estève : Université Avignon\, France\nPr. Ammar Oulamara : Université de Lorraine\, France\nPr. Kamel Smaïli : Université de Lorraine\, France \nMCF David Langlois : Université de Lorraine\, France\n\n\n\nRésumé :\nDifférentes composantes des systèmes de traduction automatique statistique sont considérées comme des problèmes d’optimisations. En effet\, l’apprentissage du modèle de traduction\, le décodage et l’optimisation des poids de la fonction log-linéaire sont trois importants problèmes d’optimisation. Savoir définir les bons algorithmes pour les résoudre est l’une des tâches les plus importantes afin de mettre en place un système de traduction performant.\n\nPlusieurs algorithmes d’optimisation sont proposés pour traiter les problèmes d’optimisation du décodeur. Ils sont combinés pour résoudre\, d’une part\, le problème de décodage qui produit une traduction dans la langue cible d’une phrase source\, d’autre part\, le problème d’optimisation des poids des scores combinés dans la fonction log-linéaire pour d’évaluation des hypothèses de traduction au cours du décodage. Le système de traduction statistique de référence est basé sur un algorithme de recherche en faisceau pour le décodage\, et un algorithme de recherche linéaire pour l’optimisation des poids associés aux scores.\n\nNous proposons un nouveau système de traduction avec un décodeur entièrement basé sur les algorithmes génétiques. Les algorithmes génétiques sont des algorithmes d’optimisation bio-inspirés qui simulent le processus de l’évolution naturelle des espèces. Ils permettent de manipuler un ensemble de solutions à travers plusieurs itérations pour converger vers des solutions optimales. Ce travail\, nous permet d’étudier l’efficacité des algorithmes génétiques pour la traduction automatique statistique. L’originalité de notre proposition est de proposer deux algorithmes : un algorithme génétique\, appelé GAMaT\, comme décodeur pour un système de traduction statistique à base de segments\, et un algorithme génétique\, appelé GAWO\, pour l’optimisation des poids de la fonction log-linéaire afin de l’utiliser comme fonction fitness pour GAMaT. Nous proposons également\, une approche neuronale pour définir une nouvelle fonction fitness pour GAMaT. Cette approche consiste à utiliser un réseau de neurones pour l’apprentissage d’une fonction qui combine plusieurs scores\, évaluant différents aspects d’une hypothèse de traduction\, combinés auparavant dans la fonction log-linéaire\, et qui prédit le score BLEU de cette hypothèse de traduction.\n\nDans un premier temps\, nous réalisons un ensemble d’expérimentations pour étudier le comportement de nos algorithmes génétiques\, GAMaT et GAWO\, ainsi que les performances du réseau de neurones pour l’apprentissage de la fonction de prédiction du score BLEU. Par la suite\, nous évaluons les performances de traduction de notre système de traduction génétique sur deux paires de langues différentes (français-anglais et turc-anglais). GAMaT est évalué en utilisant les deux fonctions de fitness\, à savoir GAWO pour l’optimisation des poids et la fonction de prédiction du BLEU apprise par le réseau de neurones. Nous comparons également\, les performances de notre système avec celles des systèmes de référence en traduction automatique.\n\nCe travail\, nous a permis de proposer un nouveau système de traduction automatique statistique ayant un décodeur entièrement basé sur des algorithmes génétiques. Les traductions en sortie du système rivalisent avec celles des systèmes de référence\, malgré le fait que les performances de traduction sur les ensembles de test ne sont pas meilleures. La thèse propose une analyse statistique comparative des cas où chaque système donne de meilleurs résultats que les deux autres\, où notre système s’est mieux comporté que les autres dans un grand nombre de traductions. Nous avons également étudié les avantages et les limites de l’utilisation des algorithmes génétiques dans un système de TAS\, tout en proposant une analyse critique et des perspectives d’amélioration et d’adaptation de notre travail.\n*******************************************************************************************************\n\n\nEN: \n\n\n\nDifferent components of statistical machine translation systems are considered as optimization problems. Indeed\, the learning of the translation model\, the decoding and the optimization of the weights of the log-linear function are three important optimization problems. Knowing how to define the right algorithms to solve them is one of the most important tasks in order to build an efficient translation system.\n\nSeveral optimization algorithms are proposed to deal with decoder optimization problems. They are combined to solve\, on the one hand\, the decoding problem that produces a translation in the target language for each source sentence\, on the other hand\, to solve the problem of optimizing the weights of the combined scores in the log-linear function to fix the translation evaluation function during the decoding. The reference system in statistical translation is based on a beam-search algorithm for the decoding\, and a line search algorithm for optimizing the weights associated to the scores.\n\nWe propose a new statistical translation system with a decoder entirely based on genetic algorithms. Genetic algorithms are bio-inspired optimization algorithms that simulate the natural process of evolution of species. They allow to handle a set of solutions through several iterations to converge towards optimal solutions. This work allows us to study the efficiency of the genetic algorithms for machine translation. The originality of our work is the proposition of two algorithms: a genetic algorithm\, called GAMaT\, as a decoder for a phrase-based machine translation system\, and a second genetic algorithm\, called GAWO\, for optimizing the weights of the log-linear function in order to use it as a fitness function for GAMaT. We propose also\, a neuronal approach to define a new fitness function for GAMaT. This approach consists in using a neural network to learn a function that combines several scores\, which evaluate different aspects of a translation hypothesis\, previously combined in the log-linear function\, and that predicts the BLEU score of this translation hypothesis.\n\nFirst\, we carry out a set of experiments to study the behavior of our genetic algorithms\, GAMaT and GAWO\, as well as the performances of the neural network to learn the prediction function of the BLEU score. Subsequently\, we evaluate the translation performance of our genetic translation system for two pairs of different languages (French-English and Turkish-English). GAMaT is evaluated using the two fitness functions\, namely GAWO for optimizing weights and the BLEU prediction function learned by the neural network. We compare also the performance of our system with those of reference systems in machine translation.\n\nThis work allowed us to propose a new machine translation system with a decoder entirely based on genetic algorithms. The output translations of the system compete with those of the reference systems\, despite the fact that the translation performance on the test sets is not better. The thesis proposes a comparative statistical analysis of the cases where each system gives better results than the two others\, where our system has gotten done better than the other systems in a large number of translations. We also studied the benefits and limitations of using genetic algorithms in a machine translation system\, while providing critical analysis and opportunities for improvement and adaptation of our work.
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SUMMARY:Colloquium Loria : Emmanuel Prados
DESCRIPTION:Emmanuel Prados\, chargé de recherche Inria et responsable de l’équipe STEEP (Soutenabilité\, Territoires\, Environnement\, Economie et Politique d’Inria Grenoble Rhône-Alpes\, est le prochain invité du colloquium du Loria. \nRendez-vous vendredi 8 février à 13h30 dans l’amphithéâtre pour son exposé intitulé “Le numérique face à la catastrophe environnementale et sociétale”. \nRésumé : \nL’humanité est aujourd’hui confrontée à des défis sans précédent et étroitement entremêlés. On entend désormais quotidiennement parler de “crises” environnementale\, financière\, de la dette\, économique\, monétaire\, politique\, démocratique\, sociale\, des réfugiés\, géopolitique etc. Comment comprendre et interpréter cette accumulation de difficultés ?\nCelles-ci sont-elles passagères ou sont-elles dues à des phénomènes plus profonds comme un effondrement de société ?\nFace à ces enjeux\, de nombreux acteurs promeuvent toujours davantage le numérique et les solutions technologiques. Mais quels sont véritablement les effets du numérique sur l’environnement et la société ? Plus spécifiquement\, quels sont les effets du numérique sur les mécanismes à l’origine de ces problèmes ? Le numérique\, peut-il réellement déverrouiller les blocages socio-techniques qui semblent nous mener au chaos\, ou constitue t-il seulement à une fuite en avant ? Quelles sont les perspectives alternatives qui se dessinent ?\nCette conférence abordera plusieurs aspects de ces questions et essaiera d’apporter un certain nombre d’éclairages”.\n\nBio : Emmanuel Prados est chercheur INRIA et responsable de l’équipe STEEP (Soutenabilité\, Territoires\, Environnement\, Economie et Politique). L’équipe STEEP développe des outils d’aide à la décision pour les acteurs territoriaux. Ceux-ci permettent d’évaluer les pressions environnementales liées aux activités présentes sur le territoire ainsi que les impacts locaux et éloignés sur les écosystèmes. Via ces outils\, l’équipe cherche à identifier des leviers d’action qui permettraient de mettre en œuvre les transitions de société qui sont désormais nécessaires pour les prochaines décennies.
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SUMMARY:La cybersécurité dans tous ses états
DESCRIPTION:Le CLUSIR Est\, Club de la Sécurité de l’Information Régional est un club professionnel constitué en association régionale autonome qui a pour objet de susciter\, proposer\, réaliser et d’une manière générale développer toute action propre à une meilleure approche et maîtrise des risques du système d’information. \nIl organise dans nos locaux le 19 février l’événement « La cybersécurité dans tous ses états ». Il s’agit de la deuxième édition dont le thème porte sur la sensibilisation. \nProgramme : \n\n8h30 – 9h15 : Inscription\, badge et accueil café\n9h15 – 9h30 : Mot de bienvenue d’Inria et du Loria\n9h30 – 10h00 : UEM\, Mickael Garcia\, chef de section exploitation\, Retour d’expérience sur une campagne de sensibilisation\n10h00 – 10h30 : DIGITRUST\, Régis Lhoste\, l’initiative Cybersécurité Lorraine\, Université d’Excellence\n10h30 – 10h45 : Pause\n10h45 – 11h15 : SOGETI\, Pascal Dugué\, les conséquences de la directive NIS pour les entreprises\n11h15 – 11h45 : Cybermalveillance.gouv\, Franck Gicquel\, Responsable des partenariats\, risques numériques conséquences et bonnes pratiques\n11h45 – 12h15 : Maître Cécile Doutriaux\, JURIS DÉFENSE AVOCATS – Chaire de cybersécurité de Saint Cyr « De la sensibilisation à l’action judiciaire en cas d’atteinte à ses données et à ses systèmes d’information »\n\n\n12h15 – 13h45 : Buffet\, networking et visite des stands\n\n\n13h45 – 14h15 : Axians\, démonstrateur Cybersécurité en milieu industriel\n14h15 – 14h45 : Le Monde Informatique\, Dominique Filippone\n14h45 – 15h15 : LYBERO.NET\, Arnaud Laprevote\, Chiffrement et conséquences\n15h15 – 15h45 : La Banque Postale\, Véronique Bardet\, responsable sécurité opérationnelle\n15h45 – 16h00 : Pause\n16h00 – 16h15 : Région Grand Est\, François Werner\, VP\, l’action de la région\n16h15 – 16h45 : Gendarmerie Nationale\, les cyber enquêteurs\n16h45 – 17h15 : LHS Internet des Objets et cybersécurité\n17h15 – 17h30 : Clôture
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SUMMARY:MALOTEC Seminar : Marc Plantevit
DESCRIPTION:Next MALOTEC seminar will take place on Thursday\, February 28th at 11am in room A008. \nMarc Plantevit (Université Claude Bernard Lyon 1 – LIRIS – CNRS UMR 5205) will give a presentation entitled « Pattern Mining in Augmented Graphs ». \n  \nMarc Plantevit\nUniversité Claude Bernard Lyon 1\nData Mining and Machine Learning (DM2L)\nLIRIS – CNRS UMR 5205 \nTitle: Pattern Mining in Augmented Graphs \nAbstract: Graphs are a powerful mathematical abstraction that enables to depict many real world phenomena. Vertices describe entities and edges identify relations between entities. Such graphs are often augmented with additional pieces of information. For instance\, the vertices or the edges are enriched with attributes describing them and are called vertex (respectively edge) attributed graphs. Graphs can also be dynamic\, i.e.\, the structure and the values of vertex attributes may evolve through time. The discovery of patterns in such graphs may provide actionable insights and boost the user knowledge. In this talk\, I will discuss the different pattern domains for augmented graphs I contributed to define. This includes the discovery of exceptional attributed subgraphs in edge or vertex attributed graphs. Then\, I will discuss how to find patterns of higher interest by taking into account the domain knowledge\, user feedback and user’s prior knowledge through different examples. \nFor more information: https://perso.liris.cnrs.fr/mplantev/doku/
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SUMMARY:SSL Seminar : Aurore Guillevic
DESCRIPTION:Next SSL Seminar will take place on Thursday\, February 28th at 1.30 pm in room A008. \nAurore Guillevic (Caramba) will give a presentation entitled « Discrete logarithm computation in finite fields GF(p^k) with NFS variants and consequences in pairing-based cryptography. » \n \nAbstract:\nPairings on elliptic curves are involved in signatures\, NIZK\, and recently in blockchains (ZK-SNARKS).\nThese pairings take as input two points on an elliptic curve E over a finite field\, and output a value in an extension of that finite field.\nUsually for efficiency reasons\, this extension degree is a power of 2 and 3 (such as 12\,18\,24)\, and moreover the characteristic of the finite field has a special form. The security relies on the hardness of\ncomputing discrete logarithms in the group of points of the curve and in the finite field extension. \nIn 2013-2016\, new variants of the function field sieve and the number field sieve algorithms turned out to be faster in certain finite fields related to pairing-based cryptography. Now small characteristic settings\n(with GF(2^(4*n))\, GF(3^(6*m))) are discarded\, and the situation of GF(p^k) where p is prime and k is small (in practice from 2 to 54) is unclear.\nThe asymptotic complexity of the Number Field Sieve algorithm in finite fields GF(p^k) (where p is prime) and its Special and Tower variants is given by an asymptotic formula of the form A^(c+o(1)) where A depends on\nthe finite field size (log p^k)\, o(1) is unknown\, and c is a constant between 1.526 and 2.201 that depends on p\, k\, and the choice of parameters in the algorithm. \nIn this work we improve the approaches of Menezes-Sarkar-Singh and Barbulescu-Duquesne to estimate the cost of a hypothetical implementation of the Special-Tower-NFS in GF(p^k) for small k (k <= 24)\, and update some parameter sizes for pairing-based cryptography. \nThis is a joint work with Shashank Singh\, IISER Bhopal\, India. \nMore information about SSL Seminars
URL:https://www.loria.fr/event/ssl-seminar-aurore-guillevic/
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