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SUMMARY:Voeux du Loria 2020
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SUMMARY:Annual PhD day - Journée annuelle des doctorants du D3
DESCRIPTION:(English below) \nChaque année\, le département 3 (Réseaux\, systèmes et services) organise sa journée annuelle de doctorat le jeudi 9 janvier 2020\, pour permettre à tous les doctorant.e.s du département de présenter leurs travaux en cours et de partager leurs expériences. \nChaque doctorant.e de 2ème année et plus aura une présentation de 20 minutes : rappelez-vous votre problème de recherche\, votre approche spécifique\, vos résultats et constatations\, positionnez vos résultats par rapport aux travaux connexes\, dites ce que vous attendez encore pour votre thèse de doctorat. \nChaque nouveau doctorant.e de 1ère année a une courte présentation de 5 minutes : mettez l’accent sur votre principal problème de recherche\, qui d’autre travaille sur le même problème ou un problème similaire\, quelle est votre approche spécifique\, et quels sont vos résultats attendus. \nPour rédiger un ordre du jour\, veuillez envoyer à Ye-Qiong SONG par mail le titre et un court résumé (environ 200 mots) de votre sujet de doctorat avant le 30 novembre. Veuillez également confirmer à Ye-Qiong SONG que vous serez présent à l’événement et lui précisez si vous avez des contraintes durant cette journée. Précisez également l’année de votre doctorat. \n  \n\nProgramme of the PhD day\n\n  \n\n  \nAs every year\, Department 3 (Networks\, Systems and services) will organize its annual PhD day on Thursday January 9th\, 2019\, to allow all the PhD students of the department to present their ongoing work and to share their experiences. \nEach PhD student of year 2 and beyond will have a presentation of 20 minutes : recall your research problem\, your specific approach\, your results and findings\, position your results with respect to the related work\, say what are still expected to go toward your PhD defense. \nEach fresh PhD student of year 1 has a short presentation of 5 minutes : emphasize on what is your main research problem\, who else are working on the same/similar problem\, what is your specific approach\, and what is/are your expected results. \nTo draft an agenda\, please send to Ye-Qiong SONG by email the title and a short abstract (about 200 words) of your PhD topic before November 30th. Please also confirm to Ye-Qiong SONG that you will be here to attend the event\, and let know if you have any constraints during that day. Precise also in which PhD year are you. \n  \n\nPhD day D3 schedule\n\n 
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SUMMARY:Soutenance de thèse : Abdulqawi Saif
DESCRIPTION:Intitulée “Méthodes Expérimentales pour l’Évaluation des Systèmes Big Data”\nLa soutenance se déroulera le vendredi 17 janvier 2020 à 13h30\, dans la salle C005. Elle aura lieu en anglais. \nRapporteurs :\nM Jalil Boukhobza\, Maître de conférences\, Université de Brest\, France\nM Christophe Cérin\, Professeur\, Université de Paris-XIII\, France \nExaminateurs :\nMme Marine Minier\, Professeur\, Université de Lorraine\, France\nMme Christine Morin\, Directrice de recherche\, Inria\, France \nDirecteurs de thèse :\nM Lucas Nussbaum\, Maître de conférences\, Université de Lorraine\, France\nM Ye-Qiong Song\, Professeur\, Université de Lorraine\, France \nRésumé de thèse : \nÀ l’ère du big data\, de nombreux systèmes et applications sont créés pour collecter\, stocker et analyser des données volumineuses dans des domaines divers. Bien que les systèmes big data fassent l’objet de multiples évaluations au cours de leur cycle de développement\, les secteurs de recherches public et privé encouragent les chercheurs à faire des expérimentations supplémentaires afin d’assurer la qualité de leurs services et comprendre leur performance dans des contextes et des configurations variés. Cependant\, les défis expérimentaux des systèmes big data ne sont pas triviaux. Alors que de nombreux travaux de recherche utilisent encore de vieilles méthodes expérimentales pour faire face à de tels défis\, nous pensons que l’activité d’expérimentation peut être améliorée en proposant des méthodes expérimentales flexibles et à jour. \nDans cette thèse\, nous abordons des défis particuliers pour améliorer le contexte expérimental et l’observabilité des expériences big data. Premièrement\, nous permettons la personnalisation de la performance de ressources environnementales où les expériences s’exécutent\, en encourageant les chercheurs à effectuer des expériences à l’échelle sur des configurations hétérogènes. Nous contribuons ensuite aux outils expérimentaux IOscope et MonEx pour améliorer l’observabilité. IOscope permet d’effectuer des observations de bas niveau sur la pile d’entrée/sortie afin de détecter d’éventuels problèmes de performance sur l’environnement d’exécution. IOscope est développé pour convaincre que les techniques d’évaluation de haut niveau doivent être accompagnées par ces outils complémentaires afin de comprendre la performance. En revanche\, le framework MonEx fonctionne aux niveaux supérieurs pour faciliter la collecte de données expérimentales. MonEx est le premier outil qui fait du monitoring autour des expériences indépendamment des environnements expérimentaux sous-jacents. Nous appliquons enfin des statistiques pour améliorer les conceptions expérimentales\, en réduisant le nombre de scénarios expérimentaux et en obtenant un ensemble raffiné de facteurs expérimentaux aussi rapidement que possible. Enfin\, toutes les contributions se complètent pour faciliter l’activité d’expérimentation en travaillant sur presque toutes les phases du cycle de vie des expériences big data. \n  \n\n  \nTitle : “Experimental Methods for the Evaluation of Big Data Systems” \nAbstract: \nIn the era of big data\, many systems and applications are created to collect\, to store\, and to analyze massive data in multiple domains. Although those – big data systems – are subjected to multiple evaluations during their development life-cycle\, academia and industry encourage further experimentation to ensure their quality of service and to understand their performance under various contexts and configurations. However\, the experimental challenges of big data systems are not trivial. While many pieces of research still employ legacy experimental methods to face such challenges\, we argue that experimentation activity can be improved by proposing flexible experimental methods. \nIn this thesis\, we address particular challenges to improve experimental context and observability for big data experiments. We firstly enable experiments to customize the performance of their environmental resources\, encouraging researchers to perform scalable experiments over heterogeneous configurations. We then introduce two experimental tools: IOscope and MonEx to improve observability. IOscope allows performing low-level observations on the I/O stack to detect potential performance issues in target systems\, convincing that the high-level evaluation techniques should be accompanied by such complementary tools to understand systems’ performance. In contrast\, MonEx framework works on higher levels to facilitate experimental data collection. MonEx opens directions to practice experiment-based monitoring independently from the underlying experimental environments. We finally apply statistics to improve experimental designs\, reducing the number of experimental scenarios and obtaining a refined set of experimental factors as fast as possible. At last\, all contributions complement each other to facilitate the experimentation activity by working almost on all phases of big data experiments’ life-cycle. \n 
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SUMMARY:Forum Fédération Charles Hermite - Entreprises
DESCRIPTION:La prochaine édition du Forum FCH-Entreprise aura lieu le jeudi 23 janvier 2020 dans nos locaux. \nIl est constitué d’une alternance de séances plénières et d’ateliers organisés en partenariat avec les Pôles de compétitivité BioValley France\, Fibres Energivie\, Hydréos\, Matéralia et Véhicule du Futur. \n  \nL’inscription est gratuite mais obligatoire. Vous pouvez vous inscrire dès maintenant et avant le 16 janvier 2020 via ce lien. \nPlus d’informations sur www.fr-hermite.univ-lorraine.fr. \n 
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SUMMARY:Séminaire philosophie-informatique
DESCRIPTION:L’invité du séminaire sera Alexei GRINBAUM\, philosophe et physicien. Chercheur au laboratoire Larsim du CEA-Saclay\, il est spécialiste de l’information quantique. Depuis 2003\, il s’intéresse aux questions éthiques liées aux nouvelles technologies\, notamment aux nanotechnologies\, à l’intelligence artificielle et à la robotique. Il a été coordinateur pour la France de l’Observatoire européen des nanotechnologies et partenaire du projet européen « Recherche et innovation responsables en pratique » (RRI-Practice). Membre du Comité national pilote d’éthique du numérique et de l’IA et de la Commission d’éthique de la recherche en numérique (Cerna)\, il a publié « Mécanique des étreintes » (Encre Marine\, 2014) et « Les robots et le mal » (Desclée de Brouwer\, 2019). \n\nLa valeur éthique du hasard pour les systèmes autonomes\nDes robots domestiques se font délateurs\, des agents conversationnels injurient leurs interlocuteurs. Pire encore : des systèmes informatiques participent aux conflits humains et parfois même les provoquent. Le 18 mars 2018\, un véhicule autonome de la société Uber a tué une femme qui traversait la rue dans une ville de l’Arizona. Ce fut la première mort d’un piéton provoquée par un algorithme.\nQui est responsable ? La réponse à cette question compte parmi les défis les plus urgents à relever dans notre rapport aux technologies numériques. Mais il ne s’agit pas de savoir comment rendre l’intelligence artificielle bienveillante. Il s’agit de faire en sorte qu’elle ne se substitue pas à l’homme en tant qu’agent moral. Seul le recours au hasard\, et ceci dès sa conception\, peut libérer la machine de la responsabilité qu’on veut lui faire porter. \nCe séminaire s’inscrit dans le cadre du projet LUE Open Language and Knowledge for Citizens et vous est proposé par Maël Pégny\, Anna Zielinska et Cyrille Imbert\, nos partenaires des Archives Henri-Poincaré. \n  \n\nWe will welcome Alexei GRINBAUM for a philosophy-informatics seminar on Jan. 28th at 13:30 in LORIA C005. \nAlexei Grinbaum\, Ph.D.\, HDR\, is a physicist and philosopher at LARSIM\, the Philosophy of Science Group at CEA-Saclay near Paris. His main interest is in the foundations of quantum theory. He also writes on the ethical and social aspects of emerging technologies\, including nanotechnology\, synthetic biology\, robotics and artificial intelligence. He was coordinator for France of the “European Observatory of Nanotechnologies” and partner in the project “Responsible Research and Innovation in Practice”. Grinbaum is a member of the French national ethics committee for digital technologies and AI as well as of the French ethics commission for research in information technology (Cerna). His books include “Mécanique des étreintes” (2014) and “Les robots et le mal” (2019). \n\nChance as a value for artificial intelligence\nDeep learning techniques lead to fundamentally non-interpretable decisions made by the machine. Although such choices do not have an explanation\, they impact the users in significant ways. If the ultimate innovator is a machine\, what is the meaning of responsible conduct? I argue in a recent book that the capacity to extract an AI system from human judgment\, by reducing transparency in favor of opacity\, is an essential value in machine ethics. This can be achieved through the use of randomness\, as illustrated with the example of the trolley dilemma. Methodologically\, a comparison of common motives between technological setups and mythological narratives is used to achieve ethical insights. \nThis seminar is part of the LUE project Open Language and Knowledge for Citizens and is initiated by our colleagues Maël Pégny\, Anna Zielinska et Cyrille Imbert\, from the Archives Henri-Poincaré Lab. \n 
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SUMMARY:Colloquium Loria par Olivier Bournez :  La revanche du calcul analogique
DESCRIPTION:Titre :  La revanche du calcul analogique \nL’exposé sera en anglais. \nN’hésitez pas à partager l’information autour de vous ainsi qu’à vos étudiants !\nLes personnes extérieures au laboratoire doivent s’inscrire auprès de annabelle.arena[@]loria.fr avant le mercredi 29 janvier. \nPlus \n\nTitle : Analog computations are back \nShare this information around you !\nPeople who are not member of Loria has to register to annabelle.arena@loria.fr before Wednesday\, January 29th. \nMore \n 
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CATEGORIES:Colloquium Loria
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