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SUMMARY:PhD defense: Semen Efremov (MFX)
DESCRIPTION:Semen Efremov (MFX) will defend his thesis on May 3\, 2022 at 14:30\, in Room C005. His presentation is entitled: \n“Parametrized growth and procedural noise for mechanical metamaterial design”\nAbstract:\n« With constant development of technologies\, computational and manufacturing capabilities increase\, production methods evolve\, and new techniques appear. As a result\, the need for new materials with tailored\, optimized properties for different applications arises. Periodic composites with tailored microstructure topology\, called cellular metamaterials are extensively studied in this context. These structures are known for their remarkable mechanical properties\, including high strength\, lower weight\, and increased energy absorption. The use of these materials allows to achieve improved physical properties or specific functional features and provides economical gain and ecological benefit.\n\n\nThis thesis is dedicated to the development and analysis of methods for computer-aided design of materials with tailored mechanical properties. The mechanical metamaterials were studied through two different approaches: modelling periodic structures through a parameterized growth model and procedural noise functions. To tackle the challenge of obtaining near-regular microstructures with progressively varying properties\, I proposed and studied a cellular material spawned by a growth process. The growth is parameterized by a 3D star-shaped set at each lattice point\, defining the geometry that will appear around it. Individual tiles may be computed and used in a periodic lattice\, or a global structure may be produced under spatial gradations\, changing the parametric star-shaped set at each lattice location. Beyond free spatial gradation\, an important advantage of this approach is that elastic symmetries can be intrinsically enforced. It is shown in this work how shared symmetries between the lattice and the star-shaped set directly translate into symmetries of the periodic structures’ elastic response. Thus\, the approach enables restricting the symmetry of the elastic responses – monoclinic\, orthorhombic\, trigonal\, and so on – while freely exploring a wide space of possible geometries and topologies. I provide a comprehensive study of the space of symmetries and broad combinations of growth process parameters. Furthermore\, I demonstrate through numerical and experimental results the expected responses triggered by the obtained structures.\n\nThe second contribution of this thesis is a novel procedural pattern synthesis technique. This approach exhibits desirable properties for modeling highly contrasted patterns\, that are well suited to produce surface and microstructure details. This approach defines a stochastic smooth phase field — a phasor noise — that is then fed into a periodic function (e.g. a sine wave)\, producing an oscillating field with prescribed main frequencies and preserved contrast oscillations. I present in this thesis a mathematical model\, that builds upon a reformulation of Gabor noise in terms of a phasor field that affords for a clear separation between local intensity and phase. In particular\, I study the behavior of phasor noise in terms of its power spectrum. Hence\, a comparative theoretical study of phasor noise was performed in order to gain understanding of links between its properties and parameters. »
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SUMMARY:Soutenance de thèse : Nathalie Azevedo (NeuroRhythms)
DESCRIPTION:Nathalie Azevedo (NeuroRhythms) soutiendra sa thèse intitulée « Un modèle informatique biologiquement réaliste des oscillations neuronales pathologiques observées dans la maladie de Parkinson »\, effectuée sous la direction de Dominique Martinez\, Laure Buhry et Sylvain Contassot-Vivier. La soutenance aura lieu le mercredi 04 Mai à 14h en A008 au Loria. \nRésumé :\n\nMa thèse s’articule autour de trois axes : développer un modèle biophysique\, proposer un outil de simulation et exploiter le modèle en simulation.\n\nDévelopper un modèle biophysique de la structure neuronale impliquée dans la maladie de Parkinson\, les ganglions de la base. Nous simulons des neurones physiologiquement réalistes à l’aide du formalisme d’Hodgkin-Huxley permettant d’intégrer des canaux ioniques spécifiques. Dans les différentes populations de neurones des GB\, dont les arkypallidaux et les prototypiques du GPe\, ainsi que les neurones dopaminergiques D1 et D2 du striatum\, les propriétés cellulaires et la connectivité semblent être des facteurs prépondérants dans le comportement oscillatoire du réseau. Notre modèle est validé par des données expérimentales en condition saine\, recueillies par nos collaborateurs biologistes\, chez le rat.\nProposer un outil de simulation de réseaux de neurones impulsionnels permettant des simulations réalistes à grande échelle\, > 1 million de neurones\, sur machine parallèle i.e plateformes Grid’5000\,  etc… SiReNe est un simulateur de réseaux de neurones développé en langage C. Ce logiciel s’appuie sur une approche de simulation combinant une intégration numérique\, Runge-Kutta 2\, de la dynamique neuronale\, et d’une génération événementielle de la connectivité du réseau lors des émissions des potentiels d’action. Cette approche hybride\, développée pendant la thèse\, permet de simuler des grands réseaux de neurones très détaillés du type Hodgkin-Huxley.\nDans le futur\, notre modèle pourra être exploité en simulation pour tester certaines hypothèses sur la synchronisation pathologique observée dans la maladie de Parkinson. Les hypothèses que nous envisageons d’étudier portent\, principalement\, sur le rôle des connexions synaptiques GABAergiques\, et des propriétés neuronales\, intrinsèques\, des canaux SK qui contrôlent la précision de la décharge neuronale. La simulation de modèles à grande échelle pourra\, notamment\, être utilisée pour limiter la synchronisation pathologique\, et les troubles moteurs\, par le biais de nouvelles méthodes de neurostimulation\, comme la stimulation cérébrale profonde.\n\nMots-clés: Développement logiciel\, Modèle biophysique\, Maladie de Parkinson.\n\n\n\nMembres du jury :\nRapporteurs :\nM. Benoît GIRARD\, Directeur de recherche\, ISIR – Paris – FRANCE\nM. Nicolas ROUGIER\, Directeur de recherche\, INRIA – Bordeaux – FRANCE\n\nExaminateurs :\nM. Jérôme BAUFRETON\, Directeur de Recherche\, IMN\, Université de Bordeaux – FRANCE\n\nM. Pierre YGER\, Maître de conférences\, Institut de la Vision – Paris – FRANCE\n\n\n\nEncadrants :\nM. Dominique MARTINEZ\, Directeur de recherche\, CNRS\, Nancy – FRANCE\nM. Laure BUHRY\, Maître de conférences\, Université de Lorraine – FRANCE\nM. Sylvain CONTASSOT-Vivier\, Professeur\, Université de Lorraine – FRANCE
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SUMMARY:Séminaire du département 3
DESCRIPTION:Le prochain séminaire du département 3 aura lieu ce jeudi 5 mai sur TEAMS avec deux présentations (à 10h et à 11h respectivement) : \n10h : Mesure et analyse du trafic de réseaux pour la détection d’anomalies\nPrésenté par : Osman SALEM \nLien vers la réunion Teams \nRésumé : L’analyse du trafic pour la détection d’anomalies pourra être utilisée comme un socle pour permettre de nombreuses tâches dans la gestion de réseaux\, comme: l’identification et l’isolation des attaques et des pannes\, l’amélioration de la sécurité et la résilience\, la défense contre les attaques\, et l’orchestration des ressources. Dans ce séminaire\, je présenterai différentes approches pour la détection d’anomalies qui considèrent la complexité temporelle et spatiale de traitement comme des contraintes essentielles. Je discuterai diverses méthodes d’analyse du trafic pour la détection d’anomalies dans l’infrastructure d’un fournisseur d’accès: Filtre de Bloom\, Sketch\, Markov Model\, Support Vector Machine (SVM)\, Arbre de décision et réseaux de neurones. Ces méthodes s’étendent de la détection d’un changement brusque à la détection d’un changement incrémental. \nShort bio : Osman SALEM est un enseignant chercheur au département informatique de l’université de Paris depuis Septembre 2008. Il est membre du centre de recherche CNRS Borelli. Il a obtenu son diplôme d’ingénieur en 2001\, son DEA en 2002\, son doctorat en 2006 et son HDR en 2017. Ses activités de recherche et d’enseignement sont principalement sur la sécurité des réseaux\, la cybersécurité et la cyberdéfense. Il a développé et enseigné des cours sur la sécurité des systèmes et des réseaux\, la cybersécurité\, la détection d’anomalies\, hacking éthique et l’analyse forensique. Aujourd’hui\, ils mènent de travaux de recherche sur l’analyse du trafic pour la détection d’anomalies dans les IoMTs (Internet of Medical Things). Il a proposé et comparé plusieurs méthodes de détection d’anomalies adéquates avec les contraintes des ressources et d’énergie de ces équipements. \n11h: Improving Security and Privacy of the Web : a look through the lens of Browser Fingerprinting\nLien vers la réunion Teams \nPrésenté par : Walter Rudametkin \nAbstract: Browser fingerprinting is the process of identifying devices by accessing a collection of relatively stable attributes through Web browsers. We call the generated identifiers browser fingerprints. Fingerprints are stateless identifiers and no information is stored on the client’s device. In this talk I will look at three properties of browser fingerprinting that make it both a risk to privacy\, but also of use for security. These properties are Uniqueness\, Stability and Consistency. Through our results from multiple empirical studies\, we’ll show how these influence the uses and risks of browser fingerprinting. In short\, we show that fingerprints present a relatively high level of statistical uniqueness [Laperdrix 2016]\, and although a fingerprint is unstable\, the changes still allow for tracking [Vastel 2018a\, Tomer 2022]. We also show that recent defenses to fingerprinting are deficient and potentially counterproductive [Vastel 2018b]. \nI’ll also take a look at some of the practical uses of browser fingerprinting\, such as building or complementing lightweight security mechanisms\, as well as it’s use in bot detection to fight Web crawlers. I draw some perspectives for exploring browser fingerprinting for multi-factor authentication [Durey 2021]. I believe there is potential in automated testing to improve privacy to help developers defend against introducing « privacy bugs » [Vastel 2018c]. And of course\, we know that fingerprint tracking does not happen in a bubble\, it is complementary to other techniques. I therefore explore other tracking techniques\, such as our preliminary results around IP addresses [Mishra 2020] and caches [Mishra 2021]\, fingerprinting filterlists in ad blockers\, as well as our recent results on GPU fingerprinting [Tomer 2022]. \nReferences :\n[Durey 2021] A. Durey\, P Laperdrix\, W Rudametkin\, R. Rouvoy. « FP-Redemption: Studying Browser Fingerprinting Adoption for the Sake of Web Security. » DIMVA’21. https://hal.inria.fr/hal-03269174\n[Laperdrix 2016] Pierre Laperdrix\, Walter Rudametkin and Benoît Baudry. Beauty and the Beast: Diverting Modern Web Browsers to Build Unique Browser Fingerprints. In 2016 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP)\, pages 878–894\, May 2016.\n[Mishra 2020] Vikas Mishra\, Pierre Laperdrix\, Antoine Vastel\, Walter Rudametkin\, Romain Rouvoy and Martin Lopatka. Don’t count me out: On the relevance of IP addresses in the tracking ecosystem. In Bruno Crispo and Nick Nikiforakis\, editors\, The Web Conference 2020\, volume Security\, Privacy\, and Trust of Proceedings of The Web Conference (WWW’20)\, Tapeï\, Taiwan\, April 2020.\n[Mishra 2021] Vikas Mishra\, Pierre Laperdrix\, Walter Rudametkin and Romain Rouvoy. Déjà vu: Abusing Browser Cache Headers to Identify and Track Online Users. In PETS 2021 – The 21th International Symposium on Privacy Enhancing Technologies\, Virtual\, France\, July 2021.\n[Tomer 2022] Tomer Laor\, Naif Mehanna\, Antonin Durey\, Vitaly Dyadyuk\, Pierre Laperdrix\, Clémentine Mauric\, Yossi Oren\, Romain Rouvoy\, Walter Rudametkin\, Yuval Yarom. DRAWNAPART: A Device Identification Technique based on Remote GPU Fingerprinting. Network and Distributed System Security Symposium (NDSS 2022)\, June 2022\, San Diego\, United States.\n[Vastel 2018a] Antoine Vastel\, Pierre Laperdrix\, Walter Rudametkin and Romain Rouvoy. Fp-Scanner: The Privacy Implications of Browser Fingerprint Inconsistencies. In 27th USENIX Security Symposium (USENIX Security 18)\, pages 135–150\, Baltimore\, MD\, 2018. USENIX Association.\n[Vastel 2018b] Antoine Vastel\, Pierre Laperdrix\, Walter Rudametkin and Romain Rouvoy. FP-STALKER: Tracking Browser Fingerprint Evolutions. In Bryan Parno and Christopher Kruegel\, editors\, IEEE S&P 2018 – 39th IEEE Symposium on Security and Privacy\, Proceedings of the 39th IEEE Symposium on Security and Privacy (S&P)\, pages 728–741\, San Francisco\, United States\, May 2018. IEEE.\n[Vastel 2018c] Antoine Vastel\, Walter Rudametkin and Romain Rouvoy. FP-TESTER: Automated Testing of Browser Fingerprint Resilience. In 2018 IEEE European Symposium on Security and Privacy Workshops (EuroS&PW)\, pages 103–107. IEEE\, 2018.\n[Vastel 2020] Antoine Vastel\, Walter Rudametkin\, Romain Rouvoy and Xavier Blanc. FP-Crawlers: Studying the Resilience of Browser Fingerprinting to Block Crawlers. In Oleksii Starov\, Alexandros Kapravelos and Nick Nikiforakis\, editors\, MADWeb’20 – NDSS Workshop on Measurements\, Attacks\, and Defenses for the Web\, San Diego\, United States\, February 2020. \nWeb pages:\nhttps://rudametw.github.io/\nhttps://amiunique.org/
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SUMMARY:Les entretiens intelligence artificielle et cyber-sécurité : « Traitement automatique des langues : éléments choisis »
DESCRIPTION:Le 2e séminaire du Cycle de séminaires interdisciplinaires 2021-2022 Pôle SJPEG\, Pôle AM2I\, Pôle CLCS s’intitule : \n« Traitement automatique des langues : éléments choisis » \nIl sera donné par Sylvain POGODALLA\, Chargé de recherche INRIA/LORIA\, le 5 mai 2022 de 14 h à 16 h au LORIA (A008). \nDans cet exposé\, nous nous proposons de présenter certains problèmes et certaines techniques rencontrés en traitement automatique des langues. À la suite des séminaires du trimestre précédent\, nous reviendrons par exemple sur la représentation des données textuelles\, sur le traitement des langages de spécialités\, sur l’extraction d’argumentation\, et sur les problèmes éthiques liés à l’apprentissage automatique. \n\nAbstract du cycle de séminaires :\nLes intelligences artificielles et la cyber-sécurité soulèvent des questions mobilisant les méthodes propres à chacune des disciplines\, dans des perspectives qui leurs sont propres. Ces questions sont ainsi propices à l’émergence de projets interdisciplinaires\, sans qu’aucun des chercheurs impliqués ne soit réduit au rôle de prestataire de service. Il convient donc\, par l’échange autour d’un animateur\, de partager ce qui\, dans les intelligences artificielles et la cyber-sécurité\, suscite de véritables sujets de recherche à la croisée de plusieurs disciplines. L’objet de ces séminaires internes à nos laboratoires est de favoriser la présentation\, en termes intelligibles\, par un chercheur d’une discipline des aspects sur lesquels il travaille déjà et ceux sur lesquels il souhaiterait travailler en collaboration avec d’autres chercheurs d’autres disciplines. \nVoici la liste de tous les séminaires de printemps 2022 qui auront lieu au Loria et sur Teams : \n\n28/04 : « Crise de l’expression au public en ligne et responsabilité civile » (Plateformes numériques)\n05/05 : « Traitement automatique des langues : éléments choisis »\n12/05 : « Données de santé et cybersécurité »\n19/05 : « IA et propriété intellectuelle »\n02/06 : « Blockchain et droits fondamentaux »\n09/06 : « Making ML Models fairer through explanations and reinforcement »\n\nVoir toute la programmation.
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SUMMARY:PhD defense: Ashwin Geet D'Sa (Multispeech)
DESCRIPTION:Ashwin Geet D’Sa (Multispeech) will defend his thesis on May 6th\, 2022 at 10 am\, in Room A008. His presentation is entitled: \n“Expanding the training data for neural network based hate speech classification”\nAbstract:\nThe phenomenal increase in internet usage\, catering to the dissemination of knowledge and expression\, has also led to an increase in online hate speech. Online hate speech is anti-social communicative behavior\, which leads to the threat and violence towards an individual or a group. Deep learning-based models have become the state-of-the-art solution in classifying hate speech. However\, the performance of these models depends on the amount of labeled training data. In this thesis\, we explore various solutions to expand the training data to train a reliable model for hate speech classification. \n\nAs the first approach\, we use a semi-supervised learning to combine the huge amount of unlabeled data\, easily available on the internet\, with a limited amount of labeled data to train the classifier. For this\, we use the label-propagation algorithm. The performance of this method depends on the representation space of labeled and unlabeled data. We show that pre-trained sentence embeddings are label agnostic and yield poor results. We propose a simple and effective neural-network-based approach for transforming these pre-trained representations to task-aware ones. This method achieves significant performance improvements in low-resource scenarios.\n\nIn our second approach\, we explore data augmentation\, a solution to obtain synthetic samples using the original training data. Our data augmentation technique is based on a single conditional GPT-2 language model fine-tuned on the original training data. Our approach uses a fine-tuned BERT model to select high-quality synthetic data. We study the effect of the quantity of augmented data and show that using a few thousand synthetic samples yields significant performance improvements in hate speech classification. Our qualitative evaluation shows the effectiveness of using BERT for filtering the generated samples.\n\nFor our final approach\, we use multi-task learning as a method to combine several available hate speech datasets and jointly train a single classification model. Our approach leverages the advantages of a pre-trained language model (BERT) as shared layers of our multi-task architecture. We treat one hate speech corpus as one task. Thus\, adopting the paradigm of multi-task learning to multi-corpus learning. We show that training a multi-task model with several corpora achieves similar performance as training several corpus-specific models. Nevertheless\, fine-tuning the multi-task model for a specific corpus allows improving the results. We demonstrate the effectiveness of our multi-task learning approach for domain adaptation on hate speech corpora.\n\nWe explore the three proposed approaches in low-resource scenarios and show that they achieve significant performance improvements in very low-resource setups.\n\n\n\n\n\nJury members:\nPhD Advisors:\n\nIrina ILLINA\, Maître de conférence\, Université de Lorraine\nDominique FOHR\, Chargé de Recherche\, CNRS\n\nReviewers:\nRichard DUFOUR\, Professeur\, Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N)\nPavel KRÁL\, Professeur associé\, University of West Bohemia\n\nExaminers:\nGeorges LINARÈS\, Professeur\, Université d’Avignon\nFrançois PORTET\, Professeur\, Laboratoire d’Informatique de Grenoble\nJosiane MOTHE\, Professeur\, Université de Toulouse\nChristophe CERISARA\, Chargé de Recherche\, CNRS\n\nInvited members:\nDietrich KLAKOW\, Professeur\, Universität des Saarlandes\nAngeliki MONNIER\, Professeur\, Université de Lorraine
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SUMMARY:Summer School Python4NLP
DESCRIPTION:Keep updated about state-of-the-art NLP techniques with Python\nin a unique 5-days experience.\nThe Python4NLP summer school will take place at Loria\, Nancy (France) from 9th to 13th May 2022.\nThe Python4NLP summer school targets both computer science and humanities (in particular linguistics) students and aims to give them the ability to collect\, process and analyse textual data. The school will be Python based and will focus on providing students with a working knowledge of the Python libraries available for collecting\, processing\, visualizing and analysing textual data. Classes and tutored hands-on sessions will be complement with invited talks and social events. \nMore information and pre-registration on python4NLP-2022\nRegistrations within the limits of available places \n 
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SUMMARY:Soutenance de thèse : Charles Duménil (Gamble)
DESCRIPTION:Charles Duménil (Gamble) soutiendra sa thèse intitulée « Taille moyenne de la triangulation 3D de Delaunay de points aléatoirement distribués sur une surface »\, effectuée sous la direction d’Olivier Devillers. La soutenance aura lieu le mercredi 10 Mai à 14h à la salle de conférences de l’IECL. \nRésumé :\n\nLa triangulation de Delaunay est une structure largement étudiée et utilisée en géométrie algorithmique. En 2D\, il est bien connu que sa taille (nombre d’arêtes) est linéaire du nombre de points. En revanche\, en 3D\, sa taille peut varier de linéaire à quadratique. Dans cette thèse\, on se place dans le cas où les points sont distribués sur une surface. On souhaite alors estimer le taille de triangulation 3D de Delaunay de ces points selon la nature de la surface sur laquelle ils sont distribués et selon la manière dont ils sont distribués sur la surface.\nDans la littérature\, plusieurs cas ont déjà été étudiés. Sur un cylindre\, on peut trouver un bon échantillon ( $(\epsilon\,\kappa)$-sample ) qui donne à la triangulation une taille $n\sqrt{n}$ en ordre de grandeur [Erickson\, 2001]. Lorsque l’échantillon est aléatoire\, la configuration en $n\sqrt{n}$ se trouve improbable\, et la taille moyenne de la triangulation tombe à $n\log n$ [Devillers\, Erickson & Goaoc\, 2008]. Néanmoins\, le cas du cylindre est particulier\, voire pathologique\, pour la triangulation de Delaunay. Aussi on s’intéresse aux surfaces dites « génériques »\, présentant moins de symétries. Pour de telles surfaces\, avec un bon échantillon\, il est démontré que la triangulation a une taille $n\log n$ [Attali\, Boissonnat & Lieutier\, 2003]. L’objet de cette thèse est de démontrer que lorsque les points sont distribués aléatoirement sur une surface générique\, la taille moyenne de la triangulation est linéaire. \n\n\nAfin de démontrer ce résultat\, on fera un détour par les graphes de régions vides en 2D\, notamment les graphes d’ellipses alignées aux axes\, dans lesquels 2 sommets p et q sont voisins s’il existe une ellipse alignée au axe d’un repère et passant par p et q\, qui ne contienne pas d’autre point de l’échantillon. En effet\, pour étudier la triangulation 3D de points sur une surface\, on est amenés à regarder des intersections sphères/surface dont on observe qu’elles approchent des ellipses qui s’alignent aux axes de courbure de la surface. On présentera alors une méthode pour étudier les graphes de régions de vides\, et illustrera cette méthode sur des graphes d’ellipses vides.\n\nUne fois l’approche 2D formalisée\, on reviendra sur la triangulation 3D de points sur une surface générique. On commencera par définir ce que l’on entend par générique\, puis on présentera comment on parvient à retrouver\, dans ce contexte\, les graphes d’ellipses vides sus-cités\, pour finalement démontrer que lorsque les points sont distribués aléatoirement sur une surface générique\, la triangulation de Delaunay a une taille moyenne linéaire.\n\n\n\nMembres du jury :\n\nDirecteur de thèse :\nM. Olivier Devillers\, Université de Lorraine\n\nRapporteurs :\nM. Nicolas Bonichon\, Université de Bordeaux\nMme Dominique Attali\, Université de Grenoble\n\nExaminateurs :\nMme Régine Marchand\, Université de Lorraine\nM. Philippe Chassaing\, Université de Lorraine\nM. André Lieutier\,  Dassault Systèmes Provence
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SUMMARY:Les entretiens intelligence artificielle et cyber-sécurité : « Données de santé et cybersécurité »
DESCRIPTION:Le 3e séminaire du Cycle de séminaires interdisciplinaires 2021-2022 Pôle SJPEG\, Pôle AM2I\, Pôle CLCS s’intitule : \n« Données de santé et cybersécurité » \nIl sera donné par Jean-Yves MARION\, Professeur en Informatique\, Mines\, Directeur du LORIA\, le 12 mai 2022 de 14 h à 16 h au LORIA (Amphi Gilles Kahn). \n\nAbstract du cycle de séminaires :\nLes intelligences artificielles et la cyber-sécurité soulèvent des questions mobilisant les méthodes propres à chacune des disciplines\, dans des perspectives qui leurs sont propres. Ces questions sont ainsi propices à l’émergence de projets interdisciplinaires\, sans qu’aucun des chercheurs impliqués ne soit réduit au rôle de prestataire de service. Il convient donc\, par l’échange autour d’un animateur\, de partager ce qui\, dans les intelligences artificielles et la cyber-sécurité\, suscite de véritables sujets de recherche à la croisée de plusieurs disciplines. L’objet de ces séminaires internes à nos laboratoires est de favoriser la présentation\, en termes intelligibles\, par un chercheur d’une discipline des aspects sur lesquels il travaille déjà et ceux sur lesquels il souhaiterait travailler en collaboration avec d’autres chercheurs d’autres disciplines. \nVoici la liste de tous les séminaires de printemps 2022 qui auront lieu au Loria et sur Teams : \n\n28/04 : « Crise de l’expression au public en ligne et responsabilité civile » (Plateformes numériques)\n05/05 : « Traitement automatique des langues : éléments choisis »\n12/05 : « Données de santé et cybersécurité »\n19/05 : « IA et propriété intellectuelle »\n02/06 : « Blockchain et droits fondamentaux »\n09/06 : « Making ML Models fairer through explanations and reinforcement »\n\nVoir toute la programmation.
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SUMMARY:Les entretiens intelligence artificielle et cyber-sécurité : « IA et propriété intellectuelle »
DESCRIPTION:Le 4e séminaire du Cycle de séminaires interdisciplinaires 2021-2022 Pôle SJPEG\, Pôle AM2I\, Pôle CLCS s’intitule : \n« IA et propriété intellectuelle » \nIl sera donné par Jean-Luc Piotraut\, Maître de conférences HDR à la Faculté de droit de Metz\, le 19 mai 2022 de 14 h à 16 h au LORIA (C005). \n\nAbstract du cycle de séminaires :\nLes intelligences artificielles et la cyber-sécurité soulèvent des questions mobilisant les méthodes propres à chacune des disciplines\, dans des perspectives qui leurs sont propres. Ces questions sont ainsi propices à l’émergence de projets interdisciplinaires\, sans qu’aucun des chercheurs impliqués ne soit réduit au rôle de prestataire de service. Il convient donc\, par l’échange autour d’un animateur\, de partager ce qui\, dans les intelligences artificielles et la cyber-sécurité\, suscite de véritables sujets de recherche à la croisée de plusieurs disciplines. L’objet de ces séminaires internes à nos laboratoires est de favoriser la présentation\, en termes intelligibles\, par un chercheur d’une discipline des aspects sur lesquels il travaille déjà et ceux sur lesquels il souhaiterait travailler en collaboration avec d’autres chercheurs d’autres disciplines. \nVoici la liste de tous les séminaires de printemps 2022 qui auront lieu au Loria et sur Teams : \n\n28/04 : « Crise de l’expression au public en ligne et responsabilité civile » (Plateformes numériques)\n05/05 : « Traitement automatique des langues : éléments choisis »\n12/05 : « Données de santé et cybersécurité »\n19/05 : « IA et propriété intellectuelle »\n02/06 : « Blockchain et droits fondamentaux »\n09/06 : « Making ML Models fairer through explanations and reinforcement »\n\nVoir toute la programmation.
URL:https://www.loria.fr/event/les-entretiens-intelligence-artificielle-et-cyber-securite-4/
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