BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//LORIA - ECPv6.16.2//NONSGML v1.0//EN
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALNAME:LORIA
X-ORIGINAL-URL:https://www.loria.fr
X-WR-CALDESC:Évènements pour LORIA
REFRESH-INTERVAL;VALUE=DURATION:PT1H
X-Robots-Tag:noindex
X-PUBLISHED-TTL:PT1H
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:Europe/Paris
BEGIN:DAYLIGHT
TZOFFSETFROM:+0100
TZOFFSETTO:+0200
TZNAME:CEST
DTSTART:20210328T010000
END:DAYLIGHT
BEGIN:STANDARD
TZOFFSETFROM:+0200
TZOFFSETTO:+0100
TZNAME:CET
DTSTART:20211031T010000
END:STANDARD
BEGIN:DAYLIGHT
TZOFFSETFROM:+0100
TZOFFSETTO:+0200
TZNAME:CEST
DTSTART:20220327T010000
END:DAYLIGHT
BEGIN:STANDARD
TZOFFSETFROM:+0200
TZOFFSETTO:+0100
TZNAME:CET
DTSTART:20221030T010000
END:STANDARD
BEGIN:DAYLIGHT
TZOFFSETFROM:+0100
TZOFFSETTO:+0200
TZNAME:CEST
DTSTART:20230326T010000
END:DAYLIGHT
BEGIN:STANDARD
TZOFFSETFROM:+0200
TZOFFSETTO:+0100
TZNAME:CET
DTSTART:20231029T010000
END:STANDARD
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
DTSTART;VALUE=DATE:20221130
DTEND;VALUE=DATE:20221202
DTSTAMP:20260518T221651
CREATED:20221017T133214Z
LAST-MODIFIED:20221017T133214Z
UID:17098-1669766400-1669939199@www.loria.fr
SUMMARY:Journées Psyphine 2022
DESCRIPTION:Les journées Psyphine 2022 auront lieu le mercredi 30 novembre et le jeudi 1er décembre à la MSH Lorraine. \nNous sommes de plus en plus souvent invités à entrer en relation avec des robots ou des machines\, que ce soit à des fins pratiques (thérapeutiques\, professionnelles\, scientifiques) ou ludiques. Au-delà de l’usage fonctionnel\, de l’action mécanique et de nos réactions automatiques\, nous sommes enclins à entrer dans d’apparentes interactions avec ces machines. Ces interactions sont-elles authentiques ou simulées ? Comment tentons-nous d’interpréter leur comportement ? Devons-nous l’interpréter pour interagir ? \nL’objectif des Journées Psyphine est de croiser les regards\, les méthodologies et les disciplines afin d’analyser et discuter ces questions. \nInscriptions sur ce lien. \nIntervenants :\n\nJoffrey Becker (anthropologie. RWTH Aachen University)\nJessica Colombel (robotique. LORIA)\nSéverine Lagneaux (anthropologie. UCLouvain)\nGuillaume Nassau (sociolinguistique. ATILF)\nPierre Saint Germier (philosophie. IRCAM)\nSophie Saka (robotique. INSHEA)\nHugo Scurto (informatique-design. ARTEC/ENSADLAB)\n\nProgramme complet disponible en cliquant ici.
URL:https://www.loria.fr/event/journees-psyphine-2022/
LOCATION:MSH Lorraine
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Paris:20221201T091500
DTEND;TZID=Europe/Paris:20221201T113000
DTSTAMP:20260518T221651
CREATED:20221129T162033Z
LAST-MODIFIED:20221130T083822Z
UID:17290-1669886100-1669894200@www.loria.fr
SUMMARY:PhD defense: Jimmy Etienne (MFX)
DESCRIPTION:Jimmy Etienne will defend his thesis entitled « Curved printing for additive manufacturing« \, on December 1st at 9.15 am in room C005. The presentation will be in English.\nRésumé :\nLa plupart des procédés de fabrication additive fabriquent des objets en empilant des couches planes de matériau solidifié. En conséquence\, les pièces produites présentent un effet dit d’escalier\, qui résulte de l’échantillonnage de surfaces inclinées par des plans horizontaux. Cet echantillonage a un impact négatif sur l’état de surface et la précision d’une pièce.\nBien que des tranches plus fines réduisent cet effet\, il reste visible dans les zones où les surfaces de la forme d’entrée sont presque alignées avec les couches.\nCe schéma de tranchage horizontal a également un impact sur la résilience de la pièce imprimée car les couches ne peuvent pas être alignées pour obtenir une résistance maximale.\nNous exploitons la capacité de certains procédés de fabrication additive à déposer du matériau légèrement hors du plan pour surmonter ces limitations.\nNous nous concentrons principalement sur les technologies basées sur l’extrusion\, notamment la technologie de fabrication par filaments fusionnés\, car la plupart des imprimantes de cette catégorie peuvent déposer le long de trajectoires légèrement courbes sous réserve de contraintes de pente de dépôt et d’épaisseur.\n\nAbstract :\nMost additive manufacturing processes fabricate objects by stacking planar layers of solidified material. As a result\, produced parts exhibit a so-called staircase effect\, which results from sampling slanted surfaces with horizontal planes.\nThis negatively impacts the surface finish and accuracy of a part. While thinner slices reduce this effect\, it remains visible in areas where the input shape surfaces almost align with the layers.\nThis horizontal slicing scheme also impacts the resilience of the printed part as layers cannot be aligned to obtain the maximum strength.\nWe exploit the ability of some additive manufacturing processes to deposit material slightly out of the plane to overcome these limitations.\nWe mainly focus on extrusion-based technologies\, particularly Fused Filament Fabrication technology\, since most printers in this category can deposit along slightly curved paths under deposition slope and thickness constraints.\n\n\nJury :\n\n\nStefanie HAHMANN Université Grenoble Alpes Laboratoire Jean Kuntzmann\nMarco ATTENE Italian National Research Council\, Institute of Applied Mathematics and Information Technologies (IMATI)\nIsabelle DEBLED-RENNESSON Université de Lorraine\, Loria\nBernd BICKEL Institute of Science and Technology Austria\nSylvain LEFEBVRE Université de Lorraine\, Loria\, Inria\nCédric ZANNI Université de Lorraine\, Loria\, Inria
URL:https://www.loria.fr/event/soutenance-de-these-de-jimmy-etienne/
LOCATION:Loria
CATEGORIES:Soutenance
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Paris:20221201T110000
DTEND;TZID=Europe/Paris:20221201T130000
DTSTAMP:20260518T221651
CREATED:20221129T141920Z
LAST-MODIFIED:20221129T141920Z
UID:17287-1669892400-1669899600@www.loria.fr
SUMMARY:Department 4 seminar
DESCRIPTION:Next Department 4 seminar will take place on Thursday\, 1st December at 11am in room B011-B013. \nJean-Luc Rouas (CNRS – LaBRI): An overview of speech processing research at LaBRI \nVincent Martin (Université de Bordeaux – LaBRI / SANPSY): Non-invasive monitoring of sleepiness from speech\nExcessive sleepiness is both a personal and public health problem\, responsible for almost a third of motorway accidents in France. However\, the imbalance between the prevalence of excessive sleepiness and the number of medical specialists\, and the need to monitor patients between their consultations and in their usual living conditions\, has led sleep medicine to invest in the Ecological Momentary Assessment. Voice and speech are thus very promising tools for non-invasively monitoring the evolution of patients’ symptoms in their daily lives. We propose in this presentation a brief summary of the work that we have carried out at the Clinique du Sommeil de Bordeaux\, under very controlled conditions\, on hypersomniac patients that we have recorded during reference medical tests (Iterative Sleep Latency Test). Based on read speech recordings\, we designed and extracted new descriptors automatically extracted from the voice and speech of these patients\, which we related to their physiological (EEG) and subjective (medical questionnaire) sleepiness. Finally\, we present our research perspectives\, notably around the opening of this work towards more ecological conditions and the joint estimation of the different symptoms expressed in the voice\, thanks to symptom networks. \nFlorian Pecune (Université de Bordeaux – SANPSY): Socially-aware conversational agents\nPeople pursue multiple conversational goals when they interact with each other. The task goals are related to the informational content of the conversation and define its purpose. On the other hand\, social goals are related to engagement and relationship management. A similar dichotomy in terms of conversational goals exists in human-computer interactions. While personal assistants such as Siri\, Cortana\, Alexa\, etc.\, focus on the task-oriented goals of the conversation by providing answers to their users questions\, chatbots such as Eliza or XiaoIce focus on the interpersonal aspect of the conversation and try to engage their users as long as they can. In this talk\, I will present my work in the area of socially-aware conversational agents. More specifically\, I will focus on how our socially-aware conversational agents (1) detect user’s social behaviors in conversation\, (2) reason about how to respond to the intentions behind those particular behaviors\, and (3) generate appropriate social responses – all that while carrying out their task duties at the same time. I will also present Kanopee\, the conversational agent developped by our team at the University of Bordeaux to help people complaining about their sleep.
URL:https://www.loria.fr/event/department-4-seminar/
LOCATION:B011-B013
CATEGORIES:Séminaire
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Paris:20221205T100000
DTEND;TZID=Europe/Paris:20221205T120000
DTSTAMP:20260518T221651
CREATED:20221201T175010Z
LAST-MODIFIED:20221201T175010Z
UID:17305-1670234400-1670241600@www.loria.fr
SUMMARY:PhD defense: Jessica Colombel
DESCRIPTION:Jessica Colombel (Larsen) will defend her thesis on Monday\, 5 December at 10 am in room A008. \n\nHer presentation will be in French and is entitled « Analyse de la dynamique du mouvement humain pour l’assistance à la personne« .  \nComposition du jury :\nRapporteurs :\nMarie BABEL\, Professeure des universités\, INSA Rennes\nNacim RAMDANI\, Professeur des universités\, Université d’Orléans \nExaminateurs :\nPhilippe FRAISSE\, Professeur des universités\, Université de Montpellier\nJérôme DINET Professeur des universités\, Université de Lorraine\n\nDirecteurs :\nFrançois CHARPILLET\, Directeur de recherche\, Inria\nDavid DANEY\, Directeur de recherche\, Inria\n \nRésumé \n\n\n\nLe mouvement biologique possède de nombreuses informations\, qu’elles soient physiques ou cognitives. Des travaux ont montré qu’il était possible de déterminer le genre d’une personne\, son émotion\, voire même son identité. Ces caractéristiques sont accessibles à partir d’information sur la dynamique du mouvement des corps poly articulés (e.g. le mouvement des points d’articulation). Comprendre et interpréter le comportement d’une personne et son état sont des capacités liées à l’empathie. C’est une faculté commune à l’ensemble des mammifères qui se base sur certains systèmes neuronaux comprenant\, entre autres\, les neurones miroirs. Étant donné que l’empathie participe grandement aux interactions sociales chez les hommes et plus généralement les animaux\, on est en mesure de se demander comment notre relation avec les robots peut s’en inspirer.\nCela nous amène à la problématique suivante: l’assistance robotique à la personne peut-elle se servir de l’interprétation du mouvement humain\, riche d’informations physiques et cognitives\, comme modalité d’amélioration de l’Interaction Humain-Robot ? Pour répondre à cette problématique\, nous nous positionnons sur des outils d’observations et sur une méthode d’analyse du mouvement qui soit exploitable en temps réel par un système robotique.\n\nDans un premier temps\, nous avons  travaillé sur les outils d’observation du mouvement humain. Nos objectifs d’assistance robotisée en milieu écologique\, nécessitent d’installer des capteurs qui affectent le moins possible les actions de la personne. Nous avons donc choisi d’étudier le capteur Kinect de Microsoft qui est un capteur de profondeur accessible permettant de récupérer les positions cartésiennes des articulations et extrémités du corps. Cependant\, ce type de capteur est sujet à des bruits de mesure qui empêcherait une analyse fine du mouvement. Nous avons donc développé deux méthodes pour améliorer la mesure de ce capteur basé sur le Filtre de Kalman Etendu (EKF): un EKF sous contrainte anthropométrique et un EKF de fusion de capteurs. Nous avons fait la première étude sur la Kinect de 2ème générations et la deuxième sur les générations 2 et 3\, permettant de mettre en avant les différences entre ces deux capteurs.\n\nDans un second temps\, nous nous sommes intéressés aux méthodes d’analyse du mouvement et plus spécifiquement au problème de Contrôle Optimal Inverse(COI). L’objectif du COI est d’identifier les pondérations associées à un ensemble de fonctions de coûts à optimiser pour générer une trajectoire donnée. Dans le cadre de cette thèse\, nous cherchons à analyser en temps réel des trajectoires de mouvement humain dont les mesures\, issues de capteurs\, sont bruitées. Nous avons étudié la fiabilité de la méthode de résolution du COI dite Approchée\, en fonction du bruit de mesure. Nous apportons également une approche originale du COI qui pose une nouvelle vision de l’optimalité de trajectoires et permet de présenter les concepts de Courbes de Singularité et de Projection. Nous montrons dans cette étude des outils permettant de mieux comprendre et prendre en compte les problématiques de robustesse du COI. \n\nMots clés : Robotique\, Mouvement Biologique\, Contrôle Optimal Inverse\, Empathie Artificielle\, Interaction Humain-Robot.\n\n\nAbstract\nBiological motion has a lot of information\, both physical and cognitive. Studies have shown that it is possible to determine a person’s gender\, emotion and even identity. These characteristics are accessible from information on the dynamics of the movement of polyarticulated bodies (e.g. the movement of the articulation points). Understanding and interpreting a person’s behavior and state are abilities related to empathy. It is a faculty common to all mammals and is based on certain neural systems including\, among others\, mirror neurons. Given that empathy is an important part of social interactions in humans and more generally in animals\, we can ask ourselves how our relationship with robots can be inspired by it.\nThis leads us to the following problem: can robotic assistance to people use the interpretation of human movement\, rich in physical and cognitive information\, as a modality to improve the Human-Robot Interaction?\nTo answer this question\, we are working on observation tools and on a method of motion analysis that can be used in real time by a robotic system. \nInitially\, we worked on the observation tools of human movement. Our objectives of robotic assistance in an ecological environment require the installation of sensors that affect the person’s actions as little as possible. We have therefore chosen to study the Microsoft Kinect sensor which is an accessible depth sensor allowing to recover the Cartesian positions of the joints and extremities of the body. However\, this type of sensor is subject to measurement noise that would prevent a fine analysis of the movement. We have therefore developed two methods to improve the measurement of this sensor based on the Extended Kalman Filter (EKF): an anthropometrically constrained EKF and a sensor fusion EKF. We have done the first study on the 2nd generation Kinect and the second on the 2nd and 3rd generations\, allowing to highlight the differences between these two sensors. \nIn a second time\, we were interested in motion analysis methods and more specifically in the problem of Inverse Optimal Control (IOC). The objective of IOC is to identify the weights associated with a set of cost functions to be optimized to generate a given trajectory. In this thesis\, we seek to analyze in real time human motion trajectories whose measurements\, coming from sensors\, are noisy. We have studied the reliability of the IOC resolution method called Approached\, as a function of the measurement noise. We also provide an original approach to the IOC that poses a new view of the optimality of trajectories and allows us to introduce the concepts of Singularity Curves and Projection. We show in this paper tools to better understand and take into account the robustness issues of IOC. \n\n\nKeywords : Robotics\, Biological Motion\, Inverse Optimal Control\, Artificial Empathy\, Human-Robot Interaction.
URL:https://www.loria.fr/event/phd-defense-jessica-colombel/
LOCATION:A008
CATEGORIES:Soutenance
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Paris:20221205T140000
DTEND;TZID=Europe/Paris:20221205T140000
DTSTAMP:20260518T221651
CREATED:20221201T102945Z
LAST-MODIFIED:20221201T102945Z
UID:17298-1670248800-1670248800@www.loria.fr
SUMMARY:Soutenance de thèse d'Amal Ben Soussia
DESCRIPTION:Amal Ben Soussia soutiendra sa thèse intitulée « Analyse prédictive des données d’apprentissage dans un contexte d’enseignement à distance« \, réalisée sous la direction d’Anne Boyer et Azim Roussanaly\, le 5 décembre 2022 à 14h00 au Loria.\nRésumé :\n\nPendant les dernières décennies\, l’adoption de l’apprentissage en ligne a rapidement évolué et son utilisation a été encore plus poussée avec la pandémie de la COVID-19. L’objectif de ce mode d’enseignement est de garantir la continuité du processus d’apprentissage. Cependant\, ce mode d’apprentissage connaît plusieurs défis\, dont le plus répandu est les taux élevés d’échec. Ce problème est dû à de nombreuses raisons comme l’hétérogénéité des apprenants et la diversité de leurs comportements d’apprentissage\, leur totale autonomie\, le manque et/ou l’inefficacité du suivi pédagogique fourni. Par conséquent\, les enseignants ont besoin d’un système basé sur des méthodes analytiques leur permettant une prédiction précise et au plus tôt des apprenants à risque d’échec. Si cette solution est communément adaptée dans l’état de l’art\, les travaux réalisés ne répondent pas à certaines particularités de l’apprentissage (la continuité et l’évolution de l’apprentissage\, la diversité des apprenants et leur totale autonomie) et attentes des enseignants comme la génération d’alerte.\nCette thèse s’inscrit dans le domaine de l’analytique de l’apprentissage (Learning Analytics (LA)) et exploite les traces numériques des apprenants en ligne pour concevoir un système prédictif (Early Warning Systems (EWS)) dédié aux enseignants des établissements en ligne. L’objectif de cet EWS est d’identifier au plus tôt les apprenants à risque pour alerter les enseignants. Afin d’atteindre cet objectif\, nous avons traité plusieurs sous-problématiques qui ont permis l’élaboration de quatre contributions scientifiques.\nNous commençons par proposer une méthodologie en profondeur qui repose sur les étapes de l’apprentissage automatique (Machine Learning (ML)) et qui permet l’identification de quatre indicateurs d’apprentissage : la performance\, l’engagement\, la réactivité et la régularité. Cette méthodologie met aussi en valeur l’importance des données temporelles pour l’amélioration des performances de prédiction. De plus\, cette méthodologie a permis de définir le modèle avec la meilleure capacité à identifier les apprenants à risque.\nAfin de répondre aux limites de l’état de l’art concernant l’importance de la dimension temporelle dans l’évaluation des systèmes prédictifs éducatifs\, nous proposons des métriques temporelles qui mesurent la précocité des prédictions et la stabilité des systèmes. À partir de ces deux métriques\, nous étudions les compromis qui existent entre les métriques de précision de ML et les métriques temporelles.\nLes apprenants en ligne se caractérisent par la diversité de comportements d’apprentissage. Ainsi\, un EWS doit répondre à cette diversité en assurant un fonctionnement équitable entre les différents profils types d’apprenants. Nous proposons une méthodologie d’évaluation qui se base sur l’identification des profils types d’apprenants et utilise des métriques temporelles et de précision.\nEn utilisant un EWS\, les enseignants s’attendent à une génération d’alerte. Pour cette raison\, nous concevons un algorithme qui s’appuie sur les résultats de prédiction\, les métriques temporelles et la notion des règles d’alerte pour proposer une méthode automatique de génération d’alerte.\nLe contexte applicatif de cette thèse est le Centre National d’Enseignement à Distance (CNED). Nous exploitons les traces numériques d’une population de collégiens inscrits en classe 3ème pendant les années scolaires 2017-2018 et 2018-2019.\n\n\nJury :\n\nRapporteurs :\n\nPr. Marie-Hélène Abel\, Université de Compiègne\nPr. Sébastien Iksal\, Université du Mans\n\nExaminateurs :\n\nPr. Laurent Vigneron\, Université de Lorraine\nPr. Leandro Wives\, Université Fédérale du Rio Grande do Sul\n\nDirecteurs de thèse :\n\nPr. Anne Boyer\, Université de Lorraine\nMCF. Azim Roussanaly\, Université de Lorraine
URL:https://www.loria.fr/event/soutenance-de-these-damal-ben-soussia/
LOCATION:Loria
CATEGORIES:Soutenance
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Paris:20221206T133000
DTEND;TZID=Europe/Paris:20221206T183000
DTSTAMP:20260518T221651
CREATED:20221118T101527Z
LAST-MODIFIED:20221124T103138Z
UID:17215-1670333400-1670351400@www.loria.fr
SUMMARY:Cérémonie de clôture du projet LUE-DigiTrust
DESCRIPTION:Après quatre ans de déroulement du projet\, cette réunion sera l’occasion de faire le point sur les principaux résultats\, les actions menées et l’effet levier du projet LUE DigiTrust. La cérémonie aura lieu le 6 décembre à 13h30 dans la salle A008 du Loria. \n\nInscription\nProgramme
URL:https://www.loria.fr/event/ceremonie-de-cloture-du-projet-lue-digitrust/
LOCATION:A008
CATEGORIES:Autres
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Paris:20221208T100000
DTEND;TZID=Europe/Paris:20221208T120000
DTSTAMP:20260518T221651
CREATED:20221128T112344Z
LAST-MODIFIED:20221128T112526Z
UID:17276-1670493600-1670500800@www.loria.fr
SUMMARY:Soutenance de thèse de Louis Massucci (ABC)
DESCRIPTION:Louis Massucci (ABC) soutiendra sa thèse intitulée « Théorie de l’apprentissage et identification des systèmes dynamiques hybrides »\, réalisée sous la direction de Marion Gilson et Fabien Lauer\, le 8 décembre 2022 à 10h00 à Polytech Nancy.\nRésumé :\nCette thèse porte sur l’application de la théorie statistique de l’apprentissage pour l’identification de systèmes dynamiques hybrides. La théorie de l’apprentissage permet d’obtenir des garanties statistiques sur la précision de modèles et ce pour un nombre de données fini. Ici\, en étendant son cadre d’application à celui des systèmes dynamiques\, on propose de nouvelles so- lutions pour l’identification des systèmes hybrides. En effet une nouvelle borne sur l’erreur de généralisation valide pour l’identification des systèmes à commutation arbitraire est obtenue\, et son utilisation donne lieu à une nouvelle méthode de sélection de modèle pour l’estimation du nombre de sous-modèles des systèmes hybrides. La borne est adaptée pour différents scénarios de régularisation\, et de nouveaux algorithmes d’optimisation prenant en compte ces différents scénarios sont proposés. Cette nouvelle méthode d’estimation du nombre de modes est confrontée à d’autres méthodes existantes\, et les avantages et inconvénients de chacune de ces méthodes sont étudiés.\n\nJury :\n\n\nMassih-Reza AMINI Professeur\, Université de Grenoble Alpes\, Rapporteur.\nLaurent Bako Maître de conférence HDR\, Université de Lyon\, Rapporteur.\nMarianne Clausel Professeure\, Université de Lorraine\, Examinateur.\nMihaly Petreczky Chargé de recherche\, CNRS\, Examinateur. \nMarion GILSON Professeure\, Université de Lorraine\, Directeur de thèse. \nFabien LAUER Maître de conférence HDR\, Université de Lorraine\, Directeur de thèse.
URL:https://www.loria.fr/event/soutenance-de-these-de-louis-massucci-abc/
LOCATION:Polytech
CATEGORIES:Soutenance
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Paris:20221209T133000
DTEND;TZID=Europe/Paris:20221209T170000
DTSTAMP:20260518T221651
CREATED:20221205T151218Z
LAST-MODIFIED:20221205T151218Z
UID:17309-1670592600-1670605200@www.loria.fr
SUMMARY:PhD defense: Matthieu Zins
DESCRIPTION:Matthieu Zins (Tangram) will defekt his thesis on Friday 9th December at 1.30 pm in room C005. \nHis presentation will be in French and is entitled « Contributions à la précision et à la robustesse de la localisation visuelle dans un monde d’objets« . \n  \nComposition du jury:\nRapporteurs:\nVincent Lepetit\, Professeur des Universités – École des Ponts ParisTech\nEric Marchand\, Professeur des Universités – Université de Rennes\nExaminateurs:\nGabriela Csurka\, Principal Research Scientist – Naver Labs Europe\nSylvain Lazard\, Directeur de Recherche – Inria Nancy – Grand Est\nEncadrants:\nMarie-Odile Berger\, Directrice de Recherche – Inria Nancy – Grand Est\nGilles Simon\, Maı̂tre de Conférences HDR – Université de Lorraine\n\n\nRésumé:\n \nLa localisation visuelle est un problème bien connu en vision par ordinateur\, qui a de nombreuses applications\, par exemple\, en robotique pour la navigation de systèmes autonomes (robots\, drones\, véhicules) ou en réalité augmentée.\nElle consiste à estimer la position et l’orientation de la caméra dans une scène. Les approches classiques reposent généralement sur la structure géométrique de la scène et cherchent à mettre en correspondance des points d’intérêt 2D\, détectés dans les images\, avec des points 3D de la scène. Cet appariement est cependant un problème complexe en pratique\, notamment parce qu’il repose sur de l’information locale\, extraite dans un voisinage autour des points d’intérêt. Selon la taille de la scène\, ces méthodes peuvent être très coûteuses en calcul. Elles sont également sensibles à des changements importants de points de vue\, à des conditions visuelles dégradées et échouent dans des zones faiblement texturées.\nDans ce travail de thèse\, nous nous sommes intéressés à l’utilisation des objets comme balises sémantiques pour le positionnement visuel. Grâce aux avancées récentes\, notamment avec l’apprentissage profond\, il est possible de détecter des objets de manière très robuste dans les images\, de pratiquement n’importe quel point de vue. Nous avons adopté une modélisation légère des objets sous la forme d’ellipsoïdes et nous voulons en tirer profit pour améliorer la robustesse de la localisation visuelle.\nDans un premier temps\, nous avons cherché à améliorer la détection des objets par des ellipses\, qui constituait l’une des principales sources d’imprécision du calcul de pose. Ainsi\, nous avons remplacé les ellipses inscrites dans les boîtes de détection alignées avec les axes de l’image par des ellipses orientées cohérentes avec la projection des modèles ellipsoïdaux des objets. Nos expériences ont montré que notre approche améliore nettement la précision des méthodes existantes basées sur les objets et surpasse la robustesse des méthodes par points.\nDans un second temps\, nous avons proposé une étape de raffinement de la pose de la caméra par la minimisation d’une erreur de reprojection des objets\, qui permet de prendre en considération tous les objets détectés dans l’image. Contrairement à une distance entre des points\, établir un coût entre des ellipses n’est pas trivial. Nous avons analysé différentes métriques et nous avons proposé une nouvelle formulation basée sur des ensembles de niveaux. Nos expériences ont mis en avant ses bonnes propriétés de convergence et de gestion des objets partiellement visibles dans l’image. Nous avons également montré que cette étape de raffinement permet d’améliorer considérablement la solution analytique du calcul de pose basé sur les objets.\nEnfin\, nous avons intégré ce concept d’objet dans un SLAM et développé un système capable de cartographier les objets à la volée. L’intérêt est double\, avec la possibilité de les utiliser comme balises de relocalisation et avec l’ajout d’une information sémantique à la carte offrant une meilleure compréhension de la scène. Notre système fait collaborer les objets et les points et bénéficie de leurs avantages respectifs\, la robustesse et la précision. Nous avons montré\, dans nos expériences\, que cela permet d’étendre considérablement la capacité de relocalisation de notre système.\n\nMots-clés: Vision par ordinateur\, Réalité augmentée\, Localisation visuelle\, Apprentissage profond\, SLAM.
URL:https://www.loria.fr/event/phd-defense-matthieu-zins/
LOCATION:C005
CATEGORIES:Soutenance
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Paris:20221212T090000
DTEND;TZID=Europe/Paris:20221212T110000
DTSTAMP:20260518T221651
CREATED:20221212T083724Z
LAST-MODIFIED:20221212T083724Z
UID:17337-1670835600-1670842800@www.loria.fr
SUMMARY:PhD defense: Antoine Moniot
DESCRIPTION:Antoine Moniot (Capsid) will defend his thesis entitled « Modélisation des complexes ARN/protéines par assemblage de fragments structuraux » on Monday\, 12th December at 9 am in room B013. \n\nRapporteurs : Nicolas Wicker\, Professeur à l’Université de Lille\n                       Fabrice Leclerc\, Chargé de Recherche CNRS à l’Université Paris Saclay\nExaminateurs : Fariza Tahi\, Professeure à l’Université d’Evry\n                         Alexandre de Brevern\, Directeur de Recherche INSERM à Paris\nEncadrants : Isaure Chauvot de Beauchêne\, Chargée de Recherche au LORIA\n                     Yann Guermeur\, Directeur de Recherche au LORIA\n\nRésumé :\n\nLa caractérisation des complexes ARN-protéine à l’échelle atomique nous\npermet de mieux comprendre les fonctions de ces complexes\, et de définir des\ncibles thérapeutiques pour réguler les phénomènes biologiques auxquels ils\nparticipent. L’objet de cette thèse est de développer des outils permettant\nde prédire la structure d’un complexe protéine-ARN lorsque l’on connaît une\nstructure 3D de la protéine ainsi que la structure secondaire de la partie\nd’ARN en interaction. Nous nous concentrons sur le cas où l’ARN est\nprincipalement sous forme simple brin (nucléotides non appariés)\, posant la\ndifficulté de sa flexibilité.\nUne méthode de docking développée dans l’équipe CAPSID repose sur l’utilisation\nde fragments structuraux d’ARN simple brin. Le travail de cette thèse s’est\nappuyé sur cette méthode pour réaliser le docking de structures secondaires de\nl’ARN. Nous avons d’abord évalué l’apport d’une contrainte de fermeture de\nboucle pour le docking de la boucle simple brin d’une structure en épingle\,\npuis abordé le docking des éléments double brin de ces structures\, ouvrant la\nvoie à l’assemblage du complexe entier.\nCette méthode de docking est dépendante de l’utilisation de bibliothèques de\nfragments structuraux. Ces bibliothèques sont composées de prototypes qui\nreprésentent le paysage conformationnel observé expérimentalement dans les\nstructures d’ARN liés à des protéines. Une large partie du travail de thèse a\nconsisté en la création et l’optimisation de telles bibliothèques de fragments.\nNous avons créé l’outil ProtNAff qui permet d’extraire de la PDB des\nsous-ensembles de structures et de créer des bibliothèques de fragments d’acides\nnucléiques\, suivant des combinaisons complexes de critères. Il a été conçu de\nfaçon à dépasser nos besoins\, afin d’être adopté par la communauté pour le\ntraitement de problèmes variés.\nNous avons développé une nouvelle approche pour l’inférence de prototypes\nreprésentatifs d’un ensemble de conformations. L’ensemble de prototypes doit\nsatisfaire deux contraintes contradictoires: être représentatif (au sens de la\nmétrique) et de cardinalité aussi petite que possible. Le problème se réduit\ndonc à celui de l’inférence d’un epsilon-réseau de cardinalité minimale. Nous\nle traitons dans toute sa généralité en discutant des ensembles sur lesquels\nsont définies les données. Notre méthode se base sur la classification\nascendante hiérarchique avec comme linkage le rayon des plus petites boules\nenglobant les points de chaque sous-ensemble. Appliquée à nos bibliothèques\,\ncette approche a permis de réduire d’un facteur 4 leur taille\, et d’autant nos\ntemps de calcul de docking\, tout en améliorant leur fiabilité.\nEnfin\, pour pallier le problème posé par les superpositions de structures deux\nà deux\, nous avons utilisé une représentation des fragments en coordonnées\ninternes permettant de réduire encore les temps de calcul de création des\nbibliothèques. \n\nAbstract :\n\nThe characterization of RNA-protein complexes at the atomic scale allows us\nto better understand the biological functions of these complexes\, and to\ndefine therapeutic targets to regulate the biological phenomena in which\nthey participate. The aim of this thesis is to develop tools to predict the\nstructure of a protein-RNA complex when a 3D structure of the protein is\nknown as well as the secondary structure of the interacting RNA part. We\nfocus on the case where RNA is mainly in single-stranded form (unpaired\nnucleotides)\, raising the difficulty of its flexibility.\nA docking method developed in the CAPSID team is based on the use of structural\nfragments of single-stranded RNA. The work of this thesis builds on this method\nto perform docking of RNA secondary structures. We first evaluated the\ncontribution of a loop closure constraint for docking the single-stranded loop\nof a hairpin structure\, and then addressed the docking of the double-stranded\nelements of these structures\, paving the way for the assembly of the entire\ncomplex.\nThis fragment-based docking method is dependent on the use of structural\nfragment libraries. These libraries are composed of prototypes that represent\nthe conformational landscape experimentally observed in protein-bound RNA\nstructures. A large part of the thesis work consisted in the creation and\noptimization of such fragment libraries.\nWe created the ProtNAff tool that allows to extract subsets of structures from\nthe PDB and to create libraries of nucleic acid fragments\, following complex\ncombinations of criteria. It has been designed to exceed our needs\, so that it\ncan be adopted by the community for the treatment of various problems.\nWe have developed a new approach for inferring prototypes of a set of\nconformations. The set of prototypes must satisfy two contradictory constraints:\nto be representative (in the sense of the metric) and of cardinality as small\nas possible. The problem thus reduces to that of inferring an epsilon-network\nof minimal cardinality. We treat it in all its generality by discussing the\nspaces on which the data are defined. Our method is based on hierarchical\nagglomerative classification with as linkage the radius of the minimum balls\nenclosing the points of each subset. Applied to our libraries\, this approach\nreduced their size by a factor of 4\, and our docking computation time by the\nsame amount\, while improving their reliability.\nFinally\, to overcome the problem posed by the pairwise superimposition of\nstructures\, we used a representation of the fragments in internal coordinates\,\nallowing to reduce further the computation time for the creation of libraries.\n 
URL:https://www.loria.fr/event/phd-defense-antoine-moniot/
LOCATION:B013
CATEGORIES:Soutenance
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Paris:20221212T103000
DTEND;TZID=Europe/Paris:20221212T120000
DTSTAMP:20260518T221651
CREATED:20221207T151300Z
LAST-MODIFIED:20221207T151300Z
UID:17316-1670841000-1670846400@www.loria.fr
SUMMARY:PhD defense: Lorenzo Vianello
DESCRIPTION:Lorenzo Vianello (Larsen) will defend his thesis\, entitled « Toward adaptation in human-robot collaboration« \, on Monday\, 12 December at 10.30 am in rooms B011-B013. \nComposition du jury\nRapporteurs : Guillaume Morel\, Professeur\, Sorbonne Université\n                      Marie Babel\, Professeur\, INSA Rennes\nExaminateurs : Pedro Rodriguez-Ayerbe\, Professeur\, Centrale Supelec\n                      Iung Benoît\, Proefesseur\, Université de Lorraine\nInvitée : Luka Peternel\, Associate Professor\, TU Delft\nEncadrants : Alexis Aubry\, Associate Professor\, HDR\, Université de Lorraine\n                    Serena Ivaldi\, Research Scientist (tenured)\, HDR\, INRIA\, Université de Lorraine\n\nRésumé:\nCette thèse\, effectuée en collaboration entre le CRAN et le LORIA\, présente plusieurs contributions dans le domaine de l’interaction physique homme-robot.\nEn premier lieu\, elle propose une méthode pour prédire la posture humaine pendant qu’un humain interagit physiquement avec un robot.\nDeuxièmement\, elle décrit des algorithmes et des outils de simulation pour visualiser le score d’ergonomie humaine associé au mouvement d’un humain\, en temps réel\, même lorsque l’humain est physiquement couplé au robot.\nTroisièmement\, la thèse fait progresser les connaissances sur la façon de contrôler et d’adapter le comportement du robot pendant la collaboration\, grâce à des études expérimentales impliquant des humains et des robots dans des scénarios de comanipulation.\nLa première étude examine les meilleures stratégies d’impédance pour que le robot puisse collaborer avec l’humain lors de la co-manipulation d’un tuyau dans une tâche d’insertion de précision\, tandis que la deuxième étude examine comment les humains s’adaptent aux stratégies d’impédance changeantes d’un robot lors d’une tâche de sciage collaborative.\n\nAbstract\nThe thesis presents several contributions in the area of human-robot physical interaction. First\, it\nproposes a method to predict human posture while a human interacts physically with a robot. Second\, it\ndescribes algorithms and simulation tools to visualize the human ergonomics score associated with the\nmovement of a human\, in real-time\, even when the human is physically coupled with the robot. Third\,\nthe thesis advances the knowledge on how to control and adapt the robot behaviour during collaboration\,\nthanks to experimental studies involving humans and robots in comanipulation scenarios. The first\nstudy investigates the best impedance strategies for the robot to collaborate with the human during a\nco-manipulation of a pipe in a precision insertion task\, while the second study investigates how humans\nadapt to changing impedance strategies of a robot during a collaborative sawing task.
URL:https://www.loria.fr/event/phd-defense-lorenzo-vianello/
LOCATION:B011-B013
CATEGORIES:Soutenance
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Paris:20221212T140000
DTEND;TZID=Europe/Paris:20221212T170000
DTSTAMP:20260518T221651
CREATED:20221205T150846Z
LAST-MODIFIED:20221205T150846Z
UID:17307-1670853600-1670864400@www.loria.fr
SUMMARY:PhD defense: Tristan Gillard
DESCRIPTION:Tristan Gillard (Biscuit) will defend his thesis on Monday\, 12th December at 2pm in room C005. \nHis presentation will be in French and is entitled « Apprentissages non-associatifs pour l’émergence de nouveaux comportements sensorimoteurs » \n  \nRésumé : \nLes apprentissages non-associatifs sont largement observés à travers la phylogénie et apparaissent fondamentaux pour l’adaptation et\, ainsi\, la survie des organismes vivants. Ce travail de thèse explore des mécanismes d’adaptation inspirés de ces apprentissages non-associatifs. Nous proposons trois modèles computationnels de l’habituation\, trois modèles de la sensibilisation spécifique au site et un modèle de pseudo-conditionnement. Nous développons ces modèles dans le cadre du milieu sensorimoteur déformable itératif (« Iterant Deformable Sensorimotor Medium »\, IDSM)\, un modèle abstrait récemment développé de la formation du comportement sensorimoteur. Les caractéristiques des modèles présentés sont étudiées et analysées à la lumière de notre objectif à long terme\, qui est d’étudier de nouveaux mécanismes d’apprentissage non supervisés pour des agents artificiels autonomes.
URL:https://www.loria.fr/event/phd-defense-tristan-gillard/
LOCATION:C005
CATEGORIES:Soutenance
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Paris:20221212T143000
DTEND;TZID=Europe/Paris:20221212T163000
DTSTAMP:20260518T221651
CREATED:20221207T151513Z
LAST-MODIFIED:20221207T151513Z
UID:17318-1670855400-1670862600@www.loria.fr
SUMMARY:Séminaire ABC - CAPSID
DESCRIPTION:Les équipes ABC et CAPSID organisent un séminaire le lundi 12 décembre à 14h30 en salles B011-B013. \nAu programme : \n14h30 :  Séminaire par Nicolas Wicker intitulé  « Chaînes de Markov pour les surfaces de décision »\n15h30 : Séminaire par Fabrice Leclerc intitulé  « Computational fragment-based design (discovery) of modified oligonucleotides against protein targets »
URL:https://www.loria.fr/event/seminaire-abc-capsid/
LOCATION:B011-B013
CATEGORIES:Séminaire
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Paris:20221213T140000
DTEND;TZID=Europe/Paris:20221213T170000
DTSTAMP:20260518T221651
CREATED:20221207T152406Z
LAST-MODIFIED:20221207T152406Z
UID:17321-1670940000-1670950800@www.loria.fr
SUMMARY:PhD defense: Jean-Philippe Eisenbarth
DESCRIPTION:Jean-Philippe Eisenbarth (Coast) will defend his thesis entitled « Analyse\, valorisation et protection des réseaux pair-à-pair de blockchains publiques » on Tuesday\, 13 December at 2pm in room C005. \nComposition du jury : \nRapporteurs :\n– Arnaud Legout\, Directeur de recherche Inria\, université Côte d’Azur\n– Radu State\, Professeur à l’Université du Luxembourg\nExaminateur/trices :\n– Emmanuelle Anceaume\, Directrice de recherche CNRS\, IRISA\, Rennes\n– Vincent Chevrier\, Professeur à l’ENSEM\, université de Lorraine\n– Maryline Laurent\, Professeure à TELECOM SudParis\, université Paris-Saclay\nDirecteurs de thèse :\n– Thibault Cholez\, Maître de conférence à TELECOM Nancy\, université de Lorraine\n– Olivier Perrin\, Professeur à l’IDMC\, université de Lorraine \nRésumé : \nLes blockchains reposent sur des réseaux P2P essentiels à leur bon fonctionnement puisqu’ils\nassurent la dissémination des transactions et des blocs à l’ensemble des parties. Alors que Bitcoin\net Ethereum  les deux principales blockchains publiques capitalisent aujourd’hui des centaines\nde milliards de dollars\, attirant chaque jour de nouveaux utilisateurs\, peu d’études s’intéressent\naux aspects réseau bien que la littérature montre que de nombreux problèmes peuvent réduire\nla fiabilité des réseaux P2P publics.\nDans cette thèse\, nous nous sommes intéressés dans un premier temps à la supervision des\nréseaux P2P des blockchains Bitcoin et Ethereum. Nous avons implanté un crawler pour chaque\nréseau capable de découvrir tous les pairs connectés et avons analysé les données issues de\ncampagnes de mesure de plusieurs mois. Différents critères pouvant affecter la fiabilité du réseau\nont été étudiés\, tels que le nombre de pairs\, leur distribution du point de vue géographique ou du\nréseau IP\, leur taux d’attrition\, la proportion de clients aux vulnérabilités connues\, l’existence\nde motifs journaliers de connexion ou encore la capacité d’inférer la topologie. Il apparaît que\nles deux réseaux montrent de bonnes propriétés sur tous ces points.\nPartant du constat que\, d’une part\, le réseau P2P d’Ethereum basé sur une table de hachage\ndistribuée (DHT) est largement inexploité\, car aucune donnée n’est stockée dans la DHT\, et\nque\, d’autre part\, le stockage des données de la blockchain ne fait que croître (ce qui posera des\nproblèmes à terme)\, nous avons étudié dans un second temps le stockage des données du principal\nclient d’Ethereum (Geth) et sa manière de synchroniser l’état de la blockchain entre les pairs.\nNous avons conçu une nouvelle architecture distribuée de stockage pour Ethereum tirant parti\nde la DHT\, rétrocompatible avec les clients actuels et pouvant réduire l’espace disque\, utilisé\npour le stockage long terme\, de 95% (58% du stockage total) sans impact sur les garanties ou les\nperformances de la blockchain Ethereum.\nLe stockage des données sur la DHT la rend cependant plus intéressante à attaquer\, en\nparticulier par des attaques Sybil localisées. Nous avons donc analysé les pairs d’Ethereum à\nla recherche de motifs pouvant traduire des attaques Sybil et montré l’existence de milliers de\nnœuds suspects regroupant un grand nombre d’identifiants pour une même adresse IP (jusqu’à\n10000/IP). Nous avons finalement conçu et implanté une architecture de protection contre les\nattaques Sybils. Celle-ci se base sur un crawler détectant les nœuds suspects en temps réel\, un\nsmart contract structurant l’information et la distribuant à tous les pairs\, et enn une révocation\ncomplètement distribuée\, chaque pair constatant lui-même l’attaque et coupant ses connexions\naux nœuds Sybils. La mise en œuvre sur un réseau de test Ethereum a montré l’efficacité de\nl’architecture proposée. \nMots-clés : Blockchain\, Bitcoin\, Ethereum\, réseau P2P\, fiabilité\, supervision\, attaque Sybil\, dé-\ntection d’attaque\, mécanisme de révocation\, stockage réparti\, table de hachage distribuée \n 
URL:https://www.loria.fr/event/phd-defense-jean-philippe-eisenbarth/
LOCATION:C005
CATEGORIES:Soutenance
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Paris:20221214T090000
DTEND;TZID=Europe/Paris:20221214T110000
DTSTAMP:20260518T221651
CREATED:20221209T154343Z
LAST-MODIFIED:20221208T154851Z
UID:17332-1671008400-1671015600@www.loria.fr
SUMMARY:PhD defense: Justine Basselin
DESCRIPTION:Justine Basselin will defend her thesis on Wednesday\, 14 December at 9 am in room C005. \nHer presentation\, entitled « Reconnaissance de bâtiments à partir de nuages de points 3D » will be in French. \nRapporteurs : \nHyewon Seo\, Directrice de recherches\, CNRS \nBruno Vallet\, Chargé de recherches\, IGN \nExaminateurs : \nEmmanuel Jeandel\, Professeur des universités\, Université de Lorraine \nInvité : Frédéric Thomas\, Géomètre-Expert\, RhinoTerrain \nDirecteurs : Dmitry Sokolov\, Maître de conférences\, Université de Lorraine \nNicolas Ray\, Chargé de recherches\, Inria \nHervé Barthélémy\, Chargé de R&D\, RhinoTerrain \nRésumé : La numérisation d’objets réels est de plus en plus utilisée dans des domaines tels que l’urbanisme\, l’architecture\, la gestion des catastrophes et la sécurité intérieure. Des outils d’acquisition tels que les scanners aériens de détection et de télémétrie par la lumière (LiDAR) permettent de produire des représentations numériques de villes entières sous la forme de nuages de points 3D échantillonnant les surfaces des objets dans l’environnement. Malgré le haut degré de maturité atteint par les techniques de numérisation\, les solutions informatiques efficaces pour le prétraitement et la reconstruction à partir de ces mesures sont rares et mal adaptées à la complexité de l’environnement. Aujourd’hui\, le processus de création d’un modèle numérique à partir de ces données est long\, fastidieux et essentiellement manuel. Dans ce processus de rétroconception\, l’opérateur humain dessine manuellement les éléments du modèle 3D au plus près du nuage de points. Bien que des efforts importants aient été déployés pour développer des méthodes automatiques et semi-automatiques\, qui apparaissent actuellement sur le marché\, aucune solution proposée jusqu’à présent ne répond à toutes les exigences industrielles en termes de précision\, d’exactitude et d’efficacité. En effet\, la reconstruction de modèles de bâtiments en 3D est une tâche complexe qui nécessite un flux de travail composé de plusieurs étapes de traitement telles que la classification\, l’extraction de contours\, la segmentation\, la reconnaissance de caractéristiques\, la génération et la vérification d’hypothèses\, la modélisation et la construction géométriques\, l’ajustement et le raffinement. De plus\, les modèles reconstruits doivent respecter un certain nombre de contraintes structurelles (planéité des segments de toit\, arêtes de toit horizontales\, symétrie\, etc. Malgré les connaissances acquises\, il existe encore un nombre important de problèmes non résolus provenant de : lacunes dans les données (dues à des occlusions ou à des réflexions et absorptions indésirables) ; bruit et valeurs aberrantes ; résolution limitée et densité de points variable ; grande variabilité et complexité des formes de bâtiments dans les zones urbaines\, pour n’en nommer que quelques-uns. Dans ce travail\, nous abordons le problème particulier de la construction (création) de modèles de toit 3D polygonaux à partir de données ponctuelles LIDAR préalablement classées. \nMots clés : Maquette numérique urbaine\, reconstruction\, nuage de points\, LIDAR ALS.
URL:https://www.loria.fr/event/phd-defense-justine-basselin/
LOCATION:C005
CATEGORIES:Soutenance
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Paris:20221214T140000
DTEND;TZID=Europe/Paris:20221214T160000
DTSTAMP:20260518T221651
CREATED:20221201T130446Z
LAST-MODIFIED:20221201T131358Z
UID:17302-1671026400-1671033600@www.loria.fr
SUMMARY:Soutenance de thèse d'Alexandre Bettinger
DESCRIPTION:Alexandre Bettinger soutiendra sa thèse intitulée « Influence Indépendante et Explicabilité de l’Exploration et de l’Exploitation dans les Métaheuristiques »\, réalisée sous la direction d’Armelle Brun et Anne Boyer\, le 14 décembre 2022 à 14h00 au Loria.\nRésumé :\n\nLes manuels scolaires numériques viennent de plus en plus remplacer leurs homologues en papier et peuvent fortement modifier les habitudes et les pratiques d’apprentissage des élèves. Dans ce contexte\, les apprenants intéragissent avec des ressources éducatives (leçons\, exercices\, évaluations) et la recommandation de ces dernières devient nécessaire à des fins de personnalisation. Chaque élève maximise ainsi ses chances de progresser. De plus\, d’autres acteurs évoluent aux côtés des apprenants\, comme les enseignants\, ils ont des objectifs propres et partagés qui peuvent aussi entrer en considération dans la démarche de recommandation.\nTraditionnellement\, la recommandation de ressources éducatives est assurée par les enseignants qui utilisent leurs compétences dans leurs domaines respectifs\, leurs connaissances\nconcernant les niveaux d’apprentissage des apprenants ainsi que les directives de leur hiérarchie au regard des programmes imposés\, afin de trouver des compromis les menant à utiliser et\nà faire utiliser des ressources éducatives spécifiques. Il est entendu que cette démarche est longue et biaisée car elle repose sur des appréciations humaines incomplètes en raison de l’incapacité du cerveau humain à traiter d’énormes quantités de données. L’arrivée de l’informatique et du traitement des données à permis la mise en place de processus d’automatisation de cette démarche. Ces processus touchent à la transformation des données\, à l’optimisation\, à l’apprentissage automatique\, aux mécanismes décisionnels ainsi qu’à la recommandation.\nCes domaines sont très généraux\, ils dépassent ainsi de loin le cadre applicatif des manuels scolaires numériques.\nL’approche de nos travaux est le fruit d’un état de l’art touchant à de nombreux domaines. Nous avons convergé vers des contributions touchant à la réduction de données\, à l’influence de l’Exploration et de l’Exploitation (E\&E) de l’espace de recherche ainsi qu’à l’explicabilité de l’E\&E  dans le domaine des métaheuristiques et pouvant servir une démarche d’optimisation et de recommandation.\n\n\nJury :\n\n\nRapporteurs :\n\nLaetitia Jourdan (PR\, U.Lille)\nLaurent Vercouter (PR\, INSA Rouen)\n\nExaminateurs :\n\nTassadit Amghar (MCF HDR\, U.Angers)\nVincent Chevrier (PR\, U.Lorraine)\n\nEncadrants :\n\nArmelle Brun (PR\, U.Lorraine)\nAnne Boyer (PR\, U.Lorraine)
URL:https://www.loria.fr/event/soutenance-de-these-dalexandre-bettinger/
LOCATION:Loria
CATEGORIES:Soutenance
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Paris:20221215T103000
DTEND;TZID=Europe/Paris:20221215T120000
DTSTAMP:20260518T221651
CREATED:20221215T130738Z
LAST-MODIFIED:20221215T130738Z
UID:17370-1671100200-1671105600@www.loria.fr
SUMMARY:MALOTEC Seminar: Kira Adaricheva
DESCRIPTION:Next MALOTEC seminar will take place on Thursday\, 15 december at 10.30 in room A008. \nProfessor Kira Adaricheva will give a talk entitled Theoretical background and practical applications of D-basis algorithm for ranking attributes relevant to another attribute. \nAbstract:\nIn this talk we outline some features of the D-basis algorithm developed around 2010 for the retrieval of the implications/association rules from the binary table. We focus on the post-output phase of the analysis\, where we rank all attributes in relation to some target attribute. Using this approach we are able to search for gene signatures linked to higher survival rates in cancer patients\, temporal weather parameters leading to sea breeze that occurs in the coastal areas\, or investigate factors that hinder the success of students majoring in stem disciplines. \nShort bio:\nKira Adaricheva is a Full Professor at Department of Mathematics\, Hofstra University\, Long Island\, NY\, US. Kira worked as a Senior Researcher in Institute of Mathematics in Novosibirsk in Russia\, a visiting scientist at McGill University in Canada\, and a programmer in IT industry for four years after moving to US. She held a position of Research Associate Professor at Yeshiva University and Chair of Mathematics at a start-up international university in Astana\, Kazakhstan\, prior to coming to work at Hofstra in 2016. \nShe is the author of over 50 published papers in algebra\, logic\, geometry\, combinatorics\, artificial intelligence and data analysis and a co-author of The Primer of subquasi-variety lattices. Since 2010 Dr. Adaricheva is developing algebraic methods in Data Science as a co-author of the D-basis algorithm\, which was code implemented and tested in collaboration with Dr. O. Segal from CS Department of Hofstra and several undergraduate students. A number of undergraduate honors theses under her supervision were devoted to the development or the application of the D-basis algorithm to data analysis in medical\, sociological and weather data. She will be teaching the course of Combinatorial Optimization for new graduate program in Data Science opening in 2021.
URL:https://www.loria.fr/event/malotec-seminar-kira-adaricheva/
LOCATION:A008
CATEGORIES:Séminaire
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Paris:20221215T140000
DTEND;TZID=Europe/Paris:20221215T160000
DTSTAMP:20260518T221651
CREATED:20221212T153004Z
LAST-MODIFIED:20221212T153004Z
UID:17345-1671112800-1671120000@www.loria.fr
SUMMARY:PhD defense: Adrien Fois
DESCRIPTION:Adrien Fois (Biscuit) will defend his thesis entitled « Plasticité et codage temporel dans les réseaux impulsionnels appliqués à l’apprentissage de représentations » on Thursday\, 15 December at 2pm in room C005. \nComposition du jury: \nRapporteurs: \nTimothée Masquelier\, Directeur de recherche\, Centre de recherche Cerveau et Cognition (CERCO)\, France \nMadalina Olteanu\, Professeure\, Université Paris Dauphine (PSL)\, France \nExaminateurs: \nLaurent Perrinet\, Directeur de recherche\, Université Aix-Marseille\, France \nOlivier Bichler\, Ingénieur chercheur\, CEA Saclay\, France \nJean Martinet\, Professeur\, Université Nice Sophia Antipolis\, France \nDirecteur de thèse: \nBernard Girau\, Professeur\, Université de Lorraine\, France \n\nRésumé : \nLe calcul neuromorphique est un domaine de l’informatique en plein essor. Il cherche à définir des modèles de calculs s’inspirant des propriétés du cerveau. Le calcul neuromorphique redéfinit la nature des trois composants clés de l’apprentissage : 1) données\, 2) substrat de calcul et 3) algorithmes\, en se fondant sur le fonctionnement du cerveau. \n    Premièrement\, les données sont représentées avec des événements tout ou rien distribués dans l’espace et le temps : les impulsions neuronales. \n    Deuxièmement\, le substrat de calcul efface la séparation entre calcul et mémoire introduite par les architectures de Von Neumann en les co-localisant\, comme dans le cerveau. En outre\, le calcul est massivement parallèle et asynchrone permettant aux unités computationnelles d’être activées à la volée\, de façon indépendante. \n    Troisièmement\, les algorithmes d’apprentissage sont adaptés au substrat en exploitant les informations disponibles localement\, au niveau du neurone. \n    Ce vaste remaniement dans la manière d’appréhender la représentation et le transfert de l’information\, le calcul et l’apprentissage\, permettent aux processeurs neuromorphiques de promettre notamment un gain d’énergie d’un facteur considérable de 100 à 1000 par rapport aux CPU. \n    Dans cette thèse\, nous explorons le versant algorithmique du calcul neuromorphique en proposant des règles d’apprentissage événementielles répondant aux contraintes de localité et capables d’extraire des représentations de flux de données impulsionnels\, épars et asynchrones. En outre\, alors que la plupart des travaux connexes se basent sur des codes par taux de décharge où l’information est exclusivement représentée dans le nombre d’impulsions\, nos règles d’apprentissage exploitent des codes temporels beaucoup plus efficients\, où l’information est contenue dans les temps d’impulsions. \n    Nous proposons d’abord une analyse approfondie d’une méthode de codage temporel par population de neurones\, en proposant une méthode de décodage\, et en analysant l’information délivrée et la structure du code. \n    Puis nous introduisons une nouvelle règle événementielle et locale capable d’extraire des représentations de codes temporels en stockant des centroïdes de manière distribuée dans les poids synaptiques d’une population de neurones. \n    Nous accentuons ensuite la nature temporelle de l’apprentissage en proposant d’apprendre des représentations non pas dans les poids synaptiques\, mais dans les délais de transmission opérant intrinsèquement dans la dimension temporelle. Cela a engendré deux nouvelles règles événementielles et locales. Une règle adapte les délais de sorte à stocker des représentations\, l’autre règle adapte les poids de sorte à filtrer les caractéristiques en fonction de leurs variabilité temporelle. Ces deux règles opèrent de manière complémentaire. \n    Dans un dernier modèle\, ces règles adaptant poids et délais sont augmentées par un nouveau neuromodulateur spatio-temporel. Ce neuromodulateur permet au modèle de reproduire le comportement des cartes auto-organisatrices dans un substrat impulsionnel\, aboutissant ainsi à la génération de cartes ordonnées lors de l’apprentissage de représentations. \n    Enfin nous proposons une nouvelle méthode générique d’étiquetage et de vote conçue pour des réseaux de neurones impulsionnels traitant des codes temporels. Cette méthode nous permet d’évaluer notre dernier modèle sur des tâches de catégorisation.
URL:https://www.loria.fr/event/phd-defense-adrien-fois/
LOCATION:C005
CATEGORIES:Soutenance
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Paris:20221215T140000
DTEND;TZID=Europe/Paris:20221215T170000
DTSTAMP:20260518T221651
CREATED:20221207T150943Z
LAST-MODIFIED:20221207T150953Z
UID:17313-1671112800-1671123600@www.loria.fr
SUMMARY:PhD defense: Michel Olvera
DESCRIPTION:Michel Olvera (Multispeech) will defend his thesis on Thursday\, 15th December at 2pm in room A008. \nHis presentation will be in English and is entitled « Robust sound event detection ». \nJury members\n \n\nThesis directors:\nEmmanuel Vincent\, Inria\nGilles Gasso\, INSA Rouen Normandie\n\nReviewers :\nMathieu Lagrange\, CNRS\, LS2N\nJuan Pablo Bello\, New York University\n\nExaminers :\nAnne Boyer\, Université de Lorraine\nDaniel P. W. Ellis\, Google\n\nAbstract:\n\n\n\nFrom industry to general interest applications\, computational analysis of sound scenes and events allows us to interpret the continuous flow of everyday sounds. One of the main degradations encountered when moving from lab conditions to the real world is due to the fact that sound scenes are not composed of isolated events but of multiple simultaneous events. Differences between training and test conditions also often arise due to extrinsic factors such as the choice of recording hardware and microphone positions\, as well as intrinsic factors of sound events\, such as their frequency of occurrence\, duration and variability. In this thesis\, we investigate problems of practical interest for audio analysis tasks to achieve robustness in real scenarios. Firstly\, we explore the separation of ambient sounds in a practical scenario in which multiple short duration sound events with fast varying spectral characteristics (i.e.\, foreground sounds) occur simultaneously with background stationary sounds. Secondly\, we investigate how to improve the robustness of audio analysis systems under mismatched training and test conditions. We explore two distinct tasks: acoustic scene classification with mismatched recording devices and training of sound event detection systems with synthetic and real data.
URL:https://www.loria.fr/event/phd-defense-michel-olvera-2/
LOCATION:A008
CATEGORIES:Soutenance
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Paris:20221216T090000
DTEND;TZID=Europe/Paris:20221216T180000
DTSTAMP:20260518T221651
CREATED:20221118T154344Z
LAST-MODIFIED:20221118T170104Z
UID:17223-1671181200-1671213600@www.loria.fr
SUMMARY:Journée OLKi : Langue et IA citoyenne
DESCRIPTION:Le traitement automatique de la langue et l’IA sont en pleine révolution: presque tous les mois\, de nouveaux modèles sont diffusés en direct jusqu’au grand public (DALL-E\, Bloom\, Stable diffusion\, GALACTICA\, GPT4…)\, potentiellement riches en opportunités mais également sources de nombreux défis pour les entreprises et la société. \nCette journée permettra de faire un point sur les avancées réelles et leurs conséquences sociales\, par le prisme du projet OLKi\, de spécialistes académiques et lors d’échanges avec des acteurs du monde économique. \n \n\nInscription avant le 8 décembre\nProgramme en cours
URL:https://www.loria.fr/event/journee-olki-langue-et-ia-citoyenne/
LOCATION:Loria
CATEGORIES:Autres
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Paris:20221216T093000
DTEND;TZID=Europe/Paris:20221216T113000
DTSTAMP:20260518T221651
CREATED:20221208T154117Z
LAST-MODIFIED:20221208T154117Z
UID:17328-1671183000-1671190200@www.loria.fr
SUMMARY:PhD defense: Kamrul Islam
DESCRIPTION:Kamrul Islam (Capsid) will defend his thesis\, entitled « Explainable link prediction in large complex graphs – application to drug repurposing »\, on Friday\, 16 December at 9.30 am in room B013. \nComposition du jury: \nRapporteurs: \nLuc Brun\, Professeur\, ENSICAEN\, France \nPaolo Merialdo\, Professeur\, Université Rome III (Roma Tre University)\, Italie \nExaminateurs: \nMiguel Couceiro\, Professeur\, Université de Lorraine\, France \nFatiha Saïs\, Professeure\, Université Paris Saclay\, France \nInvité : Marie-Dominique Devignes\, Chargée de Recherches\, CNRS\, France \nEncadrants: \nMalika Smaïl-Tabbone\, Maître de conférences\, Université de Lorraine\, HDR\, France \nSabeur Aridhi\, Maître de conférences\, Université de Lorraine\, France \nAbstract: \nLink prediction is one of the most interesting and long-standing problems in the field of graph mining; it predicts the probability of a link between two unconnected nodes. This thesis presents several contributions for link prediction in simple graphs and knowledge graphs. Firstly\, we compare a few similarity-based and embedding-based link prediction approaches in different simple graphs with diverse properties and analyze their interesting connections to alleviate the « black-box » limitation of embedding-based approaches. Secondly\, we develop an explainable supervised link prediction approach for simple graphs. Thirdly\, we develop a negative triple sampling method which are useful for training of embedding methods for knowledge graphs. Fourthly\, we develop a rule mining method for knowledge graphs and an explanation strategy using mined rules to explain embedding-based link predictions. Fifthly\, we apply our explainable link prediction approach to a biological knowledge graph for drug repurposing of COVID-19. Finally\, we present a new framework for distributed training of knowledge graph embedding methods.
URL:https://www.loria.fr/event/phd-defense-kamrul-islam/
LOCATION:B013
CATEGORIES:Soutenance
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Paris:20221216T100000
DTEND;TZID=Europe/Paris:20221216T120000
DTSTAMP:20260518T221651
CREATED:20221215T130949Z
LAST-MODIFIED:20221215T130949Z
UID:17372-1671184800-1671192000@www.loria.fr
SUMMARY:PhD defense: Margarita Veshchezerova
DESCRIPTION:Margarita Veshchezerova (Mocqua) will defend her thesis on Friday\, December 16 at 10 am in the room C005. \nThe title of her thesis is Quantum algorithms for energy management.\n\nMembers of the jury:\n\nReviewers: Caroline Prodhon and Verdan Dunjko\nExaminers: Bernardetta Addis\, Philippe Lacomme and Ioan Todinca\nSupervisors: Emmanuel Jeandel\, Simon Perdrix and Marc Porcheron\n\nAbstract:\n\nThe domain of energy management involves many combinatorial optimization problems known to be computationally hard. The emergence of quantum computers suggests new approaches for these problems. For near-future machines particularly promising are variational quantum heuristics such as QAOA that can leverage the computational power of the imperfect quantum hardware. \nWe explore the potential of variational quantum algorithms for optimization problems issued from the field of « smart charging » of electrical vehicles. We consider two problems inspired by real-world usecases. In the first problem\, modeled asMax-K-Cut\, we search to schedule a set of prioritized charges on several stations while minimizing the weighted completion time. In the second problem\, modeled as Maximum Independent Set\, we aim to maximize the number of satisfied charge demands on a single station while respecting the conflicts between demands. For both problems we develop an experimental protocol specifying the encoding step and the parameter optimization routine. Our numerical experiments confirm the interest of quantum heuristics for these problems as well as the quality of our experimental protocol. \nIn order to extend the applicability of quantum heuristics we introduce a new hybrid approach that integrates quantum routines in the classical Branch \& Price algorithm for large integer linear programs. We test this approach on a smart charging problem that is modeled as graph coloring problem. Our computational results affirm the potential of the hybrid approach while revealing the considerable dependence of the performance gain on the particular instance of the problem. \nImportant components of variational algorithms can be represented as ZX-diagrams. We demonstrate how the rewriting rules of ZX-calculus can be used to derive the analytical formula for the mean energy of a general Ising model in a QAOA_1 state. Furthermore\, we contribute to the theoretical exploration of variational algorithms by extending the ZX-calculus with addition and differentiation of ZX-diagrams. Our inductive procedure for the addition is fully diagrammatic. For the differentiation we suggest two approaches. The first approach is inductive\, it leverages our procedure for addition to explicitly represent the product rules. The second approach is resumed in two formulas that are derived from the factored form of parameterized diagrams. \nKeyWords: Combinatorial optimization\, quantum computing\, energy management\, smart charging\, ZX-calculus
URL:https://www.loria.fr/event/phd-defense-margarita-veshchezerova/
LOCATION:C005
CATEGORIES:Soutenance
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Paris:20221219T140000
DTEND;TZID=Europe/Paris:20221219T160000
DTSTAMP:20260518T221651
CREATED:20221208T154322Z
LAST-MODIFIED:20221208T154322Z
UID:17330-1671458400-1671465600@www.loria.fr
SUMMARY:Soutenance HDR : Phuc Ngo
DESCRIPTION:Phuc Ngo (Adagio) soutiendra son Habilitation à Diriger des Recherches le 19 décembre à 14h en salle A008. \nLa présentation est intitulée « Analyse et manipulation d’objets discrets » et sera en français. \nRapporteurs : \n\n Laurent Wendling\, LIPADE\, Université Paris Descartes\n Eric Andrès\, Professeur\, XLIM\, Université de Poitiers\n Jacques-Olivier Lachaud\, Professeur\, Professeur\, LAMA\, Université de Savoie\n\nExaminateurs : \n\n Laure Tougne Rodet\, Professeure\, LIRIS\, Université Lyon 2\n Isabelle Debled-Rennesson\, Professeure\, LORIA\, Université de Lorraine\n Fabien Feschet\, Professeur\, LIMOS\, Université Clermont Auvergne\n David Coeurjolly\, LIRIS\, CNRS\n\nVous êtes chaleureusement invités au pot à la suite de la soutenance (vers 17h). \nBien cordialement\,\nPhuc. \n—- Détail sur HDR \nTitre : Analyse et manipulation d’objets discrets\nRésumé : Le travail présenté se situe dans de domaine de la géométrie discrète et du traitement des objets discrets\, définis dans un sous-espace fini de Z^2/Z^3. Plus précisément\, nous nous intéressons au développement d’un cadre formel (via une modélisation géométrique) pour l’étude de tels objets\, tout en essayant de conserver une analogie avec la géométrie euclidienne de R^2/R^3. Ces études ne sont pas seulement théoriques\, mais présentent aussi des intérêts applicatifs en traitement d’images\, analyse de formes et modélisation. Dans le cadre des mouvements rigides sur des images\, nous proposons deux notions : (1) la régularité comme une caractérisation d’images 2D permettant de préserver les propriétés topologiques des images soumises à un mouvement rigide arbitraire\, et (2) la quasi-r-regularité pour la préservation de connexité des objets euclidiens lors du processus de discrétisation. La dernière contribue au développement de nouvelles méthodes de mouvements rigides\, via des modèles intermédiaires des objets discrets\, permettant de préserver mieux la forme des objets transformés. D’autres travaux concernent des structures discrètes pour l’analyse des courbes discrètes bruitées extraites à partir de contour des objets présents sur des images. Dans ce contexte\, nous proposons différents outils géométriques efficaces pour les étudier\, ainsi que les applications dans le domaine de l’analyse et de la reconnaissance de formes. En fin\, nous présentons nos contributions dans le cadre applicatif du traitement et de l’analyse d’images de billons de bois pour des caractérisations géométriques et biologiques via des images en coupe transversale de grumes ou à partir de nuages de points LiDAR afin d’étudier les relations entre la partie extérieure et intérieure de l’arbre.
URL:https://www.loria.fr/event/soutenance-hdr-phuc-ngo/
LOCATION:A008
CATEGORIES:HDR
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Paris:20221220T140000
DTEND;TZID=Europe/Paris:20221220T160000
DTSTAMP:20260518T221651
CREATED:20221216T145811Z
LAST-MODIFIED:20221216T145811Z
UID:17388-1671544800-1671552000@www.loria.fr
SUMMARY:PhD defense: Matthieu Nicolas (Coast)
DESCRIPTION:Matthieu Nicolas (Coast) will defend his thesis on Tuesday\, December 20th at 2pm in room C005. \nHis thesis is entitled « Ré-identification sans coordination dans les types de données répliquées sans conflits »\, the presentation will be held in French. \nRapporteurs : \n\nHanifa Boucheneb\, Professeure\, Polytechnique Montréal\nDavide Frey\, Chargé de recherche\, HdR\, Inria Rennes Bretagne-Atlantique\n\nExaminateurs : \n\nHala Skaf-Molli\, Professeure des Universités\, Nantes Université\, LS2N\nStephan Merz\, Directeur de Recherche\, Inria Nancy – Grand Est\n\nEncadrants :\n \n\nOlivier Perrin\, Professeur des Universités\, Université de Lorraine\, LORIA\nGérald Oster\, Maître de conférences\, Université de Lorraine\, LORIA\n\nRésumé :\n \nUn système collaboratif permet à plusieurs utilisateur-rices de créer ensemble un contenu. Afin de supporter des collaborations impliquant des millions d’utilisateurs\, ces systèmes adoptent une architecture décentralisée pour garantir leur haute disponibilité\, tolérance aux pannes et capacité de passage à l’échelle. Cependant\, ces sytèmes échouent à garantir la confidentialité des données\, souveraineté des données\, pérennité et résistance à la censure. Pour répondre à ce problème\, la littérature propose la conception d’applications Local-First Software (LFS) : des applications collaboratives pair-à-pair (P2P).\nUne pierre angulaire des applications LFS sont les Conflict-free Replicated Data Types (CRDTs). Il s’agit de nouvelles spécifications des types de données\, tels que l’Ensemble ou la Séquence\, permettant à un ensemble de noeuds de répliquer une donnée. Les CRDTs permettent aux noeuds de consulter et de modifier la donnée sans coordination préalable\, et incorporent un mécanisme de résolution de conflits pour intégrer les modifications concurrentes. Cependant\, les CRDTs pour le type Séquence souffrent d’une croissance monotone du surcoût de leur mécanisme de résolution de conflits. Dans cette thèse\, nous avons identifié le besoin de mécanismes qui (i) permettent de réduire le surcoût des CRDTs pour le type Séquence\, (ii) soient compatibles avec les applications LFS. Par conséquent\, nous proposons un nouveau CRDT pour le type Séquence : RenamableLogootSplit. Ce CRDT intègre un mécanisme de renommage qui minimise périodiquement le surcoût de son mécanisme de résolution de conflits ainsi qu’un mécanisme de résolution de conflits pour intégrer les modifications concurrentes à un renommage. Finalement\, nous proposons un mécanisme de Garbage Collection (GC) qui supprime à terme le propre surcoût du mécanisme de renommage. \n  \nAbstract :\n \nA collaborative system enables multiple users to work together to create content. To support collaborations involving millions of users\, these systems adopt a decentralised architecture to ensure high availability\, fault tolerance and scalability. However\, these systems fail to guarantee the data confidentiality\, data sovereignty\, longevity and resistance to censorship. To address this problem\, the literature proposes the design of Local-First Software (LFS) applications : collaborative peer-to-peer applications.\nA cornerstone of LFS applications are Conflict-free Replicated Data Types (CRDTs). CRDTs are new specifications of data types\, e.g. Set or Sequence\, enabling a set of nodes to replicate a data. CRDTs enable nodes to access and modify the data without prior coordination\, and embed a conflict resolution mechanism to integrate concurrent modifications. However\, Sequence CRDTs suffer from a monotonous growth in the overhead of their conflict resolution mechanism. In this thesis\, we have identified the need for mechanisms that (i) reduce the overhead of Sequence CRDTs\, (ii) are compatible with LFS applications. Thus\, we propose a novel Sequence CRDT : RenamableLogootSplit. This CRDT embeds a renaming mechanism that periodically minimizes the overhead of its conflict resolution mechanism\, as well as a conflict resolution mechanism to integrate concurrent modifications to a rename. Finally\, we propose a Garbage Collection (GC) mechanism that eventually removes the own overhead of the renaming mechanism.
URL:https://www.loria.fr/event/phd-defense-matthieu-nicolas-coast/
LOCATION:C005
CATEGORIES:Soutenance
END:VEVENT
END:VCALENDAR