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SUMMARY:Colloquium du Loria : Anne-Cécile Orgerie
DESCRIPTION:Le prochain colloquium du Loria aura lieu le jeudi 2 mars à 13h30 dans l’amphithéâtre. \nNous aurons le plaisir d’accueillir Anne-Cécile Orgerie\, chercheuse CNRS à l’IRISA (Rennes). \nConsommation énergétique et impacts environnementaux des systèmes distribués. \nLes systèmes distribués\, tels que les clouds\, s’étendent de plus en plus à l’échelle mondiale\, avec des services numériques hébergés aux quatre coins du globe et appartenant souvent à des systèmes complexes\, utilisant eux-mêmes de nombreux autres services et ressources matérielles. Cette augmentation s’accompagne d’une croissance alarmante des infrastructures de cloud et de leur consommation d’énergie. Malgré la complexité des systèmes distribués\, il est important de comprendre comment ils consomment l’énergie afin de chasser les Joules gaspillées et de réduire leur impact environnemental. Cet exposé traitera de la mesure de la consommation énergétique des systèmes distribués et de la dérivation de modèles à partir de ces mesures pour évaluer leur consommation énergétique et leur impact environnemental.\n\nBiographie : Anne-Cécile Orgerie est chercheuse CNRS à l’IRISA à Rennes. Elle a obtenu son doctorat en informatique en 2011 à Lyon. Depuis 2012\, elle fait partie de l’équipe Myriads qui travaille sur les systèmes distribués large échelle\, le Cloud et le Edge computing. Ses thématiques de recherches portent sur la mesure\, la modélisation\, la simulation et la réduction de la consommation énergétique des systèmes distribués. Elle est actuellement directrice du GDS EcoInfo qui étudie les impacts environnementaux du numérique.\nLes personnes extérieures au laboratoire peuvent s’inscrire avant le 28 février auprès de Marie Baron : marie.baron(at)loria.fr
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SUMMARY:Ma Thèse en 180 secondes : la finale régionale !
DESCRIPTION:La finale régionale de l’Université de Lorraine de MT180 aura lieu le jeudi 2 mars 2023 à 18 heures au Centre de congrès Prouvé de Nancy. \nRetrouvez parmi les finalistes Célina Treuillier\, doctorante dans l’équipe BIRD du Loria ! \n  \nSur place : \nRendez-vous le jeudi 2 mars 2023 · 18h au Centre Prouvé de Nancy\nOuvert à toutes et tous\, à partir de 15 ans\, gratuit\, sur réservation (ouverture de la billetterie le 2 février) \nInterprétation en direct en LSF – Langues des signes française. \nÉvénement accessible selon les conditions sanitaires en vigueur. \nÀ distance : \nL’événement est retransmis en streaming sur la chaine YouTube de l’Université de Lorraine (lien direct à venir). Un vote en ligne est mis en place pour les internautes. \nConsultez le programme et réservez votre place pour la finale régionale ici !
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Georgios Zervakis (Orpailleur)
DESCRIPTION:Georgios Zervakis (Orpailleur) soutiendra sa thèse intitulée “Intégration de connaissances et raisonnement symboliques aux modèles de langue pré-entraînés” le mercredi 8 mars à 13h à la salle A008 du Loria.\nRésumé :\nLes progrès récents de l’apprentissage profond et des réseaux de neurones ont permis d’aborder des tâches complexes de traitement du langage naturel\, qui sont appliquées à une pléthore de problèmes réels allant des assistants intelligents dans les appareils mobiles à la prédiction du cancer. Néanmoins\, les systèmes modernes basés sur ces approches présentent plusieurs limitations qui peuvent compromettre leurs performances et leur fiabilité\, les rendre injustes envers les minorités ou exposer des données personnelles. Nous sommes convaincus que l’intégration de connaissances et de raisonnement symboliques dans le cadre de l’apprentissage profond est une étape nécessaire vers la résolution de ces limitations. Par exemple\, les ressources lexicales peuvent enrichir les réseaux de neurones profonds avec des connaissances sémantiques ou syntaxiques\, et les règles logiques peuvent fournir des mécanismes d’apprentissage et de raisonnement. Par conséquent\, l’objectif de cette thèse est de développer et d’évaluer des moyens d’intégrer différents types de connaissances et de raisonnement symboliques dans un modèle de langage largement utilisé\, le Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). \nDans un premier temps\, nous considérons le retrofitting \, une technique simple et populaire pour raffiner les plongements lexicaux de mots grâce à des relations provenant d’un lexique sémantique. Nous présentons deux méthodes inspirées par cette technique pour incorporer ces connaissances dans des plongements contextuels de BERT. Nous évaluons ces méthodes sur trois jeux de données biomédicales pour l’extraction de relations et un jeu de données de critiques de films pour l’analyse des sentiments\, et montrons qu’elles n’ont pas d’impact substantiel sur les performances pour ces tâches. En outre\, nous effectuons une analyse qualitative afin de mieux comprendre ce résultat négatif. \nDans un second temps\, nous intégrons le raisonnement analogique à BERT afin d’améliorer ses performances sur la tâche de vérification du sens d’un mot\, et de le rendre plus interprétable. Pour cela\, nous reformulons la vérification du sens d’un mot comme une tâche de détection d’analogie. Nous présentons un modèle hybride qui combine BERT pour encoder les données d’entrée en quadruplets et un classifieur neuronal convolutif pour décider s’ils constituent des analogies valides. Nous testons notre système sur un jeu de données de référence et montrons qu’il peut surpasser les approches existantes. Notre étude empirique montre l’importance de l’encodage d’entrée pour BERT\, et comment cette dépendance est atténuée en intégrant les propriétés axiomatiques des analogies lors de l’apprentissage\, tout en préservant les performances et en améliorant l’interprétabilité. \nJury\n\n\n\nDirecteurs de thèse:\n\n\n\nMiguel Couceiro\, Université de Lorraine\nEmmanuel Vincent\, Inria Nancy — Grand Est\nMarc Schoenauer\, Inria Saclay — Île-de-France\n\nRapporteurs:\n\nSalvatore Ruggieri\, Università di Pisa\nChristian Müller\, DFKI\n\nExaminateurs :\n\nElisa Fromont\, Université Rennes 1\n\n\n 
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SUMMARY:Séminaire CAPSID-ABC : "Structural Optimal Transport for Domain Adaptation with Theoritical Guarantees"
DESCRIPTION:Le prochain séminaire commun des équipes CAPSID et ABC aura lieu le 14 mars à 13h\, en salle B013. Mourad El Hamri présentera un exposé intitulé “Structural Optimal Transport for Domain Adaptation with Theoritical Guarantees“. \nRésumé :\nLa théorie du transport optimal permet non seulement de définir une distance entre les mesures de probabilité\, mais offre également un moyen géométrique de transporter un ensemble de points vers un autre selon le principe du moindre effort. Ce double aspect a laissé la porte grande ouverte pour les applications en adaptation de domaine. Toutefois\, il existe souvent dans les domaines source et cible un biais structurel sur la représentation des données ou des structures latentes qui ne sont pas prises en compte par la formulation classique du transport optimal\, et l’incapacité à incorporer pleinement ces structures peut entraver le succès de l’adaptation de domaine. Dans ce séminaire\, je montrerai plusieurs approches pour incorporer les informations structurelles au sein du transport optimal afin de résoudre efficacement le problème d’adaptation de domaine. La première approche s’appuie sur une formulation hiérarchique du transport optimal pour aligner les structures sources et cibles avec une analyse théorique qui fournit des bornes de généralisation pour trois scénarios\, à savoir\, l’adaptation de domaine non supervisé\, semi-supervisé et multi-sources. La deuxième approche permet de créer de manière progressive des structures sources augmentées via une technique de propagation de labels basée sur le transport optimal\, permettant l’apprentissage d’une suite de sous-espaces latents domaine-invariants et discriminants\, au sein desquels il devient facile d’étiqueter graduellement les données du domaine cible.
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SUMMARY:Je parle à mon ordinateur : c’est grave docteur ?
DESCRIPTION:Dans la science-fiction\, les ordinateurs sont des entités entièrement capables de comprendre et s’exprimer verbalement. Ce n’est pas tout à fait le cas dans notre monde. Serait-il un jour possible pour un ordinateur de passer la barrière de la langue ? Pourrait-il ainsi nous rendre service pour des tâches complexes ? Pourrait-il en savoir plus sur nous-mêmes\, par exemple sur notre santé mentale ? \nMaxime Amblard\, professeur à l’Université de Lorraine et chercheur au Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications (CNRS\, Inria\, UL) présentera le cadre de ses recherches en traitement automatique des langues\, ses enjeux\, limites et perspectives. \nEntrée libre \n  \n 
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LOCATION:Muséum Aquarium – Amphi Cuénot\, 13 rue Godron\, Nancy\, 54000\, France
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SUMMARY:Journée scientifique en l'honneur de Claire Gardent\, Lauréate de la Médaille d'Argent CNRS 2022
DESCRIPTION:Programme\n\n09:30 — Welcome coffee \n10:00 — Workshop opening session chaired by Yannick Toussaint (deputy head of Loria) and Jean-Marie Pierrel (former head of Loria and ATILF laboratories) \n10:30 — Invited talk by Bonnie Webber\, University of Edinburgh \n11:30 — Invited talk by Marc Dymetman\, Naverlabs\, Grenoble \n12:30 — Lunch \n14:00 — Invited talk by Shashi Narayan\, Google Inc. \n15:00 — Invited talk by Benoit Crabbé\, Université Paris Cité \n16:00 — Coffee break \n16:30 — Invited talk by Mark Steedman\, University of Edinburgh \n17:30 — Workshop closing session chaired by Philippe Blache (CNRS – Institute of Language\, Communication and the Brain – Laboratoire Parole & Langage) and Christian Rétoré (Université de Montpellier / LIRMM) \n18:00 — Group picture and cocktail \n\n? Inscription gratuite mais obligatoire avant le 13/03 sur le site de l’événement
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