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SUMMARY:ABZ 2023
DESCRIPTION:ABZ 2023 (9TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON RIGOROUS STATE-BASED METHODS) will take place at Loria from Tuesday\, 30th May to Friday\, 2nd June. \nThe ABZ conference is dedicated to the cross-fertilization of state-based and machine-based formal methods\, like Abstract State Machines (ASM)\, Alloy\, B\, TLA\, VDM and Z\, that share a common conceptual foundation and are widely used in both academia and industry for the design and analysis of hardware and software systems. The conference aims for a vital exchange of knowledge and experience among the research communities around different formal methods. \nProgram available at this address
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SUMMARY:PhD Defense: Nuwan Herath (Gamble)
DESCRIPTION:Nuwan Herath (Gamble) will defend his thesis\, entitled « Fast high-resolution drawing of algebraic curves and surfaces »\, on Friday June 2nd at 2pm in room C005. \nAbstract:\nScientific visualization allows users to build an intuition and to get an understanding of their data. Its applications are numerous: modeling for simulations\, mechanism design\, medical imaging… We address the problem of visualizing implicit algebraic plane curves and surfaces\, that are solutions of a polynomial equation P(x\, y) = 0 or Q(x\, y\, z) = 0. More specifically\, we handle the problem of drawing high degree curves or surfaces at a high resolution. In this case\, most state-of-the-art approaches fail to produce drawings in a reasonable time due to the high evaluation cost of the polynomial.\nOur main contribution is to combine standard visualization algorithms from computer graphics with multipoint evaluation methods from computer algebra. More precisely\, we use the fast Discrete Cosine Transform (DCT)\, which can be computed efficiently with the Fast Fourier Transform (FFT) algorithm. In most of our algorithms\, we have combined that idea with a classical subdivision process in order to reduce the number of evaluations.\nUsing exact error bound computation and interval arithmetic\, we propose new algorithms which produce certified drawings. We compare them experimentally on two classes of high degree polynomials. Notably\, some of those approaches are faster than state-of-the-art drawing software. \nJury\nReviewers : \n\nStef Graillat\, Professor\, Sorbonne Université\, LIP6\nMichael Sagraloff\, Full Professor\, University of Applied Sciences Landshut · Computer Science\n\nExaminers : \n\nMarie-Odile Berger\, Senior Researcher\, INRIA Nancy\, Tangram Team\, Loria\nNathalie Revol\, Researcher\, INRIA Lyon\, LIP\, École Normale Supérieure de Lyon\n\nSupervisors :\n \n\nGuillaume Moroz\, Researcher\, INRIA Nancy\, Gamble Team\, Loria\nMarc Pouget\, Researcher\, INRIA Nancy\, Gamble Team\, Loria
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Guillaume Le Berre (Synalp)
DESCRIPTION:Guillaume Le Berre (Synalp) soutiendra sa thèse intitulée « Vers la mitigation des biais en traitement neuronal des langues »\, le 2 juin à 15h.\nRésumé :\nIl est de notoriété que les modèles d’apprentissage profond sont sensibles aux biais qui peuvent être présents dans les données utilisées pour l’apprentissage. Ces biais qui peuvent être définis comme de l’information inutile ou préjudiciable pour la tâche considérée\, peuvent être de différentes natures : on peut par exemple trouver des biais dans les styles d’écriture utilisés\, mais aussi des biais bien plus problématiques portant sur le sexe ou l’origine ethnique des individus. Ces biais peuvent provenir de différentes sources\, comme des annotateurs ayant créé les bases de données\, ou bien du processus d’annotation lui-même. Ma thèse a pour sujet l’étude de ces biais et\, en particulier\, s’organise autour de la mitigation des effets des biais sur l’apprentissage des modèles de Traitement Automatique des Langues (TAL). J’ai notamment beaucoup travaillé avec les modèles pré-entraînés comme BERT\, RoBERTa ou UnifiedQA qui sont devenus incontournables ces dernières années dans tous les domaines du TAL et qui\, malgré leur large pré-entraînement\, sont très sensibles à ces problèmes de biais. \nMa thèse s’organise en trois volets\, chacun présentant une façon différente de gérer les biais présents dans les données. Le premier volet présente une méthode permettant d’utiliser les biais présents dans une base de données de résumé automatique afin d’augmenter la variabilité et la contrôlabilité des résumés générés. Puis\, dans le deuxième volet\, je m’intéresse à la génération automatique d’une base de données d’entraînement pour la tâche de question-réponse à choix multiples. L’intérêt d’une telle méthode de génération est qu’elle permet de ne pas faire appel à des annotateurs et donc d’éliminer les biais venant de ceux-ci dans les données. Finalement\, je m’intéresse à l’entraînement d’un modèle multitâche pour la reconnaissance optique de texte. Je montre dans ce dernier volet qu’il est possible d’augmenter les performances de nos modèles en utilisant différents types de données (manuscrites et tapuscrites) lors de leur entraînement.
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SUMMARY:Journée IA pour la découverte scientifique
DESCRIPTION:A la suite de la Journée thématique – IA pour la découverte scientifique organisée en octobre dernier\, le cycle d’exposés se poursuit sur par une journée consacrée aux réseaux de neurones et aux réseaux de neurones physiquement informés (Physically Informed Neural Networks\, PINNs)\, dont le programme se trouve ci-dessous. Cette journée est principalement destinée aux non spécialistes\, puisque le but est de se familiariser avec cette méthode\, et de voir quelques applications. \n\nInscriptions sur ce lien\n\nProgramme\n9:30 Accueil-café \n10:00 Introduction to Neural Networks\nMathieu d’Aquin (LORIA\, Université de Lorraine) \n11:00 Réseaux de neurones physiquement informés : principe\, limites et quelques applications\nEmmanuel Franck (INRIA\, Strasbourg) \n12:00 Pause déjeuner \n13:30 Réseaux de neurones informés par la physique pour la reconstruction de courants de gravité\nYoann Cheny (LEMTA\, Université de Lorraine) \n14:30 Learning the committor probability using data-driven path collective variables\nArthur France-Lanord (IMPMC\, Sorbonne Université) \n15:30 Conclusions et discussions
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SUMMARY:PhD Defense: Claire Théobald (Opailleur)
DESCRIPTION:Claire Théobald (Opailleur) will defend his thesis\, entitled « Bayesian Deep Learning for mining and analyzing astronomical data »\, on Tuesday June 6th at 1:30pm in room A008. \nAbstract:\nIn this thesis\, we address the issue of trust in deep learning predictive systems in two complementary research directions. The first line of research focuses on the ability of AI to estimate its level of uncertainty in its decision-making as accurately as possible. The second line\, on the other hand\, focuses on the explainability of these systems\, that is\, their ability to convince human users of the soundness of their predictions.\nThe problem of estimating the uncertainties is addressed from the perspective of Bayesian Deep Learning. Bayesian Neural Networks assume a probability distribution over their parameters\, which allows them to estimate different types of uncertainties. First\, aleatoric uncertainty which is related to the data\, but also epistemic uncertainty which quantifies the lack of knowledge the model has on the data distribution. More specifically\, this thesis proposes a Bayesian neural network can estimate these uncertainties in the context of a multivariate regression task. This model is applied to the regression of complex ellipticities on galaxy images as part of the ANR project « AstroDeep ». These images can be corrupted by different sources of perturbation and noise which can be reliably estimated by the different uncertainties. The exploitation of these uncertainties is then extended to galaxy mapping and then to « coaching » the Bayesian neural network. This last technique consists of generating increasingly complex data during the model’s training process to improve its performance.\nOn the other hand\, the problem of explainability is approached from the perspective of counterfactual explanations. These explanations consist of identifying what changes to the input parameters would have led to a different prediction. Our contribution in this field is based on the generation of counterfactual explanations relying on a variational autoencoder (VAE) and an ensemble of predictors trained on the latent space generated by the VAE. This method is particularly adapted to high-dimensional data\, such as images. In this case\, they are referred as counterfactual visual explanations. By exploiting both the latent space and the ensemble of classifiers\, we can efficiently produce visual counterfactual explanations that reach a higher degree of realism than several state-of-the-art methods. \nJury\nReviewers : \n\n\nMário Figueiredo\, Professeur des universités\, Université de Lisbonne\, Instituto de Telecomunicações\, Instituto Superior Técnico\, 1049-001\, Lisboa\, Portugal\n\n\nSébastien Destercke\, Directeur de recherche\, CNRS\, Université de Technologie de Compiegne\, 60205\, Compiegne\, France\n\n\nExaminers : \n\n\nMarie-Jeanne Lesot\, Maîtresse de conférences\, Sorbonne Université\, 75005\, Paris\, France\n\n\nMarianne Clausel\, Professeure des universités\, IECL – Site de Nancy\, Faculté des sciences et Technologies\, F-54000 Nancy\, France\n\n\nThesis Supervisors :\n \n\n\nMiguel Couceiro\, Professeur des universités\, Université de Lorraine\, CNRS\, LORIA\, F-54000 Nancy\, France\n\n\nFrédéric Pennerath\, Maître de conférences\, CentraleSupélec\, LORIA\, F-57000 Metz\, France\n\n\nInvited member :\n \n\nBrieuc Conan-Guez\, Maître de conférences\, Université de Lorraine\, LORIA\, F-57000 Metz\, France
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SUMMARY:Colloquium du Loria : Mário Figueiredo
DESCRIPTION:Next Loria colloquium will take place on Wednesday\, June 7th at 1:30 pm in the Amphitheater. \nWe will have the pleasure to welcome Mário Figueiredo\, professor at the Instituto de Telecomunicações\, Instituto Superior Técnico\, Universidade de Lisboa\, for a presentation entitled Causal Discovery from Observation Data: Introduction and Some Recent Advances. \nAbstract:\nCausal discovery is an active research field that aims to uncover the underlying causal mechanisms that drive the relationship between a collection of variables and which has applications in many areas\, including medicine\, biology\, economics\, and social sciences. In principle\, identifying causal relationships requires interventions.\nHowever\, intervening is often impossible\, impractical\, or unethical\, which has stimulated much research on causal discovery from purely observational data or mixed observational-interventional data. In this talk\, after overviewing the causal discovery field\, I will discuss some recent advances\, namely on causal discovery from data with latent interventions and on what is the quintessential causal discovery problem: distinguishing the cause from the effect on a pair of dependent variables. \nBiography:\nMário Figueiredo received his PhD (1994) in Electrical and Computer Engineering from Instituto Superior Técnico\, University of Lisbon\, where he is an IST Distinguished Professor and holder of the Feedzai\nChair on Machine Learning. He is a senior researcher and group leader at Instituto de Telecomunicações. His research areas include machine learning\, signal processing\, and optimization. He received several\nhonors and awards\, namely: Fellow of the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)\, Fellow of the International Association for Pattern Recognition (IAPR)\, Fellow of the European Association for Signal Processing (EURASIP)\, W. R. G. Baker Award (IEEE)\, EURASIP Technical Achievement Award\, member of the Portuguese Academy of Engineering\, member of the Lisbon Academy of Science. From 2014 to\n2018 he was included in the annual list of “Highly Cited Researchers”. \n  \nTo participate to the colloquium\, people from outside the laboratory must register by writing an email to marie.baron (at) loria.fr 
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SUMMARY:PhD Defense: Debashisha Mishra (Simbiot)
DESCRIPTION:Debashisha Mishra (Simbiot) will defend his thesis\, entitled « Exploiting the synergies of unmanned aerial vehicles (UAVs) and 5G network« \, on Tuesday\, June 13th at 11am in room C005. \nAbstract:\nAs an expanding subject of aerial robotics\, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have received substantial research attention within the wireless networking research community. As soon as national legislations enable UAVs to fly autonomously\, we will witness swarms of UAV filling the skies of our smart cities to complete diverse missions: package delivery\, infrastructure monitoring\, event videography\, surveillance\, tracking\, etc. Fifth generation (5G) and beyond cellular networks can improve UAV communications in a variety of ways and thus benefit the UAV ecosystem. There is a wide variety of wireless applications and use cases that can benefit from the capabilities of these smart devices\, including the UAV’s inherent characteristics of agile mobility in three-dimensional space\, autonomous operation\, and intelligent placement. The broad goal of this thesis is to provide a comprehensive analysis of the synergies that may be realized when combining 5G and beyond cellular networks with UAV technology. This thesis presents four types of UAV and cellular ecosystem integration models. UAV-assisted cellular paradigm refers to communication scenarios in which UAVs are used as flying (or aerial) base stations or as relays to augment current terrestrial cellular connectivity or to mitigate disaster situations. The cellular-assisted UAV paradigm foresees the integration of UAVs into the current cellular network as a new aerial user (flying UE) to serve a wide variety of applications and use cases. The UAV-to-UAV paradigm stresses the collective strength of a fleet of UAVs as a swarm and communication amongst UAVs inside the swarm. The hybrid non-terrestrial paradigm encompasses satellite and aerial networks\, therefore examining the whole spectrum of communication links from the ground to the air to the space in the form of an integrated space-air-ground communication network.Initially\, this thesis focuses on aerial base stations\, which have gained great academic attention in order to provide flexible\, on-demand communication services to ground users. On this occasion\, we build and construct a proof-of-concept prototype platform that delineates the design components required to implement such platforms in the real world\, and we then explain the necessity for optimal placement of aerial base stations. To support a heterogeneous class of 5G services from various vertical industries\, we propose a slicing-aware aerial base station framework for ground users with differentiated traffic requirements. Second\, we describe aerial users who are supported by current cellular infrastructure and examine difficulties such as coexistence of aerial users and ground users\, handovers\, and communication-aware trajectory optimization. A swarm of UAVs opens up new opportunities for new services and applications since the UAVs may independently coordinate their operations and work together to complete a given task. As part of this thesis\, we offer centralized and decentralized network models for UAV-to-UAV (U2U) communication inside swarm and conduct a full investigation of sidelink-assisted U2U communication with performance assessment. Expanding beyond terrestrial networks\, the 6G concept includes non-terrestrial networks such as satellite and aerial networks\, and so investigates a wide range of disparate communication channels on the way to the ultimate goal of a unified space-air-ground infrastructure. To ensure that the development activities of business\, academia\, and independent research organizations are in sync\, standardization bodies like 3GPP have established study topics and working groups. This dissertation shines a light on several innovative 6G enabling technologies and presents the in-depth research and evaluation of communication technology candidates\, socio-economic concerns\, and standardization activities being undertaken to harmonize UAV operations across varied geographical landscapes. \nJury\nReviewers : \n\nFabrice Valois\, INSA Lyon\, France\nKaushik Chowdhury\, Northeastern University\, Boston\, USA\n\nExaminers : \n\nNathalie Mitton\, INRIA Lille-Nord Europe\, France\nThouraya Toukabri\, Ericsson\, Île-de-France\, France\nE. Veronica Belmega\, Université Gustave Eiffel (UGE)\, France\nYe-Qiong Song\, Université de Lorraine – ENSEM\, France\n\nInvited : \n\nFrançois Charoy\, Université de Lorraine – TELECOM Nancy\, France\n\nSupervisor :\n \n\nEnrico Natalizio\, Université de Lorraine\, France
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Noémie Gonnier (Biscuit)
DESCRIPTION:Noémie Gonnier (Biscuit) soutiendra sa thèse intitulée « CxSOM : vers une architecture non-hiérarchique de cartes auto-organisatrices »\, le 13 juin à 14h en salle A008.\nRésumé :\nLe cortex cérébral apparaît dans de nombreux travaux comme une architecture de modules d’apprentissage\, les aires corticales\, qui interagissent rétroactivement.\nCette notion bio-inspirée d’architecture modulaire présente un intérêt computationnel dans la recherche de nouveaux paradigmes d’apprentissage non-supervisé. Il s’agit en effet de systèmes complexes\, propices à faire émerger des mécanismes d’apprentissage dus à l’interaction entre les modules.\nPartant de cette inspiration biologique\, cette thèse propose d’étudier la création d’architecture modulaire non hiérarchique de cartes auto-organisatrices.\nLes cartes auto-organisatrices (SOM) sont un algorithme d’apprentissage non-supervisé bien connu\, permettant de représenter de façon ordonnée et en faible dimension un espace d’entrées quelconques. Nous avons développé dans cette thèse un modèle modifié de cartes auto-organisatrices\, CxSOM (Consensus Driven Multi-SOM)\, qui permet de créer des architectures non-hiérarchiques de SOM qui apprennent les unes des autres.\nLa thèse constitue ensuite une analyse expérimentale des mécanismes d’organisation et d’apprentissage permis par l’architecture CxSOM.\nNous nous concentrons sur des tâches de mémoire associative de données provenant  de différentes modalités ; l’objectif est d’apprendre une représentation de plusieurs espaces d’entrées au sein de l’architecture et d’extraire en même temps des relations existant entre ces entrées. Nous avons en particulier mis en évidence un comportement de prédiction de modalité au sein de l’architecture.\nLa proposition du modèle CxSOM et l’analyse de l’apprentissage sur des architectures simples nous ont permis d’élaborer une base de travail\, vers la conception d’architectures non hiérarchiques comportant de nombreuses cartes.\n\nJury\n\nRapporteurs :\n\nFrédéric Alexandre\, DR Inria\, Centre Inria Bordeaux sud-ouest\nMadalina Olteanu\, Professeure des universités\, Université Paris-Dauphine PSL\, CEREMADE\n\nExaminateurs : \n\nLydia Boudjeloud-Assala\, Maîtresse de conférences HDR\, Université de Lorraine\, LORIA\nMathias Quoy\, Professeur des universités\, CY-Cergy Paris Université\, ETIS\n\nDirecteurs :\n\nYann Boniface\, Maître de conférence\, Université de Lorraine\, LORIA\nHervé Frezza-Buet\, HDR\, Professeur à CentraleSupélec\, LORIA
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SUMMARY:15th International Conference on Computational Semantics (IWCS 2023)
DESCRIPTION:The 15th International Conference on Computational Semantics (IWCS 2023) will be held in Nancy\, France\, from 20th to 23rd June 2023. IWCS is the bi-yearly meeting of SIGSEM\, the ACL special interest group on semantics. This year’s edition is organized by Loria. \nThe aim of the IWCS conference is to bring together researchers interested in any aspects of the computation\, annotation\, extraction\, representation and neuralisation of meaning in natural language\, whether this is from a lexical or structural semantic perspective. IWCS embraces both symbolic and machine learning approaches to computational semantics\, and everything in between. \n? The program\, register form\, and all the information are available on the event website.
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LOCATION:IDMC\, 13 Rue Michel Ney\, Nancy\, France
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Quentin Yang (Caramba)
DESCRIPTION:Quentin Yang (Caramba) soutiendra sa thèse intitulée « Coercion-resistance in electronic voting: design and analysis »\, le 23 juin à 9h30 en salle A008.\nRésumé :\nLe vote est un outil central au bon fonctionnement de toute démocratie. Malgré son utilisation lors d’élections à grands enjeux\, le vote électronique n’apporte pas encore le même niveau de sécurité que le vote papier. En particulier\, des menaces déjà existantes telles que la coercition et l’achat de vote risquent de gagner en ampleur et d’impacter les résultats. Au cours de cette thèse\, nous étudions les solutions académiques permettant de faire face à ces phénomènes\, à savoir les notions de coercion-resistance et de receipt-freeness. Sur ces sujets\, nous identifions des limites des définitions existantes et proposons de nouvelles définitions permettant de modéliser de plus larges scénarios d’attaque. En plus de ces améliorations théoriques et pratiques\, nous proposons des stratégies efficaces pour éliminer certains risques\, comme les attaques à l’italienne et l’achat de vote. Pour cela\, nous développons une boîte à outils reposant sur des primitives dites de multi-party computation\, qui permettent à différents participants d’évaluer une fonction sur des données chiffrées. Cela nous permet de proposer de nouvelles méthodes de dépouillement offrant une propriété de tally-hiding\, qui contrecarre les attaques à l’italienne. Ces méthodes peuvent notamment s’appliquer à d’autres types de scrutin que le vote uninominal\, comme par exemple le vote préférentiel. Pour ce qui concerne l’achat de vote\, une autre contribution de cette thèse est de généraliser la notion de receipt-freeness afin qu’elle réponde davantage à ce risque\, comparée aux notions existantes. Nous proposons par ailleurs une solution modulaire qui permet de réaliser cette notion de receipt-freeness\, et donc de mettre à mal les stratégies d’achat de vote. Cette solution s’appuie sur de nouvelles primitives de chiffrement\, appelées traceable encryptions.\n\nJury\n\n\nAdeline Roux-Langlois\, chargée de recherche au CNRS (rapporteuse)\,\nDamien Vergnaud\, professeur à l’université de Sorbonne (rapporteur)\,\nHenri Gilbert\, responsable de laboratoire à l’ANSSI\,\nMarc Joye\, directeur scientifique chez Zama\,\nSimon Perdrix\, directeur de recherche Inria\,\nVanessa Teague\, Professeur associée à l’Australian National University\,\nVéronique Cortier\, directrice de recherche au CNRS (encadrante)\,\nPierrick Gaudry\, directeur de recherche au CNRS (encadrant).
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SUMMARY:PhD Defense: Mo Liu (Cello)
DESCRIPTION:Mo Liu (Cello team) will defend his thesis on Friday\, June 23rd at 10 am in room C005\, with a presentation entitled Dynamic epistemic logic with quantification and normative systems.
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