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SUMMARY:Soirée Ciné Débat : Dalloway
DESCRIPTION:𝐋𝐞𝐬 𝐂𝐥𝐮𝐛 𝐎𝐫𝐢𝐨𝐧 𝐑𝐄𝐒𝐀𝐈𝐀 𝐞𝐭 𝐓𝐀𝐋𝐎𝐒 𝐨𝐧𝐭 𝐥𝐞 𝐩𝐥𝐚𝐢𝐬𝐢𝐫 𝐝𝐞 𝐯𝐨𝐮𝐬 𝐜𝐨𝐧𝐯𝐢𝐞𝐫 𝐚̀ 𝐮𝐧𝐞 𝐬𝐨𝐢𝐫𝐞́𝐞 𝐂𝐢𝐧𝐞́’𝐝𝐞́𝐛𝐚𝐭 𝐮𝐧𝐢𝐪𝐮𝐞 ! \nRendez-vous 𝐥𝐞 𝐦𝐚𝐫𝐝𝐢 𝟓 𝐦𝐚𝐢\, 𝐚̀ 𝐩𝐚𝐫𝐭𝐢𝐫 𝐝𝐞 𝟐𝟎𝐡𝟏𝟓\, au 𝐂𝐚𝐦𝐞́𝐨 𝐂𝐨𝐦𝐦𝐚𝐧𝐝𝐞𝐫𝐢𝐞 𝐝𝐞 𝐍𝐚𝐧𝐜𝐲. \nAu programme : projection du film Dalloway\, réalisé par Yann Gozlan (2025)\, suivi d’un temps d’échange pour discuter de la production artistique à l’ère de l’IA\, de ses dérives réelles et potentielles\, aux croisements du traitement du langage naturel\, de la cybersécurité\, de la psychiatrie et du droit d’auteur. \nAvec : Clémentine Bleuze\, doctorante dans l’équipe Sémagrmame du Loria\, spécialisée en LLM. \nGabriel Sauger\, docteur en informatique\, spécialisé en cybersécurité. \nSixtine Bolâtre\, médecin\, spécialisée en psychiatrie. \n✍️ L’évènement est ouvert à toutes et tous\, avec une inscription via ce lien. \nLe prix du billet est à la charge des participant.e.s. \nAu plaisir de vous y retrouver nombreuses et nombreux !
URL:https://www.loria.fr/event/soiree-cine-debat-dalloway/
LOCATION:Caméo Commanderie\, 16 rue de la Commanderie\, Nancy\, 54000\, France
CATEGORIES:Événement grand public
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SUMMARY:Workshop - Grands modèles de langue : résonance ou raisonnement ?
DESCRIPTION:Grands modèles de langue : résonance ou raisonnement ?\n\n\n\n\n\n\n\nMercredi 6 mai 2026 – 09:00 – 17:30\n\n\n\n\nMSH Lorraine – 91 av. de la Libération – Salle internationale (324) – uniquement en présence\n\n\n\n\n\n\n\nLes grands modèles de langue (LLM) renouvellent en profondeur la question du raisonnement artificiel. En trois ans\, on a pu en effet assister à une progression fulgurante de la qualité des productions des LLM qui\, pour certains\, peuvent accompagner leurs réponses de justifications\, d’argumentations étayées\, voire de preuves formelles. \n\n\nCe workshop propose d’examiner\, au-delà des performances techniques\, les enjeux conceptuels et philosophiques soulevés par ces systèmes. Ces raisonnements sont-ils véritablement nouveaux et produits par des machines\, ou ne sont-ils que la résonance de raisonnements humains mémorisés dans leur base d’apprentissage ? Que signifie « raisonner » pour un modèle statistique ? Peut-on parler de compréhension\, d’inférence ou d’intentionnalité sans sujet pensant ? \n\n\nNous interrogerons les continuités et ruptures entre raisonnement humain et calcul algorithmique\, ainsi que les implications épistémologiques de l’usage croissant des LLM dans la production de connaissances. \n\n\nLe workshop se veut un espace de dialogue interdisciplinaire entre informatique\, philosophie et sciences cognitives. \n\n\n\n\n\nParticipants :\n\n\n\nClémentine Bleuze (Loria\, Université de Lorraine\, Nancy)\nDenis Bonnay (IRePh\, Université Paris Nanterre)\nChristophe Cerisara (Loria\, CNRS\, Nancy)\nMartin Schüle (ZHAW – Université des Sciences Appliquées de Zurich)\n\n\nInscription :\n\n\nLe workshop se déroulera uniquement en présence.\nEntrée libre\, inscription obligatoire avant le 20 avril.\nFormulaire d’inscription ici \n\n\n\n\n\n\nProgramme :\n\n\n\n09:00 Introduction (David Langlois\, Manuel Rebuschi\, Mathieu d’Aquin)\n09:30 Clémentine Bleuze: Discours scientifique sur le « raisonnement » des LLM : impacts sur la recherche et les représentations collectives\n10:15 Martin Schüle: Sur la représentation de la sémantique dans les LLM\n11:00 Pause\n11:15 Table ronde 1\n12:30 pause déjeuner\n14:00 Christophe Cerisara: Raisonnement\, mémorisation et généralisation dans les LLM\n14:45 Denis Bonnay: Thinking whether thinking models think (À quoi les modèles de raisonnement pensent-ils ?)\n15:30 pause\n15:45 Table ronde 2 et conclusions\n17:00 Démos et posters de doctorants\n17:30 fin \nNB. L’ordre des interventions est susceptible d’être modifié \n\n\n\n\n\n\nRésumés :\n\n\n\nClémentine Bleuze\n\nDiscours scientifique sur le « raisonnement » des LLM : impacts sur la recherche et les représentations collectives\nDe quoi parlent les chercheurs et chercheuses en Traitement Automatique des Langues (TAL) lorsqu’ils et elles parlent de « raisonnement » ? En nous appuyant sur un corpus de publications traitant plus particulièrement des grands modèles de langue (LLM)\, nous verrons que ce terme peut évoquer à la fois un certain type de tâches à résoudre\, des capacités de ces modèles\, leurs productions\, ou encore des stratégies de prompting. Dans un second temps\, nous exploiterons des indices lexico-syntaxiques de ce même corpus pour rendre compte de l’emploi de concepts liés au raisonnement (tels que la « compréhension »\, le « jugement »\, etc.). Ceci nous amènera finalement à questionner le caractère anthropomorphisant du vocabulaire employé actuellement en TAL\, vis-à-vis de modèles probabilistes dépourvus de sentience. Comment trancher entre usages métaphoriques bel et bien ancrés dans le langage technique\, et expressions trompeuses pour décrire la réalité des LLM ?\n\n\nDenis Bonnay\n\nThinking whether thinking models think (À quoi les modèles de raisonnement pensent-ils ?)\nRésumé: L’arrivée des modèles de raisonnement a suscité de nombreuses interrogations s’agissant aussi bien des performances qui sont les leurs que de savoir ce que font réellement ces modèles. Dans cette intervention\, je voudrais m’intéresser aux conditions auxquelles il est pertinent de dire qu’ils « réfléchissent ». Je suggère que (1) la question gagne à être abordée dans une perspective fonctionnaliste\,  que (2) une telle perspective invite à relativiser l’importance de certains critères souvent tenus pour acquis dans les discussions actuelles tels que la fidélité des traces de raisonnement\, et enfin que (3) sur cette base\, pourrions avoir davantage de raisons de dire que ces systèmes « réfléchissent » qu’on ne le suppose généralement.\n\n\nChristophe Cerisara \n\nRaisonnement\, mémorisation et généralisation dans les LLM\nLes LLM ne raisonnent pas comme les humains. Le terme « raisonnement »\, tel que couramment appliqué aux LLM\, recouvre différentes notions: on peut distinguer les Chain of Thoughts (CoT) issues du pretraining\, les CoT apprises de manières supervisées\, les CoT apprises par renforcement\, mais aussi la décomposition d’une tâche complexe en séquence de tâches plus simples\, le raisonnement spatial\, temporel\, compositionnel\, etc. Je présenterai plus particulièrement des travaux de l’état de l’art concernant la non-interprétabilité de la CoT\, son rôle en tant qu’artefact technique pour augmenter les resources de calcul disponibles au LLM pour construire sa réponse\, la source possible dans le corpus d’apprentissage de ces capacités de raisonnement\, et les méthodes pour obtenir de meilleures CoT.\n\n\nMartin Schüle \n\nSur la représentation de la sémantique dans les LLM\nLes grands modèles de langage peuvent-ils « comprendre » ? Si la compréhension implique une certaine saisie du sens\, il nous faut clarifier ce que le « sens » signifie pour un LLM. J’examine comment le sens peut être représenté dans un LLM et je situe la discussion philosophique autour du concept de sens dans le contexte des débuts de la philosophie analytique\, telle qu’elle a été développée par Frege\, Russell\, Quine et d’autres.\n\n\n\n\n\n\nManifestation organisée par :  \n\nGroupe LLM & Raisonnement (AHP-Loria)\n\ncoordonnée par : \n\nMathieu d’Aquin (Loria)\nDavid Langlois (Loria)\nManuel Rebuschi (AHP-PReST)\n\nAvec le soutien de :  \n\nAHP-PReST\nInsight\nLoria\nPôle scientifique AM2I (Université de Lorraine)
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SUMMARY:Séminaire D5 : Matériologie profonde d’un robot
DESCRIPTION:Matériologie profonde d’un robot : ce qui anime le microprocesseur\, entre matières critiques et êtres mythiques\n\n\n\nLe département 5 du Loria\, « Systèmes complexes\, intelligence artificielle et robotique »\, invite Emmanuel Ducourneau\, chercheur postdoc CNRS au LESC\, spécialisé en matériologie profonde\, robotique\, électronique et IA.\nDans le cadre du PEPR O2R\, Emmanuel Ducourneau développe ce qu’il nomme une « matériologie profonde » d’un robot industriel\, entendue comme une exploration radicale des réalités techniques\, géopolitiques\, sociales et écologiques qui le constituent. \nLa première étape de ce projet au long cours se concentre sur le microprocesseur/contrôleur\, depuis sa genèse cosmique jusqu’à son intégration dans un système robotique\, en passant par l’extraction du silicium aux États-Unis et sa fabrication à Taïwan. Cette enquête met au jour les matières critiques nécessaires à son fonctionnement – tel le silicium ultra-pur issu d’un gisement quasi unique au monde – et les épaisseurs géopolitiques\, sociales et écologiques qui en découlent. Elle révèle également une autre dimension de cette matérialité : celle de l’être mythique Uktena\, associé au quartz (Ulunsuti) dans la cosmologie cherokee. Une même matière\, issue d’un même gisement\, se trouve ainsi orientée à la fois vers la production des plus hautes technologies industrielles (robots\, satellites\, systèmes de défense\, etc.) et vers les substrats rituels les plus sophistiqués de certaines communautés premières d’Amérique du Nord. \nL’industrie aurait-elle réveillé le dragon ? Quelles conséquences cette continuité troublante entre extraction\, technologie et cosmologie engage-t-elle pour les humanités ? \n\n\nÉvénement ouvert au public sur inscription à l’adresse annabelle.chapron (at) loria.fr  –  avant le 4 mai 2026.\nLes visiteurs devront se munir de leur pièce d’identité. \nPeople from outside the Loria must register by sending an email to Annabelle Chapron  –  annabelle.chapron (at) loria.fr  –  before May 4th.\nVisitors will need to bring their ID.
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SUMMARY:Soutenance de thèse : Omar Anser
DESCRIPTION:Omar Anser soutiendra sa thèse le 11 mai 2026.
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SUMMARY:Journée Européenne du doctorat
DESCRIPTION:Dans le cadre de la journée européenne du doctorat\, le 13 mai\, l’Université de Lorraine organise un événement destiné aux étudiants et ouvert au grand public.\n\nL’objectif : informer et sensibiliser au parcours de thésard.\n\nÀ cette occasion\, le cluster IA Grand Est ENACT tiendra un stand pour présenter la diversité des sujets abordés par les doctorant·es du cluster. Elles et ils viendront échanger avec le public et expliqueront leur parcours ainsi que leur sujet de thèse dans un format très libre et détendu.\n\n\nQuelques doctorants participeront sur le stand du cluster :\n\n\nZewalina Amadou (IJL-Loria / encadrants : Slavisa Jovanovic\, Bernard Girau)\nMargaux Adloff (AHP / encadrant : Andrew Arana)\nAdel Traboulsi (IJL / encadrante : Halima Alem)\nGeorgios Kalakonis (équipe commune à Inria et au Loria / encadrant : Jean-Baptiste Mouret)\n Lisa Formentini (équipe Coast – Inria – Loria)\n\n\n\nCet événement aura lieu de 14 à 17h\, à l’Hôtel de Ville de Nancy.
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SUMMARY:Pint of Science
DESCRIPTION:Le festival Pint of Science aura lieu du 18 au 20 mai partout dans le monde. \nVenez découvrir la recherche dans un cadre détendu ! À Nancy\, six soirées sont organisées au Barami et au Pub Mac Carthy. \nRetrouvez notamment Wail Nidal Zellagui\, doctorant dans l’équipe Pesto du Loria\, pour la soirée « L’IA et le droit : opportunités ou dangers pour la finance ? » le 18 mai au Barami. \nLes institutions comme les particuliers utilisent diverses stratégies pour gérer leurs capitaux. Montée en puissance progressive ou utilisation de systèmes émergents comme l’IA\, comment sont compris\, analysés et encadrés ces outils ? Cette soirée abordera ces questions à travers les exemples concrets de la puissance luxembourgeoise et l’utilisation de l’intelligence artificielle. \nUne soirée en partenariat avec le club ORION EFNUM. \nUn siècle pour devenir un géant financier : la trajectoire luxembourgeoise\, ou comment faire du droit une puissance financière\n\n\nNoame Khaldi (ATER au laboratoire BETA) \n\n\n\nComment un tout petit pays est-il devenu l’un des grands centres de la finance internationale ? Mon travail montre que le Luxembourg ne s’est pas imposé par une explosion soudaine\, mais par une montée en puissance progressive\, construite sur le temps long. Depuis la fin du XIXe siècle jusqu’à aujourd’hui\, des institutions\, des lois et des compromis politiques se sont accumulés pour faire du droit un véritable moteur de la finance\, capable d’attirer\, d’organiser et de transformer les capitaux. Derrière l’image d’un paradis fiscal ou d’un centre offshore\, il y a surtout l’histoire de construction institutionnelle et politique.\n\n\nQuand l’IA obéit trop bien : manipuler les grands modèles de langage\n\n\nWail Nidal Zellagui (Doctorant au laboratoire Loria) \n\n\n\nLes modèles de langage comme ChatGPT\, Gemini ou Llama sont devenus des “super assistants” capables d’écrire des textes\, de coder ou même d’expliquer des sujets complexes en quelques secondes. Mais derrière cette apparente facilité d’utilisation se cache une réalité moins visible : ces systèmes restent très sensibles à la façon dont on leur parle. En changeant légèrement les consignes – ce qu’on appelle le prompt – on peut parfois contourner leurs règles de sécurité\, les pousser à ignorer certains filtres\, ou leur faire produire des contenus qu’ils ne devraient pas générer. Dans cette présentation\, je montrerai comment fonctionnent ces modèles\, pourquoi ils sont vulnérables à ce type de manipulation\, et comment des attaques comme le prompt injection ou le jailbreak apparaissent déjà dans des domaines sensibles\, comme les arnaques en ligne et les cryptomonnaies. Nous verrons enfin quels types de stratégies sont explorés aujourd’hui pour mieux comprendre et limiter ces détournements.\n\n\n\nEn savoir plus sur le festival Pint of Science.
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SUMMARY:Soutenance de thèse : Nasser-Eddine Monir (équipe Multispeech)
DESCRIPTION:Le 22 mai 2026\, Nasser-Eddine Monir\, (Multispeech)\, soutiendra sa thèse intitulée \n« Phoneme-Level Evaluation and Training Losses for Multichannel Speech Enhancement »\n  \n\n\nSupervisors:\n\nRomain SERIZEL (Director)\, Full Professor\, Loria\, Université de Lorraine\nPaul MAGRON (Co-director)\, Research Scientist\, Inria Centre at Université de Lorraine\n\n\n\nReviewers:\n\nSimone GRAETZER\, Senior Research Scientist\, University of Salford\, UK\nRichard MARXER\, Full Professor\, LIS\, Université de Toulon\, France\n\n\n\nExaminers :\n\nJoël DUCOURNEAU (President)\, Full Professor\, LEMTA\, Université de Lorraine\nTobias MAY\, Associate Professor\, CAHR\, Danmarks Tekniske Universitet\, Denmark\nDorothée ARZOUNIAN\, Research Scientist\, Institut Pasteur\, France\n\n\n\n\nAbstract\n\nSpeech communication in complex acoustic environments remains a significant challenge\, particularly for hearing-impaired individuals and automatic speech recognition (ASR) systems. While deep learning has significantly advanced multichannel speech enhancement\, most existing frameworks rely on global\, utterance-level optimization criteria. This thesis addresses the limitations of such approaches by explicitly accounting for the structured and non-uniform nature of speech signals across time\, frequency\, and phoneme categories. \nThe first part of this work introduces a phoneme-level evaluation framework to characterize enhancement performance beyond traditional metrics such as the signal-to-distortion ratio. By analyzing performance across phonetic classes\, we demonstrate that global metrics are often dominated by high-energy\, stationary segments (such as vowels)\, effectively masking significant degradation in perceptually critical but low-energy transient units (such as plosives and fricatives). This analysis is further extended to investigate speaker-dependent variability\, revealing that speaker gender significantly influences enhancement behavior at the phoneme scale. \nBuilding on these findings\, the second part of the thesis focuses on the design of phoneme-aware training objectives. We first explore frequency-weighted loss functions that emphasize spectral regions and time–frequency bins dominated by interference. Results show that adaptive weighting leads to improved preservation of spectral cues\, particularly for consonants. Finally\, we propose a structured gated weighting framework that integrates speech presence\, local speech-noise competition\, and transient spectral structure into the optimization process. Evaluation across signal-level\, phonetic\, and ASR-based metrics confirms that these loss functions lead to an enhancement behavior that is more closely aligned with improved speech recognition performance and spectral reconstruction. \nOverall\, this thesis demonstrates that incorporating phonetic and spectro-temporal structure into both evaluation and training is essential for developing speech enhancement systems that better preserve the information relevant to human and automatic speech recognition. \nKeywords: Multichannel speech enhancement\, speech intelligibility\, hearing aids\, phoneme-based evaluation\, loss functions.
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