Les séminaires du Cédric

Séminaire mensuel des axes

Tous les mois un des trois axes du Cédric propose un séminaire permettant à des invités et / ou des doctorants de présenter leurs travaux en lien avec les thématiques de l’axe.

Pas d'évènements

Anciens séminaires

Axe « Systèmes communicants et interactifs », 12 juillet 2023, 11h

12/07/2023 - 11 h 00 - 12 h 00
Accès 17, deuxième étage, salle 7, Paris

Le 12 juillet 2023, à 11h l’axe 1 vous propose un exposé du Prof. Berna Özbek sur le thème « Detection Schemes for Wireless Physical Layer Network Coding ».

Séminaire "Confiance et Sécurité Numérique"

26/01/2023 - 10 h 00 - 12 h 00

Dans le cadre de l’axe « Confiance et Sécurité Numérique », l’équipe SYS du Cédric vous invite à écouter le Prof. Dmitry Zaitsev (http://daze.ho.ua) qui donnera le jeudi 26 Janvier à 10h00 en salle 21.2.23 une conférence sur :
« Infinite Petri nets for Cybersecurity of Intelligent Networks, Grids and Clouds »

Axe « Science des données », 13 octobre 2022

13/10/2022 - 14 h 00 - 16 h 00
Amphithéâtre Georges Friedmann, Paris

Le prochain séminaire du Cédric aura lieu le13 octobre 2022, à 14h, proposé par l’axe « Science des données ».  Nous aurons le plaisir d’écouter Andrea Frosini de l’Université de Florence, et Valentine Huré, doctorante dans l’équipe OC.

Séminaire axe "Systèmes communicants et interactifs", jeudi 12 mai, Amphi G. Friedmann

Séminaire axe "Systèmes communicants et interactifs", jeudi 12 mai, Amphi G. Friedmann
12/05/2022 - 10 h 30 - 12 h 30

Le prochain séminaire du Cédric aura lieu le 12 mai 2022, à 10h, proposé par l’axe « Systèmes communicants et interactifs ».  Nous aurons le plaisir d’écouter Muriel Médard, du MIT, suivi d’un exposé de Xiaotian Fu, doctorant du Cédric (équipe Laetitia).

Axe "Science des données", 21 avril 2022

21/04/2022 - 14 h 00 - 16 h 00

Le séminaire Cédric, organisé par l’axe 2, se tiendra le 21 avril (salle à a venir).

Premier exposé, Nicolas Dugué (MCF (Université du Mans)

Titre:  « Vers des approches de plongements interprétables ? »

Résumé : Les approches récentes d’apprentissage de plongements lexicaux ont
mis l’accent sur les résultats, souvent au détriment de l’interprétabilité et
de la complexité algorithmique. Pourtant, l’interprétabilité est un pré-requis
nécessaire à la mise en œuvre de telles technologies lorsqu’elles sont au
service de domaines sensibles comme le domaine juridique ou la médecine. Par
ailleurs, les impératifs écologiques créent une urgence à réfléchir à des
systèmes performants et économes en calculs. Nous proposons dans le cadre de
l’ANR DIGING de développer une nouvelle approche performante et économe en
calculs pour la construction de plongements lexicaux interprétables basée sur
la théorie des réseaux complexes. Nous discuterons d’une première méthode
développée dans ce cadre, SINr (Sparse Interpretable Node Representation) qui
propose une méthode unifiée pour l’apprentissage de plongements de graphes et
de mots dans un espace aux dimensions tangibles, en complexité quasi-linéaire.

Biographie : Nicolas Dugué est maître de conférences au LIUM (Université du
Mans, France). Son travail autour de la fouille de données met l’accent sur les
espaces de représentation (embeddings), dans le cadre de corpus industriels
(avec SNCF R&D, projets C3LS et PolysEmY), ou pour la recherche de
l’interprétabilité, la gestion de la temporalité, et l’analyse de biais (projet
ANR GEM). Il poursuit également un travail de Scientométrie en collaboration
avec le Loria, contribuant sur la mesure de la qualité des résultats de
clustering. Enfin, il a réalisé des travaux en analyse d’opinion par le biais de
l’apprentissage faiblement supervisé (projet ASSC avec MMA). Auparavant, il a
été chercheur post-doctoral au Loria (Université de Lorraine) et doctorant au
LIFO (Université d’Orléans).

Deuxième exposé: Elias Ramzi (doctorant Cédric/Vertigo)

Title : Robust and Decomposable Average Precision for Image Retrieval
Abstract:
In image retrieval, standard evaluation metrics rely on score ranking, e.g. average precision (AP).  In this paper, we introduce a method for robust and de-composable average precision (ROADMAP) addressing two major challenges for end-to-end training of deep neural networks with AP: non-differentiability and non-decomposability. Firstly, we propose a new differentiable approximation of the rank function, which provides an upper bound of the AP loss and ensures robust training. Secondly, we design a simple yet effective loss function to reduce the decomposability
of gap between the AP in the whole training set and its averaged batch approximation, for which we provide theoretical guarantees. Extensive experiments conducted on three image retrieval datasets show that ROADMAP outperforms several recent AP approximation methods and highlight the importance of our two contributions. Finally, using ROADMAP for training deep models yields very good performances, outperforming state-of-the-art results on the three datasets. Code and instructions to reproduce our results will be made publicly available at

Axe "confiance et sécurité numérique", 21 octobre 2021

21/10/2021 - 14 h 00

Le séminaire de l’Axe 3 est reporté.  Il comprendra deux exposés: Haris MOURATIDIS (h.mouratidis@essex.ac.uk) fera sa présentation à 14h (en distanciel). Sa présentation sera suivi à 15h par celle de Fatma Hannou post-doctorante ISID.

Axe "Science des données", 17 juin 2021

17/06/2021 - 14 h 00 - 16 h 00

Deux exposés: Nathalie Aussenac-Gilles (CNRS-)Toulouse), « Des ontologies pour intégrer des données géo-localisées; retour d’expérience de 3 études de cas », et Manel SOUIBGUI (Cédric- équipe ISID), « IRIS-DS: A New Approach for Identifiers and References Discovery in Document Stores ».

Axe « Systèmes communicants et interactifs », 20 mai 2021

20/05/2021 - 14 h 00 - 16 h 00

Deux exposés: Amin Ebrahimzadeh, Concordia University, Montréal, Canada, intitulé « Tactile Internet: Use-cases, Traffic Models, and Enabling Technologies », et Yujiro Okuya, doctorant Cnam, intitulé « CAD Modification Techniques for Design Reviews on Heterogeneous Interactive Systems ».

Axe "confiance et sécurité numérique", 8 avril 2021

08/04/2021 - 14 h 00 - 16 h 00

Exposé de Véronique Legrand, Professeure Cnam, intitulé « Modèle d’investigation numérique pour MALESI », et de Yulliwas Ameur (ROC/MSDMA)
intitulé « Homomorphic Encryption & Machine Learning: : Advances and Challenges ».

Axe « Science des données », 11 mars 2021

11/03/2021 - 14 h 00 - 16 h 00

Exposé de Karim Ramdani (INRIA) sur la science ouverte, suivi d’un exposé de Marie de Faverges, ancienne doctorante Cédric, intitulé « Utilisation de méthodes d’apprentissage statistique pour la robustesse des opérations en gare ».

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