axe-tdcge - Contributions [fr]

Présentation doctorants 1A 2017

2017-06-09T14:45:35Z

Adminaxe-tdcge :

=Présentations des doctorants 1ère année de l'axe=

<center><h3>'''Jeudi, 15 Juin 2017'''</h3></center>

Nous proposons cette année deux types de présentations : des présentations longues sur un slot de 30mn,
avec 15 et 20 minutes d'exposé pour laisser entre 10 et 15 minutes de questions ;
des présentations courtes sans questions dans un slot de 10mn.
Pour les présentations longues, nous suggérons de présenter au moins les éléments suivants :
<ul>
<li>thème de la recherche ;</li>
<li>avancées lors de cette première année ;</li>
<li>objectifs de travail pour la deuxième année.</li>
</ul>

La présentation pourra se faire en Anglais ou en Français. 

Afin de faciliter la gestion du repas de midi, nous vous invitons à vous '''inscrire au sondage suivant''' : https://framadate.org/zs3hx4YF9Cpu6POL

<h4>Première session</h4>

Akroates : TBD

Notarius : TBD

8h30 - 9h00 : Anuvabh DUTT (MRIM) 
Incremental learning for visual recognition

9h00 - 9h30 : Thi Phuong Thao TRAN (AMA) 
The pre-image problem for temporal data

9h30 - 10h00 : Maha ELBAYAD (GETALP) 
Cross-lingual image captioning using recurrent neural networks and attention models

 
10h00 - 10h15 : PAUSE 
 

<h4>Deuxième session</h4>

Akroates : TBD

Notarius : TBD

10h15 - 10h45 : Loïc VIAL (GETALP) 
Modèles joints de clarification de texte et de traduction automatique statistique

10h45 - 11h15 : Seydou DOUMBIA (MRIM) 
Vers un système de recherche d'information médicale adapté à la langue, aux connaissances des utilisateurs

 
11h15 - 11h20 : PAUSE 
 

11h20 - 12h10 : Présentations courtes / Short presentations 
<ul>
<li>11h20-11h30: Maziar MORADI FARD (AMA), Learning representations for classification, cokriging and forecasting spatio-temporal data</li>
<li>11h30-11h40: Asma ZGOLLI (HADAS), Gestion des métadonnées dans un système de gestion de données pour les smart grids</li>
<li>11h40-11h50: Aline MENIN (STEAMER), Environnement géovisuel pour l'aide à l'analyse de données spatio-temporelles de mobilité individuelle</li>
<li>11h50-12h: Lina TORO (STEAMER), Développement d’un outil interactif de visualisation et d’analyse spatiale des données de santé au travail à des fins de vigilance sanitaire</li>
<li>12h-12h10: Clément CHAGNAUD (STEAMER), Méthodes et outils de géovisualisation et d'analyse spatiale exploratoire pour les humanités numériques: application aux données cartographiques anciennes de l’Atlas Linguistique de la France</li>
</ul>

 
12h10 - 12h15 : PAUSE 
 

<h4>Exposé invité</h4>

12h15-13h: Sihem AMER-YAHIA (SLIDE) Human Factors in Crowdsourcing

Crowdsourcing is a powerful project management and procurement strategy that enables value realization via an "open call" to an unlimited pool of people through Web-based technology. This talk will focus on the role of human workers in crowdsourcing and the many open research questions they raise.

Présentation doctorants 1A 2017

2017-06-09T14:43:41Z

Adminaxe-tdcge :

<center><h1>'''Présentations des doctorants 1ère année de l'axe'''</h1></center>

<center><h3>'''Jeudi, 15 Juin 2017'''</h3></center>

Nous proposons cette année deux types de présentations : des présentations longues sur un slot de 30mn,
avec 15 et 20 minutes d'exposé pour laisser entre 10 et 15 minutes de questions ;
des présentations courtes sans questions dans un slot de 10mn.
Pour les présentations longues, nous suggérons de présenter au moins les éléments suivants :
<ul>
<li>thème de la recherche ;</li>
<li>avancées lors de cette première année ;</li>
<li>objectifs de travail pour la deuxième année.</li>
</ul>

La présentation pourra se faire en Anglais ou en Français. 

Afin de faciliter la gestion du repas de midi, nous vous invitons à vous '''inscrire au sondage suivant''' : https://framadate.org/zs3hx4YF9Cpu6POL

<h4>Première session</h4>

Akroates : TBD

Notarius : TBD

8h30 - 9h00 : Anuvabh DUTT (MRIM) 
Incremental learning for visual recognition

9h00 - 9h30 : Thi Phuong Thao TRAN (AMA) 
The pre-image problem for temporal data

9h30 - 10h00 : Maha ELBAYAD (GETALP) 
Cross-lingual image captioning using recurrent neural networks and attention models

 
10h00 - 10h15 : PAUSE 
 

<h4>Deuxième session</h4>

Akroates : TBD

Notarius : TBD

10h15 - 10h45 : Loïc VIAL (GETALP) 
Modèles joints de clarification de texte et de traduction automatique statistique

10h45 - 11h15 : Seydou DOUMBIA (MRIM) 
Vers un système de recherche d'information médicale adapté à la langue, aux connaissances des utilisateurs

 
11h15 - 11h20 : PAUSE 
 

11h20 - 12h10 : Présentations courtes / Short presentations 
<ul>
<li>11h20-11h30: Maziar MORADI FARD (AMA), Learning representations for classification, cokriging and forecasting spatio-temporal data</li>
<li>11h30-11h40: Asma ZGOLLI (HADAS), Gestion des métadonnées dans un système de gestion de données pour les smart grids</li>
<li>11h40-11h50: Aline MENIN (STEAMER), Environnement géovisuel pour l'aide à l'analyse de données spatio-temporelles de mobilité individuelle</li>
<li>11h50-12h: Lina TORO (STEAMER), Développement d’un outil interactif de visualisation et d’analyse spatiale des données de santé au travail à des fins de vigilance sanitaire</li>
<li>12h-12h10: Clément CHAGNAUD (STEAMER), Méthodes et outils de géovisualisation et d'analyse spatiale exploratoire pour les humanités numériques: application aux données cartographiques anciennes de l’Atlas Linguistique de la France</li>
</ul>

 
12h10 - 12h15 : PAUSE 
 

<h4>Exposé invité</h4>

12h15-13h: Sihem AMER-YAHIA (SLIDE) Human Factors in Crowdsourcing

Crowdsourcing is a powerful project management and procurement strategy that enables value realization via an "open call" to an unlimited pool of people through Web-based technology. This talk will focus on the role of human workers in crowdsourcing and the many open research questions they raise.

Doctorants 1ère année

2017-06-09T14:42:49Z

Adminaxe-tdcge : Page créée avec « <CENTER> <h2>First year PhD students </h2> </CENTER> <CENTER><h3> 2017 </h3></CENTER> L'axe accueille pour 2017, 11 nouveaux étudiants en thèse. [http... »

<CENTER>
<h2>First year PhD students </h2>
</CENTER>

<CENTER><h3> 2017 </h3></CENTER>

L'axe accueille pour 2017, 11 nouveaux étudiants en thèse.

[http://ama.liglab.fr/ AMA]

'''Student:''' Maziar MORADI FARD 
'''Advisor:''' Ahlame DOUZAL, Eric GAUSSIER 
'''Title:''' Learning representations for classification, cokriging and forecasting spatio-temporal data 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' 
 

'''Student:''' Thi Phuong Thao TRAN 
'''Advisor:''' Ahlame DOUZAL, Paul HONEINE 
'''Title:''' The pre-image problem for temporal data 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' 
 

<hr>
[http://exmo.inria.fr EXMO]
 
 
Pas d'étudiants cette année.
 

<hr>
[http://getalp.imag.fr/ GETALP]

'''Student:''' 
'''Advisor:''' 
'''Title:''' 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' 
 

'''Student:''' 
'''Advisor:''' 
'''Title:''' 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' 
 

<hr>
[http://hadas.imag.fr/ HADAS] 

''Student:''' 
'''Advisor:''' 
'''Title:''' 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' 
 

'''Student:''' 
'''Advisor:''' 
'''Title:''' 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' 
 

<hr>
[http://mrim.imag.fr/ MRIM]

''Student:''' 
'''Advisor:''' 
'''Title:''' 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' 
 

'''Student:''' 
'''Advisor:''' 
'''Title:''' 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' 
 

<hr>
[http://slide.imag.fr/ SLIDE]
 
Pas d'étudiants cette année.
 

<hr>
[http://steamer.imag.fr/ STEAMER]

''Student:''' 
'''Advisor:''' 
'''Title:''' 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' 
 

'''Student:''' 
'''Advisor:''' 
'''Title:''' 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' 
 

'''Student:''' 
'''Advisor:''' 
'''Title:''' 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' 
 

<hr>
<CENTER><h3> 2016 </h3></CENTER>

[http://ama.liglab.fr/ AMA]

'''Student:''' Yagmur CINAR 
'''Advisor:''' Eric GAUSSIER, Parantapa GOSWAMI 
'''Title:''' Contextualized information retrieval for support centers 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' contextualized information retrieval, time series analysis, dynamic information retrieval 
 

'''Student:''' Simon MOURA 
'''Advisor:''' Massih-reza AMINI 
'''Title:''' Multi-target Learning and Applications 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' Multi-target Learning, Multi-task learning, multiclass classification, recommender systems / Machine learning, heterogeneous outputs, interdependent outputs 
 

'''Student:''' Diana POPA 
'''Advisor:''' Eric GAUSSIER, James HENDERSON 
'''Title:''' Textual entailment through syntax-based tensor factorization 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' 
 

'''Student:''' Vera SHALAEVA 
'''Advisor:''' Ahlame DOUZAL, Cécile AMBLARD, Gilles BISSON 
'''Title:''' Temporal Decision Trees for Time Series Analyzes 
'''Summary:''' Our PhD thesis concerns the domain of Machine Learning and aim at designing Decision Tree algorithms adapted to handle with large temporal dataset. On the one hand, Time series (i.e. sequences of successive measurements made over a time interval) are observed in a growing number of domains: medicine (quantified self), biology (gene profile), engineering (energy consumption).... On the other hand, Decision Trees are an interesting approach providing a decision model with high level of interpretability for the users. Our goal is to improve the temporal decision tree in term of computational complexity, performance and interpretability. This PhD thesis is part of IKATS project that is a Research and Development project founded by the french government in the frame of PIA program. 
'''Keywords:''' time-series, machine learning, classification, decision trees 
 

'''Student:''' Sumit SIDANA 
'''Advisor:''' Massih-reza AMINI 
'''Title:''' Filtrage collaboratif en ligne: application à la publicité programmatique 
'''Summary:''' "The web, they say, is leaving the era of search and entering one of discovery. What's the difference? Search is what you do when you are looking for something. Discovery is when something wonderful that you didn't know existed, or didn't know how to ask for, finds you." Internet and mobile advertising has become a major economic challenge for on-line advertising companies. Various challenges include mega-sparsity, user-adaptivity, user-cold start, Spam and scalability of solutions. In such a scenario, conventional collaborative filtering systems fail to perform optimally. We hope to design next generation of recommender systems by leveraging multi-target learning, learning to rank, probabilistic frameworks, deep learning and hybrid systems. We evaluate our algorithms on the data provided by Kelkoo, Purch and RecSys-2016 competition. In this talk we are going to discuss state of the art, data specificity, challenges and achievements. 
'''Keywords:''' Publicité programmatique, Systèmes de recommandation, Apprendre à ranger, Apprentissage multi-cibles, Apprentissage automatique 
 

'''Student:''' Saeed VARASTEH YAZDI 
'''Advisor:''' Ahlame DOUZAL 
'''Title:''' Representation Learning for time series Classification and Clustering 
'''Summary:''' Supervised or unsupervised classification of multivariate time series arise in a natural way in a lot of domains, especially in emerging applications such as sensor networks, social networks, smart buildings or Internet of things. In real applications, temporal data originating from the same sources or measuring the same phenomenon are often noisy and tend to have extremely variable timing of their salient features. Temporal features may be irregular with dependencies that evolve in nature and on time. Finally, temporal data may exhibit extremely different global behaviors while sharing latent local features. Many machine learning algorithms are available to learn deep hierarchies and representations from structured data, principally from images. This thesis will address the problem of learning latent representations from multivariate temporal data. For this, we propose to study sparse coding and dictionary learning approaches and algorithms that rely on unsupervised feature learning and learning metrics to extract latent representations pertinent for multivariate time series classification and clustering. 
'''Keywords:''' unsupervised feature learning, sparse coding, dictionary learning, time series classification 

<hr>

[http://exmo.inria.fr EXMO]

Pas d'étudiants cette année.

<hr>

[http://getalp.imag.fr/ GETALP]

'''Student:''' Liliya TSVETANOVA 
'''Advisor:''' Patrick REIGNIER, Véronique AUBERGÉ 
'''Title:''' Augmenter un robot de service de « glu » socio-affective : devenir compagnon, le robot médiateur dans l’isolement social des personnes âgées 
'''Summary:''' Dès qu’un robot est introduit dans l’écosystème numérique de l’humain, quel que soit son rôle (le robot non-humanoïde et non-animaloïde Diya One de la société Partnering Robotics est purificateur d’air), le comportement du robot lié à sa tâche le fait percevoir implicitement communicant : le comportement multimodal (signaux émis, direction de la vision, proxémie, mouvements) inscrit le robot dans une augmentation de l’espace socio-relationnel de l’humain, lui donnant des fonctions socio-affectives. Cette thèse se situe dans le contexte de l’isolement social des personnes âgées, désentrainées à la dynamique des liens socio-affectifs, en particulier dans les institutions (EHPAD) où la communication endommagée est un problème dont les conséquences sont directes sur la santé physique et psychologique des personnes. Le but de cette thèse est de doter le robot Diya One d’une intelligence socio-relationnelle, construisant une « glu » socio-affective positive, contribuant comme médiateur au réentrainement des personnes âgées à la création et au maintien des liens communicatifs avec les personnes de leur environnement. La méthodologie suivie est fondamentalement expérimentale, en écologie réelle (méthodes Living Lab) par la mise en place de scénarios in situ pour le recueil de corpus évolutifs en magicien d’Oz « en immersion ». Ainsi seront co-construits, autour des personnes observées, par le partenariat des acteurs académiques, industriels et sociétaux, les comportements interactionnels et les dispositifs sensori-moteurs pour les compétences socio-affectives de Diya One dans ces situations d’isolement social.

A partir de ces corpus, les systèmes évolutifs d’interaction (reconnaissance de parole, mais aussi de micro-bruits, c’est-à-dire de valeurs d’attachement, et production de comportement sonore et visuelle-lumières, mouvement, etc.) seront des systèmes hybrides experts/machine learning, dont il s’agira de faire évoluer expérimentalement le degré d’hybridation et évaluer ses performances, entre zéro expertise (qui posent alors le problème du renforcement ou pas) et l’expertise la plus complète (donc la plus réductionniste) dérivée de l’analyse experte du corpus à partir des hypothèses théoriques sur la nature et la dynamique de la « glu » socio-relationnelle. La nature de ces modèles sera un focus important de cette thèse, sachant que l’adaptation de modèles état de l’art de reconnaissance vocale a déjà donné de premiers résultats encourageants (thèse de Yuko Sasa, système SASI). Les modèles privilégiés seront ceux qui permettent une interprétation des états appris (cf. travaux en ce sens sur les DNN par exemple). Ces modèles testés seront entrainés sur les données du corpus écologique, et leur évaluation sera menée en fonction aussi d’une interprétation éventuelle des contenus des modèles appris. 
'''Keywords:''' robotique sociale, silver économie, Affective Computing, communication para-linguistique, expérimentation écologique, isolement social 
 

'''Student:''' Mohamed-moneim ABDOURAHAMANE 
'''Advisor:''' Hervé BLANCHON, Valérie BELLYNCK, Christian BOITET 
'''Title:''' Comment équiper le comorien, une macro-langue très peu dotée sans aucunes ressources informatisées ni corpus écrit 
'''Summary:''' La langue comorienne (shikomori—km), proche du swahili, est la langue nationale de l’Union des Comores. Les députés doivent savoir le lire, l’écrire et le parler, ainsi que l'une des deux autres langues officielles (le français et l’arabe). L’enseignement préélémentaire est en comorien, et ensuite l’enseignement est seulement en français. Hors de l’école, la grande majorité de la population ne parle que le comorien, si bien que les comorophones adultes ont souvent du mal à comprendre les documents officiels et professionnels.

En fait, le comorien est une macro-langue constituée de quatre dialectes (shingazidja—zdj, shindzuani-wni, shimwali-wlc, shimaoré-swb). Elle fait partie des langues très peu dotées, car il n’y a pas de ressources linguistiques ni d’outils la concernant : ni corpus, ni dictionnaires, ni correcteurs, ni systèmes de traduction automatique (TA). Elle est relativement proche du swahili, dont elle s’est séparée vers le XIII° siècle.

Nous avons deux objectifs principaux : (1) construire des applications utiles pour les comorophones, et (2) mettre les ressources et outils construits pour cela à disposition des chercheurs de la communauté scientifique (comme ceux de CST). En ce qui concerne les applications, nous visons d’abord la réalisation d’un outil de lecture active du français pour les comorophones, et ensuite la construction d’un système de TA français-comorien. Ces deux applications nécessitent d’abord la construction d’un corpus parallèle français-comorien, et d’un dictionnaire actif français-comorien.

La méthode actuelle utilisée pour construire des corpus parallèles pour d’autres couples de langues peu dotés (par exemple, français-swahili ou français-chinois) consiste à post-éditer (PE) en ligne les prétraductions produites par un système de TA existant. Mais on ne peut pas l’utiliser dans le cas du comorien, puisqu’aucun système de TA ne le traite. En attendant d’avoir construit un premier système de TA allant vers le comorien, nous utilisons des résultats de TA produits par Google Translate en swahili. Le swahili est employé ici non pas comme une langue pivot, mais comme une langue cible auxiliaire .

En utilisant l’environnement SECTra/iMAG de notre laboratoire, nous avons produit en 4 mois un corpus français-shingazidja formé de 40 articles du journal Alwatwan (1035 segments, 18394 mots, 74 pages standard de 250 mots). Nous visons d’arriver à environ 200 pages (50000 mots) fin 2016. Ce corpus parallèle est disponible gratuitement sur demande (par export depuis une iMAG liée au site comorien.imag.fr). S’ils le désirent, des chercheurs en CST peuvent dès maintenant ajouter d’autres langues, comme l’anglais et le swahili.

Parallèlement, nous avons commencé à extraire de ce corpus des correspondances lexicales bilingues, en vue de les stocker dans une base lexicale, d’y ajouter les données des dictionnaires et lexiques ouverts existants, puis d’en extraire les données utiles à toute application de lecture active.

En ce qui concerne l’évaluation de la qualité du corpus, il s’agit pour l’instant d’autoévaluation par l’unique post-éditeur, qui donne (dans SECTra) un score de qualité à chaque segment post-édité. Nous espérons que d’autres chercheurs amélioreront cette évaluation dans le futur, en relisant les couples (segment source, segment cible post-édité), en modifiant éventuellement la note, et éventuellement en améliorant eux-mêmes le résultat.
 
'''Keywords:''' équiper, construction, corpus parallèle, mise à disposition des ressources, lecture active, traduction automatique, français, comorien, swahili 
 

'''Student:''' Marwa HADJ SALAH 
'''Advisor:''' Hervé BLANCHON, Didier SCHWAB 
'''Title:''' Acquisition, exploitation et enrichissement d’une ressource lexicale multilingue pour et par la clarification de texte 
'''Summary:''' La clarification de texte est une tâche centrale du traitement automatique des langues. Il s'agit de lever un certain nombre d’ambiguïtés dont la désambiguïsation lexicale qui consiste à trouver pour un mot donné son sens le plus pertinent. Pour cela, elle exploite des ressources lexicales (bases lexicales, corpus, corpus annotés en sens, ...). Nous étudions comment réaliser de la clarification lorsque peu de ressources existent pour une langue donnée (langues dites peu dotées). 
'''Keywords:''' clarification de texte, désambiguïsation lexicale, langue peu dotée 
 

'''Student:''' Elina LEBLANC 
'''Advisor:''' Hervé BLANCHON, Elena PIERAZZO 
'''Title:''' Bibliothèques enrichies: les utilisateurs et leurs interfaces 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' Humanités numériques, Web collaboratif, Interfaces, Traitement automatique des langues naturelles, Bibliothèque numérique, Etudes d'usage 
 

'''Student:''' Sylvain MAHE 
'''Advisor:''' Patrick REIGNIER, Véronique AUBERGÉ, Ramesh CAUSSY 
'''Titre:''' Émergence socio-communicative à partir des contraintes sensori-motrices actives et fonctionnelles d’une flottille de robots en immersion écologique 
'''Title:''' Utilitary robots in a micro-society: emergence and control of socio-communicative interpretation mecanisms between humans and robots. 
'''Résumé:''' Donner un rôle et une apparence non humanoïde à un robot élude les risques directs de la vallée de l’étrange. Cependant dès qu’une machine, même non humanoïde, est perçue comme une entité [[http://www.myjibo.com/]] - un robot – l’anthropomorphisation d’états mentaux, intentionnels et affectifs est inévitable ([[http://www.slate.fr/story/78000/luxo-lampe-de-bureau-egerie-disney]]). Ainsi les comportements du robot, directement induits par ses contraintes sensori-motrices et ses fonctions utilitaires, seront interprétés par les humains de l’environnement où se déplacent les robots. On peut supposer que ces interprétations, cad la personnalisation dynamique du robot, seront dépendantes du rôle rempli par le robot et par la nature et la diachronie de la relation qui s’établit, inévitablement également, entre le robot et l’humain1 (pas de rôle sans glu socio-affective, pas de glu sans rôle).
Augmenter l’espace social d’une micro-société dédiée à une activité sociétale (une entreprise, un EPAHD etc) par une flottille de robots globalement identiques dans leurs fonctions, leurs formes et leur comportement, pose en plus le problème de la variation de personnalisation à l’intérieur d’un rôle : quelles micro-variations peuvent engendrent des perceptions majeures de différences de personnalisation.

Cette thèse a pour but de construire, à partir de corpus recueillis écologiquement in situ, un système capable de maintenir de manière optimale les fonctions utilitaires des Diya One, tout en contrôlant, par émergence depuis les interactions basses, les événements implicitement ou explicitement communicatifs en fonction des critères d’acceptabilité/intégration sociale/personnalisation exprimés in situ par les participants des expériences. Ainsi au-delà du rôle fonctionnel de Diya One, en incitant les personnes à interagir avec Diya One chacune dans leurs fonctions (hébergé, soignant, aidant), c’est un rôle tendant à la médiation socio-affective qui est attendu comme émergeant des ponts communicatifs bas établis par Diya One entre les personnes hébergées et le personnel accompagnant. 
'''Mots-clefs:''' robotique sociale, silver economy, Affective Computing, communication para-linguistique, expérimentation écologique, machine learning, apprentissage développemental 
'''Keywords:''' Social robotics, silver economy, Affective Computing, paralinguistic communication, ecological experimentation, machine learning, developmental learning 

<hr>

[http://hadas.imag.fr/ HADAS] 
Pas d'étudiants cette année.

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[http://mrim.imag.fr/ MRIM]

'''Student:''' Maxime PORTAZ 
'''Advisor:''' Jean-Pierre CHEVALLET, Philippe MULHEM 
'''Title:''' Représentation compacte d'image pour la recherche d'instance en mobilité 
'''Summary:'''
La recherche d’instance dans le cas des images est décrite par : étant donné une image soumise par un utilisateur, le système doit déterminé si l’objet représenté est présent dans la collection.
Cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet GUIMUTEIC, qui vise à définir un casque audioguide destiné aux musées. Ce casque est équipé d’une caméra pour détecter l’objet que l’utilisateur regarde, afin de fournir la description correspondante.

Mon contexte de recherche est en mobilité, avec les contraintes que cela entraîne : la puissance de calcul et la mémoire sont limités. Dans ce contexte, il faut construire une représentation des images qui soit à la fois compacte et discriminante, afin d’obtenir de bons résultats.

Les méthodes actuelles de l’état de l’art de la recherche d’instances se découpent en deux catégories : celles à base de descripteurs ingéniérés ou de descripteurs appris.
Le descripteur SIFT fait partie des descripteurs ingéniérés les plus performants existants. Il a cependant deux désavantages pour la mobilité : un temps de calcul et une occupation mémoire importante. Pour remédier au dernier problème, nous avons travaillé sur l’utilisation de sacs de mots de descripteur SIFT. Cette approche est compacte et offre une grande rapidité d’accès, mais perd en précision par rapport aux descripteurs SIFT seuls (CORIA 2016).

Il existe d’autre descripteurs ingéniérés plus légers et peu coûteux en calcul, comme les ORB (Oriented .... ). Nous obtenons avec ORB des résultats moins bon qu’avec les SIFT, mais leur faible taille évite l’utilisation des sacs de mots, et permet des vérifications géométriques.

Les réseaux de neurones profonds (Deep Learning), qui permettent d’apprendre des descriptions d’images, donnent les meilleurs résultats sur la reconnaissance de classe d’image. L’apprentissage de ces réseaux nécessite un grand nombre d’exemples, afin d’apprendre les nombreux (plusieurs millions) paramètres du réseau. Dans le cadre de recherche d’instance, le nombre d’exemple existant n’est pas suffisant, et le nombre de classe trop grand.

La première étape de mon travail a été de comparer ces approches à base de SIFT, sac de mots, ORB et Deep Leaning. Nous avons trouvé des résultats comparables avec les trois approches.
La deuxième étape est de vérifier la faisabilité de ses algorithmes avec nos contraintes de mobilité. C’est le travail actuel, qui continuera tout le long de la thèse.
D’autres approches à base de réseaux de neurones sont possibles, pour comparer directement des images entre elles, par un apprentissage sur la similarité des images. Ces approches seront étudiées en deuxième année de thèse.
 
'''Keywords:''' Recherche d'information, Vision par Ordinateur, Recherche d'instance 

<hr>

[http://slide.liglab.fr// SLIDE]

Pas d'étudiants cette année.

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[http://steamer.imag.fr/ STEAMER]

'''Étudiant / Student :''' Camille BERNARD 
'''Encadrants / Advisors :''' Jérôme GENSEL, Marlène VILLANOVA-OLIVER, Hy DAO 
'''Title :''' Spatio-temporal modeling and management of Territorial Statistical Information, within the Web of Data Context 
'''Titre :''' Modélisation spatio-temporelle et gestion de l’information statistique territoriale à l’heure du Web des données 
'''Résumé :''' Ce sujet a pour but de contribuer à la sémantisation de l’Information Statistique Territoriale (IST). L’IST est une information complexe, à la fois statistique et géographique, soumise à évolution. Les concepts (et leur définition) engagés lors de la création d’indicateurs statistiques évoluent dans le temps, de même que les méthodes de calcul de ces indicateurs. Egalement, à un même moment, ces méthodes de calcul peuvent varier d’un pays ou d’un organisme à un autre (par exemple, la méthode de calcul du taux de chômage). Enfin, les territoires, plus précisément les divisions territoriales (par exemple, les divisions administratives, électorales) évoluent dans le temps, entrainant des ruptures dans les séries temporelles statistiques. Or, les acteurs des territoires (statisticiens, décideurs politiques, acteurs de l’aménagement du territoire, citoyens…) ont besoin de séries temporelles longues pour analyser l’impact de politiques passées, prendre des décisions dans le présent et envisager le devenir d’un territoire via des scénarios.
Dans le cadre de cette thèse, la proposition de nouvelles ontologies et algorithmes de traitement de l’IST est visée. Le couplage de ces outils, dans le paysage dessiné désormais par le Web des données et ses normes, contribuera à l’interopérabilité entre logiciels et améliorera l’échange et la compréhension des données statistiques territoriales et de leurs changements au cours du temps. L’ensemble de ces travaux permettra de doter l’Infrastructure de Données Spatiales STeDI (SpatioTemporal and evolving Data Infrastructure), développée au sein de l'équipe STeamer, d’un module de publication de l’IST dans le Web des données, mais aussi d’une interface d’analyse des données. Ainsi, les acteurs des territoires disposeront d’outils (cartographiques notamment) d’analyse de l’évolution de l’IST au cours du temps et pourront explorer les effets des redécoupages territoriaux en termes de redistribution des données statistiques. 
'''Keywords :''' Territorial Statistical Information, Territory, Spatio-Temporal Ontology, Spatial Data Infrastructure, Web of Data, Decision Support 
'''Mots-clefs :''' Information Statistique Territoriale, Territoire, Ontologie Spatio-temporelle, Infrastructure de Données Spatiales, Web des données, Aide à la decision 

'''Student:''' Camille CAVALIERE 
'''Advisor:''' Paule-annick DAVOINE, Noha IBRAHIM 
'''Title:''' Analyse et géovisualisation de tweets pour l'identification de configurations spatiales 
'''Summary:''' Cette thèse s'articule autour de l'extraction et de l'exploration de l'information contenue dans les tweets pour l'identification de configurations spatio-temporelles dans le contexte particulier des phénomènes météorologiques extrêmes. Twitter constitue une interface via laquelle les utilisateurs peuvent construire, diffuser et commenter de l'information dans de courts messages limités à 140 caractères. Envoyés depuis un Smartphone, ces messages sont susceptibles d'être géoréférencés, c'est-à-dire qu'il est possible d'accéder en temps réel à des informations d'intérêt sociétal qui concernent un espace particulier. Dans le contexte des phénomènes extrêmes, ils fournissent une source intarissable de données numériques de terrain centrées sur l'individu qui interagit avec son environnement perturbé par la survenue d'un événement inhabituel. Ces données offrent la possibilité de porter un nouveau regard sur les phénomènes géographiques et sociaux consécutifs à ces perturbations, construit en dehors des traditionnelles données institutionnelles et enquêtes de terrain qui produisent des données éparses et déconnectées du capteur essentiel que constitue l'individu dans la temporalité de la crise. Néanmoins, l'analyse spatiale des phénomènes géographiques et sociaux qui se produisent pendant ces événements, à partir des tweets, n'est pas sans problème : elle doit s’appuyer sur un contenu sémantique, de qualité variable, peu structuré et hétérogène qui doit être extrait des tweets. Ce contenu est difficilement identifiable et exploitable sans traitement préalable. L'exploitation cartographique des données de tweets est aussi un problème majeur, compte-tenu de la masse de données à traiter. En effet, les constructions cartographiques, qu’elles soient ou non intégrées dans des outils de géovisualisation, ne sont plus adaptées à la représentation de grandes masses de données et ne favorisent plus l’extraction de connaissances. En outre, le tweet n'est pas une donnée qui se suffit à elle-même : il ne représente qu'une partie de la population, on ne peut donc pas affirmer que les tweets capturent un événement dans sa globalité. C'est pourquoi les tweets doivent être recontextualisés à partir de jeux de données experts relatifs à la dynamique de l'événement. La recherche s'attachera donc à mettre en place des chaînes de traitement destinées à extraire du contenu sémantique pertinent, à l'exploiter conjointement avec des jeux de données officiels et à proposer des formes de visualisation cartographiques restituant l'affichage des tweets, de leur contenu et des éléments du contexte physique de crise. 
'''Keywords:''' Médias sociaux, twitter, extraction d'informations spatio-temporelles, analyse spatiale, géomatique 

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<CENTER><h3> 2015 </h3></CENTER>
[http://ama.liglab.fr/ AMA]

'''Student:''' Hesam AMOUALIAN 
'''Advisor:''' Eric Gaussier, Mairanne Clausel, Massih-Reza Amini 
'''Title:''' Latent Topic Models for Big Data 
'''Summary:''' Numerous pieces of content are currently exchanged in social media, making them an important source of information. For example, people share, per month, 30 billion pieces of content on Facebook and over 5 billion tweets (see for example the site mashable.com). This importance is also reflected in the fact that, when searching for information online, 18% of the users directly search on social media sites (as Twitter, Facebook or blog sites), a proportion constantly growing. Searching, filtering, enriching and organizing this information, as well as being able to rapidly identify important new events, are major challenges faced by researchers from different communities, as information retrieval, data mining and machine learning.

Several approaches have been developed in the past to address these challenges, even though not at the scale and speed required by current data collections and streams. Among these different approaches, the ones based on latent topic/class analysis (as Latent Dirichlet Allocation and their hierarchical extensions) are particularly interesting as they yield state-of-the-art results and allow one to categorize/annotate documents with existing taxonomies (filtering and enriching), to infer new taxonomies or complement existing ones (organizing) and to detect outliers and new events (event detection). However, current latent topic models have two major drawbacks that prevent their use on large-scale collections and high-speed streams: (a) they are mainly static and do not take into account the dynamics of the data, and (b) the inference and learning mechanisms usually rely on Markov Chain Monte-Carlo (MCMC) methods, which are too slow to be used in the big data era. The goal of this project is precisely to address these two problems, by constructing new latent topic models able to handle dynamic data, and by designing new learning and inference methods able to provide good estimates of the parameters of the new models under real-time and one-pass constraints. The models and methods developed and implemented during the PhD will be tested on real data collections and streams.
 
'''Keywords:''' Topic models, LDA, Copulas 
 

'''Student:''' Georgios BALIKAS 
'''Advisor:''' Massih-Reza Amini 
'''Title:''' Multiview Learning for Sequence Extraction Tasks. 
'''Summary:''' The thesis aims to study how representation learning methods can be applied to user-generated data in order to extract relevant user representations. The application we are interested in is the generation of user profiles using the past user outputed documents, that is of the core of Coffreo's need. In this line, the models we would like to develop should be able to predict the text a user would write on his profile using the past data he or she has generated 
'''Keywords:''' Multiview learning, text summarization, Multilingual sentence representation 
 

'''Student:''' Adrien DULAC 
'''Advisor:''' Christine Largeron, Eric Gaussier 
'''Title:''' Graphical Models for Diffusion in Social Networks 
'''Summary:''' Modeling how information diffuses in social networks is a difficult task as two dynamics interact at the same time: the one of the information itself, and the one of the network. Recently, several graphical models have been proposed to provide a generative view of the dynamics of the information in a social graph. We intend to extend these moelds with an explicit modeling of the dynamics of the network itself. The complete model should provide explanations (as well as predictive capacities) on how the diffusion process behaves. 
'''Keywords:''' Graphical models, Block models, Information diffusion, Social networks 

'''Student:''' Bikash JOSHI 
'''Advisor:''' Zaid Harchaoui, Massih-Reza Amini 
'''Title:''' Learning with non-stationary data - application to collaborative filtering 
'''Summary:''' The thesis aims at studying a new framework for learning with non-stationnary data and developing algorithms able to learn from large volumes of non-stationary data that come from real-life applications. We are particularly interested in learning problems such as collaborative filtering and link prediction in knowledge bases. 
'''Keywords:''' Collaborative filtering, mutliclass classification 
 

'''Student:''' Théo TROUILLON 
'''Advisor:''' Guilaume Bouchard, Eric Gaussier 
'''Title:''' Modèles prédictifs pour données relationnelles 
'''Summary:''' La modélisation statistique de données relationnelles est une approche générique pour effectuer des taches prédictives dans les bases de données. Récemment, les modèles factoriels basés sur une représentation vectorielle latente des entités et des relations ont montrés des résultats prometteurs dans la prédiction de données manquantes dans des bases de connaissances.L'objectif de cette thèse est d'explorer des techniques efficaces de factorisation de base de données pour résoudre des problèmes de prédictions basés sur de grandes quantités de données, issues de sources multiples, tels que les bases de connaissances structurées publiques (DBPedia, Freebase), les données non-structurées (conversations sur les réseaux sociaux, emails, etc.). Une des applications visée est de répondre aux questions posées en langage naturel grâce à une traduction automatique d’un texte en requête dans une base de données. 
'''Keywords:''' Matrix factorization, relational databases 
 
 
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[http://getalp.imag.fr/ GETALP]

'''Student:''' Belén A. BAEZ MIRANDA 
'''Advisor:''' F. Portet, C. Garbay, S. Caffiau 
'''Title:''' Génération de récits à partir de données ambiantes 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' 
 

'''Student:''' Alexis BRENON 
'''Advisor:''' M. Vacher, F. Portet 
'''Title:''' Dialogue vocal en contexte dans un environnement d'assistance à domicile 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' 
 

'''Student:''' Jeremy FERRERO 
'''Advisor:'''L. Besacier, D. Schwab 
'''Title:''' Détection de plagiat cross-lingue 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' 
 

'''Student:''' Elodie GAUTHIER 
'''Advisor:'''L. Besacier, S. Voisin (DDL Lyon) 
'''Title:''' Traitement automatique de la parole pour l'aide à la description de langues africaines 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' 
 

'''Student:''' Ngoc Tien LE 
'''Advisor:'''L. Besacier, B. Lecouteux 
'''Title:''' Mesures de qualité avancées pour la traduction de la parole 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' 
 

'''Student:''' Ruslan Kalitvianski 
'''Advisor:'''C. Boitet & V. Bellynck 
'''Title:''' 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' 
 

<hr>
[http://hadas.imag.fr/ HADAS]

'''Student:''' Sajida ZOUARHI 
'''Advisor:''' Christine COLLET, Jean-Marc TEMERSON (ORANGE LABS) 
'''Title:''' Reliability and robustness of industrial systems for critical data transmission 
'''Summary:''' The aim of the thesis is to propose tools to enhance the reliability and robustness of industrial systems that transmit critical data (e.g. in IT solution for Healthcare). 
'''Keywords:''' reliability, dependability, criticality, alert, transmission, data 
 
 

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[http://mrim.imag.fr/ MRIM]

'''Student:''' Oliveira KOTEVSKA 
'''Advisor:''' Ahmed LBATH 
'''Title:''' 
'''Summary:''' 
'''Keywords:'''
 
 

'''Student:''' Nawal OULD AMER 
'''Advisor:''' Philippe MULHEM, Mathias GERY 
'''Title:''' Recherche Sociale et Personnalisée d'Information 
'''Summary:''' À l'heure du Big Data et des grands volumes de données hétérogènes et dynamiques du Web, l'accès à l'information est tributaire des moteurs de recherche généralistes. Ces moteurs sont centrés documents et de fait cachent une partie du Web, par manque d'adaptation au besoin spécifique de chaque utilisateur ou bien par absence d'indexation de documents. Par ailleurs, le Web social produit une masse d'information centrée utilisateur. L'association des informations du Web social à celles du Web centré document permet l'émergence d'un nouveau domaine de recherche : la Recherche Sociale et Personnalisée d'Information, qui vise à personnaliser l'accès à l'information et à permettre l'accès au Web caché.Ce travail vise tout d'abord à formaliser les éléments entrant en jeux dans les Systèmes de Recherche Sociale et Personnalisée d'Information : annotations, recommandations, centres d'intérêts, relations sociales, etc., et ensuite de fixer un cadre exploitant aussi bien la puissance des moteurs du Web actuels que la richesse des informations des réseaux sociaux. 
'''Keywords:''' Recherche d’information, réseaux sociaux, recherche d'information personnalisée.
 
 
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[http://slide.liglab.fr// SLIDE]

'''Student:''' Julien PILOURDAULT 
'''Advisor:''' Sihem Amer-Yahia, Vincent Leroy 
'''Title:''' Distributed Algorithms for Ranked Temporal Big Join 
'''Summary:''' Large amounts of temporal interval data can be found in various systems that store a timestamp related to an event. The analysis of such datasets often relies on the ability to join a large number of intervals. In this PhD thesis, we argue for the need to define a ranked semantics for interval joins and revisit Allen's algebra in order to assign scores to join results. Such semantics is currently not supported by existing work, and raises new computational challenges. We study the efficient evaluation of various join predicates. In particular, we design distributed algorithms for different platforms (e.g. Hadoop Map-Reduce, Spark). Our algorithms are being tested on different platforms on a variety of datasets from different application domains with different needs ranging from user data to network traffic data 
'''Keywords:''' temporal intervals, joins, distributed processing, top-k
 
 
<hr>
[http://steamer.imag.fr/ STEAMER]

'''Student:''' Jacques Gautier 
'''Advisor:''' Paule-Annick Davoine, Claire Cunty (Univ. Lyon 2) 
'''Title:''' Visual representations for analyzing spatio-temporal processes related to natural hazards 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' visual representation; time representation; spatio-temporal object; spatio-temporal process; event; natural hazard; flooding hazard; map analysis 
 

'''Student:''' David NOËL 
'''Advisor:''' Jérôme Gensel, Pierre Le Quéau et Marlène Villanova-Oliver 
'''Title:''' Metropo-Lifeline : un environnement informatique pour la description participative et l’analyse des migrations des habitants au sein d’un espace métropolitain. 
'''Summary:''' Le sujet d’étude proposé est une contribution à la fois à l’identification des logiques de résidence et de déplacement, et à la mise en exergue des dynamiques métropolitaines. Cette recherche à caractère pluridisciplinaire vise à concevoir et développer un outil informatique innovant : 1) comme support d’une approche d’observation des migrations urbaines et/ou péri-urbaines ; 2) comme outil d’aide à la décision dans les domaines de l’urbanisme et de l’aménagement du territoire. Il s’agit non seulement de construire un outil informatique permettant de collecter les données descriptives et géolocalisées des trajectoires résidentielles entre les différents territoires d’une agglomération, mais également de mieux comprendre les circonstances qui conduisent les habitants à changer d’habitat, étant entendu qu’elles peuvent relever de l’univers familial, professionnel, du désir de changer son mode de vie, etc. 
'''Keywords:''' modèle de trajectoires, migrations urbaines, géographie participative, analyse spatiale 
 

'''Student:''' Diana Nurbakova (Thèse de l'INSA-Lyon) 
'''Advisor:''' Jérôme Gensel, Sylvie Calabretto (laboratoire LIRIS) et Léa Laporte (laboratoire LIRIS) 
'''Title:''' Recherche d’Information dans le Web des Données en situation de mobilité 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' 
 
 
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<CENTER><h3> 2014 </h3></CENTER>
[http://ama.liglab.fr/ AMA]

'''Student:''' Lauren Thévin 
'''Advisor:''' Olivier Boissier, Catherine Garbay 
'''Title:''' Décisions collectives en environnements interactifs et collaboratifs complexes : application à la gestion de crise. 
'''Summary:''' Le projet concerne la conception d’un environnement informatique dédié à la collaboration à distance pour la gestion de crises. Cette application nécessite de mutualiser et de coordonner des ressources hétérogènes et des organisations humaines dont les impératifs diffèrent (protocoles de décisions et modes d’intervention).Notre système s'intègrera dans la phase de préparation à la gestion de crise par les acteurs communaux.
L’originalité du projet réside dans l’exploitation de tables interactives distribuées associant la technologie RFID pour le suivi
d’objets tangibles, et un écran LCD pour la projection de scènes réalistes et l’exploitation d’objets virtuels. Un nouveau mode d’interaction, plus intuitif et plus concret, est ainsi instauré.
Les travaux de thèse se focaliseront sur le verrou majeur du soutien à la collaboration, abordé comme la modélisation et la transcription à distance de l'activité multidimensionnelle des acteurs. Dans le contexte d’une conception originale à base de systèmes multi-agents normatifs, une attention particulière sera accordée à la formalisation, au partage et à l’appropriation des impératifs des organisations.
Il s’agira de concevoir dans une première phase des modèles de représentation et de raisonnement distribués pour analyser les fils d’activité des différents acteurs. Il s’agira dans une deuxième phase de construire des retours informés, c’est-à-dire des retours visuels situant l’activité individuelle tant vis-à-vis de ses propres impératifs que de ceux de la tâche collective et de ses contraintes. Ces deux phases impliqueront la modélisation des impératifs des organisations. Une dernière partie du travail sera consacrée au développement et au déploiement de la plate-forme collaborative pour les acteurs de terrain. 
'''Keywords:''' Collaboration assistée par ordinateur, interaction augmentée, systèmes multi-agents normatifs, gestion de crises 
 

'''Student:''' Saeid SOHEILY KHAH 
'''Advisor:''' Ahlame Douzal , Eric Gaussier 
'''Title:''' Averaging multiple time series under weighted and kernel dynamic time warping 
'''Summary:''' Time series centroid estimation is an important issue for many data analysis tasks as summarization, prototype extraction or clustering. However, under the dynamic time warping (DTW) and kernel-DTW, these tasks refer generally to the time series medoid to circumvent time series averaging under DTW and the tricky multiple temporal alignments problem. We formalize the estimation of time series centroid under temporal warping as a non convex constrained optimization problem. A fast and accurate solution is provided under both weighted and kernel dynamic time warping metrics, for several warping functions. 
'''Keywords:''' Pattern recognition, Time series, Time warp distance, Time warp kernel, Clustering
 
 

'''Student:''' Irina Nicolae 
'''Advisor:''' Eric Gaussier, Marc Sebban 
'''Title:''' New Theoretical Frameworks in Metric Learning: Application to Energy Management 
'''Summary:''' This proposal is a fundamental research project whose main goal is to provide new theoretical frameworks and algorithms for automatically learning metrics from data. Based on the saying “Birds of a feather flock together”, metrics play a crucial role in a large set of learning methods, such as the widely used k-nearest neighbors, kernel-based methods in classification or the k-Means algorithm in clustering. Since manually tuning metrics for a given real-world problem is often difficult and tedious, our objective is to automatically acquire knowledge from training data to optimize good metrics. This requires to formally define the notion of goodness that would allow us to ensure theoretical guarantees (i) on the generalization ability of the metric (i.e. do the properties optimized over the training set still hold on new data?) and (ii) on the generalization capability of a classifier using that metric (i.e. can we derive upper bounds on the generalization error of the classifier?). The metric learning algorithms developed in this project will be used to deal with image classification tasks in order to not only increase the classification accuracy but also improve the creation of relevant visual dictionaries. 
'''Keywords:''' metric learning, generalization guarantees, convex optimization
 
 
<hr>
[http://exmo.inrialpes.fr/ EXMO]

'''Student:''' Adam Sanchez 
'''Advisor:''' Jérôme David & Jérôme Euzenat 
'''Title:''' Ontology alignment and data interlinking evolution on the web of data 
'''Summary:''' http://exmo.inria.fr/training/Th-2013-evolution.html 
'''Keywords:''' Linked data evolution; ontology alignments; data link sets
 
 
<hr>
[http://getalp.imag.fr/ GETALP]

'''Student: SASA Yuko''' 
'''Advisor: V. Auberge (& Y. Sagisaka, Japan)''' 
'''Title: Intelligence Socio-Affective pour un Robot compagnon : primitives vocales et gestuelles pour l’interaction avec un robot médiateur personnalisable de l’habitat intelligent. ''' 
'''Summary:''' 
'''Keywords: Affective speech models - Social Robotics - Assistive technologies'''
 
 

'''Student: PICAVET Francis''' 
'''Advisor: V. Aubergé''' 
'''Title: Nouvelles méthodes d'apprentissage de la prosodie des langues. ''' 
'''Summary:''' 
'''Keywords: Technologies for language learning , Prosody, Speech'''
 
 

'''Student: SHAH Ritesh''' 
'''Advisor: C. Boitet''' 
'''Title: Approches hybrides pour la traduction automatique.''' 
'''Summary:''' 
'''Keywords: Machine Translation, hybrid approaches'''
 
 

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[http://hadas.imag.fr/ HADAS]

'''Student:''' Rémy Dautriche 
'''Advisor:''' Alexandre Termier, Renaud Blanch, Miguel Santana 
'''Title:''' Multi-scale interaction techniques for interactive visualization of execution traces 
'''Summary:''' Due to the increasing complexity of multimedia systems, debugging streaming applications has become a challenging task and requires the analysis of a large amount of data collected in execution traces. In this work, we focus on interactive visualizations for an efficient exploration of the traces and to reveal to the analyst the patterns found at different temporal scale using data mining algorithms. 
'''Keyword:''' Visualization, Interactions, Multi-Scale, Pattern Mining, Embedded Systems 

'''Student:''' Martin Kirchgessner 
'''Advisor:''' Sihem Amer-Yahia, Vincent Leroy 
'''Title:''' Scaling up pattern mining 
'''Summary:''' Most datasets, because of their size and long-tail distribution, are out of reach of existing pattern mining techniques. The goal of this work is to investigate a family of pattern mining tasks adapted to such data, ie. which implement different semantics that handle result explosion and leverage parallel and/or distributed systems. 
'''Keywords:''' data mining, pattern mining, distributed systems
 
 
'''Student:''' Sofia Kleisarchaki 
'''Advisor:''' Sihem Amer-Yahia, Vassilis Christophides, Ahlame Douzal 
'''Title:''' Temporal Social Media Analytics: Combining Topics and Structure Dynamics over Time 
'''Summary:''' Data from the social Web are characterized by an ephemeral nature, where interactions/associations between people, topics of conversations and real-world venue activities are evolving over time. In this work, we focus on the temporal analysis of social content in order to understand how topical and geographical properties affect the evolution of users’ group discussions over time. Temporal analytics requires the design of new data structures and methods for scalable and dynamic time segmentation of input data. 
'''Keywords:''' Data-mining, Concept-Drift in Social Media, Spatio-Temporal Analytics, Dynamic Time Segmentation
 
 
'''Student:''' ٍRafik Saad 
'''Advisor:''' Sihem Amer-Yahia, Vincent Leroy 
'''Title:''' Models and Algorithms for Big Data Joins 
'''Summary:''' Joins are primary operation for manipulating data. With current data available on the web, several dimensions (semantic and temporal dimensions) could be considered while joining data together. The goal of this work is to design index structures and algorithms to perform such join operations on large-scale data in a distributed environment. 
'''Keywords:''' Big data, Joins, Large-scale processing
 
 
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[http://mrim.imag.fr/ MRIM]

'''Student:''' 
'''Advisor:''' 
'''Title:''' 
'''Summary:''' 
'''Keywords:'''
 
 
<hr>
[http://steamer.imag.fr/ STEAMER]

'''Student:''' André Sales Fonteles 
'''Advisor:''' Jérôme Gensel and Sylvain Bouveret 
'''Title:''' Spatiotemporal Mobile Crowdsourcing Market Systems 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' Spatiotemporal information, Mobile Computing, Crowdsourcing Market Systems
 
 

'''Student:''' Thiago Moreira 
'''Advisor:''' Hervé Martin and Sihem Amer Yahia 
'''Title:''' Hypothesis testing on social media proposal 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' Context, Social Networks
 
 

'''Student:''' Josiane Mireille Dziegaing 
'''Advisor:''' Maurice Tchuente and Hervé Martin 
'''Title:''' Improving Data Quality in Volunteered Geographic Information Systems 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' Data Quality, VGI
 
 

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<CENTER><h3> 2013 </h3></CENTER>

[http://ama.liglab.fr/ AMA]

'''Student:''' Hamid Mirsaee 
'''Advisor:''' Eric Gaussier, Alexandre Termier 
'''Title:''' Mining Social Networks 
'''Summary:''' The goal of the PhD is to develop new methods to mine social networks (e.g. to extract sentiments from Twitter or infer new links in a given community). Several methods can be used for that, matrix decomposition methods representing a promising avenue. 
'''Keywords:''' data mining, sentiment analysis, matrix decomposition
 
 

'''Student:''' Cao Tri 
'''Advisor:''' Ahlame Douzal, Michèle Rombaut, Sylvain Marié 
'''Title:''' Learning on data coming from sensor networks 
'''Summary:''' With the evolution of data acquirement systems in multi-sensors applications, data have become easily available and in sufficient quantity. In the meantime, knowledge has become rare and costly. The Machine Learning community has been interested for a long time in the issues of regular pattern recognition, automatic clustering and fault detection on static data, and more recently on time series. In this latter type of data, the notion of scales becomes essential: looking at the data at different scales can bring complementary information and our goal here is to embed such ideas in the learning process. Furthermore, it is important to detect and take into account the evolution of sensors and the uncertainty in their output. 
'''Keywords:''' times series, machine learning, energy consumption
 
 

<hr>
[http://exmo.inrialpes.fr/ EXMO]

'''Student:''' Tatiana Lesnikova 
'''Advisors:''' Jérôme David et Jérôme Euzenat 
'''Title:''' [http://exmo.inrialpes.fr/training/Th-2012-multilink.html Interlinking crosslingual RDF data sets] 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' Linked data, data interlinking, multilingual web of data
 
 
'''Student:''' Armen Inants 
'''Advisor:''' Jérôme Euzenat 
'''Title:''' [http://exmo.inrialpes.fr/training/Th-2012-algalign.html Algebra for ontology alignments] 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' Ontology alignment, alignment semantics, alignment algebra
 
 
<hr>
[http://getalp.imag.fr/ GETALP]

'''Student:''' Mohammad Nasiruddin 
'''Advisor:''' Hervé Blanchon et Didier Schwab 
'''Title:''' Word Sense Disambiguation for Under-Resourced Languages : application to Machine Translation 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' Word Sense Disambiguation, lexical resources, crowdsourcing, Game With A Purpose, Word Sense Induction, Machine Translation
 
 

'''Student:''' David Blachon 
'''Advisor:''' Laurent Besacier et François Portet 
'''Title:''' Embedded Multimodal Environment recognition 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' Multimodal sensors - Smart phones - Activity Traces - Scene Recognition - Data collection - Crowdsourcing - Audio Analysis
 
 

'''Student:''' Ying Zhang 
'''Advisor:''' Christian Boitet, Mathieu Mangeot, Valerie Bellynck 
'''Title:''' Vers une plate-forme lexicale programmable pour la traduction assistée par ordinateur (TAO) hétérogène et contributive 
'''Summary:''' 
'''Keywords:''' base lexicale multilingue, ressources lexicales ,traduction automatique
 
 

'''Student:''' Mateusz Budnik (MRIM and GETALP, see MRIM section) 
 
 

<hr>
[http://hadas.imag.fr/ HADAS]

'''Student:''' Behrooz Omidvar Tehrani 
'''Advisor:''' Sihem Amer-Yahia and Alexandre Termier 
'''Title:''' Interactive Pattern Space Exploration 
'''Summary:''' Generic pattern mining algorithms can output millions of patterns and users can't cope with such output. In this work, we want to leverage items' and users' structure to help the mining process as well as help users intelligently navigate in the space of generated patterns. 
'''Keywords:''' Data-mining, pattern mining, visualization
 
 
'''Student:''' Orleant EPAL 
'''Advisor:''' Genoveva Vargas Solar 
'''Title:''' Event streams composition 
'''Summary:''' Propose a model for distributed event streams composition and specify an event service based on the specified model capable to effectively achieve aggregation, temporal and causal correlation, analysis of event streams in distributed service-based platforms. 
'''Keywords:''' complex event processing, event streams processing, event based systems

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[http://mrim.imag.fr/ MRIM]

'''Student:''' Mohannad Al Masri 
'''Advisor:''' Jean-Pierre Chevallet, Catherine Berrut 
'''Title:''' From the exploitation of Informal to Formal Ontologies for an Automatic Semantic Indexing of Specialized Documents applied to a High Precision Information Retrieval System 
'''Summary:''' The goal of this work is to enlighten the side effects hidden in the bag of words models, in order to set up a new kind of IR model based on semantics, where semantic properties are explicitly described in the index and in the matching model. This new kind of IRS has to exploit semantic resources. 
'''Keywords:''' Semantic Indexing, Sematic Query, Precise Query, Structured Query, Conceptual Indexing, Domain Ontology, Knowledge Base, Natural Language Processing
 
 

'''Student:''' Mateusz Budnik (GETALP and MRIM) 
'''Advisors:''' Georges Quénot, Laurent Besacier 
'''Title:''' Collaborative annotation of multi-modal, multi-lingual and multi-media documents 
'''Summary:''' This PhD is dedicated to the proposal of semi-supervised and unsupervised methods for the annotation of MMM data. Different scenarios of semi-supervised annotations will be experimented, for different type of videos. As a case study we shall focus our work on developing technologies in order to answer to the questions “who is seen?”, “who is speaking?” in videos. Depending on the type of video and the feedback from the supervision group, we may extend our work to the automatic annotation of objects (“what is seen?”) or activities (“what is going on?”). 
'''Keywords:''' Semantic Indexing, annotation, multi-modal, multi-lingual, multi-media. 
 
 

<hr>
[http://steamer.imag.fr/ STEAMER]

'''Student:''' Tales PAIVA NOGUEIRA 
'''Advisor:''' Hervé Martin 
'''Title:''' Environnement de gestion et d’analyse de données de trajectoires d’objets mobiles 
'''Summary:''' The objective is to study the impact of continuous flows of georeferenced trajectory data on existing models and algorithms 
'''Keywords:''' trajectory, georeferenced data, continuous flows, query, databases 
 
'''Student:''' Anthony HOMBIAT 
'''Advisor:''' Jérôme Gensel et Marlène Villanova-Oliver 
'''Title:''' Territorial Analysis Methods and Tools for Sustainable Welfare Indicators 
'''Summary:''' Numerous Sustainable Welfare indicators have been proposed this last decade. Often, they are collected at a global scale (Country, rarely Regions). Existing analysis and visualization tools lack from a multiscalar approach that implies the definition of new sustainable welfare
indicators for different levels in territorial divisions and sub-divisions. Scientific challenges lie in the formal and statistical definition of such indicators,
in the management of data collected at different scales, and in the evolution of data, indicator definitions and territorial divisions through time 
'''Keywords:''' territorial analysis, spatiotemporal visualization, welfare indicators, statistical models

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Evénements

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Adminaxe-tdcge : Page créée avec « ---- ---- <center><h2>'''Présentation des doctorants'''</h2></center> Présentations 2017 des doctorants 1ère année de l'axe ... »

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<center><h2>'''Présentation des doctorants'''</h2></center>

[[Présentation doctorants_1A 2017| Présentations 2017 des doctorants 1ère année de l'axe]]

[[Présentation doctorants 1A 2016|Présentations 2016 des doctorants 1ère année de l'axe]]

[[2015|Présentations 2015 des doctorants 1ère année de l'axe]]

[[2014|Présentations 2014 des doctorants 1ère année de l'axe]]

[[2013|Présentations 2013 des doctorants 1ère année de l'axe]]

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<center><h2>'''ateliers et journées d'école'''</h2></center>

<ul>
<li>[http://ama.liglab.fr/Khronos/index.php?title=Events Ecole de printemps "Large-scale learning"] - Grenoble 31 mars 2015</li>
<li>[http://lear.inrialpes.fr/people/harchaoui/projects/khronos/ Ecole d'été "High-Dimensional Learning and Optimization"] - Grenoble 10-12 juin 2014</li>
<li>[http://ama.liglab.fr/nlfmbd_icml14/index.html ICML’2014 Workshop on New Learning Frameworks and Models for Big Data] - Pékin, Chine, 22 juin 2014</li>
<li>Open Data & données personnelles - Paris 12 novembre 2013 - [http://ama.liglab.fr/TDCGE/ColloqueOpenData.pdf programme]
</ul>

MediaWiki:Sidebar

2017-06-09T14:41:12Z

Adminaxe-tdcge :

Evénements-url

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#REDIRECTION [[Evénements-ur]]

Evénements-ur

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2013

2017-06-09T14:34:17Z

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<center><h3>'''2013'''</h3></center>

<h4>Salle D113</h4>

Chair : Jean-Pierre Chevallet

Akroates : Jean-Pierre Chevallet, Jérôme Euzenat, Genoveva Vargas Solar

Notarius : Hervé Blanchon

8h00 - 8h30 : Mohammad Al Masri

 From the exploitation of Informal to Formal Ontologies for an Automatic Semantic Indexing of Specialized Documents applied to a High Precision Information Retrieval System

8h30 - 9h00 : Orleant Epal

 Event streams composition 

9h00 - 9h30 : Armen Inants

 Algebra for ontology alignments 

Akroates : Valérie Bellynck, Christian Boitet, Jérôme David, Jérôme Euzenat, Mathieu Mangeot, Didier Schwab

Notarius : Catherine Berrut

9h30 - 10h00 : Tatiana Lesnikova

Interlinking crosslingual RDF data sets

10h00 - 10h30 : Mohammad Nasiruddin

Word Sense Disambiguation for Under-Resourced Languages : application to Machine Translation

10h30 - 11h00 : Ying Zhang

Vers une plate-forme lexicale programmable pour la traduction assistée par ordinateur (TAO) hétérogène et contributive 

----

<h4>Salle D117</h4>

Chairs : Sihem Amer-Yahia, Massih-Reza Amini

Akroates : Laurent Besacier, François Portet, Hervé Martin, Jérôme Gensel

Notarius : Éric Gaussier

 8h00 - 8h30 : David Blachon

Embedded Multimodal Environment recognition

 8h30 - 9h00 : Tales Paiva Nogueira

Environnement de gestion et d’analyse de données de trajectoires d’objets mobiles

 9h00 - 9h30 : Anthony Hombiat

 Territorial Analysis Methods and Tools for Sustainable Welfare Indicators

Akroates : Alexandre Termier, Sihem Amer-Yahia, Ahlame Douzal, Michèle Rambaut, Sylvain Marié

Notarius : Marlène Villanova-Oliver

 9h30 - 10h00 : Hamid Mirsaee

Mining Social Networks 

 10h00 - 10h30 : Behrooz Omidvar Tehrani

Interactive Pattern Space Exploration 

10h30 - 11h00 : Cao Tri

Learning on data coming from sensor networks 

11h00 - 11h30 : Mateusz Budnik

 Collaborative annotation of multi-modal, multi-lingual and multi-media documents

2014

2017-06-09T14:33:50Z

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<center><h2>'''Présentations des doctorants 1ère année de l'axe'''</h2></center>

<center><h3>'''Mercredi, 18 juin 2014'''</h3></center>

<h4>Salle F-316 (UFR IM2AG)</h4>

Chair : Jean-Pierre Chevallet 

Akroate : Gilles Sérasset

Notarius : Mathieu Mangeot

8h00 - 8h30 : André Sales Fonteles

Spatiotemporal Mobile Crowdsourcing Market Systems

8h30 - 9h00 : Thiago Moreira

Hypothesis testing on social media proposal

9h00 - 9h30 : Josiane Mireille Dziegaing

Improving Data Quality in Volunteered Geographic Information Systems 

9h30 - 10h00 : Rémy Dautriche

 Multi-scale interaction techniques for interactive visualization of execution traces 

 
10h00 - 10h30 : PAUSE 
 

Akroates : François Portet, Philippe Mulhem, Marlène Villanova-Oliver

Notarius : Marie-Christine Fauvet

10h30 - 11h00 : Yuko Sasa

 Intelligence Socio-Affective pour un Robot compagnon : primitives vocales et gestuelles pour l’interaction avec un robot médiateur personnalisable de l’habitat intelligent

11h00 - 11h30 : Ritesh Shah

 Approches hybrides pour la traduction automatique 

----

<h4>Salle F-320 (UFR IM2AG)</h4>

Chair : Massih-Reza Amini 

Akroates : Christine Collet, Alexandre Termier, Vincent Leroy

Notarius : Sihem Amer-Yahia

8h00 - 8h30 : Saeid Soheily-Khah

Averaging multiple time series under weighted and kernel dynamic time warping

8h30 - 9h00 : Lauren Thévin

Décisions collectives en environnements interactifs et collaboratifs complexes : application à la gestion de crise

9h00 -9h30 : Irina Nicolae

[http://ama.liglab.fr/TDCGE/Presentations/2014/phd-2014-Nicolae.pdf New Theoretical Frameworks in Metric Learning: Application to Energy Management]

9h30 - 10h00 : Adam Sanchez

Ontology alignment and data interlinking evolution on the web of data 

10h00 - 10h30 : PAUSE 

Akroates : Jérôme David, Catherine Garbay, Gilles Bisson

Notarius : Jérôme Euzenat

10h30 - 11h00 : Martin Kirchgessner

 [http://ama.liglab.fr/TDCGE/Presentations/2014/Martin/index.html Scaling up pattern mining] 

11h00 - 11h30 : Sofia Kleisarchaki

 Temporal Social Media Analytics: Combining Topics and Structure Dynamics over Time 

11h30 - 12h00 : Rafik Saad

 [http://ama.liglab.fr/TDCGE/Presentations/2014/slides-Rafik.pdf Models and Algorithms for Big Data Joins]

2015

2017-06-09T14:33:18Z

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center><h2>'''Présentations des doctorants 1ère année de l'axe'''</h2></center>

<center><h3>'''Mardi, 19 mai 2015'''</h3></center>

<h4>Salle F-320 (UFR IM2AG)</h4>

Chair : Jean-Pierre Chevallet 

Akroates : Fabrice JOUANOT, Gilles BISSON 

Notarius : Danielle ZIBELIN

8h30 - 9h00 : Ngoc Tien LE (GETALP)

Mesures de qualité avancées pour la traduction de la parole

9h00 - 9h30 : Elodie GAUTHIER (GETALP)

 Traitement automatique de la parole pour l'aide à la description de langues africaines 

9h30 - 10h00 : Jeremy FERRERO (GETALP)

 Détection de plagiat cross-lingue 

 
10h00 - 10h30 : PAUSE 
 

Akroates : Marie-Christine ROUSSET, Manuel ATENCIA ARCAS 

Notarius : Christophe BROUARD 

10h30 - 11h00 : Alexis BRENON (GETALP)

Dialogue vocal en contexte dans un environnement d'assistance à domicile

11h00 - 11h30 : Théo TROUILLON (AMA)

 Modèles prédictifs pour données relationnelles

11h30 - 12h00 : Julien PILOURDAULT (SLIDE)

 Distributed Algorithms for Ranked Temporal Big Join 

----

<h4>Salle F-316 (UFR IM2AG)</h4>

Chair : Massih-Reza Amini 

Akroates : Georges QUENOT

Notarius : Lorraine GOEURIOT 

8h30 - 9h00 : Hesam AMOUALIAN (AMA)

Latent Topic Models for Big Data

9h00 - 9h30 : Georgios BALIKAS (AMA)

Multiview Learning for Sequence Extraction Tasks.

9h30 -10h00 : Adrien DULAC (AMA)

Graphical Models for Diffusion in Social Networks

10h00 - 10h30 : PAUSE 

Akroates : Solange ROSSATO 

Notarius : Didier SCHWAB 

10h30 - 11h00 : Bikash JOSHI (AMA)

Learning with non-stationary data - application to collaborative filtering

11h00 - 11h30 : Belén A. BAEZ MIRANDA (GETALP)

Génération de récits à partir de données ambiantes

11h30 - 12h00 : Nawal OULD AMER (MRIM)

 Recherche Sociale et Personnalisée d'Information

Présentation doctorants 1A 2016

2017-06-09T14:32:36Z

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<center><h2>'''Présentations des doctorants 1ère année de l'axe'''</h2></center>

<center><h3>'''Jeudi, 16 Juin 2016'''</h3></center>

Nous attendons une présentation d'entre 15 et 20 minutes pour laisser entre 10 et 15 minutes de questions. Nous suggérons de présenter au moins les éléments suivants :
<ul>
<li>thème de la recherche ;</li>
<li>avancées lors de cette première année ;</li>
<li>objectifs de travail pour la deuxième année.</li>
</ul>

La présentation pourra se faire en Anglais ou en Français. 

Toutes les sessions sont ouvertes à tous les membres du LIG et aux co-encadrants extérieurs. Un buffet sera offert à la fin de cette matinée.

Afin de faciliter la gestion, nous vous invitons à participer et à vous '''inscrire dans la liste jointe''' : http://doodle.com/poll/t463eg5vab8whnhx

<h4>Salle Séminaire, partie 1 - Rez-de-chaussée Bâtiment IMAG</h4>

Chair : Sylvain Bouveret 

Akroates : Jérôme DAVID, Philippe MULHEM

Notarius : Benjamin LECOUTEUX

8h30 - 9h00 : Yagmur CINAR (AMA) 
Contextualized information retrieval for support centers

9h00 - 9h30 : Mohamed-Moneim ABDOURAHAMANE (GETALP) 
[[PhDs#moneimabdourahamane|Comment équiper le comorien, une macro-langue très peu dotée sans aucunes ressources informatisées ni corpus écrit]]

9h30 - 10h00 : Vera SHALAEVA (AMA) 
[[PhDs#verashalaeva|Temporal Decision Trees for Time Series Analyzes]]

 
10h00 - 10h30 : PAUSE 
 

Akroates : Sihem AMER-YAHIA

Notarius : Vincent LEROY

10h30 - 11h00 : Camille CAVALIÈRE (STEAMER) 
[[PhDs#camillecavaliere|Analyse et géovisualisation de tweets pour l'identification de configurations spatiales]]

11h00 - 11h30 : Saeed VARASTEH YAZDI (AMA) 
[[PhDs#saeedvarasteh|Representation Learning for time series Classification and Clustering]]

11h30 - 12h00 : Liliya TSVETANOVA (GETALP) 
[[PhDs#liliyatsvetanova|Augmenter un robot de service de « glu » socio-affective : devenir compagnon, le robot médiateur dans l’isolement social des personnes âgées]]
----

<h4>Salle Séminaire, partie 2 - Rez-de-chaussée Bâtiment IMAG</h4>

Chair : Jean-Pierre Chevallet 

Akroates : Paule-Annick DAVOINE, Ahlame DOUZAL 

Notarius : Francis BRUNET-MANQUAT

8h30 - 9h00 : Marwa HADJ SALAH (GETALP) 
Acquisition, exploitation et enrichissement d’une ressource lexicale multilingue pour et par la clarification de texte

9h00 - 9h30 : Elina LEBLANC (GETALP) 
Bibliothèques enrichies: les utilisateurs et leurs interfaces

9h30 - 10h00 : Sylvain MAHE (GETALP) 
[[PhDs#sylvainmahe|Les robots utilitaires au sein d'une micro-société : émergence et contrôle des mécanismes d'interprétations socio-communicatives entre l'homme et le robot]]

 
10h00 - 10h30 : PAUSE 
 

Akroates : Philippe GENOUD , François PORTET 

Notarius : Olivier AYCARD 

10h30 - 11h00 : Simon MOURA (AMA) 
Multi-target Learning and Applications

11h00 - 11h30 : Sumit SIDANA (AMA) 
[[PhDs#sumitsidana|Filtrage collaboratif en ligne: application à la publicité programmatique]]

11h30 - 12h00 : Maxime PORTAZ (MRIM) 
[[PhDs#maximeportaz|Représentation compacte d'image pour la recherche d'instance en mobilité]]

Présentation doctorants 1A 2017

2017-06-09T14:32:07Z

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<center><h2>'''Présentations des doctorants 1ère année de l'axe'''</h2></center>

<center><h3>'''Jeudi, 15 Juin 2017'''</h3></center>

Nous proposons cette année deux types de présentations : des présentations longues sur un slot de 30mn,
avec 15 et 20 minutes d'exposé pour laisser entre 10 et 15 minutes de questions ;
des présentations courtes sans questions dans un slot de 10mn.
Pour les présentations longues, nous suggérons de présenter au moins les éléments suivants :
<ul>
<li>thème de la recherche ;</li>
<li>avancées lors de cette première année ;</li>
<li>objectifs de travail pour la deuxième année.</li>
</ul>

La présentation pourra se faire en Anglais ou en Français. 

Afin de faciliter la gestion du repas de midi, nous vous invitons à vous '''inscrire au sondage suivant''' : https://framadate.org/zs3hx4YF9Cpu6POL

<h4>Première session</h4>

Akroates : TBD

Notarius : TBD

8h30 - 9h00 : Anuvabh DUTT (MRIM) 
Incremental learning for visual recognition

9h00 - 9h30 : Thi Phuong Thao TRAN (AMA) 
The pre-image problem for temporal data

9h30 - 10h00 : Maha ELBAYAD (GETALP) 
Cross-lingual image captioning using recurrent neural networks and attention models

 
10h00 - 10h15 : PAUSE 
 

<h4>Deuxième session</h4>

Akroates : TBD

Notarius : TBD

10h15 - 10h45 : Loïc VIAL (GETALP) 
Modèles joints de clarification de texte et de traduction automatique statistique

10h45 - 11h15 : Seydou DOUMBIA (MRIM) 
Vers un système de recherche d'information médicale adapté à la langue, aux connaissances des utilisateurs

 
11h15 - 11h20 : PAUSE 
 

11h20 - 12h10 : Présentations courtes / Short presentations 
<ul>
<li>11h20-11h30: Maziar MORADI FARD (AMA), Learning representations for classification, cokriging and forecasting spatio-temporal data</li>
<li>11h30-11h40: Asma ZGOLLI (HADAS), Gestion des métadonnées dans un système de gestion de données pour les smart grids</li>
<li>11h40-11h50: Aline MENIN (STEAMER), Environnement géovisuel pour l'aide à l'analyse de données spatio-temporelles de mobilité individuelle</li>
<li>11h50-12h: Lina TORO (STEAMER), Développement d’un outil interactif de visualisation et d’analyse spatiale des données de santé au travail à des fins de vigilance sanitaire</li>
<li>12h-12h10: Clément CHAGNAUD (STEAMER), Méthodes et outils de géovisualisation et d'analyse spatiale exploratoire pour les humanités numériques: application aux données cartographiques anciennes de l’Atlas Linguistique de la France</li>
</ul>

 
12h10 - 12h15 : PAUSE 
 

<h4>Exposé invité</h4>

12h15-13h: Sihem AMER-YAHIA (SLIDE) Human Factors in Crowdsourcing

Crowdsourcing is a powerful project management and procurement strategy that enables value realization via an "open call" to an unlimited pool of people through Web-based technology. This talk will focus on the role of human workers in crowdsourcing and the many open research questions they raise.

Séminaires-url

2017-06-09T14:31:32Z

Adminaxe-tdcge : Page créée avec « '''13 novembre 2014 à 14h00''' à l'Aquarium du LIG '''''Patent Machine Translation (Handling large data with Moses)''''' '''Presenter''': Bruno Pouliquen '''Abstrac... »

'''13 novembre 2014 à 14h00''' à l'Aquarium du LIG

'''''Patent Machine Translation (Handling large data with Moses)'''''

'''Presenter''': Bruno Pouliquen

'''Abstract''': WIPO is in charge of Intellectual Property, one of the main activity is about patent information. Patents are usually available in several languages, therefore we develop our own tool – called Tapta – built with Moses open-source. WIPO can use huge corpora (22 time more English texts than the whole Wikipedia), we built specific tools to extract parallel texts, as a result some of our bitexts have a world-class size (eg. Chinese-English: 2 Billion words).
We will explain what are the specificities of Patent texts and how we managed to scale our models so that they can effectively run on huge models. We will also highlight some of the choices we made to be able to manage several models and installations at various places (most of them daily used in production environment), with a reduced team (less than 2 persons).
Finally we will talk about various user interfaces we built and the user acceptance.

'''Bio''': Bruno Pouliquen is a senior software engineer specialized in patent machine translation working at the World Intellectual Property Organization (WIPO) in Geneva since 2009.
He owns a PhD in computer science (Faculty of Rennes, France, 2002) and specialized later in multilingual text mining (Joint Research Centre of the European Commission, Italy, 2001-2009). He published more than 50 scientific papers in the computational linguistic domain between 1995 and 2014. Bruno’s position at WIPO includes exploring Statistical Machine translation applied to the Patent domain and providing his tool (built around Moses) to other services and international organizations (including United Nations in New York). The tool is now used in production in various places, both for assimilation (gist translation) and for dissemination (translation accelerator).

----

'''27 octobre 2014 à 14h00''' à l'amphithéatre F107, INRIA Grenoble Rhône-Alpes, Montbonnot

'''''Learning and aligning ontologies: methodologies and algorithms'''''

'''Presenters''':Kate Cerqueira Revoredo and Fernanda Baião 
Federal University of the State of Rio de Janeiro (UNIRIO)

'''Abstract''': Typically, an ontology formalizes a number of inter-related concepts in a domain of discourse. It represents a crucial artifact for several applications, such as semantic data integration, systems interoperability and knowledge management. However, since manually defining such ontologies is a complex, time consuming and error-prone task, there are a number of research efforts towards (semi)automatically learning ontologies. Furthermore, concepts and relationships of the domain of discourse evolve over time, thus the corresponding ontology must evolve as well and automatic mechanisms are also demanded to improve the ontology evolution process. From another perspective, since several ontologies typically exist representing the same domain, there is a need of establishing an alignment among them. Ontology Matching is a very active research area that essentially aims to automatically establish correspondences between entities of two ontologies. Despite the research efforts in these three

areas, there are still interesting challenges to be solved. In this talk we will discuss approaches that are being developed in our research group for automatically learning and revising an ontology using theory revision techniques, as well as ontology matching approaches that consider user feedback within an active-learning technique and the development and reuse of correspondence antipatterns.

'''Bio''': Kate Cerqueira Revoredo is a Professor at Applied Informatics Department of the Federal University of the State of Rio de Janeiro, Brazil. She obtained her M.Sc and D.Sc. degree in Computer Science from Federal University of Rio de Janeiro (COPPE-UFRJ). During the year 2006 she worked for six months at the University of Freiburg, Freiburg (Germany) as part of her D.Sc. research. Her experience and research work focus on machine learning, data mining, social media analytics and ontology alignment. She participates in several program committees of national and international jornals and conferences, and is a member of the Brazilian Computer Society and the Special Comission in Artificial Intelligence.

Fernanda Baião is an Associate Professor of the Department of Applied Informatics at the Federal University of the State of Rio de Janeiro (UNIRIO) since 2004. She worked at the University of Wisconsin, Madison (USA) as a visiting student in 2000. Her current research interests include conceptual modelling, well-founded representation languages, information architecture, data management in distributed and parallel environments, and scientific workflows. Since 2009 she has been one of the research members of the Brazilian WebScience Research Institute. She participates in research projects funded by brazilian and international agencies.

Entrée libre.

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'''6 octobre 2014 à 10h00''' à l'amphitéâtre de la MJK

'''''A Personalised Recommendation System for Context-Aware Suggestions''''',

'''Presenter''': Fabio Crestani
University of Lugano (USI)
Switzerland

'''Abstract''': The recently introduced TREC Contextual Suggestion track addresses the problem of suggesting contextually relevant places to a user visiting a new city based on his/her preferences and the location of the new city. In this talk I will frame the problem of representing and using context and will introduce a new and more sophisticated approach to constructing user profiles for that track in order to provide more accurate and relevant recommendations. The results show that our system not only significantly outperforms the TREC 2013 Contextual Suggestion track baseline method (this year results are not our yet), but also performs very well in comparison to other runs submitted to that track, managing to achieve the best results in nearly half of all test contexts.

 

'''''Towards a Game-Theoretic Framework for Information Retrieval'''''

'''Presenter''' Cheng Zhaï
University of Illinois
USA

'''Abstract''': The task of information retrieval (IR) has traditionally been defined as to rank a collection of documents in response to a query. While this definition has enabled most research progress in IR so far, it does not model accurately the actual retrieval task in a real IR application, where users tend to be engaged in an interactive process with multipe queries, and optimizing the overall performance of an IR system on an entire search session is far more important than its performance on an individual query.
In this talk, I will present a new game-theoretic formulation of the IR problem where the key idea is to model information retrieval as a process of a search engine and a user playing a cooperative game, with a shared goal of satisfying the user's information need while minimizing the user's effort and the resource overhead on the retrieval system. Such a game-theoretic framework offers several benefits. First, it naturally suggests optimization of the overall utility of an interactive retrieval system over a whole search session, thus breaking the limitation of the traditional formulation that optimizes ranking of documents for a single query. Second, it models the interactions between users and a search engine, and thus can optimize the collaboration of a search engine and its users, maximizing the "combined intelligence" of a system and users. Finally, it can potentially serve as a unified framework for optimizing both interactive information retrieval and active relevance judgment acquisition through crowdsourcing. I will discuss how the new framework can not only cover several emerging directions in current IR research as special cases, but also open up many interesting new research directions in IR.

PHD1year-url

2017-06-09T14:31:05Z

Evénements-ur

2017-06-09T14:30:37Z

Adminaxe-tdcge : Page créée avec « ---- ---- <center><h2>'''Présentation des doctorants'''</h2></center> Présentations 2017 des doctorants 1ère année de l'axe ... »

MediaWiki:Sidebar

2017-06-09T14:30:03Z

Adminaxe-tdcge :

Défits

2017-06-09T14:26:42Z

Adminaxe-tdcge : Page créée avec « <center><h2>'''''Brain storming'' sur les défis scientifiques, sociétaux et technologiques de l'axe (4 octobre 2013)'''</h2></center> '''Défis scientifiques''' ... »

<center><h2>'''''Brain storming'' sur les défis scientifiques, sociétaux et technologiques de l'axe (4 octobre 2013)'''</h2></center>

'''[[Défis scientifiques]]'''

'''Data Science (models and algorithms): 1,6'''

'''Human Behaviour Analytics (models and evaluation): 7'''

'''Large-Scale Information Access and Visualization: 3,4,5,8'''

'''Multilingual communication: 2'''

'''Interoperability and dynamics in the semantic web: 9'''

1- '''Learning and prediction models''', management stack, distributed infrastructures for BigData,

2- '''Multilingual communication''',

3- '''Information processing/access''', pervasive systems, multilingual systems

4- '''Spatiotemporal information processing and visualisation''',

5- '''Personalisation and context awareness''',

6- '''Analyses, Learning and mining in complex datasets''', (temporal, sequential, graph datasets)

7- '''Human behaviour analytics, modelling and evaluation'''; social networks, smart homes, robot companions

8- '''Semantic access to linked media''', indexing, retrieval, filtering, recommendation, Formalisation, models, algorithms, experimentation, evaluation, Multimedia, services, multilingual, structure, knowledge

9- '''Interoperability and dynamics in the semantic web''', ontologies and data linkage.

'''[[Défis technologiques]]'''

- '''Algorithms for large scale and distributed data access, analytics, exploration and visualisation''',

- '''Big Data indexing and storage''', in the cloud, on the web and in large collections

- '''Pervasive social computing'''

- '''Mobile computing embedded systems and algorithms''',

- '''High Performance Computing for simulation and analytics''', fast optimization algorithms,

- '''New generation crowdsourcing'''

'''[[Défis sociétaux]]'''

- '''Information access for all''' (reduction) digital divide, Mobility, Long tails (languages, individuals), Electronic libraries, Access to cultural heritage, Multilingualism

- '''Smart societies and Energy''', smart energy Robotics and Ambient computing, Smart homes, smart city, Sustainable mobility and urban systems : Smart Grids,

- '''Human Health and welfare''', Human assistance Health watch, Assistance to persons, nutrition, natural hazards prevention

- '''Information Society and Communication''' : big data, knowledge management, data science, Social web, Semantic web, Crowdsourcing, Privacy, information security buzz

<center><h2>'''''Les défis scientifiques, sociétaux et technologiques par équipe'''</h2></center>
<hr>
[http://ama.liglab.fr/ AMA]

'''Mots clés''' :

- New generation learning algorithms,

- Prediction models for BigData,

- Learning for vectorial, structured, and temporal data,

- Distributed Information access,

- Robotics,

 
 
'''Défis scientifiques :''' 

- New Learning Algorithms for Big Data,

- Learning with non-IID data,

- New theoretical framework for Information Access Models

- Transfer learning and learning to rank with no-relevance judgements

- Sequence models for sparse large scale data

'''Défis technologiques :''' 

- Fast optimization algorithms for large scale learning tasks

- New models for Metric learning

- Distributed learning algorithms

- Indexation and storage of BigData, for learning and information access

- Distributed information access models

- Sequence models for multivariate series

'''Défis sociétaux :''' 

- Health watch; learning to predict health problems

- Electronic libraries

- Energy, on-line generic prediction tools for multivariate series

- Robotics, motion detection

- Security; information security buzz

 
 
 

<hr>
[http://exmo.inrialpes.fr/ EXMO]

'''Mots clés''' :
 
 
'''Défis scientifiques :''' 
* ontology alignment and data interlinking
* dynamics of the semantic web
* models of knowledge evolution and exchange

'''Défis technologiques :'''
 
'''Défis sociétaux :''' 
 

 
 

<hr>
[http://getalp.imag.fr/ GETALP]

'''Mots clés''' :

-communication multilingue (écrite ou orale)

-traitement de l'information multilingue (écrite ou orale)

 
 
'''Défis scientifiques et technologiques :''' 

-Traduction et transcription automatiques de la parole

-Traduction assistée par ordinateur

-Traitement des langues peu dotées

-Traitement / Analyse de la parole et interactions dans les environnements ambiants

-Modélisation des affects sociaux

-Collecte et interopérabilité des ressources lexicales multilingues

-Processus automatiques et interactifs de clarification du sens

-Génie logiciel du multilinguisme

-Résumé automatique de données ambiantes

'''Défis sociétaux et applications''' 

-Accès à l'information pour tous

-Robots compagnons

-Assistance à la personne

-Apprentissage des langues

-Smart homes

 
 

 
<hr>
[http://hadas.imag.fr/ HADAS]

'''Mots clés''' :

- Big data management stack

- Distributed (big) data management infrastructures

- Analysis and mining of complex datasets

- Ontology-based data access

- Semantic web and Social networks

 
 
'''Défis scientifiques :''' 

- Novel pattern mining paradigms: parallelism, result usefulness, links between pattern mining and optimization

- User-centric data management: large-scale join processing, data preparation for user-centric and user-generated data, interactive
information exploration, text mining on health data, crowdsourcing optimization

- Algorithms for reasoning on data linkage : handling heterogeneity of multiple data sources in the semantic web

- Service Level Agreement guided optimization of continuous and mobile queries

- Efficient and distributed persistency (storage/cache) of big heterogeneous datasets

- Economy oriented integration of big datasets

- Declarative hybrid languages for expressing parallel data processing

- Learning-based distributed query optimization

- Data management Infrastructures for smart-grids

'''Défis technologiques :''' 

- Improving embedded systems software

- High Performance Computing (simulation, analytics)

- Cloud computing (resource management, DaaS)

- Extracting business value from data

- Smart grids, Smart metering, smart networks

- Optimizing data transfer in distributed systems

'''Défis sociétaux :''' 

- Nutrition and health (through data analytics)

- Information Society and Communication : big data, knowledge management, data science (HPC, cloud), Social web, Semantic web, Crowdsourcing

- Sustainable mobility and urban systems : smart cities

- Energy, clean, safe and efficient : Smart Grids, smart energy, clean technologies

 

 
 

<hr>
[http://mrim.imag.fr/ MRIM]

'''Mots clés''' : 
* Information access,indexing, retrieval, filtering, recommending.
* Formalisation, models, algorithms, experimentation, evaluation.
* Text, image, video, services, multilingual, structure, knowledge.
* Personalization, mobility, privacy, large scale.
 
'''Défis scientifiques :''' 
* Semantic gap.
 
'''Défis technologiques :''' 
* Large scale.
 
'''Défis sociétaux :''' 
* Privacy.
 
 

<hr>
[http://steamer.imag.fr/ STEAMER]

'''Mots clés''' :

- représentation et raisonnement sur le temps et l’espace

- mobilité et géolocalisation

- visualisation et restitution interactives d’informations spatiales et temporelles

- géomatique

 
 
'''Défis scientifiques :''' 

- l’espace et le temps dans le web sémantique et le LOD Cloud

- objets mobiles et trajectoires

- visualisations d’informations à références spatiales et temporelles

- expression et gestion de préférences sur critères spatiaux et temporels

- adaptation au contexte

'''Défis technologiques :''' 

- infrastructures de données spatiales et temporelles

- environnement informatique dédié aux méthodes statistiques d’analyse spatiale

- cartographie animée et interactive pour la visualisation de phénomènes évolutifs

- applications mobiles à base de localisation

- localisations en zones blanches

- génération automatique d’interfaces de visualisation d’informations à références spatiales et temporelles

- génération automatique d’applications mobiles à base de composants dédiées à la collecte et à l’échange in situ d’informations

'''Défis sociétaux :''' 
 

- aide à la décision pour l’aménagement du territoire

- prévention et gestion des risques naturels

- smart city

- VGI, crowdsourcing, sensor citizen for a spatially enabled society

MediaWiki:Sidebar

2017-06-09T14:26:17Z

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Accueil

2017-06-09T14:17:55Z

Adminaxe-tdcge :

<CENTER>
[http://www.liglab.fr Laboratoire d'Informatique de Grenoble]
 
Axe Traitement de Données et de Connaissances à Grande Échelle
</CENTER>

L’axe Traitement de Données et de Connaissances à Grande Echelle du [http://www.liglab.fr Laboratoire d'Informatique de Grenoble] regroupe 6 équipes de recherche s’intéressant aux aspects théoriques, méthodologiques et pratiques de l’apprentissage machine et de l’analyse des données (équipe [http://ama.liglab.fr AMA]), de l’interopérabilité dans le web sémantique (équipe [http://exmo.inria.fr/ EXMO]), de la communication multilingue (équipe [http://getalp.imag.fr/xwiki/bin/view/Main/ GETALP]), des services de gestion de données hétérogènes et distribuées (équipe [http://hadas.imag.fr/ HADAS]), de l’accès à l’information multimédia (équipe [http://mrim.imag.fr/en/ MRIM]) et de l’acquisition, du traitement, et de la visualisation des données spatio-temporelles (équipe [http://steamer.imag.fr/ STEAMER]).
 
Les points forts des équipes sont d'une part la qualité de leur production scientifique et, d'autre part, l'importance de leur activité contractuelle.
 
L’axe s'intègre dans un environnement régional, national (ANR) et européen et offre une masse critique et une diversité scientifique relativement uniques sur le bassin grenoblois pour aborder les enjeux des grandes masses de données. En effet, les équipes sont complémentaires et traitent de sujets d’actualité à fort impact sociétal comme l’accès à l’information pour tous, les humanités numériques, l’e-santé, les sociétés intelligentes, l’énergie et la communication multilingue.

----

The Axis 'Data Processing and Large Scale Knowledge' of [http://www.liglab.fr Laboratoire d'Informatique de Grenoble] includes six research teams interested in theoretical, methodological and practical issues of machine learning and data analysis ([http://ama.liglab.fr AMA] team), interoperability in the semantic web ([http://exmo.inria.fr/ EXMO] team), multilingual communication ([http://getalp.imag.fr/xwiki/bin/view/Main/ GETALP] team), heterogeneous autonomous distributed data services ( [http://hadas.imag.fr/ HADAS] team), multimedia information access ([http://mrim.imag.fr/en/ MRIM] team), and acquisition, processing, and visualization of spatio-temporal data ([http://steamer.imag.fr/ STEAMER] team).
 
The strengths of the teams are on the one hand the quality of their scientific production and, secondly, on the importance of their contractual activity.
 
The axis is well integrated at different regional, national, European levels and offers a critical mass and a relatively unique scientific diversity in the Grenoble area to address the main challenges of big-data. Finally, the teams are complementary and address different topics of high societal impact such as information access for all , digital humanities, e-health , smart societies, energy and multilingual communication .

'''Chargés de Mission''' 
<ul>
<li>[http://recherche.noiraudes.net/fr/ Sylvain Bouveret]</li>
<li>[http://mrim.imag.fr/User/jean-pierre.chevallet/ Jean-Pierre Chevallet]</li>
</ul>

 

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Consultez le [//meta.wikimedia.org/wiki/Aide:Contenu Guide de l’utilisateur] pour plus d’informations sur l’utilisation de ce logiciel.

* [//www.mediawiki.org/wiki/Manual:Configuration_settings Liste des paramètres de configuration]
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* [https://lists.wikimedia.org/mailman/listinfo/mediawiki-announce Liste de discussion sur les distributions de MediaWiki]

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Axe Traitement de Données et de Connaissances à Grande Échelle
</CENTER>

L’axe Traitement de Données et de Connaissances à Grande Echelle du [http://www.liglab.fr Laboratoire d'Informatique de Grenoble] regroupe 6 équipes de recherche s’intéressant aux aspects théoriques, méthodologiques et pratiques de l’apprentissage machine et de l’analyse des données (équipe [http://ama.liglab.fr AMA]), de l’interopérabilité dans le web sémantique (équipe [http://exmo.inria.fr/ EXMO]), de la communication multilingue (équipe [http://getalp.imag.fr/xwiki/bin/view/Main/ GETALP]), des services de gestion de données hétérogènes et distribuées (équipe [http://hadas.imag.fr/ HADAS]), de l’accès à l’information multimédia (équipe [http://mrim.imag.fr/en/ MRIM]) et de l’acquisition, du traitement, et de la visualisation des données spatio-temporelles (équipe [http://steamer.imag.fr/ STEAMER]).
 
Les points forts des équipes sont d'une part la qualité de leur production scientifique et, d'autre part, l'importance de leur activité contractuelle.
 
L’axe s'intègre dans un environnement régional, national (ANR) et européen et offre une masse critique et une diversité scientifique relativement uniques sur le bassin grenoblois pour aborder les enjeux des grandes masses de données. En effet, les équipes sont complémentaires et traitent de sujets d’actualité à fort impact sociétal comme l’accès à l’information pour tous, les humanités numériques, l’e-santé, les sociétés intelligentes, l’énergie et la communication multilingue.

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The Axis 'Data Processing and Large Scale Knowledge' of [http://www.liglab.fr Laboratoire d'Informatique de Grenoble] includes six research teams interested in theoretical, methodological and practical issues of machine learning and data analysis ([http://ama.liglab.fr AMA] team), interoperability in the semantic web ([http://exmo.inria.fr/ EXMO] team), multilingual communication ([http://getalp.imag.fr/xwiki/bin/view/Main/ GETALP] team), heterogeneous autonomous distributed data services ( [http://hadas.imag.fr/ HADAS] team), multimedia information access ([http://mrim.imag.fr/en/ MRIM] team), and acquisition, processing, and visualization of spatio-temporal data ([http://steamer.imag.fr/ STEAMER] team).
 
The strengths of the teams are on the one hand the quality of their scientific production and, secondly, on the importance of their contractual activity.
 
The axis is well integrated at different regional, national, European levels and offers a critical mass and a relatively unique scientific diversity in the Grenoble area to address the main challenges of big-data. Finally, the teams are complementary and address different topics of high societal impact such as information access for all , digital humanities, e-health , smart societies, energy and multilingual communication .

'''Chargés de Mission''' 
<ul>
<li>[http://recherche.noiraudes.net/fr/ Sylvain Bouveret]</li>
<li>[http://mrim.imag.fr/User/jean-pierre.chevallet/ Jean-Pierre Chevallet]</li>
</ul>

 

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