Invitation à une soutenance de thèse

Bonjour,

J'ai l'énorme plaisir de vous inviter à ma soutenance de thèse intitulée «
Architecture cross-layer pour la gestion de la Qualité de Service dans les
réseaux sans fil » dirigée par les professeurs Guy Pujolle et Habib
Youssef, qui aura lieu le 08 juillet 2009 à 10h au LIP6 localisé à 104,
Passy Kennedy (RER C, station maison de radio France, avenue du président
Kennedy ou métro 6, station Passy)
(http://www.lip6.fr/informations/comment.php?kennedy), ainsi qu'au pot qui
suivra. La soutenance aura lieu à la salle 549 au 5éme étage.

Les membres de mon jury sont :

Rapporteurs :
Pr. Kamel Barkaoui
Pr. Farouk Kamoun

Examinateurs :
Pr. Rahma Ben Ayed
Pr. Otto Duarté

Directeurs de thèse :
Pr. Guy Pujolle
Pr. Habib Youssef

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çi joint est le résumé de ma thèse :

Les propriétés dont disposent les réseaux sans fil par rapport aux réseaux
filaires présentent des nouveaux défis lors de la conception des
protocoles de communication et de routage. Ces derniers doivent être
dynamiquement adaptatifs aux spécificités du canal radio et doivent
chercher à satisfaire les exigences en Qualité de Service (QoS) des
applications supportées. Pour implémenter efficacement des propriétés de
QoS, la tendance actuelle consiste à développer des approches cross-layer
permettant aux différentes couches réseau de coopérer. Cette notion
cross-layer implique 'une cassure' de la notion de 'couches isolées' et un
échange d'informations entre toutes les couches. Dans cette thèse, nous
proposons une architecture cross-layer, modulaire, adaptable et extensible
nommée XLEngine (Cross Layer Engine). Un des composants de cette
architecture, appelé NetworkCLE, permet de maintenir une connaissance de
l'état du réseau (network view).

Cette network view permet d'ajuster les stratégies d'adaptations locales
aux stations pour qu'elles tiennent en considération les spécificités des
réseaux sans fil, ainsi que la présence des autres stations dans le
réseau. Le maintien d'une connaissance du réseau au niveau de chaque
station est réalisé d'une manière distribuée à l'aide d'un nouveau
protocole, le Local View Management Protocol (LVMP) basé sur une approche
de diffusion sélective des connaissances locales des stations (local
view).

Pour évaluer XLEngine, nous étions menés à développer des services
capables de tirer profit de cette architecture. Nous avons, alors, ciblé
les réseaux mobiles ad hoc et nous avons développé un nouveau protocole de
routage avec QoS appelé QoS Position Aided Routing protocol (QoS-PAR).
QoS-PAR se distingue des autres protocoles de routage par : (1) son
exploitation de la base de connaissances cross-layer locale collectées à
partir des couches et de la base de connaissance de l'état du réseau
collectée à partir des autres stations du réseau (la network view), (2)
son intégration d'un mécanisme de contrôle d'admission, (3) son
intégration d'un mécanisme de réservation des ressources et (4) sa
composante de routage géographique.

L'architecture XLEngine ainsi que les protocoles LVMP et QoS-PAR sont
implémentés sous le simulateur réseau J-Sim. Nous avons étudié les
performances de XLEngine et des deux protocoles selon différents
scénarios. Nous avons comparé les performances de QoS-PAR par rapport au
protocole de routage AODV. Nous avons comparé les performances de XLEngine
par rapport à l'architecture en couches. Les résultats obtenus montrent le
gain en performances significatif de QoS-PAR basé sur XLEngine en termes
de délai de bout en bout (avec un délai inférieur jusqu'à 45 fois), de
débit obtenu (la contrainte de bande passante minimale est respectée à
91%) et du taux de livraison des paquets de données respectant la
contrainte de délai (meilleur jusqu'à 60%) par rapport à AODV basé sur
l'architecture en couches. En ce qui concerne l'overhead, celui généré par
AODV peut atteindre jusqu'à sept fois plus celui généré avec QoS-PAR.
Celui généré par LVMP est acceptable et contribue largement à
l'amélioration de la QoS.

Bien cordialement,

Wafa.

Soutenance de thèse - Aydano Machado

Bonjour,

J'ai le plaisir de vous inviter à ma soutenance de thèse intitulée :
Le transfert adaptatif en apprentissage par renforcement
Application à la simulation de schéma de jeux tactiques

La soutenance aura lieu le mercredi 24 juin 2009 à 14h dans Site
Passy-Kennedy - salle 847 (http://www.lip6.fr/informations/
comment.php?kennedy) devant le jury composé de :

CHEVALEYRE Yann, Maître de Conférences à l'Université Paris-Dauphine
(Encadrant)
EL FALLAH SEGHROUCHNI Amal, Professeur à l'Université Pierre et Marie
Curie (Examinateur)
GARCIA Frédérick, Directeur de Recherches à l'Institut National de la
Recherche Agronomique (Rapporteur)
PREUX Philippe, Professeur à l'Université de Lille 3 (Rapporteur)
RAMALHO Geber, Professeur à l'Universidade Federal de Pernambuco
(Examinateur)
RIOULT François, Maître de Conférences à l'Université de Caen Basse-
Normandie (Invité)
RIPOLL Hubert, Professeur à l'Université de la Méditerranée (Invité)
ZUCKER, Jean-Daniel Directeur de Recherches à l'Institut de Recherche
pour le Développement (Directeur)

Résumé :
L'un des principaux objectifs de l'apprentissage par renforcement est
de développer des algorithmes capables de générer des politiques de
bonne qualité en un temps le plus réduit possible. Les progrès dans
ce domaine sont tels que les performances de certains algorithmes
récents approchent des limites théoriques. Malheureusement, la
plupart des taches d'apprentissage issues du monde réel sont de
grande dimension, et l'apprentissage prend dès lors un temps
considérable.

Pour accélérer l'apprentissage, l'une des voies possibles consiste à
guider le processus d'exploration à l'aide de connaissances du
domaine. Lorsque ces connaissances prennent la forme d'une politique
apprise précédemment sur une tâche reliée à la tache courante, on
parle de transfert de politique. La plupart des algorithmes de
transfert de politique existants sont basés sur une hypothèse
implicite : ils supposent que la politique disponible est d'une bonne
qualité sur la tache courante. Clairement, lorsque cette hypothèse
n'est pas respectée, les performances de ces algorithmes se dégradent
bien en dessous des performances des méthodes d'apprentissage par
renforcement standards.

Le but de cette thèse est de lever cette hypothèse, en proposant des
algorithmes de transfert de politique capables de s'adapter à la
qualité de la politique disponible. Plus précisément, nous
introduisons un paramètre nommé le taux de transfert, qui contrôle à
quel point l'algorithme se fiera à la politique disponible. De plus,
nous proposons d'optimiser ce taux afin de faire le meilleur usage de
cette politique. Ainsi, les algorithmes que nous proposons dans cette
thèse offrent une certaine robustesse face à la politique disponible,
ce qui n'était pas le cas des approches précédentes.

Ces algorithmes sont évalués sur deux domaines différents : un
problème jouet (le gridworld), et une application d'aide à
l'entraineur de football. Cette dernière application propose à un
entraineur de saisir des schémas tactiques à l'aide d'une interface
graphique, et lui permet ensuite de visualiser des agents-joueurs en
train de réaliser ces mêmes schémas. Pour satisfaire dans des délais
raisonnables la requête de l'entraineur, l'apprentissage par
renforcement seul ne suffit pas, et nos algorithmes de transfert ont
été appliqués sur ce domaine avec succès.

Bien cordialement,

Aydano Machado

Soutenance de thèse - Damien Dupuis

Bonjour,

J'ai le plaisir de vous inviter à ma soutenance de thèse intitulée : Knik
- Routeur global pour la plate-forme Coriolis, ainsi qu'au pot qui suivra.

La soutenance se déroulera le mercredi 17 juin 2009 à 10h dans
l'amphithéâtre Chouard, Tour 53 sur le campus de Jussieu (voir plan en
pièce jointe) devant le jury composé de :

M Michel Robert, Professeur au LIRMM, Rapporteur
M Marc Sevaux, Professeur au Lab-STICC, Rapporteur
M Pierre Fouilhoux, Maître de conférences au LIP6, Examinateur
M Christian Masson, Ingénieur, Examinateur
M Alain Greiner, Professeur au LIP6, Examinateur
Mme Alix Munier-Kordon, Professeur au LIP6, Directrice de thèse

Résumé :
Les outils d'aide à la synthèse physique de circuits VLSI (Very Large
Scale Integration)
sont fortement dépendants de la technologie utilisée. L'évolution récente
des technologies nanométriques et la taille des problèmes à traiter ont
entraîné un
regain d'intérêt pour l'étude et le développement d'outils de placement /
routage
dans le milieu académique. Le but de cette thèse est l'étude et la mise
en oeuvre d'un
outil de routage global se situant, dans une chaîne de CAO (Conception
Assistée par
Ordinateur), entre la phase de placement et celle de routage détaillé.

La phase de routage global construit un tracé approximatif à partir d'une
modélisation
simplifiée des ressources de routage. Son principal objectif est
d'effectuer la
répartition globale des interconnexions en respectant les ressources
disponibles. La
solution produite est définie par un ensemble d'arbres de Steiner dont
chacun relie les
connecteurs du net auquel il est associé.

Dans cette thèse, nous présentons KNIK un outil de routage global intégré
à la
plate-forme de conception VLSI CORIOLIS.

Les ressources de routage sont modélisées à l'aide d'une structure
mémoire compacte
et légère qui permet de représenter toute solution partielle ou complète
du tracé
des nets au cours du traitement. Sur la base de cette structure, nous
avons mis en
oeuvre une approche séquentielle basée sur l'algorithme de Dijkstra pour
construire
une solution initiale ainsi qu'une méthode originale de ripup & reroute
permettant de
résoudre les problèmes de sur-congestion.

Nous avons développé un ensemble d'outils modulaires d'instrumentation,
d'analyse
et de visualisation qui nous a permis de valider et d'évaluer notre outil
sur les jeux
de circuits de tests de référence (ispd98 et ispd07). Les performances
obtenues sont
comparables à celles des meilleurs routeurs globaux académiques actuels.

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Damien DUPUIS
damien.dupuis@lip6.fr
http://www-asim.lip6.fr/recherche/coriolis/

Soutenance de thèse Loïc Lecerf

Bonjour,

J'ai le plaisir de vous inviter à ma soutenance de thèse intitulée :
"L'Apprentissage Machine pour Assister l'Annotation de Documents.
Clustering Visuel Interactif, Apprentissage Actif et Extraction
Automatique des Descripteurs" ainsi qu'au pot qui suivra.

La soutenance se déroulera le vendredi 19 juin 2009 à 14h00 au Laboratoire
d'Informatique de Paris 6 (LIP6) dans la salle 549 (5ème étage).

Adresse :
104, Avenue du Président Kennedy, 75016, Paris

Devant le jury composé de :
Thierry ARTIÈRES Professeur à l'Université Pierre et Marie Curie (Paris
6), examinateur
Boris CHIDLOVSKII Principal Scientist au Centre Européen de Recherche de
Xerox, directeur de thèse
Michel CRUCIANU Professeur au Conservatoire National des Arts et Métiers,
rapporteur
Patrick GALLINARI Professeur à l'Université Pierre et Marie Curie (Paris
6), directeur de thèse
Eric GAUSSIER Professeur à l'Université Joseph Fourier (Grenoble 1),
rapporteur de Thèse

Résumé :

Cette thèse porte sur l'apprentissage machine pour l'annotation.
L'objectif de l'annotation est d'insérer une information additionnelle à
un objet (e.g. images, documents, vidéos, données biologiques, etc.). Ces
informations permettent une meilleure compréhension ou organisation de ces
objets par une machine. Alors que l'annotation manuelle est le plus
souvent coûteuse, les travaux récents de la littérature proposent
d'utiliser les méthodes d'apprentissage machine pour automatiser la tâche
d'annotation. L'apprentissage machine a connu une progression très
importante et son application à l'annotation a montré expérimentalement
son efficacité pour de nombreux domaines.

Au cours de notre travail de thèse, nous avons cherché à faire évoluer
l'apprentissage machine afin de rendre son utilisation plus facile
(définition des descripteurs et élaboration du corpus d'apprentissage) ou
plus flexible afin de permettre à un utilisateur de s'impliquer et guider
le processus d'apprentissage machine.

Dans la première partie de ce mémoire, nous introduisons l'apprentissage
machine interactif. Nous proposons plusieurs approches dans lesquelles
nous combinons des outils de visualisation scientifique à l'apprentissage
machine. Ces approches se présentent comme une alternative à
l'apprentissage automatique, particulièrement pertinente lorsque le coût
d'annotation ou le coût d'erreur de prédiction est élevé et lorsque
l'utilisateur possède des connaissances du domaine utiles pour guider
l'apprentissage machine.

Dans une deuxième partie de nos travaux, nous avons cherché à réduire le
travail de définition des descripteurs. Nous avons d'une part étudié et
amélioré les méthodes pour la sélection automatique de grands ensembles de
descripteurs génériques, puis nous avons proposé une nouvelle approche
pour la génération automatique de ces descripteurs pour des données de
type séquentielle.
Notre travail de thèse a été motivé par la tâche spécifique d'annotation
sémantique de documents semi-structurés. Nos travaux ont été évalués
expérimentalement sur des collections de documents mais aussi sur d'autres
ensembles de données issues de domaines divers. De même, afin de vérifier
la pertinence de nos méthodes, nous avons déployé un prototype pour
l'annotation sémantique de documents par apprentissage actif, ainsi qu'une
application Web, pour l'annotation interactive.

Bien cordialement,
Loïc Lecerf

soutenance de thèse le 10-06-2009 - Etude IRM individuelle et multimodale dans la maladie d'Alzheimer

Bonjour

vous êtes tous cordialement invité à la soutenance de thèse de L. Mesrob
et au pot qui suivra.

"Etude IRM individuelle et multimodale dans la maladie d'Alzheimer"

au LIP6 - Kennedy en salle 549 le 10-06-2009 à 10h15

Membres du jury:

Béatrice DESGRANGES Rapporteur
Christian BARILLOT Rapporteur
Bruno DUBOIS Examinateur
Habib BENALI Examinateur
Stéphane LEHERICY
Examinateur
Patrick GALLINARI co-directeur
Serge KINKINGNEHUN directeur

/(résumé)/

La maladie d'Alzheimer (MA) est la forme la plus répandue de démence
chez les sujets âgés. Avec le vieillissement de la population, le nombre
de patients ne cesse de croître et la MA devient un problème de Santé
Publique majeur. Les avancées thérapeutiques ont mis en évidence
l'importance d'un diagnostic précoce. En effet, il permettra un
traitement plus efficace et une meilleure prise en charge du patient.

La MA est caractérisée par un processus d'atrophie qui apparaît
présymptômatiquement dans certaines régions de substance grise. Ainsi,
les données d'IRM pourraient fournir des marqueurs précoces pour la MA.

L'objectif de cette thèse est de proposer une méthode automatique,
rapide et robuste de catégorisation des patients MA et des sujets sains
âgés à partir de données IRM, ainsi que d'évaluer l'utilité diagnostique
de différents marqueurs d'imagerie (morphologiques, de diffusion et
multimodaux).

Dans ce travail de thèse, nous avons développé une méthode automatique
de discrimination de patients MA et de sujets âgés sains à partir de
données IRM. Notre approche est basée sur l'extraction de
caractéristiques IRM dans les régions corticales de substance grise.
Dans ce but, le cerveau a été segmenté en régions d'intérêt (ROI)
utilisant deux types de parcellisation : une standard et une plus fine.
Nous avons comparé deux méthodes de sélection de paramètres dont le but
était d'identifier les marqueurs pertinents pour la discrimination des
sujets. Ces marqueurs ont été utilisés ensuite dans un SVM pour la
classification et validés avec en utilisant l'approche bootstrap.

Dans la première étude, la méthode a été appliquée aux images
morphologiques et validée avec des jeux de données indépendants. Nous
avons proposé un nouveau marqueur anatomique qui a discriminé les sujets
à 90%.

Dans la deuxième étude, nous avons évalué le pouvoir discriminant des
marqueurs de diffusion obtenus avec la technique DTI. Les taux de
classification obtenus étaient inférieurs comparés à ceux de l'étude
précédente indiquant que les marqueurs de diffusion seraient moins
performants pour le diagnostic individuel.

Dans la dernière étude, nous avons étudié différentes approches pour
combiner les paramètres anatomiques et de diffusion afin d'améliorer les
performances de classification. Les résultats obtenus sont
encourageants. En effet, les paramètres multimodaux ont mieux discriminé
les sujets comparés aux mesures de diffusion et aux mesures
morphologiques standard.

Ces résultats montrent que les marqueurs IRM permettent une bonne
catégorisation des patients MA et des sujets sains et peuvent être
utilisés comme un outil potentiel d'aide au diagnostic de cette pathologie.

--

Prof. Patrick Gallinari
UPMC, LIP6
104 avenue du président Kennedy, F75016 Paris
Tel: 33144277370, fax: 33144277000
http://www-connex.lip6.fr/