Invitation à la soutenance de thèse d'Olivier Couchariere (5 mars 2010)

Bonjour,

J'ai le plaisir de vous inviter à ma soutenance de la thèse intitulée :

"Logique de description ALC possibiliste pour les systèmes d'information
opérationnels : Théorie, Algorithme et Applications ",

qui se déroulera le vendredi 5 mars au LIP6 (Site Passy-Kennedy) à 10h,
salle 549 - 5ème étage :

LIP6 -Site Passy-Kennedy
104 avenue du Président Kennedy
75016 Paris
http://www.lip6.fr/informations/comment.php

Modalités d'accès : Demander un badge visiteur à l'accueil et prévoir une
pièce d'identité.

Vous êtes également invités au pot qui suivra.

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Résumé
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Afin de permettre aux Systèmes d'Information Opérationnels (SIO) de gérer
un volume croissant d'informations hétérogènes et incertaines, nous nous
intéressons à la logique de description ALC binaire et nous proposons une
extension de l'algorithme tableau classique au cas possibiliste, nommée
algorithme tableau possibiliste, et dédiée au calcul du degré
d'incohérence d'une base de connaissances possibiliste, avec des
contributions aux niveaux théorique, algorithmique et applicatif.

Au niveau théorique, nous proposons les règles de complétion possibilistes
permettant de réécrire les formules de la base en gérant des degrés de
certitude auxquels elles sont associées, puis nous démontrons leur
correction locale. Nous présentons également les nouvelles conditions
d'ajout des formules générées et les propriétés de l'algorithme proposé en
examinant la transposition au cas possibiliste des propriétés d'adéquation
et de complétude.

Au niveau algorithmique, nous considérons la problématique de la mise en
oeuvre efficace de l'algorithme tableau possibiliste et nous proposons une
procédure d'élagage de l'arbre de complétion déployé lors de son
application, basée sur l'identification d'un sous-ensemble pertinent de
formules à explorer. Après avoir exposé que cette optimisation ne change
pas ses propriétés, nous présentons l'algorithme complet auquel nous
aboutissons ainsi que l'implémentation réalisée.

Au niveau applicatif, nous présentons une approche critique des apports de
l'algorithme tableau possibiliste aux SIO avec trois services
opérationnels et nous illustrons sa pertinence avec deux scénarios, l'un
servant à fusionner des informations élémentaires, l'autre à apporter une
aide à l'interprétation de la situation.

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Jury
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Mme Marie-Christine Rousset, Professeur, Université de Grenoble
(Rapporteur)
M. Salem Benferhat, Professeur, Université d'Artois (Rapporteur)
Mme Bernadette Bouchon-Meunier, Université Paris VI, Directrice de thèse
M. Jean-Gabriel Ganascia, Professeur à l'Université Paris VI
(Examinateur)
Mlle Marie-Jeanne Lesot, Maître de Conférence à l'Université Paris VI
(Examinateur)
M. Jean-Luc Rogier, Thales Communications (Examinateur)
M. Olivier Poirel, Onera DTIM (Examinateur)

Cordialement,
Olivier Couchariere

[Invitation] Soutenance de thèse le Jeudi 11 Mars 2010

Bonjour,

J'ai le plaisir de vous inviter à ma soutenance de thèse "Multi-Objective Wireless Sensor Network Deployment" et au pot qui la succédera.

La soutenance se déroulera le Jeudi 11 Mars à 11h, en salle 549 du Laboratoire d'Informatique de Paris 6 (LIP6) situé au:
Site Passy-Kennedy
104, avenue du Président Kennedy, 75016 Paris

Plan d'accès : http://www.lip6.fr/informations/comment.php

Abstract:
In this thesis, we will address the problem of static wireless sensor network deployment. Our research aims to generate the best network topology in relation to the following objectives: i) the cost of deployment (number of sensors), ii) the quality of monitoring, iii) network connectivity, and iv) the network lifespan.
The problem in hand requires multi-objective optimization and is NP-complete.
To overcome the great complexity involved, we will propose several heuristic deployment strategies and we will tackle the problem in three stages. In the first stage, we will consider the cost of deployment and the quality of monitoring only. We will propose a new deployment strategy named the Differentiated Deployment Algorithm (DDA), based on image processing and 3D modelling.
In the second stage, we will build on the work carried out in the first stage by introducing the network connectivity objective. This will lead us to propose two deployment strategies based on the Tabu Search metaheuristic. The first strategy is known as the Bernoulli Deployment Algorithm (BDA), and is a probabilistic strategy in which the decision to deploy or remove a sensor follows a Bernoulli distribution.
The second strategy is known as the Potential Field Deployment Algorithm (PFDA). This is a deterministic method that draws heavily on robotic (virtual forces). Finally, in the third stage, all of the objectives will be studied together (i.e. the network lifetime objective will be also considered).
The proposed final strategy is called the Multi-Objective Deployment Algorithm (MODA). It is based on Multi-Objective Tabu Search (MOTS) metaheuristic and virtual forces. Moreover, the obtained results outperform the related deployment strategies.

Jury:

-Mr Paul Mühlethaler, Reviewer - Research director, Institut National de Recherche en Informatique et Automatique (INRIA) – France
-Mr Mischa Dohler, Reviewer Senior Research Associate, Centre Tecnologic de Telecomunicacions de Catalunya (CTTC) – Spain
-Mr Andrzej Duda, Examiner Professor, INP-Ensimag – Grenoble - France
-Mr Fabrice Valois Examiner Professor, INSA Lyon – France
-Mr Sebastien Tixeuil Examiner Professor, Pierre & Marie Curie University – Paris - France
-Mr Khaled Boussetta Examiner Associate Professor, University of Paris Nord – France
-Mr Nadjib Achir Advisor Associate Professor, University of Paris Nord – France
-Mr Guy Pujolle Supervisor Professor, Pierre & Marie Curie University – Paris - France

Très cordialement,
Nadjib AIT SAADI

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Nadjib AIT SAADI
PhD Student
LIP6 - Pierre & Marie Curie University - Paris Universitas
BC 169
104, Avenue du President Kennedy
75016, Paris - France
TEL : +33 1 44 27 87 86
FAX : +33 1 44 27 87 83
http://www-rp.lip6.fr/~aitsaadi/
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Soutenance de thèse de Thomas Claveirole

Bonjour,

J'ai le plaisir de vous inviter à ma soutenance de thèse :

Activité Wi-Fi en environnement ouvert : outils, mesures et analyses

Évidemment, je vous invite également tous au pot qui succédera à la
soutenance.

La soutenance se déroulera le vendredi 26 février à 14h, en salle 549 du
Laboratoire d'Informatique de Paris 6.

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Résumé
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Une part importante de la recherche en réseaux étudie le protocole Wi-Fi.
Une des techniques pour mieux le comprendre est le sniffing (c'est à dire
l'écoute passive du trafic radio). Mais cette technique soulève des
questions. Elle génère des traces de paquets, et les logiciel pour les
manipuler, souvent, sont trop spécifiques. Il en résulte une mauvaise
interopérabilité, des efforts dupliqués et parfois des performances
décevantes. Ces problèmes sont critiques pour la fusion de traces. Des
questions de plus haut niveau se posent aussi. D'abord, la précision du
sniffing est incertaine. Ensuite, les études se concentrent souvent sur
des problèmes de protocole. Le Wi-Fi équipe de nouveaux types d'appareils
(par exemple des appareils mobiles) et il serait intéressant d'étudier ces
usages. Enfin, on a peu d'informations en dehors des environnements
académiques. Dans cette thèse nous proposons WiPal, un logiciel pour
traiter les traces de paquets Wi-Fi. Il inclue une bibliothèque et un
ensemble de programmes. Ceux-ci permettent, par exemple, la fusion de
traces ou le calcul de statistiques. WiPal comporte des algorithmes
originaux et des optimisations pour les grandes traces. Avec WiPal nous
effectuons plusieurs analyses. Avec deux jeux de données courts nous
étudions la précision du sniffing. Avec trois jeux de données de plusieurs
jours dans un bureau, une zone pavillonnaire et en centre-ville, nous
étudions les usages du Wi-Fi. Nous obtenons des résultats inattendus. Par
exemple, les techniques d'évaluation de la précision des traces manquent de
fiabilité. Ou encore, les traces contiennent une très faible proportion
d'utilisateurs réguliers.

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Composition du jury
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* Ana Cavalli, Prof. TÉLÉCOM & Management SudParis, Rapporteur
* Thierry Turletti, INRIA Sophia Antipolis, Rapporteur
* Khaldoun Al Agha, Prof. Université Paris-Sud 11, Examinateur
* Guillaume Chelius, INRIA / ENS Lyon, Examinateur
* Marcelo Dias de Amorim, CNRS / Université Pierre et Marie Curie,
Co-directeur
* Serge Fdida, Prof. Université Pierre et Marie Curie, Co-directeur

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Accès
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Laboratoire d'Informatique de Paris 6 (LIP6)
Site Passy-Kennedy
104, avenue du Président Kennedy, 75016 Paris

Plan d'accès : http://www.lip6.fr/informations/comment.php
Demander un badge visiteur à l'accueil et prévoir une pièce d'identité.

Cordialement,
--
Thomas Claveirole <thomas.claveirole@lip6.fr>
http://www-rp.lip6.fr/~claveiro/

Re: Soutenance de thèse Antoine Bordes

Désolé pour ce ce nouveau mail mais ma soutenance de thèse est à présent prévue à 15h (et non 14h comme initialement). Le lieu (LIP6) et le jour (mardi 9 février) restent inchangés.

Cordialement,

Antoine Bordes
  On Mon, 01 Feb 2010 15:59:47 +0100, bordes  wrote: > Bonjour,  >  > J'ai le plaisir de vous convier à la soutenance de ma thèse > intitulée:  >  > New Algorithms for Large-Scale Support Vector > Machines >  > _Nouveaux Algorithmes pour l'Apprentissage de Machines à Vecteurs > Supports sur de Grandes Masses de Données_ >  > La soutenance aura lieu LE > MARDI 9 FVRIER  14H00 DANS LA SALLE 549 DU LABORATOIRE D'INFORMATIQUE DE > PARIS 6. Vous êtes aussi cordialement invités au pot de thèse qui suivra > (même endroit, presque même heure).  >  > RSUM:   >  > Il existe un besoin certain > dans la communauté de l'apprentissage statistique pour des méthodes > capables d'être entraînées sur des ensembles d'apprentissage de grande > échelle, et pouvant ainsi gérer les quantités colossales d'informations > générées quotidiennement. Dans cette thèse, nous proposons des solutions > pour réduire le temps d'entraînement et les besoins en mémoire > d'algorithmes d'apprentissage sans pour autant dégrader leur précision. > Nous nous intéressons en particulier aux Machines à Vecteurs Supports > (SVMs), des méthodes populaires utilisées en général pour des tâches de > classification automatique mais qui peuvent être adaptées à d'autres > applications. Nous étudions tout d'abord le processus d'apprentissage par > descente de gradient stochastique pour les SVMs linéaires. Cela nous amène > à définir et étudier le nouvel algorithme, SGD-QN. Après cela, nous > introduisons une nouvelle procédure d'apprentissage: le principe du > "Process/Reprocess". Nous déclinons alors trois algorithmes qui > l'utilisent. Le Huller et LaSVM servent à apprendre des SVMs destinés à > traiter des problèmes de classification binaire (décision entre deux > classes). Pour la tâche plus complexe de prédiction de sorties > structurées, > nous modifions en profondeur l'algorithme LaSVM, ce qui conduit à > l'algorithme LaRank. Notre dernière contribution concerne le problème > récent de l'apprentissage avec une supervision ambiguë pour lequel nous > proposons un nouveau cadre théorique (et un algorithme associé). Nous > l'appliquons au problème de l'étiquetage sémantique du langage. Tous les > algorithmes introduits dans cette thèse atteignent les performances de > l'état-de l'art, en particulier en ce qui concerne les vitesses > d'entraînement.  >  > JURY:  >  > - Jacques Blanc-Talon (Examinateur): Responsable > scientifique à la DGA/MRIS. > - Léon Bottou (Examinateur): Distinguished > senior researcher à NEC Labs of America. >  - Stéphane Canu (Rapporteur): > Professeur et directeur du LITIS à l'INSA de Rouen. >  - Matthieu Cord > (Examinateur): Professeur au LIP6. >  - Patrick Gallinari (Directeur de > thèse): Professeur et directeur du LIP6. >  - Bernhard Schölkopf > (Examinateur): Professeur et directeur du MPI for Biological Cybernetics. >  > - John Shawe-Taylor (Rapporteur): Professeur et directeur du CSML à > l'University College London.  >  > ACCS:  > LIP6 : 104 avenue du président > Kennedy, 75016 Paris. > Plan d'accès : > http://www.lip6.fr/informations/comment.php [1] > Demander un badge visiteur > à l'accueil et prévoir une pièce d'identité. >  > Cordialement,  >  > Antoine > Bordes >  > Links: > ------ > [1] http://www.lip6.fr/informations/comment.php

Soutenance de thèse Antoine Bordes

Bonjour,

J'ai le plaisir de vous convier à la soutenance de ma thèse intitulée:

New Algorithms for Large-Scale Support Vector Machines

Nouveaux Algorithmes pour l'Apprentissage de Machines à Vecteurs Supports sur de Grandes Masses de Données

 

La soutenance aura lieu le mardi 9 février à 14h00 dans la salle 549 du Laboratoire d'Informatique de Paris 6. Vous êtes aussi cordialement invités au pot de thèse qui suivra (même endroit, presque même heure).

 

Résumé:

Il existe un besoin certain dans la communauté de l'apprentissage statistique pour des méthodes capables d'être entraînées sur des ensembles d'apprentissage de grande échelle, et pouvant ainsi gérer les quantités colossales d'informations générées quotidiennement. Dans cette thèse, nous proposons des solutions pour réduire le temps d'entraînement et les besoins en mémoire d'algorithmes d'apprentissage sans pour autant dégrader leur précision. Nous nous intéressons en particulier aux Machines à Vecteurs Supports (SVMs), des méthodes populaires utilisées en général pour des tâches de classification automatique mais qui peuvent être adaptées à d'autres applications. Nous étudions tout d'abord le processus d'apprentissage par descente de gradient stochastique pour les SVMs linéaires. Cela nous amène à définir et étudier le nouvel algorithme, SGD-QN. Après cela, nous introduisons une nouvelle procédure d'apprentissage: le principe du "Process/Reprocess". Nous déclinons alors trois algorithmes qui l'utilisent. Le Huller et LaSVM servent à apprendre des SVMs destinés à traiter des problèmes de classification binaire (décision entre deux classes). Pour la tâche plus complexe de prédiction de sorties structurées, nous modifions en profondeur l'algorithme LaSVM, ce qui conduit à l'algorithme LaRank. Notre dernière contribution concerne le problème récent de l'apprentissage avec une supervision ambiguë pour lequel nous proposons un nouveau cadre théorique (et un algorithme associé). Nous l'appliquons au problème de l'étiquetage sémantique du langage. Tous les algorithmes introduits dans cette thèse atteignent les performances de l'état-de l'art, en particulier en ce qui concerne les vitesses d'entraînement.

 

Jury:

- Jacques Blanc-Talon (Examinateur): Responsable scientifique à la DGA/MRIS.
- Léon Bottou (Examinateur): Distinguished senior researcher à NEC Labs of America.
- Stéphane Canu (Rapporteur): Professeur et directeur du LITIS à l'INSA de Rouen.
- Matthieu Cord (Examinateur): Professeur au LIP6.
- Patrick Gallinari (Directeur de thèse): Professeur et directeur du LIP6.
- Bernhard Schölkopf (Examinateur): Professeur et directeur du MPI for Biological Cybernetics.
- John Shawe-Taylor (Rapporteur): Professeur et directeur du CSML à l'University College London.

 

Accès:

LIP6 : 104 avenue du président Kennedy, 75016 Paris.
Plan d'accès : http://www.lip6.fr/informations/comment.php
Demander un badge visiteur à l'accueil et prévoir une pièce d'identité.

 

Cordialement,

 

Antoine Bordes