Soutenance de thèse de Oussama Gamoudi

Bonjour et excusez-moi pour les réceptions multiples,

J'ai le plaisir de vous inviter à la soutenance de ma thèse intitulée
"Optimisation adaptative appliquée au préchargement de données"

qui aura lieu le 3 juillet 2012 à 10h en salle 105 1ere étage tour 25 au
LIP6 : 4 Place Jussieu 75005 Paris.

Vous êtes également invités au pot qui suivra (salle A002 maison de la
pédagogie)

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

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Composition du Jury :
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Philippe Clauss, professeur, Université de Strasbourg : rapporteur
Nathalie Drach-Temam, professeur LIP6/UPMC : directeur de thèse
Karine Heydemann, maître de conférences, LIP6/UPMC : co-encadrement de thèse
Jean-Luc Lamotte, professeur, LIP6/UPMC : examinateur
Pascal Sainrat, professeur, Université Paul Sabatier à Toulouse: examinateur
André Seznec, directeur de recherche, INRIA Rennes/IRISA : rapporteur

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Résumé :
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Le préchargement de données est une solution qui a été proposée pour
optimiser la performance du cache en anticipant la demande à la mémoire
des données nécessaires au processeur. L'efficacité du préchargement
repose sur sa capacité à détecter les données à précharger et surtout à
les précharger au bon moment. Un préchargement réalisé trop tôt peut être
évincé avant son référencement ce qui risque de polluer le cache et
d'occuper la bande passante, tandis qu'un préchargement lancé trop tard
masque seulement une partie de la latence mémoire. L'utilité du
préchargement varie tout au long de l'exécution d'une application, à cause
des phases existantes dans un programme et du comportement des
applications exécutées. Il est donc important de contrôler les requêtes de
préchargement afin de tirer profit de ce dernier tout en réduisant son
effet négatif.

Certains événements dynamiques (connus à l'exécution) tels que le nombre
de défauts de cache L1/L2, le nombre de branchements exécutés, etc.
peuvent caractériser le comportement dynamique des applications prises
individuellement ou exécutées simultanément. Les architectures actuelles
incluent des compteurs matériels permettant de comptabiliser le nombre
d'occurrences de certains événements au cours de l'exécution. Ces
compteurs permettent d'obtenir des informations sur le comportement
dynamique des applications.

Dans ce travail, nous avons montré qu'il existe des événements capables
de discriminer les intervalles d'exécution pendant lesquels le
préchargement est bénéfique de ceux où il ne l'est pas. Nous avons montré
également que l'espace des événements peut être partitionné en régions
telles que plus de 90% des vecteurs d'événements de ces régions
aboutissent au même effet de préchargement.

Nous avons proposé ensuite, une nouvelle approche permettant d'exploiter
la corrélation entre les événements d'exécution et l'efficacité de
préchargement afin de filtrer à l'exécution les requêtes de préchargement
selon leurs efficacités: celles qui sont jugées efficaces sont lancées et
celles qui s'avèrent inutiles sont invalidées.

Enfin, nous avons présenté une évaluation du filtre proposé sur différentes
architectures (monoprocesseur exécutant un seul programme, SMT, et
multiprocesseurs) afin de mettre en évidence l'impact de la variation de
l'environnement d'exécution et l'interaction des programmes exécutés
simultanément sur l'utilité du préchargement. Les résultats expérimentaux
montrent que notre solution est capable de filtrer la plupart des requêtes
inutiles et de tirer profit du préchargement.

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Cordialement,
Oussama Gamoudi

Soutenance de thèse Marcos ALMEIDA, le lundi 25 juin, 10 h 30 Tour 26, couloir 26-00, 1er étage, Salle 105

Bonjour,

Nous avons le plaisir de vous inviter à la soutenance de thèse de
Marcos Almeida intitulée «
Détection et Traitement des Déviations dans les Environnements de
développement logiciel centrés procédés » le lundi 25 juin, 10 h 30, au
Laboratoire d'Informatique de Paris 6 (LIP6), Université Pierre et Marie
Curie, Tour 26, couloir 26-00, 1er étage, Salle 105. Vous êtes cordialement
invités ainsi qu'au pot qui suivra dans la salle 101.

Comment venir: http://www.lip6.fr/informations/comment.php

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Jury
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GERVAIS Marie-Pierre Professeur, Université Paris Ouest Nanterre La Défense,
directrice de thèse BENDRAOU Reda Maître de Conférence, Université Pierre et
Marie Curie, encadrant BLANC Xavier Professeur, Université Bordeaux 1,
co-encadrant KORDON Fabrice Professeur, Université Pierre et Marie Curie,
examinateur JEZEQUEL Jean-Marc Directeur de recherche, INRIA, examinateur
MULLER Pierre-Alain Professeur, Université de Haute-Alsace, examinateur
ESTUBLIER Jacky Directeur de recherche, CNRS, rapporteur MENS Tom
Professeur, Université de Mons, rapporteur

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Title
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Detection and Handling of Deviations in Process-centered Software
Engineering Environments

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Abstract
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Software Processes aim at improving the quality and productivity of software
development by encoding sets of well-know practices for realizing them. When
encoded in the form of Software Process Models
(SPM) they can be analyzed, improved and automated. This third activity is
the focus of this work. More specifically, we deal with a particular piece
of software that is in charge of the automatization of the execution of
SPMs: the Process-centered Software Engineering Environment (PSEE). They
consist of process-aware software development environments that allow
process agents to enact a SPM while having the conformance of their actions
to the SPM verified by the PSEE. In this work, we are interested in the
actions performed by the agents that do not conform to the SPM, we call
these actions deviations. As a starting point of this work, we evaluated the
existing PSEEs and realized that they do not provide the necessary support
for detecting and handling deviations. This work intends to provide PSEEs
the necessary support for detecting deviations and guiding process agents in
handling them. In terms of detection, our approach reduces the level of
prescriptiveness of PSEEs, by allowing them to detect deviations as early as
possible (Early Deviation Detection) and to classify deviations according
to their impact to the process objectives (Risk Assessment) In terms of
guidance, we want our approach to allow the PSEE to delay the effective
handling of deviations for as long as possible (Late Deviation Handling) and
to provide correction plans that help process agents to reduce the overall
risk represented by the detected deviations (Correction Guidance).


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Cordialement,

Marcos ALMEIDA

Soutenance de thèse de Jean-René Coffi

Voici un message de la part de Jean-René Coffi.
Bien cordialement,
Christophe

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Bonjour,

J'ai le plaisir de vous inviter à ma soutenance de thèse intitulée
"Adaptive complex event processing for critical infrastructure protection"
qui aura lieu le lundi 25 juin à 16h30, au Laboratoire d'Informatique de
Paris 6 (LIP6), Université Pierre et Marie Curie, dans la grande salle
de visioconférence (Bâtiment Atrium, RDC, couloir jaune, porte d'entrée
"2").

Vous y êtes cordialement invités ainsi qu'au pot qui suivra (et qui,
lui, aura lieu dans la salle 25-26-101).

Comment venir à l'UPMC : http://www.lip6.fr/informations/comment.php
puis trouver l'Atrium :
http://www.upmc.fr/fr/universite/campus_et_sites/a_paris_et_en_idf/jussieu.html

Jury :
- Alexander Artikis, Research Associate at the Institute of Informatics
& Telecommunications National Centre for Scientific Research
"Demokritos", rapporteur
- Bernadette Bouchon-Meunier, DR CNRS, UPMC-LIP6
- Anne Laurent, Professeur, LIRMM - université de Montpellier 2
- Christophe Marsala, Maître de Conférences, UPMC-LIP6, directeur de thèse
- Nicolas Museux, Ingénieur de recherche, THALES Research & Technology,
co-encadrant de thèse
- Christel Vrain, Professeur, LIFO - université d'Orléans, rapporteur


Résumé :
Protéger des infrastructures critiques comme des aéroports, des sources
d'énergie des bâtiments administratifs ou des lignes de transport, est
un défi majeur pour les gouvernements et les autorités locales. C'est un
processus difficile impliquant, entre autres, l'identification des biens
à protéger, les cibles possibles et les vulnérabilités de ces biens, la
reconnaissance des menaces potentielles qu'elles impliquent, les
ressources disponibles et le coût de leur déploiement comparé aux
dommages potentiels en cas d'attaque. Le but de ce processus est de
prendre les bonnes décisions en fonction des activités se produisant
dans l'environnement et du contexte local.

Nous proposons d'utiliser une architecture de traitement d'évènements -
basée sur des règles réactives - pour reconnaître les attaques en cours
à partir de la combinaison de différents signaux reçus par le moteur de
règles. Une fois ces signaux traités, une alerte est envoyée au
superviseur du système pour qu'une réaction appropriée soit menée.
Malgré tout, des erreurs de détection peuvent arriver pour diverses
raisons : la source du signal peut être défectueuse; les règles
d'agrégation peuvent être mal structurées ; finalement les règles
peuvent être incorrectes sémantiquement - parce que la connaissance du
concepteur de règles est subjective ou parce que l'environnement évolue
avec le temps. Deux de ces sujets sont abordés dans cette thèse: la
solidité structurelle d'un système de CEP, et l'adaptabilité des règles
face aux changements environnementaux et aux erreurs de conception.

Tout d'abord, afin d'améliorer la robustesse structurelle, nous voulons
détecter les incohérences dans un ensemble de règles. Nous proposons
donc une structure logique pour la description d'un système basé sur des
évènements qui nous permet de raisonner sur ces systèmes et de prédire
certains comportements à l'avance. Les principaux concepts dans notre
travail sont la détection des évènements sur des intervalles et la
décomposition de règles en sous-buts. Cette méthode permet également de
détecter les incohérences dans les suites de règles et vérifier à
l'exécution si une règle est toujours actionnable. Deuxièmement, nous
traitons de l'adaptabilité du système de règles. Nous présentons une
technique d'apprentissage automatique hybride, combinant un algorithme
de recherche de règles d'associations (ARM) avec de la programmation
logique inductive (ILP), afin de créer un système plus conforme à la
réalité du terrain. Des études empiriques, basées sur des simulations de
scénarios réels, permettent de démontrer comment notre méthode peut
contribuer sur des domaines sensibles tels que la sécurité d'un lieu
public ou semi-publics.
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Soutenance de thèse Sheng GAO

Bonjour,

J'ai le plaisir de vous inviter à ma soutenance de thèse intitulée «
Latent Factor Models for Link Prediction Problems » le mardi 19 juin, 14
h, au Laboratoire d'Informatique de Paris 6 (LIP6), Université Pierre et
Marie Curie, Tour 26, couloir 26-00, 1er étage, Salle 105. Vous êtes
cordialement invités ainsi qu'au pot qui suivra.

Comment venir: http://www.lip6.fr/informations/comment.php

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Jury
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Patrick GALLINARI Professeur, Université Pierre et Marie Curie, Paris,
co-directeur de thèse
Ludovic DENOYER Maître de Conférence, Université Pierre et Marie Curie,
co-directeur de thèse
Eric GAUSSIER Professeur, Université Joseph Fourier, Grenoble, rapporteur
François YVON Professeur, Université Paris-Sud, Paris, rapporteur
Mohamed NADIF Professeur, Université Paris Descartes, Paris, examinateur
Fabrice ROSSI Professeur, Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, examinateur


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Title
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Latent Factor Models for Link Prediction Problems


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Abstract
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With the rising of Internet as well as modern social media, relational
data has become ubiquitous, which consists of those kinds of data where
the objects are linked to each other with various relation types.
Accordingly, various relational learning techniques have been studied in a
large variety of applications with relational data, such as recommender
systems, social network analysis, Web mining or bioinformatic. Among a
wide range of tasks encompassed by relational learning, we address the
problem of link prediction in this thesis.

Link prediction has arisen as a fundamental task in relational learning,
which considers to predict the presence or absence of links between
objects in the relational data based on the topological structure of the
network and/or the attributes of objects. However, the complexity and
sparsity of network structure make this a great challenging problem. In
this thesis, we propose solutions to reduce the difficulties in learning
and fit various models into corresponding applications.

Basically, in Chapter 3 we present a unified framework of latent factor
models to address the generic link prediction problem, in which we
specifically discuss various configurations in the models from
computational perspective and probabilistic view. Then, according to the
applications addressed in this dissertation, we propose different latent
factor models for two classes of link prediction problems: (i) structural
link prediction. (ii) temporal link prediction.

In terms of structural link prediction problem, in Chapter 4 we define a
new task called Link Pattern Prediction (LPP) in multi-relational
networks. By introducing a specific latent factor for different relation
types in addition to using latent feature factors to characterize objects,
we develop a computational tensor factorization model, and the
probabilistic version with its Bayesian treatment to reveal the intrinsic
causality of interaction patterns in multi-relational networks. Moreover,
considering the complex structural patterns in relational data, in Chapter
5 we propose a novel model that simultaneously incorporates the effect of
latent feature factors and the impact from the latent cluster structures
in the network, and also develop an optimization transfer algorithm to
facilitate the model learning procedure.

In terms of temporal link prediction problem in time-evolving networks, in
Chapter 6 we propose a unified latent factor model which integrates
multiple information sources in the network, including the global network
structure, the content of objects and the graph proximity information from
the network to capture the time-evolving patterns of links. This joint
model is constructed based on matrix factorization and graph
regularization technique.

Each model proposed in this thesis achieves state-of-the-art performances,
extensive experiments are conducted on real world datasets to demonstrate
their significant improvements over baseline methods. Almost all of them
have been published in international or national peer-reviewed conference
proceedings.

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Cordialement,

Sheng GAO

Soutenance de thèse John Whitbeck

Bonjour,

J'ai le plaisir de vous inviter à ma soutenance de thèse intitulée
"Réseaux Mobiles Opportunistes: Visualisation, Modélisation et
Application aux Transferts de Charge"

Elle aura lieu au Laboratoire d'Informatique de Paris 6 (LIP6) à
Jussieu, le lundi 18 juin 2012 à 14h00 en salle 25-16/101 et vous êtes
également chaleureusement conviés au pot qui s'en suivra dans la même salle.

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Jury
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Le jury sera composé de:

Rapporteurs :
Bertrand Ducourthial, Professeur, UTC
Chadi Barakat, Chargé de recherche, INRIA

Examinateurs :
Patrick Séanc, Professeur, ISAE
Clémence Magnien, Chargée de recherche, CNRS

Encadrants :
Marcelo Amorim, Directeur de recherche, CNRS
Vania Conan, Chercheur, Thales

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Résumé
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Les appareils communicants sans fil se fondent de plus en plus dans
notre vie quotidienne. Ceux-ci forment de nouveaux réseaux opportunistes
qui permettent à des données de circuler entre des réseaux sans fils
hétérogènes, désorganisés et souvent peu fiables. Partant de nouvelles
techniques d'analyse sur les graphes dynamiques, cette thèse propose et
développe un cas d'application prometteur des réseaux opportunistes: les
transferts de charge entre réseaux.

L'analyse des graphes de connectivité temporels se révèle difficile.
Dans cette thèse, nous développons la notion de mobilité plausible, qui
infère, a partir d'un trace de contacts donnée, une trace de mobilité
compatible. De plus, nous définissons le concept de graphes
d'accessibilité qui indiquent la connectivité spatio-temporelle.
Appliqués aux jeux de données usuels, ils montrent qu'il est impossible
d'atteindre des taux d'acheminement acceptables pour des communications
point-à-point mais que la taille de l'ensemble minimal couvrant tend à
n'être qu'une petite fraction du nombre total de noeuds.

Ainsi, nous montrons comment les réseaux opportunistes peuvent être
utilisés pour transférer de façon significative la charge de trafic dans
des situation où deux technologies radios coexistent, l'une étant
typiquement pervasive, à faible débit et chère, tandis que l'autre est à
portée plus courte mais avec des débits plus élevés et un coût moindre
voire nul. Cette dernière forme le réseau opportuniste que sera utilisé
pour disséminer la majorité du contenu, tandis que la première sert à la
fois de canal de contrôle et canal de secours pour palier aux carences
de connectivité du réseau opportuniste.


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Title
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Mobile Opportunistic Networks: Visualization, Modeling, and Application
to Data Offloading

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Abstract
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Wireless communicating devices are everywhere and increasingly blend
into our everyday lives, they form new opportunistic networks that allow
data to flow across often unreliable, unorganized, and heterogeneous
wireless networks. By developing new analysis techniques for temporal
dynamic graphs, this thesis proposes and implements a strong use-case
for opportunistic networks: data offloading.

Analyzing real-life connectivity graphs is difficult. In this thesis, we
develop the plausible mobility approach, which infers, from a given
contact trace, a compatible node mobility. Furthermore, we define
reachability graphs that capture space-time connectivity. When applied
to common contact traces, they show that acceptable delivery ratios for
point-to-point communications are often out of reach, regardless of the
DTN routing protocol, but that the size of the space-time dominating set
tends to be a small fraction of the total number of nodes.

Accordingly, we show how opportunistic networks may be used to
significantly offload broadcast traffic in situations were two radio
technologies coexist, typically a pervasive, low-bitrate, and expensive
radio, alongside a shorter-range, high-bitrate, and cheaper one. The
latter forms the opportunistic network that is used for disseminating
most of the content, whereas the former serves both as a control channel
for monitoring and as a data channel for bridging the connectivity gaps
in the opportunistic network. In this thesis we propose Push-and-Track,
a mobility-agnostic framework that leverages an opportunistic network to
reliably disseminate content to large numbers of mobile nodes, while
minimizing the load on the pervasive radio.



Cordialement,

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John Whitbeck
http://www-npa.lip6.fr/~whitbeck/