Invitation à la soutenance de thèse de karan Fouladi

Bonjour ;

 

J'ai le plaisir de vous inviter à assister à la soutenance de ma thèse ainsi qu'au pot qui suivra.

La soutenance aura lieu le Jeudi 24 janvier 2013 à 10h00 précises au Centre de Production Multimédia (CPM), la "grande salle" qui se situe au RDC du bâtiment Atrium dans le couloir jaune Porte « Entrée 2 ». Le pot aura lieu au Hall d'accueil d'Atrium.

 

Le titre du mémoire est :

Recommandation multidimensionnelle d'émissions télévisées par apprentissage, une interface de visualisation intelligente pour la télévision numérique

M. Jean-Gabriel GANASCIA, Professeur, UPMC,    Directeur de thèse
M. Mokrane BOUZEGHOUB,  Professeur, Université de Versailles,  Rapporteur
M. Fabrice GUILLET,  Professeur, Université de Nantes,  Rapporteur
M. Jean-Daniel ZUCKER,  Directeur de recherche, IRD,   Examinateur
M. Jean-Paul SANSONNET,  Directeur de recherche, CNRS,   Examinateur
M. Patrice PERNY,  Professeur, UPMC,     Examinateur
M. William TURNER,  Ingénieur de recherche hors classe, LIMSI, Examinateur

 

Résumé :

Le sujet central de cette thèse est l'élaboration d'un Système de Recommandation interfacé par une cartographie interactive des contenus télévisés.

Ce système fut réalisé dans le cadre du projet ANR, nommé BUIS, durant la période 2006-2009.

Pour ce faire, nous avons choisi d'utiliser un Système de Recommandation basé sur le contenu et l'avons adapté au domaine télévisuel. Cette adaptation s'est effectuée lors de plusieurs étapes spécifiques. Nous avons particulièrement travaillé le traitement des métadonnées associées aux contenus télévisés, en développant un système expert capable de nous fournir une catégorisation inédite des émissions télévisées.

Nous avons également pris l'initiative de modéliser et d'intégrer le contexte d'usage télévisuel dans notre modélisation d'environnement télévisuel. L'intégration du contexte nous a permis d'obtenir une représentation suffisamment fine et stable de cet environnement, nous permettant  ainsi la mise en place de notre système de recommandation.

La catégorisation approfondie des métadonnées associées aux contenus télévisuels et la modélisation & l'intégration du contexte d'usage télévisuel constituent la contribution principale de cette thèse.

Pour évaluer/améliorer nos développements, nous avons installé un parc de neuf foyers repartis selon trois types spécifiques de familles. Cela nous a donné les moyens d'évaluer l'apport de nos travaux au confort d'usage télévisuel dans de réelles conditions d'utilisation.

Par une approche implicite, nous avons appréhendé le comportement télévisuel des familles (impliquées dans notre projet) vis-à-vis des contenus télévisés. Un analyseur syntaxico-sémantique nous a fourni une mesure graduelle d'intérêts portés aux contenus, et ce pour chaque famille.

Notre système de recommandation, basé sur le contenu et assisté par apprentissage (notamment l'apprentissage par renforcement), nous a fourni des résultats parmi les plus optimaux de la communauté scientifique du domaine.

Il est à préciser que nous avons également élaboré une interface cartographique interactive basée sur l'idée d' « île de mémoire » pour que l'interfaçage interactif soit en adéquation avec le Système de Recommandation mis en place.

 

Mots clés :

Système de Recommandation multidimensionnelle, Environnement télévisuel, Apprentissage automatique, Catégorisation des émissions télévisées, Interface Intelligente, Apprentissage par renforcement, EPG Guide électronique des Programmes, Télévision numérique

 

Title:

Multidimensional television programs Recommendation by Machine Learning, an EPG Intelligent visualization interface for digital television

 

Abstract:

Due to the wealth of entertainment contents provided by Digital Mass Media and in particular by Digital Television (satellite, cable, terrestrial or IP), choosing a program has become more and more difficult. Far from having a user-friendly environment, Digital Television (DTV) users face a huge choice of content, assisted only by off-putting interfaces named classical "Electronic Program Guide" EPG. That makes users' attention blurry and decreases their active program searching and choice.

The central topic of this thesis is the development of a Recommendation System interfaced mapping interactive TV content.

 

To do this, we chose to use a Recommendation System based on the content and have adapted to the field of television. This adaptation is carried out at several specific steps. We especially worked processing metadata associated with television content and developing an expert system can provide us with a unique categorization of television. We also took the initiative to model and integrate the context of use in our television viewing environment modeling. The integration of context allowed us to obtain a sufficiently fine and stable in this environment, allowing us to implementing our recommendation system.

 

Detailed categorization of metadata associated with television content and modeling & integration of context of use television is the main contribution of this thesis.

To assess / improve our developments, we installed a fleet of nine homes left in three specific types of families. This has given us the means to assess the contribution of our work in ease of use television in real conditions of use. By an implicit approach, we apprehended the behavior of television families (involved in our project) vis-à-vis television content. A syntactic-semantic analyzer has provided a measure of gradual interest thereon to the content, for each family.

We have also developed an interactive mapping interface based on the idea of "Island of memory" for the interactive interface is in line with Recommendation System in place.

 

Our recommendation system based on content and assisted learning (reinforcement learning), has provided us with the most optimal results to the scientific community in the field.

 

Fouladi Karan

Equipe ACASA, LIP6-CNRS

Université Pierre et Marie Curie

4, place Jussieu, boîte courrier 169

75252 Paris CEDEX 05, France

 

 

Invitation à la soutenance de thèse de Sylvain Ductor

Bonjour, 

J'ai le plaisir de vous inviter à mon pot de thèse, ainsi qu'à la soutenance qui précède.

Ma thèse est intitulée "Mécanismes de coordination pour l'allocation dynamique de ressources dans des systèmes multi-agents large-échelle et ouverts"

La soutenance aura lieu le vendredi 18 janvier à 10h00, à Jussieu, dans la salle 25-26/101 (Laurière)
La salle est au premier étage et accessible en entrant par la rotonde 26, puis en prenant le couloir 25-26 (http://www.lip6.fr/informations/comment.php)

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Résumé :
   Les systèmes multi-agents offrent un paradigme adapté à la résolution de problèmes distribués  d'optimisation de contraintes. De plus en plus d'applications doivent faire face à ce type de problèmes, notamment dans les domaines du cloud computing ou de l'ubiquitous computing. Dans ces domaines, différents agents, pouvant défendre des intérêts différents, sont en concurrence et doivent se coordonner pour déterminer une issue commune.  Il s'agit alors d'optimiser l'utilité de chacun des agents tout en respectant les contraintes du problème. Les applications qui nous intéressent  sont  large-échelle et caractérisées par  des variations dynamiques de l'environnement, des objectifs des agents et de la topologie (des composants peuvent apparaître ou disparaître). 
   Le domaine de l'ingénierie du bien-être a récemment proposé une solide analyse théorique et expérimentale d'une approche adaptée à la résolution de ce type de problèmes : la négociation consensuelle itérée. Ce domaine a notamment étudié les relations existant entre les fonctions de décision des agents, la classe de contrats négociés et l'issue de la négociation à l'échelle sociale. Néanmoins, à notre connaissance, aucune contribution de ce domaine n'a porté sur la formalisation et la conception des mécanismes de coordination.
   Cette thèse porte sur la conception de mécanismes de coordination opérationnels en se plaçant dans le paradigme de l'ingénierie du bien-être.  Nous contribuons tout d'abord à ce domaine en élaborant un modèle formel des mécanismes de coordination puis nous concevons une architecture générique d'agent négociant. En nous appuyant sur ce modèle et cette architecture, nous proposons cinq mécanismes de coordination répondant à des contextes applicatifs différents  et offrant des caractéristiques différentes en termes de qualité de convergence, et de complexité en calcul et en communication. Les cinq mécanismes proposés sont applicables à des problèmes large-échelle, dynamiques et ouverts. Les premiers se concentrent sur la famille des problèmes d'allocation de ressources et exploitent des propriétés inhérentes à ceux-ci. Le dernier mécanisme, quant à lui, s'applique au cadre plus général des problèmes distribués d'optimisation de contraintes. Enfin, une évaluation expérimentale des deux premiers mécanismes a été menée dans le cadre du problème de tolérance aux fautes par réplication. Les mécanismes ont été comparés à une approche parallèle et à une approche issue du domaine  des problèmes  distribués d'optimisation de contraintes.

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Le jury sera composé de :

Rapporteur :
    M. Jérôme LANG, Chercheur CNRS, Université Paris Dauphine
    M. Philippe MATHIEU, Professeur, Université Lille 1
Examinateur :
    M. Paul BOURGINE, Chercheur, Ecole Polytechnique
    M. René MANDIAU, Professeur, Université Valencienne
    M. Nicolas MAUDET, Professeur, Université Pierre et Marie Curie
    M. Patrice PERNY, Professeur, Université Pierre et Marie Curie
    M. Mikal ZIANE, Maître de conférence HDR, Université Paris Descartes
Directrice de thèse :
    Mme. Zahia GUESSOUM, Maître de conférence HDR, Université Pierre et Marie Curie

Cordialement,
Sylvain Ductor
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Laboratoire d'Informatique de Paris 6 /  Équipe SMA
Université Pierre et Marie Curie - UMR CNRS 7606
http://www-poleia.lip6.fr/~ductors/
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Soutenance de thèse Laurent WOUTERS 18 janvier 10H30

Bonjour,

J'ai le plaisir de vous inviter à ma soutenance de thèse ainsi qu'au
pot qui suivra le
- vendredi 18 Janvier 2013 à 10H30
- barre 25-26, 1er étage, salle 105

Bien cordialement,
Laurent WOUTERS

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Titre
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Multi-Domain Expert-User Modeling Infrastructure

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Jury
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Rapporteurs :
- Colin ATKINSON, Professeur, Universität Mannheim
- Mireille BLAY-FORNARINO, Professeur, Université de Nice

Examinateurs :
- Jacques MALENFANT, Professeur, Université Paris VI
- Benoit COMBEMALE, Maitre de Conférence, Université Rennes I
- Pierre-Etienne MOREAU, Maitre de Conférence, Ecole des Mines de Nancy
- Christian TRINQUIER, Chercheur, EADS France

Directrice de thèse :
- Marie-Pierre GERVAIS, Professeur, Université Paris X

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Résumé
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Ce travail a été réalisé dans un contexte industriel dans l'entreprise
European Aeronautics Defense and Space Company (EADS).
EADS recherche donc constamment de nouveaux moyens d'analyser la
sécurité du système homme-machine dans sa globalité, c'est-à-dire
l'avion, les pilotes et les procédures, comme un tout.
Ces analyses de sécurité sont réalisées tout au long du cycle de
conception, depuis la conception préliminaire à la conception
détaillée et jusqu'à la phase de certification.
EADS essaye de réaliser ces analyses beaucoup plus tôt dans le cycle
de conception, lorsque seulement des modèles sont disponibles.
Une question en suspend est alors comment assurer la collaboration
entre les experts de plusieurs domaines (cockpit, procédures,
psychologie cognitive) pour qu'ils puissent construire un artefact
commun (un modèle) sur lequel ils pourraient s'appuyer pour réaliser
les analyses de la sécurité du système homme-machine dans sa globalité.
Cette thèse identifie et adresse trois questions.
Premièrement, les langages de modélisation dédiés aux domaines doivent
être sémantiquement alignés pour que l'artefact commun puisse être
exprimé de manière cohérente.
Deuxièmement, des notations visuelles spécifiques aux domaines doivent
être produites pour le même artefact commun.
Troisièmement, l'activité de modélisation des experts doit être
supportée au mieux et pour cela les notations visuelles des langages
de modélisation doivent être le plus proche possible des pratiques
courantes dans les domaines respectifs.
Cette thèse propose l'Infrastructure xOWL comme une solution intégrée
à ces trois questions.

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This message was sent using IMP, the Internet Messaging Program.

Soutenance de thèse d'Adrien Ugon

Bonjour,

J'ai le plaisir de vous convier à ma soutenance de thèse ainsi qu'au pot
qui suivra.

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Titre
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Fusion symbolique et données polysomnographiques

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Infos
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La soutenance aura lieu le Lundi 14 Janvier 2013 à 10h00 dans la salle
105, couloir 25-26, du LIP6, à l'UPMC (4 Place Jussieu, 75005 Paris,
métro ligne 7, station "Jussieu").

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Jury
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Rapporteurs :
- Jean-Yves BOIRE, Professeur des Universités, Praticien Hospitalier,
ISIT (Clermont-Ferrand), absent pour la soutenance
- Marie-Christine JAULENT, Directrice de Recherche, INSERM

Examinateurs :
- Stéfan DARMONI, Professeur des Universités, Praticien Hospitalier,
Faculté de Médecine de Rouen
- Vincent RIALLE, Maître de Conférence, Praticien Hospitalier à
l'université Joseph Fourier (Grenoble)
- Carole PHILIPPE, Praticien Hospitalier, AP-HP
- Patrick GARDA, Professeur, LIP6

Directeur de thèse :
Jean-Gabriel GANASCIA, Professeur, LIP6.

Co-directeur de thèse :
Pierre LEVY, Praticien Hospitalier, AP-HP & INSERM

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Résumé
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Au cours des dernières décennies, la médecine a nécessité des examens de
plus en plus complexes pour effectuer un diagnostic et orienter vers un
traitement. Il est même courant de pratiquer plusieurs examens dans des
spécialités médicales différentes afin d'étudier une pathologie par des
approches multiples et ainsi mieux la connaître.
Cela pose des difficultés d'interprétation car les données sont parfois
hétérogènes mais surtout souvent très pointues et leur traitement
requiert une expertise du domaine.

Dans ce contexte, la fusion symbolique constitue une solution possible.
En effet, elle a prouvé son efficacité à traiter des problèmes sur des
niveaux d'abstraction aussi bien faibles qu'élevés et à élaborer une
connaissance de haut niveau.

Cette thèse démontre l'efficacité de la fusion symbolique appliquée au
traitement des données polysomnographiques pour l'élaboration d'un outil
de support au diagnostic du Syndrome d'Apnées du Sommeil. Pour être
diagnostiqué, ce trouble du sommeil nécessite une polysomnographie. Cet
examen médical consiste en l'enregistrement simultané de divers
paramètres physiologiques durant toute une nuit. Son interprétation
nécessite l'annotation des courbes enregistrées par une analyse visuelle
effectuée par un médecin spécialiste du sommeil, ce qui est une tâche
chronophage et fastidieuse dont les résultats peuvent présenter quelques
divergences d'un expert à l'autre. Le recours à un outil de support au
diagnostic fiable permet d'augmenter le consensus. Cette thèse développe
les étapes d'élaboration d'un tel outil.


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Abstract
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In recent decades, medical examinations required to diagnose and guide
to treatment became more and more complex. It is even a current practice
to use several examinations in different medical specialties to study a
disease through multiple approaches so as to describe it more deeply.
The interpretation is difficult because the data is both heterogeneous
and also very specific, with skilled domain of knowledge required to
analyse it.

In this context, symbolic fusion appears to be a possible solution.
Indeed, it was proved to be very effective in treating problems with low
or high levels of abstraction of information to develop a high level
knowledge.

This thesis demonstrates the effectiveness of symbolic fusion applied to
the treatment of polysomnographic data for the development of an
assisted diagnosis tool of Sleep Apnea Syndrome. Proper diagnosis of
this sleep disorder requires a polysomnography. This medical examination
consists of simultaneously recording of various physiological parameters
during a night. Visual interpretation is tedious and time consuming and
there commonly is some disagreement between scorers. The use of a
reliable support-to-diagnosis tool increases the consensus. This thesis
develops stages of the development of such a tool.




Cordialement,
--
Adrien UGON
Équipe ACASA

Invitation à la soutenance de thèse de Shirley Hoet

Bonjour,

J'ai le plaisir de vous inviter à ma soutenance de thèse intitulée :
"Apprentissage de la communication dans un système multi-agents ouvert,
asynchrone et faiblement couplé" ainsi qu'au pot qui suivra.

La soutenance aura lieu le lundi 17 décembre 2012 à 13h30
Couloir 25-26 salle 105
4 Place Jussieu, 75005 Paris.

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Le jury sera composé de :

Rapporteurs :
M. Abdel-Illah Mouaddib, Professeur à l'Université de Caen
M. Alain Dutech , Chargé de recherche INRIA
Examinateur :
M. Vincent Chevrier, Maitre de conférence Université de Nancy
M. Patrick Reignier, Professeur à l'Université Grenoble
M. Olivier Sigaud, Professeur à l'Université Pierre et Marie Curie

Directeur de thèse :
M. Nicolas Sabouret, Professeur à l'Université Paris-sud
--
Résumé :

\section*{Résumé}
Dans un système multi-agents, la communication directe permet aux agents,
via l'envoi de messages structurés, d'échanger des informations, de
déléguer des tâches ou de négocier. Dans les travaux actuels, il est
généralement supposé que l'agent connaît la nature
(contenu et destinataire) des messages qu'il doit envoyer ainsi que le
moment où les
envoyer. Mais si l'on se place dans les systèmes multi-agents ouverts (où
les agents peuvent
entrer et sortir) et faiblement couplés (les agents sont conçus de manière
séparée et ne
peuvent donc pas connaître a priori les capacités de leurs pairs), cette
hypothèse n'est plus
valide : les agents ne se « connaissant » pas, ils ne peuvent déterminer à
l'avance quels
messages s'envoyer. L'objectif de cette thèse est par conséquent de
définir des mécanismes
pour permettre aux agents d'apprendre à communiquer avec les autres
agents, en fonction
de leurs objectifs et des changements perçus dans le système.

Dans un premier temps, nous présentons un algorithme d'exploration couplé
à un protocole multi-agent permettant à un agent de construire le contenu
de ses messages et d'associer ces derniers aux états dans lesquels il peut
les envoyer. Ce mécanisme repose sur le caractère introspectif de nos
agents qui ont la capacité de raisonner sur leurs états et leurs actions.


Dans un deuxième temps, nous présentons un mécanisme d'apprentissage par
renforcement permettant à un agent de déterminer quand il doit ou non
communiquer et dans ce cas quel message il doit envoyer. Notre algorithme
repose sur l'utilisation d'une mémoire permettant à l'agent de mémoriser
ses croyances et ses actes de communication envoyés dans le passé ainsi
que sur la définition d'une nouvelle action {\wait} qui permet à l'agent
d'attendre quand il ne doit pas communiquer.

Dans un troisième temps, nous présentons un nouveau modèle de mémoire pour
l'apprentissage de la communication. En effet, suite à l'évaluation de
notre algorithme d'apprentissage, nous avons mis en évidence des problèmes
que nous imputons à l'utilisation d'une mémoire qui n'est pas spécifique à
la communication et qui de ce fait nuit à notre mécanisme d'apprentissage
en créant un ensemble d'états, sur lequel l'algorithme agit, trop
important. Notre modèle de mémoire est basé sur une mémorisation des dates
et des réponses des messages qui ont été exécutés avec succès. Cela permet
de limiter la taille de l'espace d'état sur certains problèmes et de mieux
faire converger l'algorithme d'apprentissage.

Enfin, nous proposons un mécanisme permettant d'extraire le modèle des
actes de communication, c'est-à-dire les préconditions que doit vérifier
la situation de l'agent pour que celui-ci choisisse d'envoyer un message
et les effets attendus de ce message sur le système. Notre proposition
repose sur la politique apprise par l'agent en utilisant notre algorithme
d'apprentissage. À partir de cette politique, nous montrons comment il est
possible d'une part d'apprendre les effets des messages en utilisant les
capacités d'introspection de nos agents. Puis à partir de l'apprentissage
de ces effets, nous proposons d'utiliser un outil de classification pour
déterminer des préconditions généralisées.

En conclusion, ce travail de thèse a mis en avant la nécessité pour les
agents d'apprendre à communiquer et a proposé mécanisme basé sur
l'apprentissage par renforcement et l'utilisation d'une mémoire pour la
construction d'un modèle de messages.

Mots-clés: Système multi-agents, Communication, Apprentissage mono-agent,
Mémoire.



Cordialement,
Shirley Hoet.

Invitation à la soutenance de thèse de Cédric Herpson

Bonjour,

J'ai le plaisir de vous inviter à mon pot de thèse, ainsi qu'à la soutenance qui précède.

Ma thèse est intitulée "Approche multi-agents pour la supervision adaptative des systèmes distribués"

La soutenance aura lieu le lundi 10 décembre 2012 à 14h30 dans
l'amphithéâtre Durand, batiment Esclangon,
4 Place Jussieu, 75005 Paris.

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Le jury sera composé de :

Rapporteur :
 M. Philippe MATHIEU, Professeur à l'Université Lille 1
 M. Laurent VERCOUTER, Professeur à l'INSA de Rouen
Examinateur :
 M. Philippe DAGUE, Professeur à l'Université Paris-Sud
 M. Eric COURRIER, Invité
 Mme. Maria POTOP-BUTUCARU, Professeur à l'Université Pierre et Marie Curie
 M. Patrick TAILLIBERT, Invité
 Mme. Catherine TESSIER, Maitre de recherche à l'ONERA
Encadrant :
 M. Vincent CORRUBLE, Maitre de conférence à l'Université Pierre et Marie Curie
Directeur de thèse :
 Mme. Amal EL FALLAH SEGHROUCHNI, Professeur à l'Université Pierre et Marie Curie

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Résumé :

Le travail présenté dans cette thèse a pour objectif l'étude et la mise en œuvre d'un système de supervision à base d'agents capables de diagnostiquer et réparer collectivement et efficacement un système distribué en présence de communications non fiables. Cette thèse s'est déroulée dans le cadre d'un partenariat industriel au sein du projet Dem@t-Factory.

La supervision d'un système consiste en la détection, l'isolation, l'identification et la réparation des fautes survenant en son sein. Avec l'avènement de systèmes distribués et asynchrones, l'approche traditionnelle de la supervision, centralisée, est aujourd'hui remise en question. En effet, lorsque les communications sont perturbées l'information met un temps indéfini à atteindre sa destination, ce qui augmente le temps de dysfonctionnement du système supervisé.

Cette thèse a donné lieu à l'élaboration un système de supervision distribué : ADS2 (Anytime Distributed Supervision of Distributed Systems). Ce système repose sur une architecture de supervision multi-agents où chaque agent est doté d'une vision locale et de capacités de décision, de diagnostic et de réparation. Cette architecture intègre trois composants : (1) un modèle décisionnel d'agent, (2) un mécanisme distribué de coordination et de resynchronisation de l'état du système par les agents (basé sur la formation de coalitions et le Paxos), et (3) un algorithme local à chaque agent qui entrelace les phases de diagnostic et de réparation afin de réduire la taille de l'espace des diagnostics candidats.
Le système de supervision ADS2 ainsi obtenu est anytime et à même d'adapter automatiquement et dynamiquement son comportement à l'état du système supervisé et des liens de communications. La validation de notre approche a été réalisée sur la base de données et d'hypothèses réelles fournies par le projet Dem@t-Factory. Les résultats obtenus montrent une réduction significative du temps de dysfonctionnement pour un surcoût limité en termes de réparations.

Mots-clés: Systèmes multi-agents, Supervision, Systèmes distribués, Diagnostic, Réparation, Algorithme anytime.

Cordialement,
Cédric Herpson.

--   Cédric Herpson - Lip6/UPMC-CNRS  Equipe Systèmes Multi-Agents  4 Place Jussieu, 75005 Paris  Tours 25/26 - Bureau 402 - Tel (+33) 1.44.27.53.90  http://www-desir.lip6.fr/~herpsonc/ 

Invitation à la soutenance de thèse de Stéphanie YOUSSEF

Bonjour à tous,

Vous êtes tous invités à la soutenance de thèse de Mademoiselle Stéphanie Youssef,

Aujourd'hui, Le lundi 3 décembre 2012
à 11 heures
salle 105, Couloir 25-26
Université Pierre et Marie Curie (UPMC)
4 Place Jussieu
75005 Paris

http://www.upmc.fr/en/university/campus2/in_paris_and_the_paris_region/jussieu_campus.html

Venez nombreux !

Ramy et Marie-Minerve

-------- Original Message --------

Subject:	Invitation à la soutenance de thèse de Stéphanie YOUSSEF
Date:	Tue, 27 Nov 2012 13:21:34 +0100
From:	Stephanie YOUSSEF <Stephanie.Youssef@lip6.fr>
To:	tout-lip6@lip6.fr, m1-sesi@soc.lip6.fr, m2-sesi@soc.lip6.fr

Bonjour,

J'ai le grand plaisir de vous inviter à ma soutenance de thèse, intitulée
"Designer-assisted Reusable and Optimized Analog Layout Generation
for Nanaometric CMOS Era".


Le lundi 3 décembre 2012
à 11 heures
salle 105, Couloir 25-26
Université Pierre et Marie Curie (UPMC)
4 Place Jussieu
75005 Paris
http://www.upmc.fr/en/university/campus2/in_paris_and_the_paris_region/jussieu_campus.html 


Devant le jury composé de :
Pr Francisco FERNANDEZ, Université de Séville, Espagne, Rapporteur
Pr Etienne SICARD, Université de Toulouse, France, Rapporteur
Mme Noëlle LEWIS, Université de Bordeaux, France, Examinateur
M Andreas KAISER, IEMN-ISEN, Lille, France, Examinateur
Pr Alain GREINER, UPMC, Examinateur
Pr Habib MEHREZ, UPMC, Examinateur
M Ramy ISKANDER, UPMC, Examinateur
Mme Marie-Minerve LOUERAT, UPMC, Examinatrice
M François DURBIN, CEA-DAM, Paris, France, Invité

qui sera suivie d'un pot, auquel vous êtes également conviés
salle 002, Maison de la Pédagogie.



Résumé :

Électronique et semi-conducteurs évoluent rapidement. Des nouvelles technologies sont introduites pour adapter la structure CMOS à la gravure nanométrique. La réduction des délais de mise sur le marché nécessite un flot de conception analogique fiable. La génération automatique du dessin des masques est un élément clé de ce flot dont les défis augmentent à mesure que la finesse de gravure augmente.

La thèse propose un flot réutilisable et optimisé pour faire face aux défis de conception de masques de circuits alogiques. Il fait partie du projet CHAMS développé en LIP6. Tout d'abord, nous avons conçu une bibliothèque de primitives analogiques qui sont paramétrés, réutilisables, avec différents styles de Layout. Un langage de description a été introduit pour faciliter la migration technologique et le calcul des paramètres induits par le Layout. Ensuite, nous avons développé des algorithmes pour placer les circuits complexes en utilisant la bibliothèque de primitives, les fichiers de technologie et les contraintes géométriques du concepteur. Une représentation topologique du plan de masse et des contraintes telle que l´ appariement, la symétrie et la proximité ont été introduites. Enfin, nous avons créé un environnement logiciel pour optimiser le Layout suivant différents facteur de forme afin de minimiser la surface et le routage. La génération des masques documente directement la netlist par les paramètres parasites dépendants du Layout.

Ce travail offre une solution fiable pour permettre une génération rapide, optimisée en quantifiant les parasites du layout de circuits analogiques complexes.

Cordialement,
-- 

Stephanie YOUSSEF
Ph.D. Student

Université Pierre et Marie Curie (Paris 6)
LIP6 (Laboratoire d'Informatique de Paris 6)
System on Chip Department (SOC, ex ASIM)
Analog and Digital Integrated Circuits Design & Tools Team (CIAN)

4 Place Jussieu, 75005 Paris, France 
Tel: +33 1 44 27 71 08
Fax: +33 1 44 27 72 80 

Email: stephanie.youssef@lip6.fr