Liste des Ecoles

Liste des Ecoles Thématiques liées au GdR MaDICS

Ecoles labellisées/soutenues par MaDICS

Jun
17
Sun
2018
Masses de Données Distribuées
Jun 17 – Jun 22 all-day

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : / Formation

Thème :

Exploitation de données massives

Présentation :

L’école thématique CNRS MDD ” Masses de données distribuées ” est une école thématique récurrente ayant lieu tous les deux ans depuis 2010. Cette école est une émanation de la communauté des bases de données en France, structurée autour de la conférence BDA : Gestion de données – principes et applications, qui a fêté ses 30 ans d’existence en 2016. L’enjeu de cette école thématique est de former les chercheurs de notre communauté, en particulier nos doctorant(e)s, aux défis spécifiques liés aux méga-données, en particulier scientifiques (gestion, interrogation et analyse efficace, pérennisation des processus de traitement, sécurisation).
L’école MDD s’est attachée lors des quatre premières sessions à aborder des thèmes liés à ces défis. La première session (2010), a ainsi traité des systèmes distribués de gestion de données et du Web sémantique ; la seconde session (2012) s’est consacrée aux opérateurs de traitement de requêtes à l’échelle du Pétaoctet, aux nouvelles sources d’information (réseaux sociaux), à l’intégration de données issues d’environnement indépendants ; la troisième session (2014) a été dédiée à la visualisation analytique de données, à la qualité des données et au crowdsourcing. La dernière session (2016) a porté sur les processus intégrés d’analyse de données massives respectueux de la vie privée.
Le thème de l’édition 2017 est ” Scalable Data Analytics ” et sera décliné en 4 thèmes : (1) how to conduct experiments, (2) data analytics, (3) systems, storage and indexing, et (4) large scale data analytics algorithms.

Du : 2018-06-17

Au : 2018-06-22

Lieu : Centre Paul Langevin, Aussois

Site Web : http://cedric.cnam.fr/summer-school/MDD2018/

Jun
4
Mon
2018
“Deep learning for large scale bioacoustics & acoustic density estimation”
Jun 4 – Jun 5 all-day

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : EADM /

Thème :

Suivi de la biodiversité par apprentissage deep et bioacoustique

Présentation :

Sorbonne Université, l’Université Paris Sud Orsay, l’Université de Toulon et le CNRS, organise le 4 juin un tutorial “Deep learning for bioacoustics & acoustic density estimation” (http://sabiod.org/DCLDE/#sessions), joint à la 8ième édition de la Conférence internationale sur l’acoustique passive appliquée aux cétacés.
La conférence elle, du 5 au 8 juin, est portée par Olivier Adam, Professeur à Sorbonne Université (www.sorbonne-universite.fr), et recevra environ 200 chercheurs, ingénieurs et étudiants du monde entier, spécialistes en acoustique sous-marine, traitement du signal, reconnaissance des formes, mathématique appliquée et biologie animale.

La veille, le 4 juin nous ouvrons pour un nombre limité de participants (quarantaine) ce tutorial mettant l’accent sur l’analyse par auto-encodeur deep des signaux sous marins, et l’estimation de densité des espèces sur de grands corpus. Un bilan de ce tutorial sera aussi présenté le 8 juin lor de la session challenge de la conférence DCLDE : défi de classification portant sur 4 To de corpus, le plus gros à ce jour en données environnementales. Ces évènements serviront de socles à des appels ultérieurs courant 2018 dans le cadre d’EADM notamment, car ce tutorial ouvre le paradigme de l’apprentissage stéréophonique.

Du : 2018-06-04

Au : 2018-06-04

Lieu : Jussieu, campus Paris 6

Site Web : http://sabiod.org/DCLDE/#sessions

Apr
29
Sun
2018
Journées DEVS Francophones JDF2018
Apr 29 – May 6 all-day

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : / Innovation

Thème :

Informatique, Modélisation et Simulation

Présentation :

La seconde édition des journées du réseau RED a vocation à animer et faire vivre le réseau, poursuivre son expansion, gagner en visibilité, débuter et poursuivre des collaborations, partager des expériences, aider les doctorants, promouvoir DEVS et les théories associées. Le RED a pour objectif de regrouper et d’initier des collaborations entre les chercheurs francophones dans les domaines de la théorie de la Modélisation et de la Simulation. Le réseau RED souhaite faire des JDF un rendez-vous biennal de la communauté des chercheurs francophones travaillant sur et avec le formalisme DEVS et plus largement dans le cadre la théorie de la Modélisation et de la Simulation initiée par B.P. Zeigler (première édition 2016).

Du : 2018-04-29

Au : 2018-05-05

Lieu : Cargèse, IESC, Corse du sud

Site Web : https://www.reseau-devs.org/jdf-2018

Jan
15
Mon
2018
Ecole doctorale:
Jan 15 – Jan 20 all-day

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : ImHyp /

Thème :

machine learning, data mining on geoscience data

Présentation :

We propose a one-week introduction to data sciences for geosciences. This doctoral course is free and based on courses, practices and a project. The aim of the course is to learn the basics of machine learning and statistical modeling with their implementation for geoscientific problems using dedicated libraries. It is given in English upon request at the beginning of the session.

Du : 2018-01-15

Au : 2018-01-19

Lieu : Grenoble

Site Web : https://dsg2018.wordpress.com/

Oct
9
Mon
2017
School of Statistics for Astrophysics 2017: Bayesian Methodology
Oct 9 – Oct 14 all-day

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : MAESTRO /

Thème :

Astrostatistique

Présentation :

L’objectif de l’école est de donner les compétences nécessaires aux participants pour entreprendre par eux-mêmes des analyses de type bayésien qui deviennent de plus en plus répandues en astrophysique (cosmologie, exoplanètes…). Nous insistons également beaucoup sur l’importance d’établir des collaborations entre astrophysiciens et statisticiens pour des développements algorithmiques et méthodologiques souvent requis par la spécificité des données astrophysiques.

Du : 2017-10-09

Au : 2017-10-13

Lieu : L’ESCANDILLE VILLAGE VACANCES – Autrans (Vercors)

Site Web : https://stat4astro2017.sciencesconf.org/

Aug
28
Mon
2017
ECOLE THEMATIQUE Imagerie hyperspectrale:
Aug 28 – Sep 2 all-day

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : ImHyp / Formation

Thème :

Imagerie hyperspectrale

Présentation :

Les axes du programme se définissent donc autour de l’architecture présentée ci-dessus en proposant (1) des approfondissements sur certaines étapes comme les corrections radiométriques, les traitements de démélange et de classification.
(2) Les méthodes de fusion avec les données panchromatiques ou des données d’autres sources comme le LIDAR seront aussi présentées.
(3) des questionnements sur les applications et les produits utilisables par les acteurs de terrain. Une étude de cas sera proposée avec la préparation d’un survol et sa réalisation avec un drone, complétées par des relevés terrain (description et signatures spectrales) et la mise en forme de méta-données, puis des traitements et des discussions sur les résultats obtenus. Ceci permettra aux participants et notamment aux jeunes collègues d’envisager le déroulement complet d’une mission.

Du : 2017-08-28

Au : 2017-09-01

Lieu : Lieu: Aspet Le Village-Club “Le Bois Perché” http://www.vpt31.net/nos-etablissements/aspet-le-piemont-pyreneen/
Localisation : proximité de Toulouse
A 500 m d’altitude dans le piémont pyrénéen, au pied du massif du Cagire (2000 m) et à 35 km à peine de l’Espagne, le village-club du Bois Perché offre une vue panoramique sur le charmant village d’Aspet.

Site Web : https://hyep2017.sciencesconf.org/

Jun
23
Fri
2017
Journées Science des Données MaDICS 2017 – 23 juin @ Ecole de Management, Marseille
Jun 23 all-day

Journées Science des Données MaDICS 2017

Data Science Innovatives Days, Jeudi 22 juin – Vendredi 23 juin


Programme du vendredi 23 juin 2017

9h-10h Introduction à la Blockchain
Jean-Luc Parouty, IR CNRS, Institut de Biologie Structurale
Auditorium
9:45 Pause Café
10h-16h Actions MaDICS et Ateliers ; Déjeuner (12h30) ; Pause (16h)
Actions MaDICS

GRAMINEES : GRaph data Mining in Natural, Ecological and Environnemental Sciences
David Romain (IMBE,INEE), Dino Ienco (TETIS, IRSTEA)
Détails du programme
Vietnam
PREDON : Préservation des données scientifiques
Cristinel Diaconu (CPPM, IN2P3), Salima Benbernou (LIPADE Paris Descartes, INS2i)
Détails du programme
Vietnam
 MAESTRO : MAsses de données En aSTROnomie et astrophysique
Sofian Maabout (laBRI, INS2i), Christian Surace (LAM, INSU)
Détails du programme
Narbada
RoD : Raisonner sur les données (Reasoning on Data)
Marie-Laure Mugnier (LIRMM, INS2i), Marie-Christine Rousset (LIG, INS2i), Véronique Bellon (ITAP-UMR IRSTEA / SupAgro), Olivier Palombi (LADAF-CHU Grenoble-Alpes)
Détails du programme
Nepal
Ateliers

Masses de Données et santé
Mougeot Mathilde, Université Paris Diderot, INS2i
Détails du programme
Inde
QUALIMADOS: Qualité des masses de données scientifiques
Allel Hadjali (LIAS – ENSMA, Poitiers), Laure Berti-Equille (IRD, Montpellier), Angela Bonifati (LIRIS, INS2i)
Détails du programme (avec les présentations)
Gange
Indexation de grandes masses de données (en lien avec le GdR ISIS)
Georges Quénot (LIG, INS2i), Matthieu Cord (LIP6, INS2i), Jenny Benois-Pineau, Vincent Claveau (Irisa, INS2i)
Détails du programme
Japon
Blockfest 1.3
Sajida Zouarhi (Université Grenoble Alpes & Orange labs)
Nicolas Wagner, Mehdi Amari, Jérôme Gonzales

Détails du programme
Mékong

 

Jun
22
Thu
2017
Journées Science des Données MaDICS 2017 – 22 juin @ Ecole de Management, Marseille
Jun 22 all-day

Journées Science des Données MaDICS 2017

Data Science Innovatives Days, Jeudi 22 juin – Vendredi 23 juin


Programme du jeudi 22 juin 2017  – Auditorium EMD   

Liste des inscrits (Direction seulement)

9:15 Café – Accueil
9:45 Ouverture des journées
10:00 Data challenges with modularization and code submission – Lessons learned
Balazs Kegl, DR2 CNRS, University Paris Saclay

Motivated by the shortcomings of traditional data challenges, we have developed a unique concept and platform, called Rapid Analytics and Model Prototyping (RAMP) , based on modularization and code submission. Open code submission allows participants to build on each other’s ideas , provides the organizers with a fully functioning prototype , and makes it possible to build complex machine learning workflows while keeping the contributions simple. We will start this presentation by describing the context and motivation, the guiding design principles , and some of the technical details (front and backend) of the platform. We will then walk you through some of the most interesting workflows and applications (e.g., anomaly detection in particle physics detectors, classifying molecular spectra for safe drug administration, spatio-temporal time series prediction in climate science). In the last third of the talk we will present a preliminary analysis of the RAMPs that touches on both the technical (machine learning) aspects of the tool and on the sociology of crowdsourcing data analytics.

11:00 Les recherches en masses de Données Bioacoustiques sous l’impulsion de l’Action EADM
Hervé Glotin, Université de Toulon

Les masses de données bioacoustiques permettent d’investiguer de nouveaux champs de recherche sur de nombreux écosystèmes. Nous présentons deux exemples qui ont bénéficié de l’impulsion de MaDICS.
Le premier champ de recherche a consisté à optimiser des modèles de traitement de longues séries stéréophoniques pour améliorer les connaissances sur Physeter macrocephalus (cachalot) dont le comportement est très peu connu, et engendrant un risque de collision avec un trafic maritime de plus en plus intense. Le projet Bombyx ( http://glotin.univ-tln.fr/BOMBYX ) au large du Parc de Port-Cros a résulté sous l’impulsion de l’hackathon MaDICS EADM 2016 en des suivis 2D du cachalot sur des mois d’enregistrement (2 To de données stéréo). Les connaissances inédites extraites de cette masse de donnée portent sur le nombre, direction, et sens des passages, comportements sur des km3 de cette espèce méconnue.
Le second champ de recherche traite de la classification de 1500 espèces d’oiseaux dans le cadre du challenge LifeClef Bird 2017, INRIA Zenith et SABIOD, soutenu par MaDICS EADM. Nous présentons le modèle de classification état de l’art de cette tâche de classification de très grande diversité, conçu par le LSIS. Nous avons transposer le modèle de classification d’image large échelle de Google (Inception deep learning) dans le cadre de la classification d’images spectrales de vocalises d’oiseaux. Nous montrons comment nous avons rapidement adapté le modèle au domaine bioacoustique, et caractérisons les performances dépassant les autres propositions d’équipes internationales, dont certaines reposaient aussi sur une approche deep learning.

11:30 Machine Learning, Analyse statistique en partenariat industriel au sein de l’Action ATLAS
Charlotte Laclau, Laboratoire LIG Grenoble
Le but de l’exposé sera de présenter deux partenariats autour du machine learning et de l’analyse statistique, nés au sein de l’Action ATLAS et faisant à chaque fois intervenir des équipes académiques et des industriels. On expliquera à chaque fois le contexte, les outils mis et jeu et les différentes applications qui ont pu être développées ou en perspective.
12:00 La recherche partenariale et la valorisation
Mathilde Mougeot, Chargée de mission valorisation, INSMI
12:30 Déjeuner
14:00 News MaDICS
Christine Collet, Gernoble INP, Direction MaDICS, INS2i
Echanges avec le CNRS
Adeline Nazarenko, Directrice Adjointe Scientifique INS2i
14:30 Scientific workflows and companion tools for reproducibility in bioinformatics: status, opportunities and first lessons learnt
Sarah Cohen Boulakia, Université Paris-Saclay

With the development of new experimental technologies, an avalanche of data has to be computationally analyzed for scientific advancements and discoveries to emerge. Faced with the complexity of analysis pipelines, the large number of computational tools, and the enormous amount of data to manage, there is compelling evidence that many (if not most) scientific discoveries will not stand the test of time: increasing the reproducibility of computed results is of paramount importance.
The objective we set out in this work is to place scientific workflows in the context of reproducibility: We define several levels of reproducibility; we characterize and define the criteria that need to be catered for by reproducibility-friendly scientific workflow systems; we use such criteria to place several representative and widely used workflow systems and companion tools within such a framework; we discuss the remaining challenges posed by reproducible scientific workflows in the life sciences.
Our study was guided by three use cases from the French community, involving in silico experiments. ReproHackathons have followed, providing even more concrete feedback in the ability of the current systems to run reproducible experiments.

15:00 Pitch des posters et démonstrations
Vincent Claveau, Appel à Posters et démonstrations
16:00 Pause
16:30 Gouvernance des masses de données, Questions éthiques et juridiques
Danièle Bourcier, DR CNRS, Commission d’éthique du numérique (Alliance ALLISTENe)

Les problématiques juridiques soulevées par les Big data apportent de nouveaux enjeux pour ce qui en est du respect de la vie privée et de la protection des données personnelles. En effet, les Big data ne se réfèrent pas uniquement aux données (implicitement ou explicitement) communiquées par les individus en question, mais aussi aux données produites ou inférées par les opérateurs en ligne, grâce à des algorithmes de plus en plus sophistiqués.
Mais les enjeux du Big data s’étendent bien au-delà des problématiques liées à la vie privée. En vue des nouvelles techniques de profilage sur Internet, les Big data entrainent aussi une perte potentielle d’autonomie de la part des internautes qui se voient de plus en plus assujettis aux décisions prises par des algorithmes, qui vont déterminer la façon dont ils peuvent effectivement interagir avec une plateforme donnée, d’après la catégorie dans laquelle ils ont été classés. Une réflexiion éthique s’impose.
Nous verrons les questions de vie privée posées par les big data notamment dans le domaine de la santé et examinerons la dernière charte éthique élaborée sur l’Apprentissage machine élaboré par la CERNA.

17:30 Posters et Démonstrations
Daniel Aguiar da Silva Carvalho
Maxence Ahlouche
E. Claeys
Ugo Comignani
Clément Dalloux
Youssef Hmamouche
Lynda Khiali
Abdoul Macina
François Meunier
Rim Shayakhmetov
18:30 Apéritif dinatoire et Networking
Jun
19
Mon
2017
Summer school on
Jun 19 – Jun 23 all-day

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : / Groupe Sigma de la SMAI

Thème :

High-Dimensional Data Analysis

Présentation :

The SMF (French Mathematical Society) and the Institut Henri Poincaré organize a mathematical summer school on “Structured Regularization for High-Dimensional Data Analysis”. This summer school will be the opportunity to bring together students, researchers and people working on High-Dimensional Data Analysis around three courses and four talks on new methods in structured regularization. The mathematical foundations of this event will lie between probability, statistics, optimization, image and signal processing.

Organizers:
* Yohann De Castro (Paris-Sud)
* Guillaume Lecué (CNRS and ENSAE)
* Gabriel Peyré (CNRS and ENS)

Du : 2017-06-19

Au : 2017-06-22

Lieu : Institut Henri Poincaré

Site Web : https://regularize-in-paris.github.io/

Jun
7
Wed
2017
SBDS 2017 : Research Summer School in Statistics & BigData Science
Jun 7 – Jun 10 all-day

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun

Thème :

Apprentissage statistique

Présentation :

The Research Summer School in Statistics & BigData Science (SBDS) is at the interface of several disciplines: statistics, computer science (machine learning), signal processing, neurosciences. It will involve, during 3 days, for an audience of researchers, PhD students and engineers, a dozen of international scientists presenting their expertise and contributions in modern statistics and data science problems with a focus on large-scale/high-dimensional scenarios.

The objectives are to:

– analyze the latest theoretical advances in modeling and practical considerations regarding statistical learning, classification, representation, of large-scale raw data,

– highlight for students, scientists and practitioners the major scientific issues necessary for the development of such models and on the related practical and computational problems.

PhD Students’ contributions:

PhD students’ contributions are possible and we kindly invite interested people to submit their contributions. The accepted ones will be presented during the school according to the schedule of the school : http://math.unicaen.fr/~chamroukhi/SBDS2017/programme.html

Du : 2017-06-07

Au : 2017-06-09

Lieu : Université de Caen-Normandie, Caen.

Site Web : http://math.unicaen.fr/~chamroukhi/SBDS2017/

Oct
14
Fri
2016
Rencontre Annuelle MaDICS 2016
Oct 14 all-day

Lieu : Auditorium, Paris, Campus Gérard-Mégie – Siège du CNRS, rue Michel Ange

Pour récupérer les diapositives, Merci de se connecter.

Programme

9h00  Accueil – Café    
9h30  Les news MaDICS, Christine Collet, direction MaDICS
10h00 
ATLAS : Apprentissage, opTimisation Large-échelle et cAlculs distribuéS
Marianne Clausel, LJK, INSMI, Massih Amini, LIG, INS2i
 
EADM : Environmental Acoustic Data mining
High velocity or long term recordings for species monitoring applied to marine mammals and birds, from Polar Oceans to Amazonian Forest
Hervé Glotin, LSIS, INS2i, Frédéric Precioso, I3S, INS2i
 
MAESTRO : MAsses de données En aSTROnomie et astrophysique
de l’Astrostatistique à l’Astroinformatique, deux mondes se rejoignent dans le domaine de l’analyse de masses de données en Astrophysique.
Sofian Maabout, laBRI, INS2i, Christian Surace, LAM, INSU
 
ImHyp : Imagerie Hyperspectrale
des aspects méthodologiques aux diverses applications dans des domaines extrêmement variés (biologie, chimie, géologie, télédétection, contrôle qualité, santé…)
Mauro Dalla Mura, GIPSA-Lab, INS2i, Marie-Françoise Devaux, INRA Nantes, Jocelyn Chanusot, GIPSA-Lab, INS2i
11h30  Traitement de données massives dans le contexte de la recherche spatiale
Les futures missions spatiales d’observation de la Terre et d’exploration de l’Univers nourriront la communauté scientifique avec des données dont la nature et la volumétrie vont considérablement évoluer par rapport à celles traitées aujourd’hui. Le Comité de Programme Scientifique (CPS) du CNES a identifié le besoin de mener une réflexion sur les verrous algorithmiques qui devront être adressés dans les 10-20 prochaines années afin de permettre une exploitation scientifique optimale de ces futures missions. Ces problèmes algorithmiques nécessitent des approches nouvelles qui devront faire appel à des connaissances issues de diverses disciplines (physiciens, informaticiens, ingénieurs, mathématiciens). La présentation permettra de présenter l’état d’avancement de la réflexion menée par le CPS et les opportunités futures dans le cadre de la recherche spatiale.
Pierre Brasseur, LGGE, INSU, INSIS, INEE
Jean-Loup Puget, Institut d’Astrophysique spatiale, Président du CPS CNES
12h30  Repas sous forme de buffet — Salle Frédéric Joliot
14h00  Echanges autour des posters et démonstrations
15h00 
ADOC : ENtrepôt et Analyse de DOCuments
Jérôme Darmont, ERIC, Olivier Teste, IRIT, INS2i, Natalia Grabar, STL, INSHS/ISCC
 
ReProVirtuFlow : Reproductibilité des expériences d’analyse de données scientifiques
Capacité et limites des systèmes Workflows scientifiques pour la reproductibilité en bioinformatique
Sarah Cohen-Boulakia, LRI, INS2i, Christophe Blanchet, IFB, INSB
 
PREDON : PREservation des DONnées scientifiques
Cristinel Diaconu, CPPM, IN2P3, Salima Benbernou, LIPADE Paris Descartes, INS2i
16h00  Pause café
16h30  Restitution et Perspectives
17h00  Fin de la rencontre
Jul
3
Sun
2016
Ecole d’été Peyresq 2016 de Traitement du signal et des images
Jul 3 – Jul 9 all-day

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun

Thème :

Modèles probabilistes et inférence en signal et image

Présentation :

Le GRETSI et le GdR ISIS organisent depuis 2006 une École d’Été annuelle en traitement du signal et des images. Ouverte à toute personne intéressée (académique ou industrielle), elle a pour but de présenter une synthèse ainsi que les avancées les plus récentes dans un thème de recherche d’actualité. Il s’agit de 5 journées de cours donnés en français par des spécialistes renommés.

Du : 2016-07-03

Au : 2016-07-09

Lieu : Cette École d’Été a pour cadre le magnifique village de Peyresq, perché à 1500 mètres d’altitude sur un éperon rocheux des Alpes de Haute Provence (http://www.peiresc.org)

Site Web : http://www.gretsi.fr/peyresq16/

Sixth European Business Intelligence Summer School (eBISS 2016)
Jul 3 – Jul 8 all-day

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : Formation

Thème :

Informatique décisionnelle

Présentation :

Cette école d’été est destinée à des étudiants et des chercheurs. Elle fait intervenir des chercheurs ou industriels leaders dans le domaine de l’informatique décisionnelle et représente une occasion unique pour les participants d’échanger autour des thèmes théoriques et pratiques ayant trait au développement d’applications décisionnelles. Cette école comprend des cours et des présentations, mais constitue également un lieu privilégié pour des rencontres entre chercheurs confirmés et jeunes chercheurs. A cette fin, il est demandé aux participants de préparer et de présenter un poster décrivant leurs activités de recherche. Les supports des cours dispensés sont visibles sur le site internet de l’école, et un numéro spécial de revue contenant les cours de l’école sera publié dans la série Lecture Notes in Business Information Processing (LNBIP) chez Springer.

Il s’agit de la sixième édition de cette école d’été (les éditions précédentes peuvent être consultées sur le site : http://cs.ulb.ac.be/conferences/ebiss.html). Cette école est associée au programme de Master Erasmus Mundus IT4BI dont l’université de Tours est partenaire. En plus des orateurs, une cinquantaine de participants payants sont attendus, dont les étudiants de première année du Master IT4BI, la participation à l’école étant obligatoire car partie intégrante du programme.

Du : 2016-07-03

Au : 2016-07-08

Lieu : Tours, campus de Grandmont

Site Web :http://cs.ulb.ac.be/conferences/ebiss2016/

Jun
5
Sun
2016
Masses de données distribuées (MDD)
Jun 5 – Jun 9 all-day

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : Formation et doctorant

Thème :

Gestion et analyse de données massives, protection de la vie privée

Présentation :

L’objectif de l’école thématique MDD est de former les chercheurs de notre communauté, en particulier nos doctorant(e)s, aux défis spécifiques liés aux méga-données, en particulier scientifiques. Ces défis sont l’interrogation et l’analyse de données à grande échelle (analyse exacte ou approchée), la gestion, le suivi et la reproductibilité de processus de calculs complexes (workflows), et la protection de la vie privée en présence de traces massives.

Du : 2016-06-05

Au : 2016-06-10

Lieu : Urrugne (Pyrénées-Atlantiques)

Site Web :http://cedric.cnam.fr/summer-school/MDD2016/

Oct
18
Sun
2015
Biophysique: Mesure et modélisation en biologie
Oct 18 – Oct 23 all-day

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : à l’initiative de la SFB et de la SFµ

Thème :

biophysique, traitement de données

Présentation :

Recent progress in instruments used in modern biology (microscopies, spectroscopies, …), have deeply impacted our vision of life. Current instruments enable the observation of complex systems in larger time and space scales. These observations generate very large datasets, whose analysis involves new algorithms and modelling approaches. In this context, elaborating novel models and hypothesis to explain fundamental biological mechanisms requires to reconsider our current way to design experimental setups, including most recent sampling schemes or efficient noise reduction procedures.

The objective of the school is to provide attendants with tools on multimodal and multi-scale data acquisition, quantification, analysis, and modelling, to elaborate novel approaches describing living systems. To this purpose, the school will gather researchers and teachers from different fields (measurements in biophysics, signal analysis and quantification and modeling of biological systems). The school will include introductory courses on spectroscopies and image acquisition methods together with conventional processing methods. They will be followed by advanced courses on recent data processing methods, such as compressed sensing, and the illustration of their applications in different fields such as mass-spectrometry, NMR or fluorescence imaging.

Du : 2015-10-18

Au : 2015-10-23

Lieu : Ecole de physique des Houches – Les Houches

Site Web :http://memobio2015.u-strasbg.fr/index.php

Oct
11
Sun
2015
School of Astrostatistics 2015: Clustering and Classification
Oct 11 – Oct 15 all-day

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun

Thème :

Astrostatistique

Présentation :

This second session of the School of Statistics for Astrophysics is devoted to clustering and classification. This School is a Ecole Thématique du CNRS.

Grouping objects obtained from the astronomical observations into distinct categories has always been a necessity imposed by their vast diversity. This is the case for stars, galaxies, asteroids, supernova, active galactic nuclei, gamma-ray bursts and many others. This clustering by similarities (unsupervised classification) is a prerequisite to any physical modelisation, and (supervised) classification a requirement for observations and databases.

The objective of the School of Astrostatistics 2015 is to train astronomers to the use of a large range of statistical and algorithmic approaches of unsupervised and supervised classification, from the most basic to the state-of-the-art ones, including the spatial clustering, the clustering of variables and the graphical methods.

Du : 2015-10-11

Au : 2015-10-16

Lieu : Ecole de Physique des Houches (France)

Site Web :http://stat4astro2015.sciencesconf.org/

Sep
14
Mon
2015
Ecole d’été : Machine Learning
Sep 14 – Sep 17 all-day

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau :

Thème :

machine learning: apprentissage par renforcement, optimisation, recherche d’information et apprentissage de dictionnaires

Présentation :

Cette école d’été s’inscrit dans le cadre du Trimestre Thématique dédié au Machine Learning du Labex CIMI. Ce projet commun aux laboratoires d’informatique et de mathématiques de l’Université Paul Sabatier vise à améliorer les compétences communes et à encourager les collaborations; les cours seront de niveau doctoral, mais ouvert et accessible tant aux étudiants de Master 2 qu’aux collègues désireux d’élargir leurs connaissances.

Du : 2015-09-14

Au : 2015-09-18

Lieu : Université Paul Sabatier Toulouse 3

Site Web : http://www.irit.fr/cimi-machine-learning/node/1

Aug
31
Mon
2015
EDBT summer school 2015
Aug 31 – Sep 4 all-day

Ecole en lien avec l’Action /le Réseau : Ecole européenne pluri-annuelle sur la Gestion des Masses de données

Thème :
Graph Data Management

Présentation :
The theme for the 12th EDBT Summer School is Graph Data Management.

The area of graph data management has recently seen many exciting and impressive developments. It addresses one of the great business trends of today: leveraging complex and dynamic relationships to generate insight and competitive advantage. It is crucial for such different goals as understanding relationships between users of social media, customers, elements in a telephone or data center network, entertainment producers and consumers, or genes and proteins. As part of the NoSQL movement it provides us with new powerful technologies and means for storing, processing and analyzing data. It also is a key technology for supporting the Semantic Web and Linked Open Data.

As a consequence there has been an impressive flurry of new systems for graph storage and graph processing, both in academia and industry, and covering a wide spectrum of use cases, from enterprise-scale datasets to web-scale datasets. Moreover, this has been accompanied by exciting new research, developing further the foundations of efficient graph processing, as well as exploring new application areas where these can be successfully applied. It is therefore an opportune moment to organize a summer school on this topic to present the current developments and allow PhD students and other scientists to benefit from these in their research.

Du : 2015-08-31
Au : 2015-09-04
Lieu : Palamos, Spain

Site web : http://edbt2015school.win.tue.nl

Jun
28
Sun
2015
FOCOLISE : FOUILLE COLLABORATIVE INCREMENTALE DE MASSES DE DONNEES MULTISOURCES MULTITEMPORELLES : APPLICATION EN SCIENCES DE L’ENVIRONNEMENT
Jun 28 – Jul 2 all-day

Annonce en lien avec l’Action /le Réseau : aucun

Thème :
FOUILLE DE DONNEES TEMPORELLES, CONNAISSANCES et ENVIRONNEMENT

Présentation :
L’École Thématique, centrée sur le thème de la fouille collaborative et incrémentale de masses de données spatio-temporelles se déclinera en 5 journées thématiques. Chaque thème sera abordé selon le point de vue de l’informatique et du traitement de données enrichi de celui des sciences de l’environnement afin de favoriser un maximum de discussions, et à terme des collaborations, entre les communautés présentes :
– Sensibilisation au domaine de la fouille de données. Sensibilisation à la problématique de l’analyse de données en sciences de l’environnement.
– Aspects temporels de la fouille de données.
– Approches collaboratives et incrémentalité en fouille de données.
– Prise en compte du domaine d’application dans les processus de fouille.
Les challenges de la fouille de données collaborative incrémentale et les besoins applicatifs en sciences de l’environnement.

Du : 28/06/2015
Au : 02/07/2015
Lieu : Strasbourg

Site web : http://focolise.sciencesconf.org/

Jun
24
Wed
2015
Assemblée Générale @ Domaine scientifique de la Doua, Villeurbanne
Jun 24 @ 09:30 – Jun 25 @ 14:00

Cette première assemblée a réuni des chercheuses et chercheurs des domaines concernés par les masses de données comme : l’informatique, les mathématiques, la statistique… mais aussi les sciences de l’environnement, de l’univers, de la vie, les sciences humaines et sociales,  les sciences biologiques, physiques, la cosmologie, la médecine, etc.

Les conférenciers invités de cette assemblée étaient :

Défis mathématiques pour les grandes masses de données. Francis Bach, DR INRIA directeur de l’équipe SIERRA à l’ENS Paris.

Enjeux scientifiques de la médecine numérique – capteurs, données et algorithmes. Nicolas Vayatis, Prof. ENS Cachan, directeur du Centre de mathématiques et de leurs applications.

Des masses de données aux services de masse globalisés. Stéphane Grumbach, DR INRIA, directeur de l’Institut Rhônalpin des Systèmes Complexes.

Exploitation des données d’essais en vol : un défi scientifique et technologique. Laurent Peltiers, Airbus group.

Ont été privilégiés les échanges entre participants sous forme d’ateliers interdisciplinaires permettant d’établir les bases d’une réponse à l’appel à Actions qui aura lieu à l’automne.

Le programme court de l’AG se trouve ici. Pour plus de détails et accéder aux supports, cliquez sur ce lien.

 

 

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