Date : 2025-09-25
Lieu : Kremlin Bicêtre

L’ingénierie des connaissances par ses volets modélisation, acquisition et exploitation contribuent à l’essor de l’IA tout en bénéficiant à travers notamment l’extraction automatisée de connaissances, l’intégration de représentations symboliques (ontologies, règles) dans des modèles neuronaux et le raisonnement sur des connaissances complexes. Mais comment ces bénéfices mutuels sont-ils aujourd’hui explorés et mis en œuvre dans divers domaines d’application ? Quels enjeux et quels défis posent-ils ?

L’ensemble des groupes de travail de l’association EGC a le plaisir de vous inviter à une journée scientifique autour de ces thématiques intitulée
“L’Ingénierie des Connaissances à l’ère de l’apprentissage Neuro-Symbolique, des Modèles HYbrides et autres approches (HYNSIC)”

Cette journée se tiendra le 25 septembre juin 2025 à Paris, sur le campus de l’EPITA au Kremlin Bicêtre(14-16 rue Voltaire 94270 Le Kremlin-Bicêtre). En métro : ligne 7, Porte d’Italie ou le Kremlin Bicètre.

Nous aurons 3 à 4 conférences invitées qui seront annoncées dès qu’elle seront confirmées.

Vous êtes doctorant, chercheur, affilié à une entreprise ou à un acteur public ? Venez présenter vos travaux (interventions ou posters) ou simplement assister aux échanges.
Dans les deux cas, l’inscription est gratuite mais obligatoire (le déjeuner sera pris en charge).

Appel à participation

Merci de remplir ce formulaire pour manifester votre intérêt pour cette journée (nous vous demanderons de confirmer votre inscription début septembre) :

https://framaforms.org/inscription-a-la-journee-hynsic-ingenierie-des-connaissances-a-travers-apprentissage-neuro

Appel à communication

Si vous souhaitez présenter vos travaux, vous pouvez d’ores et déjà et avant le 8 septembre envoyer un titre et un résumé (une à deux pages) de votre présentation à malika.smail@loria.fr (sujet : Journée HYNSIC).

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

Thème :

Du son à la musique : comment se constituent les objets musicaux

Présentation :

Les données musicales constituent une masse d’information considérable qui est cependant mal exploitée du fait de l’absence de paradigme générique permettant de rendre de rendre compte de leurs relations de similarité, et ce à diverses échelles de représentation.
Par similarité, on entend des relations simples qui permettent d’expliquer et de formuler les correspondances entre éléments, séquences temporelles, sections, albums, oeuvres, voire corpus musicaux, en tenant compte de leurs spécificités mais en veillant à faire appel à un paradigme général. Les éléments musicaux s’organisent en effet à différentes échelles, au sein d’un corpus, dans le temps, etc.
La journée d\’étude, sans se limiter à cette question, s\’intéressera particulièrement à la formation des objets sonores à partir de données audio : comment sont-ils perçus, comment les détecter, comment les intégrer dans une structure musicale multi-échelle.

Du : 2025-10-03

Au : 2025-10-03

Lieu : Maison de la recherche, 28 rue Serpente, 75006 Paris

Site Web : https://www.madics.fr/actions/musiscale/

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

Thème :

AstroInfo

Présentation :

AstroInfo 2025 is a CNRS thematic school (INSU, IN2P3, INS2I). It aims to introduce, train and promote state-of-the-art data science methods to the astrophysics community, with a focus on large-scale and multimodal data analysis.
The school is aimed at PhD students, postdocs and researchers who wish to develop their skills in handling and interpreting large data sets in astrophysics, and to facilitate interdisciplinary collaboration with computer science and data science communities.

Du : 2025-10-27

Au : 2025-10-31

Lieu : Pôle d’accueil universitaire Séolane Barcelonnette, Alpes de Haute Provence, France

Site Web : https://astroinfo2025.in2p3.fr/index.html

Date : 2025-10-27 => 2025-10-30
Lieu : Montpellier

La 29è réunion des sciences de la terre (RST) aura lieu du 27 au 30 octobre 2025, au Corum à Montpellier.

rst-montpellier.sciencesconf.org

Dans le thème GÉOPATRIMOINE – COLLECTIONS – DIFFUSION & MÉDIATION SCIENTIFIQUE, une session est proposé à la croisée des géosciences et de l’informatique.

Cette session s’intitule GeoKIF: Formalisation de la connaissance et de l’interprétation en géologie.

Description et objectif : La gestion des données en géosciences est confrontée à des défis scientifiques et techniques liés (i) à leur nature volumineuse, variée, et complexe (aspects spatio-temporel et multidimensionnel), (ii) aux incertitudes (notamment épistémiques), ainsi qu’à (iii) l’évolution des technologies. Cette session abordera principalement les travaux sur le développement d’approches numériques permettant un traitement efficace des données, en prenant en compte (i) leur variété structurelle : graphes, nuage de points, données textuelles structurées ou non, (ii) leur variété en termes de qualité, et (iii) les modèles IA pour analyser ou interpréter ces données ? Cette session se focalisera sur les problématiques de la structuration de la donnée et en particulier en relation avec les connaissances et interprétations qui y sont liées, et sur l’évolution des méthodes de calcul et de représentation des données.

Nous vous invitons à contribuer à cette session soit par la présentation de travaux de recherche soit par la présentation d’avancées technologiques ou services divers mis à la disposition de la profession.
Les instructions pour la soumission se trouvent ici : https://rst-montpellier.sciencesconf.org/resource/page/id/6

Cette session est proposée dans le cadre de l’atelier GeoKIF du GDR CNRS MaDICS (https://www.madics.fr/ateliers/geokif/).

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Date : 2025-09-24 => 2025-11-10

Comme levier de sa politique scientifique, la FR Agorantic met en place, sur la dotation du CNRS, un appel à projets Passerelle, pour aider des projets dans leur phase initiale. Ces projets doivent répondre à une problématique et/ou à explorer une méthodologie originale dans un cadre interdisciplinaire entre informatique et SHS.

Éligibilité

• Le porteur ou la porteuse principal·e du projet doit être membre du GDR MaDICS ou MAGIS, et/ou être rattaché à un laboratoire membre d’Agorantic.
• Le projet doit associer au moins 2 laboratoires couvrant des champs disciplinaires différents, l’un en informatique et l’autre en SHS.

Durée des projets : 1 an

Montant maximum alloué : 8 000 €

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

Thème :

Représentation et raisonnement avec des données incertaines ou incomplètes. Définition, mesure et garantie de la qualité des données (Data Quality). Gestion de l’inconsistance dans les bases de données et les systèmes d’information. Impact de l’incertitude et de la qualité des données sur les processus décisionnels. Approches formelles et pratiques pour le nettoyage, la validation et l’enrichissement des données.

Présentation :

Le GT RECAST a le plaisir d’annoncer sa première journée thématique, qui se tiendra à Paris.
Cette journée sera l’occasion de réunir la communauté académique et industrielle autour des défis majeurs que représentent la gestion de l’incertitude et l’évaluation de la qualité des données.

Du : 2025-11-17

Au : 2025-11-17

Lieu : Salle Dussane, École Normale Supérieure (ENS), Paris

Site Web : https://gt-recast.github.io/events/2025-11-17

Pour vous inscrire, vous devez déjà être membre du GDR MaDICS et identifié sur le site.
Inscrivez-vous maintenant !

Date : 2025-11-21
Lieu : https://marsha.education/my-contents/classroom/debc78e9-5977-4a03-8798-36a65a2f0acb/invite/MgiORiV3SHCv_mXckxYwHabV77F-t0SRaW-P9rH6LwY

L’action de recherche Sad-HN (Des Sources aux Données historiques en Humanités numériques) du GDR CNRS MADICS propose un lieu d’échange pour l’ensemble des chercheurs qui travaillent sur la nature complexe des données historiques (données temporelles incertaines, incomplètes, évolutives), leur lien avec les sources et leur analyse approfondie pour étudier le passé.

Nous avons le plaisir de vous annoncer la première partie d’un webinaire dédié à la discussion autour de travaux en lien avec ces thématiques. Le cycle de présentations porte sur les données du Web et les SHS computationnelles.

Il débutera vendredi 21 novembre, de 12h30 à 13h30, avec l’intervention de Timothy Bourbotte (LabSIC ~ Université Sorbonne Paris Nord) :
«Qui domine la blockchain Bitcoin ? – Approche historique et cadre théorique pour interpréter les données numériques au cœur des rapports de pouvoir »

Voici le lien pour se connecter au webinaire : https://marsha.education/my-contents/classroom/debc78e9-5977-4a03-8798-36a65a2f0acb/invite/MgiORiV3SHCv_mXckxYwHabV77F-t0SRaW-P9rH6LwY

Vous trouverez le programme du webinaire et les résumés des interventions sur le site Web de l’action de recherche : https://sadhn-madics.github.io/webinaire-sad-2hn

Nous espérons vous retrouver nombreux pour cette présentation et les échanges qui suivront.

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Date : 2025-12-09
Lieu : Date : 09/12/2025 — 14h
Lieu : Université Paris 8
2 rue de la Liberté, 93526 Saint-Denis
Métro ligne 13 — Saint-Denis Université
Salle A2-201

Lien Zoom :
Sujet: Soutenance de thèse Gaël MAREC
Heure: 9 déc. 2025 02:00 PM Paris
Participer à la réunion Zoom :
https://us05web.zoom.us/j/86037881696?pwd=BCY3aY61f6tnhZgDiNBLY9JPmaXdeP.1

ID de réunion: 860 3788 1696
Code secret: 3Ldk1c

Résumé :
Cette thèse présente une approche automatique de détection de fake news multimodales enrichie par des graphes de connaissances. Dans une première partie, nous explicitons le contexte de massification de l’information dans lequel s’inscrit cette thèse, et présentons les principales typologies d’approches de détection (basées sur le contenu, la source ou le contexte). Notre état de l’art décrit les approches centrées sur le contenu, en particulier les modalités textuelles et visuelles, ainsi que celles enrichies par des connaissances. Nous mettons ainsi en évidence l’absence, dans la littérature, d’une méthode combinant multimodalité, explicabilité et intégration de connaissances externes.

Dans la seconde partie, nous exposons les prérequis formels et applicatifs du modèle. Nous y présentons une méthode de détection et de localisation des transformations d’images pour la détection et l’explicabilité de la modalité visuelle. Nous proposons également des outils s’appuyant sur les graphes de connaissances et la compréhension sémantique des grands modèles de langage pour structurer l’information visuelle ou textuelle, ainsi que les approches essentielles à l’exploitation de ces graphes via des représentations vectorielles apprises (ex. TransE, R-GCN).

Enfin, dans la troisième partie, nous détaillons notre système complet de détection, intégrant un module de fusion multimodale fondé sur un mécanisme de pondération des signaux. Celui-ci permet de combiner les modalités texte, image et connaissances pour produire un score de probabilité prédictif, explicable par les contributions de chacun des signaux d’entrée.

Jury :
• Lynda TAMINE LECHANI, Professeure – Université Paul Sabatier Toulouse (Rapporteure)
• Vincent CLAVEAU, Chargé de recherche – CNRS, Université de Rennes (Rapporteur)
• Nicolas JOUANDEAU, Professeur – Université Paris 8 (Examinateur)
• Nicolas TRAVERS, Maître de conférences – ESILV (DVHE) (Examinateur)
• Éric FILIOL, HDR – Thales, Head of Discipline CYBER, DATA & ALGO (Examinateur)
• Nédra MELLOULI, Professeure -Université Paris8/ESILV (Directrice de thèse)

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Date : 2025-12-19
Lieu : En ligne

Bonjour à toutes et à tous,

(Avec toutes nos excuses en cas de réceptions multiples)

L’action de recherche SaD-2HN (Des Sources aux Données Historiques en Humanités numériques) du GDR CNRS MADICS propose un lieu d’échange pour l’ensemble des chercheur.e.s qui travaillent sur la nature complexe des données historiques (données temporelles incertaines, incomplètes, évolutives), leur lien avec les sources et leur analyse approfondie pour étudier le passé.

Nous avons le plaisir de vous annoncer la première partie d’un webinaire dédié à la discussion autour de travaux en lien avec ces thématiques. Ce cycle de présentations porte sur les données du Web et les SHS computationnelles. La deuxième séance se tiendra donc le vendredi 19 décembre, de 12h30 à 13h30, avec l’intervention suivante:

Les archives du Web. De la recherche à l’enseignement à la recherche. Comment faire émerger un nouvel objet d’enseignement ? par Benjamin Thierry – Sorbonne Université, UMR SIRICE, Initiative IRHIST (Renouveler l’Histoire des Sciences et des Techniques)

Le programme complet du webinaire et les résumés des interventions sont disponibles sur le site Web de l’action de recherche : https://sadhn-madics.github.io/webinaire-sad-2hn

Vous pourrez vous connecter au webinaire avec le lien suivant : https://marsha.education/my-contents/classroom/debc78e9-5977-4a03-8798-36a65a2f0acb/invite/MgiORiV3SHCv_mXckxYwHabV77F-t0SRaW-P9rH6LwY

Nous espérons vous retrouver nombreuses et nombreux pour cette présentation et les échanges qui suivront.

Bien à vous,

Nathalie Hernandez (IRIT, Université Toulouse Jean Jaures, UT2J)
Nathalie Abadie (LaSTIG, Université Gustave Eiffel, ENSG, IGN)
Bertrand Duménieu (CRH, École des Hautes Études en Sciences Sociales)
Sébastien Poublanc (FRAMESPA, Université Toulouse Jean Jaures, UT2J)

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

Thème :

Extraction et Gestion de Connaissances

Présentation :

Pour 2026, sous l’impulsion de la présidente du CP Fatiha Sais, un accent particulier sera mis sur les pratiques d’extraction et de gestion des données et des connaissances, à la lumière des évolutions récentes en IA et des responsabilités qu’elles impliquent. Les enjeux liés à la transparence, à l’explicabilité, à l’équité et à la gestion des biais dans les systèmes décisionnels seront au cœur des discussions.

Du : 2026-01-26

Au : 2026-01-30

Lieu : Anglet

Site Web : https://conferences.sigappfr.org/egc2026/

Date : 2026-01-27
Lieu : Anglet, France

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Appel à soumission – EGC 2026 Atelier IA centrée sur les données (IACD)
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L’Intelligence Artificielle centrée sur les données (IACD, Data Centric AI, ou DCAI) est un paradigme qui place les données au cœur du processus d’apprentissage automatique, contrairement aux approches traditionnelles centrées sur les algorithmes et l’architecture des modèles. Cette approche met l’accent sur la qualité, la quantité et la représentativité des données qui sont des facteurs clés de la fiabilité et de la robustesse des systèmes d’IA. L’IA centrée sur les données s’intéresse aussi à l’automatisation du pipeline de science des données incluant la préparation des données, leur nettoyage, leur annotation et leur représentation.

L’objectif de l’atelier est de présenter les travaux des équipes francophones concernant l’IA centrée sur les données, et de fédérer les chercheurs travaillant sur cette thématique. Il fait suite à un premier atelier organisé lors d’EGC 2025, et qui a regroupé une trentaine de participants en moyenne autour de 13 présentations.

— Dates Importantes —

* Date de soumissions : 28/11/2025, 23:59 heure de Paris
* Notification aux auteurs : 20/12/2025
* Date de l’atelier : 27/01/2026

— Thèmes (liste non exhaustive) —

* Automatisation des pipelines de science des données
* Ingénierie des caractéristiques
* Méthodes centrées sur les données pour l’apprentissage automatique et la fouille de données
* Génération de jeux de données ou de Benchmarks
* Outils pour l’IA centrée sur les données
* Applications de méthodes centrées sur les données

— Soumission —

Les articles pourront porter sur des travaux originaux ou correspondre à des travaux déjà acceptés dans des conférences internationales. Ils pourront aussi décrire des solutions mises en place par des entreprises.

Deux types de soumissions :

Articles courts : 2 à 4 pages
Articles longs : 8 à 12 pages

Les soumissions devront être au format PDF exclusivement et devront utiliser le format RNTI latex : https://www.editions-rnti.fr/files/RNTI-202208.zip. Chaque article soumis sera évalué en double aveugle.

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

Thème :

problèmes inverses, apprentissage, recherche translationnelle, imagerie, science de donnée

Présentation :

AI WILD West a pour l\’objectif de rassembler des chercheurs travaillant à l’interface entre intelligence artificielle, problèmes inverses et mathématiques appliquées, avec des applications en recherche translationnelle (Bio/Santé), en imagerie et en science des données. Il vise à offrir aux jeunes chercheurs l’opportunité de présenter leurs travaux, d’échanger avec l’ensemble de la communauté scientifique, et de favoriser de nouvelles collaborations dans un cadre convivial et stimulant. Cet événement a pour ambition de renforcer les échanges interdisciplinaires et de contribuer à la dynamique scientifique nationale, en animant également la recherche dans un pôle académique en région. Il est par ailleurs associé au RT MAIAGES.

Du : 2026-01-29

Au : 2026-01-30

Lieu : CentraleSupélec – Rennes Campus

Site Web : https://https://wildwestworkshop.github.io

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

Thème :

Intelligence Artificielle en Imagerie Biomédicale

Présentation :

Nous avons le plaisir de vous annoncer que le 4ème Colloque Français d’Intelligence Artificielle en Imagerie Biomédicale (IABM’26) se tiendra du 9 au 11 mars 2026 à l’Espace Charles Mérieux de l’ENS de Lyon.

À l’image des précédentes éditions (IABM’23 à Paris, IABM’24 à Grenoble et IABM’25 à Nice), ce colloque sera l’occasion de faire le point sur les avancées méthodologiques en intelligence artificielle appliquée à l’imagerie biomédicale, ainsi que sur les dernières applications précliniques et cliniques de ces technologies.

Vous trouverez d\’ores et déjà plus d\’informations sur le programme (keynotes et orateurs.. ) et les nouveautés que nous proposons cette année (tutoriel, session transfert clinique et industriel.. ) sur le site web de la conférence : https://iabm2026.sciencesconf.org/

Les soumissions d’abstracts seront ouvertes du 15 novembre au 10 décembre 2025. Nous espérons vivement votre participation à cette nouvelle édition, nous serons ravis de vous accueillir à Lyon!

Bien cordialement,

Le comité d’organisation IABM 2026, Carole Lartizien, Odyssée Merveille, Olivier Bernard

Du : 2026-03-09

Au : 2026-03-11

Lieu : Lyon

Site Web : https://iabm2026.sciencesconf.org

Date : 2026-03-10 => 2026-03-11
Lieu : Sophia Antipolis

Bonjour à tous,

Notez-le bien dans vos agendas, nous organisons les GreenDays inter-GdR 2026 à Sophia Antipolis les mardi 10 et mercredi 11 mars 2026.

Les GreenDays sont des journées thématiques francophones organisées en collaboration avec les GDR GPL, IASIS, MaDICS, RSD, ROD, SOC2 et le GDRS EcoInfo et avec le soutien des PEPR Cloud et Réseaux du futur.

La problématique d’un numérique éco-responsable recouvre plusieurs facettes qui sont adressées de différentes manières suivant les communautés scientifiques. Les GreenDays permettent d’aborder ces différents angles de vue grâce à des exposés invités et des propositions soumises par les participants et participantes.

Plus d’informations bientôt.

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Date : 2026-03-12 => 2025-11-24
Lieu : Université de Tours – Institut Universitaire de Technologie – 29 Rue du Pont Volant – 37100 Tours

SOCIÉTÉS EN TRANSITION À L’ÈRE DE
L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Interroger les dynamiques historiques, les recompositions sociétales et les nouveaux horizons normatifs
(TRANSIA)

Les sociétés humaines traversent régulièrement des périodes de transition qui reconfigurent leurs structures organisationnelles, leurs systèmes de valeurs et leurs modes de gouvernance. L’émergence de l’intelligence artificielle s’inscrit pleinement dans cette dynamique historique, tout en soulevant des interrogations inédites sur les choix de société, les cadres éthiques contemporains et la fabrique du collectif.

Dans un contexte d’accélération technologique qui questionne les processus traditionnels de délibération démocratique, l’objectif de ce colloque est de questionner l’articulation entre innovation technique, reconfiguration des valeurs et enjeux de gouvernance, au regard des continuités et des ruptures avec les transitions antérieures (Castoriadis, 1975 ; Ricoeur, 1984).

Afin de saisir toute la complexité de ces évolutions, nous invitons les contributions à croiser approches historiques, empiriques et théoriques, afin de penser l’IA non seulement comme une avancée technique mais aussi comme une construction sociale et symbolique. Dans la lignée d’une interrogation sur les « conditions de possibilité » des transitions (Kant, 1781), la pluralité des regards (anthropologie, droit, économie, gestion, informatique, philosophie, science politique, sciences de l’éducation, sciences de l’information et communication, sociologie, etc.) permettra d’analyser ce qui rend possible, souhaitable ou problématique les évolutions autour de l’IA, tout en questionnant leurs impacts, leurs limites et les enjeux de pouvoir qu’elles soulèvent.

Les contributions attendues devront être originales, analyser les transformations induites par l’IA sur les individus, les organisations et les structures sociales et interroger les récits et valeurs qui accompagnent ces innovations dans une perspective diachronique. Les propositions fondées sur des cas pratiques, retours d’expériences ou expérimentations innovantes, issues de milieux professionnels, institutionnels ou associatifs, sont également encouragées. Leur apport permettra d’articuler réflexion théorique et enseignements issus du terrain autour des transitions liées à l’IA.

À titre indicatif et sans qu’il s’agisse d’une liste exhaustive, les présentations pourront s’inscrire dans les quatre axes thématiques suivants :

Axe 1 : Gouvernance, normes et régulations de l’IA

Cet axe vise à interroger les cadres juridiques, économiques, politiques et éthiques qui guident l’émergence et le développement de l’intelligence artificielle à différentes échelles, nationale, européenne, internationale … 

Axe 2 : Transformations du travail et des organisations à l’ère de l’IA

Cet axe accueille des analyses empiriques ou théoriques concernant les mutations des métiers, des compétences, des pratiques professionnelles et de la gestion organisationnelle liées à l’IA. 

Axe 3 : IA, transitions environnementales et durabilité

Dans cet axe, l’accent est mis sur les interactions entre intelligence artificielle, transition écologique et quête de modèles durables pour la société. 

Axe 4 : Représentations sociales, imaginaires et cultures de l’IA

Ce dernier axe explore la manière dont l’IA transforme les imaginaires collectifs, les représentations, les valeurs et la place de la technique dans la société. 

 

Calendrier

• 1er décembre 2025 : Date limite pour la soumission des résumés
• 30 janvier 2026 : Retour aux contributeurs et contributrices
• 1er mars 2026 : Date limite pour la soumission des textes complets
• 5 mars 2026 : Fin des inscriptions (obligatoires) en ligne

 

Format des soumissions

Le fichier “résumé” en format Word contiendra :

• Le titre de la présentation
• Le nom des auteurs, leur laboratoire et université de rattachement (pays)
• Un résumé d’une page maximum (3000 signes bibliographie non comprise) avec la description de la thématique et de la problématique de recherche en lien avec l’IA
• Les propositions suivront un format “problématique/méthode/résultats/discussion” à l’exception des propositions en droit ou visant à apporter un éclairage théorique et non empirique
• 5 mots-clés
• L’axe de rattachement parmi les 4 axes proposés

Le fichier “texte complet” demandé aux contributeurs dont les présentations auront été acceptées sera en version Word et devra suivre le modèle fourni sur la plateforme.

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Date : 2026-03-24
Lieu : Tampere, Finland

Dear Colleagues,
We are pleased to announce the Call for Papers for XAI4Science2026 workshop, to be held on 24th March 2026 at Tampere (Finland) in conjunction with EDBT.

We invite scholars, researchers, and practitioners to share innovative work, present new findings, and engage in meaningful discussions on emerging developments in the field of Explainable Machine Learning (XAI)

Research topics include, but are not limited to:

-Generative AI methods for automatically propose new hypothesis compatible with the available scientific data and domain knowledge
-Explanation methods for validating or contrasting scientific hypotheses by uncovering cause-effect relationships
-Interpretable AI methods to discover spatial and temporal dynamics in complex systems
-Formal verification to bridge the gap between data-driven decisions and domain-specific constraints
-Multimodal Explanations using graphical (visual), symbolic (equations), and sentential (verbal) interfaces
-Quantitative evaluation of explanations utility in scientific domains
-Exploratory processes of explanations involving complex interactions between human, technical, and organizational factors

We are welcoming submissions of short papers (4 pages limit) and regular papers (6 pages limit), including all figures and tables. Unlimited pages are allowed for references and appendices in the same PDF as the main paper.

Submission Deadline : 05/01/2026
Notification : 02/02/2026
Camera-ready: 17/02/2026

Please find all the details of the workshop below:

International Workshop on Explainable Data Science and Machine Learning for the Sciences (XAI4Science)
24 March 2026, Tampere, Finland In conjunction with EDBT/ICDT 2026
https://www.etis-lab.fr/XAI4Science2026

Over the last couple of decades, the increasing availability of advanced computational resources and big scientific data boosted data-driven methods in scientific discovery and innovation. From neuroscience and astrophysics, to medicine and pharmaceutics, chemistry and material sciences up to weather and climate sciences, scientists currently process large volumes of experimental data and employ data science and machine learning techniques to validate and generate scientific hypotheses. Unfortunately, existing AI systems used to engineer and analyse data are mainly opaque, i.e., it is difficult to understand why they return a specific output or what they could return if input data were slightly different. They typically made automated decisions by fixating on a particular hypothesis under investigation without providing evidence for or against it. Recent advances in explainable artificial intelligence (XAI) aim to bridge the gap between a human cognitive decision-making process and AI systems. However, XAI methods mainly focus on understanding AI model behavior rather than how to exploit it for discovering new human knowledge. Their impact in complex problem solving is currently limited by the lack of completeness, robustness and universality across AI models, data modalities and scientific pipelines. The XAI4Science workshop aims to bring together researchers, practitioners, and domain experts working at the intersection of data science, machine learning and scientific disciplines for discussing advances in XAI methods that can effectively and efficiently support scientific discovery. The workshop will include a wide range of explanation techniques (i) for analysing diverse data modalities (e.g., from image, to time series and graphs) (ii) using several AI models of increasing generality (e.g., trained from scratch, pre-trained or foundation models) (iii) via complex laboratory pipelines with scientists in the loop.

Organizers:
Vassilis Christophides (ETIS, CNRS, ENSEA), Jin-Song Dong (National University of Singapore), Nicolas Labroche (Univ. of Tours), Evaggelia Pitoura (Univ. of Ioannina, Archimedes Research Unit of Athena RC), Céline Robardet (INSA Lyon, LIRIS), Yongfeng Zhang (Rutgers University)

PC:
Julien Aligon (Université Toulouse Capitole, IRIT Lab, SIG Team)
Alexandre Chanson (Université de Tours, LIFAT Lab)
Emmanuel Doumard (Université de Tours, LIFAT Lab)
Moncef Garouani (Université Toulouse Capitole, IRIT Lab, SIG Team)
Leilani Gilpin (University of California Santa Cruz, AIEA Lab)
Riccardo Guidotti (University of Pisa, KDD Lab)
Matthijs van Leeuwen (Leiden University, LIACS Lab)
Michele Linardi (CY Cergy Paris Université / ENSEA, ETIS Lab)
Marie-Jeanne Lesot (Sorbonne Université / LIP6)
Patrick Marcel (Université d’Orléans, LIFO Lab)
Christophe Marsala (Sorbonne Université / LIP6)
Guillaume Renton (ENSEA, ETIS Lab)
Konstantinos Stefanidis (Tampere University, Data Science Subunit)
Simone Stumpf (University of Glasgow, School of Computing Science)
Juntao Tan (Rutgers University, Computer Science Department)
Aikaterini Tzompanaki (CY Cergy Paris Université / ENSEA, ETIS Lab)
Eirini Ntoutsi (Bundeswehr University Munich, AIML)

Best Regards,
Katerina Tzompanaki (on behalf of the organizers).

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Date : 2026-03-24
Lieu : Tampere, Finland

The second edition of the TGD workshop on “Transforming Graph Data” will be held on March 24th, 2026, as a full-day event co-located with the EDBT conference in Tampere, Finland (https://transforming-graph-data.github.io/2026/). The workshop aims to create a collaborative platform for communities working on and with graph transformations and queries to exchange expertise and showcase recent work.

### Important Dates ###

* Abstract Submission: January 12th, 2026 (coming soon!)
* Paper Submission: January 23rd, 2026
* Paper Notification: February 7th, 2026
* Camera Ready: February 13th, 2026
* Workshop Date: March 24th, 2026

### Topics ###

We welcome contributions on various topics, including but not limited to the following:

* Graph Transformations and Querying
– Human-centred and human-based approaches for graph transformations
– Logical aspects of graph transformations (based on rules, rewriting, algebra, etc.)
– Generative AI (LLM) methods for transforming graphs
– Learning graph transformations (inductive learning, self-regulated learning, etc.)
– Applying graph query languages for specifying transformations
– Optimisation for graph transformation and its relation to query optimisation

* Graph Changes and Evolution
– Formalisms to describe changes in graph data
– Dynamic graph data transformations
– Continuous queries and streaming graph processing

* Ecosystems for Graph Transformations
– Design and deployment of interoperability layers for graph data technologies
– Ensuring the reliable processing of graph data (verification and validation)
– Scalable, transformation-prone graph data processing and querying
– Human aspects of graph transformation ecosystems
– Usability, data integrity, quality
– Exploration of large evolving graphs

### Submission Link ###

Please submit your paper via the following link:
https://cmt3.research.microsoft.com/TGDWorkshop2026/

### Submission Guidelines ###

TGD welcomes high-quality research, application, and vision papers.

* Research papers should describe research ideas and results relevant to TGD’s topics of interest, and that fall into one of the following categories:
– original and unpublished results or
– recent results that have already been accepted or published at an international workshop or conference. These will not count as new publications. If accepted, a short abstract referencing the original publication will be included in the proceedings.

* Application papers are expected to describe graph transformations in the industrial setting or in new application domains. Discussions and lessons concerning technology transfer of research ideas to the real-world setting are particularly encouraged.

* Vision papers should describe graph transformation use cases/scenarios that push the limits of existing solutions. These should motivate the importance of the studied use case, present gaps in the state-of-the-art, and lay out directions for addressing these.

The expected format for all submissions is six pages in CEUR Double Column Format.

### After Acceptance ###

All TGD papers will be published in the CEUR online proceedings, either in full for unpublished works or as short abstracts for submissions summarising published works. Selected unpublished submissions will be invited to contribute an extended version to a special issue (acceptance pending) of the Transactions on Graph Data and Knowledge (TGDK) Journal.

### Workshop Organisers ###

* Anna Bernasconi, Politecnico di Milano, Italy.
Email: anna.bernasconi at polimi.it

* Stefania Dumbrava, ENSIIE & SAMOVAR Télécom SudParis, France.
Email: stefania.dumbrava at ensiie.fr

* Riccardo Tommasini, INSA Lyon & LIRIS, France.
Email: riccardo.tommasini at insa-lyon.fr

Lien direct

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Notre site web : www.madics.fr
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Date : 2026-03-25 => 2026-03-27
Lieu : Cluj-Napoca, Romania

Dear colleagues,

We invite submissions to the HPCoSiMC special session at the PDP 2026 International Conference:
https://sites.google.com/view/hpcosimc-2026/

The HPCoSiMC special session addresses the growing need for efficient similarity computations on massive and complex sequence-type data. It highlights innovative strategies that harness modern parallel platforms to overcome two key bottlenecks: handling large-scale data volumes and managing computational complexity. Topics of interest include methods for exploiting advanced parallel architectures, algorithmic adaptations enabling scalable execution, and user-oriented approaches that simplify access to high-performance computing for non-experts.

The objective of this special session is to gather contributions addressing the challenges of similarity studies, particularly those arising from computational complexity and the massive volume of data involved. We encourage submissions on the following topics, which are not limited to the following:

* Parallelization models and algorithms for large-scale similarity analysis on massive datasets
* Leveraging accelerator architectures such as GPUs and FPGAs to optimize similarity computations
* Hybrid and heterogeneous computing approaches (multi-core, distributed-memory, GPU, accelerators) for similarity tasks
* Implicit parallelism models for similarity analysis on sequence-type data, workflow design, and optimization for large-scale similarity pipelines
* Tools and frameworks to make HPC-based similarity analysis accessible to non-specialists
* Benchmarking and performance evaluation of similarity algorithms on modern parallel architectures
* Dimensionality reduction and indexing methods for scalable similarity search
* Novel and emerging applications that benefit from similarity computations
* Embedding techniques for efficient similarity search
* New methods and metrics for measuring similarity across application domains

Important dates:
* Paper submission : November 28th 2025
* Author notification : January 5th 2026
* Camera-ready copy : January 26th 2026

Submission guidelines

Authors should submit a full paper not exceeding 8 pages in the IEEE Conference proceedings format (IEEEtran, double-column, 10pt) and follow format guidelines found at https://www.ieee.org/conferences/publishing/templates.html.

For submission, please refer to the Easychair submission system as indicated in the Main Conference webpage (https://www.pdp2026.org/submission/cfp), and make sure that you select the “High Performance Computing for Similarity on Massive & Complex data (HPCoSiMC)” track.

Double-bind review: the first page of the paper should contain only the title and abstract; in the reference list, references to the authors own work should appear as “omitted for blind review” entries.

A special issue in a peer-reviewed international journal is planned, featuring a selection of the best papers from the HPCoSiMC session.
We look forward to your submissions
Mike Gowanlock, Verónika Peralta and Sophie Robert (special session co-chairs)

Lien direct

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Annonce en lien avec l’Action/le Réseau :

Thème :

Les bases de données pour les LLMs

Présentation :

Les modèles de langue, qu\’ils soient petits, moyens ou grands, sont désormais parmi nous et nous
sommes appelés à étudier le rôle des données dans la qualité de leurs résultats ainsi que notre
capacité à offrir des garanties sur leur utilisation. L’école MDD 2026 propose de couvrir les questions
liées à (1) la préparation et l’indexation des données pour l’entraînement de ces modèles, (2) la
provenance, l’explicabilité et l’interpretabilité de ces modèles, (3) le rôle de l\’humain et les interfaces en
langage naturel, et enfin (4) l’impact sociétal de ces modèles à travers l’étude de leur consommation
énergétique et la législation dans ce domaine. Ce programme, riche et multidisciplinaire, sera organisé
en conjonction avec l’ITN ARMADA, un réseau de formation axé autour de l’alignement des modèles
de langue avec les connaissances métier, à leur explicabilité et interpretabilité, à la validité de leurs
réponses,à leur fine-tuning, ainsi qu’à leur efficacité et efficience. Le projet ARMADA répond
notamment aux besoins cruciaux de l’UE en matière de réglementation de l’IA en formant des experts
susceptibles de conseiller les organismes européens sur l’adoption des modèles de langue. Ce réseau
rassemble huit organisations de sept pays, y compris la France, gérées par une équipe diversifiée de
chercheurs experts, afin de former un dispositif d’interopérabilité favorisant le partage des
connaissances et des compétences.
Le thème général, « Data Management for Language Models
» sera décliné en 8 grands thèmes : (1)
High-dimensional vector indexing and similarity search, (2) Data Reduction, (3) Data Provenance, (4)
Data modalities and explainable AI, (5) AI agents in human-AI collaboration, (6) Conversational NL
interfaces for data analysis, (7) AI regulation, (8) Green AI. De plus, nous organiserons un atelier sur la
rédaction scientifique, les sciences, les publications, et les données ouvertes, sur le partage et
archivage de ces données, sur la diffusion, et enfin sur la vulgarisation des résultats scientifiques.
Nous prévoyons d’organiser une séance dynamique de posters et un gong show pendant les pauses
café.

Du : 2026-04-26

Au : 2026-05-02

Lieu : Institut d\’Etudes Sxientifiques de Cargèse – Université de Corse

Site Web : https://TBD

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