MaDICS

Septième édition du Symposium MaDICS @ Toulouse

May 27 – May 28 all-day

Présentation

La 7ème édition du symposium du GDR MaDICS se tiendra à Toulouse les 27 et 28 mai 2025.

Ce rendez-vous rassemble chaque année la communauté MaDICS pour mettre en lumière la recherche en sciences de données à travers divers événements scientifiques (keynotes, ateliers thématiques, tables rondes, posters) et des échanges scientifiques enrichissants et conviviaux.

Cette édition sera aussi l’occasion d’échanger sur les nouveautés et la mise en œuvre du projet 2025-2029 du GDR !

En espérant que vous serez nombreux pour partager ce moment ensemble.

Du : 2025-05-27
Au : 2025-05-28
Lieu : Université Toulouse Capitole, Site Arsenal, 2 Rue du Doyen Gabriel Marty, 31000 Toulouse

Programme

Mardi 27 mai 2025
9h00	Accueil et café
9h30	Session d’ouverture (Amphithéâtre E – Jacques Maury)
10h00	Keynote Olivier Teste – IRIT, U. Toulouse 2 (Amphithéâtre E – Jacques Maury) Expériences de recherches pluri & interdisciplinaires en IA dirigée par les données (résumé) Résumé : L’apprentissage machine (Machine Learning, ML) et les méthodes d’explication associées (eXplainable Artificial Intelligence, XAI) constituent un ensemble de techniques à la base du développement d’intelligences artificielles (Artificial Intelligence, AI). Ces approches permettent de construire à partir des masses de données un modèle numérique explicable capable de réaliser diverses tâches dans de nombreux champs disciplinaires. Après avoir défini les termes de pluri, inter et transdisciplinarité, nous présenterons deux retours d’expériences de travaux (1) pluridisciplinaires dans le contexte « IA4Industry » et (2) interdisciplinaires dans le contexte « IA4Biology ». Le premier retour d’expérience « IA4Industry » traitera de recherches pluridisciplinaires (entre l’IRIT et la société Airbus) en détection d’anomalies dans les séries temporelles multivariées (données issues de capteurs). L’approche présentée reposera sur l’analyse fonctionnelle de données (FDA) pour représenter les séries temporelles multivariées et des mécanismes d’agrégation des variables capables de capter les anomalies considérées comme des déformations géométriques. L’application présentée concernera l’aéronautique et l’identification précoce de turbulences atmosphériques. Le deuxième retour d’expérience traitera de recherches interdisciplinaires (entre les laboratoires IRIT et RESTORE) sur le vieillissement humain dans les données mixtes tabulaires (données cliniques et biologiques). L’approche présentée reposera sur le développement de méthodes d’apprentissage explicables. Nous traiterons de la difficulté de définir de manière objective de « bonnes explications » dans le processus d’apprentissage. L’ambition de ces recherches vise à identifier de nouveaux biomarqueurs capables d’identifier de manière précoce avant tout signe clinique la fragilité.
11h00	Session Ateliers et Actions 1
11h00	Atelier EXMIA et Action DSChem (Salle J004) Programme	Action DAE (Salle J100) Programme	Action SaD-2HN (Salle J101) Programme	Atelier GeoKIF (Salle J201) Programme	Action TIDS (Salle J203) Programme
13h00	Pause repas
14h00	Mise en lumière de travaux JCJC (Amphithéâtre E – Jacques Maury)
	Nelly Barret (Inria) Healthcare silos unlocked: data integration and federated analytics (résumé) Résumé : Healthcare is more and more relying on digital information, bringing new challenges for its management, exploration, and usage. Clinicians are interested in better understanding complex diseases, so they need to produce and exchange data to mutualize sources and join forces. However, it may be of various kinds (clinical reports, DNA sequences, MRI scans, etc) and, due to privacy regulations, healthcare data cannot exit the original silo in which it has been produced (typically owned by hospitals). Therefore, a natural way consists in using a decentralized architecture and Federated Learning algorithms. This ensures that data stays in the organization in which it has been collected, but requires data to be collected in similar settings and similar models. In practice, this is often not the case because healthcare institutions work individually with different representations and raw data; they do not have means to normalize their data, and even less to do so across centers. We designed and implemented a framework, named I-ETL, for integrating and exploring highly heterogeneous healthcare datasets of hospitals. Our proposal is three-fold: (i) we devise two general and extensible conceptual models for modeling both data and metadata; (ii) we propose an Extract-Transform-Load (ETL) pipeline integrating input data while ensuring and assessing interoperability from the start; and (iii) we provide a general catalog conceptual model and profiling techniques to extract information of interest from silos. Our proposals are general enough to be used in various healthcare scenarios with diverse kinds of data. In the end, it facilitates experts’ work in creating Federated Learning algorithms running in networks of interoperable healthcare silos.
	Gaël Poux-Médard (WHO/IARC) Annulée Interactions entre informations dans les processus de diffusion de l’information (résumé) Résumé : Il y a deux décennies de cela, nous sommes entrés dans l’ère de l’information. Acteurs indiscutables de cette transition, les réseaux sociaux ont considérablement modifié la manière dont les individus s’informent et interagissent avec les contenus qu’ils y découvrent. Les flux gargantuesques de données qui en résultent nécessitent de nouvelles stratégies de traitement de l’information. Plutôt que de référencer individuellement chaque fragment d’information, comme le ferait une bibliothèque, une approche plus pertinente consiste à extraire les idées générales convoyées par ces flux d’informations, sans se focaliser sur le détail. Or, discerner des tendances au sein de telles masses de données requiert une compréhension fine des mécanismes de diffusion sous-jacents, qui peuvent être influencés par un grand nombre de facteurs. Dans ma thèse, je m’intéresse en particulier à l’un de ces facteurs : l’interaction entre informations. On dit qu’une interaction a lieu lorsque la réaction d’une personne confrontée à une information (tweet, mème, post) est influencée par son exposition antérieure à d’autres informations. Bien que la modélisation de la diffusion d’informations sur les réseaux sociaux soit un domaine de recherche actif depuis de nombreuses années, la modélisation des interactions entre informations reste un aspect inexploré de cette littérature. Pourtant, ces considérations pourraient se révéler cruciales pour la compréhension des dynamiques de diffusion et des effets de contagion sur les réseaux sociaux, et des problématiques en découlant directement : mécanismes d’influence, désinformation en ligne, exploitation et prévention de nos propres biais cognitifs. Dans ce travail de thèse, je développe donc un éventail de nouvelles méthodes d’apprentissage automatique, permettant de dévoiler, d’interpréter, et de visualiser cet aspect particulier des mécanismes de diffusion de l’information en ligne.
14h45	Session Ateliers et Actions 2
14h45	Action HELP (Salle J004) Programme	Action TIDS (Salle J100) Programme	Atelier DatAstro (Salle J101) Programme	Action Musiscale (Salle J201) Programme
16h45	Pause
17h00	Gong Show (Amphithéâtre E – Jacques Maury)
17h45	Cocktail et Posters Liste des posters
19h00	Fin de journée

Mercredi 28 mai 2025
9h00	Session Ateliers et Actions 3
9h00	GT RECAST (Salle J004) Programme	Action SimpleText (Salle J100) Programme	Atelier SIMDAC (Salle J101) Programme
11h00	Pause
11h15	Keynote Christel Vrain – LIFO, U. Orléans (Amphithéâtre E – Jacques Maury) Clustering sous contraintes : intégration de connaissances et explicabilité (résumé) Résumé : La classification non supervisée (clustering) est souvent utilisée en Apprentissage Automatique, dans une phase d’analyse exploratoire des données. Cependant les résultats d’un clustering dépendent de nombreux facteurs, comme la modélisation des données, le choix d’un algorithme et de ses paramètres, la définition d’une distance Le clustering est donc un processus itératif : si les résultats d’un clustering ne conviennent pas à l’expert, il doit alors modifier l’un de ces paramètres, et ce alors que leur influence sur le résultat lui est souvent opaque. Dans cet exposé nous nous intéressons à la problématique d’intégration d’un expert dans un processus de clustering (« human in the loop »). Nous nous plaçons dans le cadre du clustering sous contraintes, introduisant des connaissances de l’expert sous forme de contraintes qui doivent être respectées par le clustering produit. Nous nous focalisons sur l’interprétabilité du clustering et nous présentons un nouveau cadre, le clustering descriptif, permettant de coupler la recherche d’un « bon » clustering favorisant le regroupement d’objets similaires tout en étant interprétable dans un espace de descriptions. Ces travaux seront illustrés par des applications à la chemo-informatique, la santé et l’éducation.
12h00	Échange avec CNRS Sciences Informatiques
12h20	Interventions GDR Sport, PEPR ICCARE et GDR MAGIS
13h00	Pause repas
14h00	Session Axe Modèles de connaissances et raisonnement (Amphithéâtre E – Jacques Maury)
16h00	Fin du Symposium

Programme des Actions et Ateliers

Programme de l’Atelier EXMIA et de l’Action DSChem Mardi 27 mai 2025 – Salle J004
11h00	Présentation de Thomas Schiex (INRAE) A neuro-symbolic AI learns how to solve hard molecular puzzles (résumé) Résumé : Pour le design computational de protéines, une étape cruciale consiste à identifier des séquences d’acides aminés qui codent une structure 3D cible, un problème aussi appelé “inverse folding ». L’approche qui a longtemps dominé, en particulier dans le logiciel Rosetta, consiste à minimiser une fonction de score décomposable combinant des lois simplifiées de la physique avec des mesures statistiques simples, sur un espace chimico-géométrique défini par une librairie de paires (acide aminé, géométrie de la chaîne latérales). Le caractère simplifié et décomposable des lois de la physique utilisées est nécessaire pour permettre un calcul efficace du problème d’optimisation d’énergie à résoudre. Nous proposons d’apprendre, par apprentissage profond, un générateur de fonctions de score décomposables « gros grains », conditionné par la structure cible. Pour une structure cible, la fonction de score générée peut ensuite être contrainte ou biaisée par des objectifs de design spécifiques, puis optimisée par des outils de raisonnement automatique ou par toute méthode d’optimisation idoine. Sur différents problèmes de design, le générateur Effie montre des capacités qui dépassent de façon quantitative ou qualitative celles de fonctions de score bien connues, qu’il s’agisse de fonctions de score « full-atom » issues de Rosetta, ou de fonctions de score entièrement basées sur de l’apprentissage profond.
11h45	Présentation de Derin OZER (LERIA) Vers une planification de synthèse explicable et généralisable : MCTS guidé par apprentissage sur des réactions génériques. (résumé) Résumé : Les modèles actuels de prédiction de réactions chimiques et de chemins de synthèse sont fréquemment évalués sur des jeux de données comme USPTO, accessibles et gratuits, mais ne couvrant qu’une portion limitée de la diversité chimique réelle. Issus exclusivement de brevets américains, ces jeux favorisent certaines classes de réactions industrielles tout en négligeant de nombreuses transformations simples mais essentielles à la construction de véritables voies de synthèse. Par ailleurs, les modèles existants reposent soit sur l’apprentissage direct à partir de paires réactifs-produits, sans aucune information explicite sur la réaction, ce qui limite leur capacité de généralisation ; soit sur des règles réactionnelles très strictes, qui imposent une correspondance quasi unique entre réactifs et produits, restreignant fortement l’exploration de l’espace chimique. Pour répondre à ces limitations, nous proposons un ensemble de réactions génériques conçu pour capturer l’essentiel des transformations chimiques tout en autorisant une certaine flexibilité. Sur cette base, nous développons une approche de planification de synthèse reposant sur un algorithme de Monte Carlo Tree Search (MCTS). Chaque chemin dans l’arbre représente une séquence plausible de réactions, et l’exploration est guidée par un modèle Transformer entraîné en auto-supervision pour prédire une distance d’édition de graphe en fonction de nos réactions entre l’état courant et la molécule cible. Cette estimation agit comme heuristique pour orienter efficacement la recherche. Cette approche hybride, combinant raisonnement symbolique et apprentissage automatique, constitue une piste prometteuse vers une planification de synthèse plus robuste, généralisable et explicable.
12h00	Présentation de Mariana Brito Azevedo (GREYC) Explicabilité des réseaux de neurones pour la conception de médicaments (résumé) Résumé : Les modèles d’intelligence artificielle et les réseaux de neurones ont montré leur intérêt dans les phases amont de la conception de médicaments, notamment pour la prédiction de l’activité de molécules sur une cible biologique. Ce travail de thèse a pour objectif de développer des techniques afin d’expliquer aux chercheurs en sciences du médicament quelles structures chimiques sont importantes dans l’activité des molécules. Des résultats sur un nouveau classifieur fondé sur des GNN (Graph Neuronal Network) utilisant le graphe des atomes et le graphe des caractéristiques pharmacophoriques sera présenté ainsi que des résultats préliminaires sur l’explicabilité.
12h15	Présentation de Ataollah Kamal (LIRIS) Explainability of Molecular Graph Neural Network (résumé) Résumé : In recent years, deep learning models such as Graph Neural Networks (GNNs) have become powerful tools for predicting complex biochemical interactions. These models have demonstrated remarkable performance in tasks such as drug discovery, receptor-ligand modeling, and molecular biology. However, their black-box nature limits their usefulness in fields like chemistry and biology, where interpretability is essential for gaining trust and insight into the underlying mechanisms of biochemical processes. This presentation introduces a novel method, ESPAM (Efficient Symmetric Perturbation Attribution Method), designed to address the challenge of interpretability in GNN predictions ithin molecular settings. ESPAM provides explanations for GNN predictions by identifying which parts of a molecule or receptor sequence are most responsible for a model’s prediction. The approach is rooted in cooperative game theory concepts, specifically leveraging Fair-Efficient-Symmetric-Perturbation (FESP) values, which offer theoretical guarantees for the faithfulness and consistency of the generated explanations.
13h00	Présentation de Lise Kastner (GREYC) BOWSA: une approche combinée de l’optimisation bayésienne et de l’analyse de sensibilité pour optimiser les paramètres de réactions chimiques (résumé) Résumé : En chimie, une expérience est définie par un ensemble de paramètres expérimentaux et un rendement associé. Dans ce contexte, il est donc important d’identifier rapidement une configuration de paramètres conduisant à un rendement productif, mais cette recherche peut s’avérer coûteuse en ressources. L’optimisation bayésienne est une méthode permettant d’explorer plus efficacement l’espace des configurations. Cependant, elle peut être améliorée afin d’identifier plus rapidement les paramètres intéressants. Notre contribution, BOWSA, utilise l’analyse de sensibilité pour évaluer l’impact de chaque paramètre sur les rendements. À partir de cette analyse, BOWSA attribue un score aux configurations proposées par l’optimisation bayésienne et sélectionne les plus pertinentes. Une évaluation a été menée sur plusieurs jeux de données synthétiques ainsi que sur des réactions chimiques. Les résultats montrent qu’en moyenne, BOWSA identifie des configurations donnant des rendements productifs plus tôt que l’optimisation bayésienne seule.
12h45	Présentation de Philippe Meyer (MICALIS Institute, INRAE) Deterministic and Generative Approaches to Reverse-Engineering Molecular Fingerprint (résumé) Résumé : Extended Connectivity Fingerprints (ECFPs) are a staple molecular descriptor in cheminformatics, widely used for their efficiency in similarity searching, clustering, and machine learning. However, they are commonly assumed to be non-invertible due to their lossy, hashed nature—making them difficult to use in reverse engineering applications. In this work, we present a deterministic algorithm capable of reconstructing molecular structures from ECFP vectors by solving linear Diophantine systems on molecular fragments. To benchmark this approach, we compare it with a Transformer-based generative model trained to predict SMILES from ECFPs. While the generative model achieves high top-1 accuracy in retrieval tasks, it struggles with exhaustive enumeration. In contrast, the deterministic method enables complete and interpretable reconstruction within the limits of a defined molecular fragment alphabet. Applying this method to a drug dataset demonstrates its potential for de novo drug design, as many reverse-engineered structures are found to be patented or supported by bioassay data. Our findings demonstrate the utility of ECFPs for chemical space exploration and de novo molecular design, as the reverse-engineering techniques presented enable accurate and efficient molecular reconstruction.
13h00	Fin
Programme de l’Action DAE Mardi 27 mai 2025 – Salle J100
11h00	Introduction – Objectifs de l’Action
11h10	Présentation de Pierre Labadie (CNRS, EPOC) Présence et transfert des composés per- et polyfluoroalkylés (PFAS) dans les écosystèmes : focus sur les milieux aquatiques
11h30	Présentation de Luc Martinon (Data journalist) PFAS Data Hub. Présentation du projet CNRS : Plateforme pour les données des polluants PFAS
12h15	Présentation de Davide Di Pierro (INRAE, U. Montpellier) OntoPFAS : Ontologie des polluants et de leur exposition
12h45	Discussions
13h00	Fin

Programme de l’Action SaD-2HN Mardi 27 mai 2025 – Salle J101
11h00	Introduction – Objectifs de l’Action et de l’Atelier
11h05	Présentation de Francesco Beretta Conceptualiser la projection de phénomènes temporels dans les référentiels du temps: Wikidata, CIDOC CRM, OWL-time, SHDSS
11h20	Présentation de Quentin Bernet Penser la production artistique de l′Europe médiévale, entre données, marges et modèles.
11h45	Présentation collective de Christophe Tufféry, Thomas Andre, Jérémie Garniaux, Louis Marguet, Stéphane Renault, Erwan Vaissié, Pierre Allard, Raphaël Angevin, Pierre-Antoine Beauvais, Didier Binder, Françoise Bostyn, Céline Bressy-Léandri, Jean-Philippe Colin, Elsa Defranould, Paul Fernandes, Alix Gibaud, Sophie Grégoire, Mikaël Guiavarc’h, Francois-Xavier Le Bourdonnec, Harold Lethrosne, Ludovic Mevel André Morala, Nicolas Naudinot, Antoine Pasqualini, Michel Piboule, Alain Queffelec, Jean-Paul Raynal, Antonin Tomasso, Alain Turq et Vincent Delvigne Méthodes et dispositifs pour caractériser, analyser et partager les données sur les formations et les gîtes à silicites. Retour d’expérience sur vingt années de travaux interdisciplinaires
12h00	Présentation de Luana Batista-Goulart L’analyse de données en bioarchéologie : défis et limitations
12h15	Présentation de Charles de Miramon et Isabelle Brancourt Transcrire et analyser automatiquement le fonds du Parlement de Paris
12h30	Présentation de Gabriel Frossard L’IA au service de la démographie historique (2022-2026)
12h45	Questions et discussions
13h00	Fin

Programme de l’Atelier GeoKIF Mardi 27 mai 2025 – Salle J201
11h00	Présentation de l’Atelier
11h10	Présentation de Emilie Ostanciaux Infrastructures de recherche nationales et européennes dédiées aux données du système terre.
11h45	Présentation de Fatma Chamekh Etat de l’art sur les ressources sémantiques en géologie.
12h15	Présentation de Amit Charma architecture technique de jumeau numérique. ou Présentation de Nicolas Hiot Titre à définir
12h45	Discussions
13h00	Fin

Programme de l’Action HELP Mardi 27 mai 2025 – Salle J004
14h45	Présentation de Moncef Garouani (IRIT) Automated and Explainable Machine Learning: Fundamentals, Challenges and Opportunities
15h15	Présentation de Sekou Dabo (Doctorant ETIS Lab) Enhancing Remote Sensing Models through Explainable AI
15h45	Présentation de Ronan Pons (UT Capitole) Transparence, biais algorithmique ou robustesse : l’encadrement des propriétés de l’IA par le droit
16h15	Discussions
16h45	Fin

Programme de l’Action TIDS Mardi 27 mai 2025 – Salle J203
11h00	Ouverture par Christine Sinoquet, Natalia Grabar et Nicolas Lachiche
11h15	Présentation de Lynda Tamine (IRIT) Accès aux données de dossiers patients en utilisant les grands modèles de langue : défis et solutions
12h00	Présentation de Salima Ben Ayed (U. Toulouse), Olivier Oger (CHC Liège), Philippe Olivier (CHC Liège), Safa Bhar Layeb (U. Toulouse) et Franck Fontanili (U. Toulouse) De la réception des messages HL7 à une base de données PostgreSQL : étude de cas au sein d’une clinique en Belgique
12h30	Présentation de Salima Ben Ayed (U. Toulouse), Olivier Oger (CHC Liège), Philippe Olivier (CHC Liège), Franck Fontanili (U. Toulouse) et Safa Bhar Layeb (U. Toulouse) Messages HL7 : Un Pilier de l’Interopérabilité Hospitalière
13h00	Fin
Mardi 27 mai 2025 – Salle J100
14h45	Présentation de Mohamed Maazoun (IMT Mines Albi), Margarita Naryzhnyaya (CHC Liège), Olivier Oger (CHC Liège), Philippe Olivier (CHC Liège), Safa Bhar Layeb (U. Toulouse) et Franck Fontanili Optimisation de la planification opératoire par la prédiction des durées : Application dans une clinique en Belgique
15h15	Présentation de Mohamed Maazoun (IMT Mines Albi), Margarita Naryzhnyaya (CHC Liège), Olivier Oger (CHC Liège), Philippe Olivier (CHC Liège), Safa Bhar Layeb (U. Toulouse) et Franck Fontanili (U. Toulouse) Du planning à la réalité : alignement des durées opératoires par apprentissage automatique
15h30	Présentation de Jose G. Moreno (IRIT), Jesús Lovón-Melgarejo (IRIT), M’Rick Robin-Charlet (IRIT), Christine Damase-Michel (CERPOP), et Lynda Tamine (IRIT) PatientDx: merging Large Language Models for protecting data-privacy in healthcare
16h00	Présentation de Judith Jeyafreeda (Institut Imagine) Using Large Language Models for temporal relation extraction in clinical reports. A study on patient timeline creation for rare diseases
16h20	Table ronde animée par Christine Sinoquet, Natalia Grabr et Nicolas Lachiche
16h45	Fin

Programme de l’Atelier DatAstro Mardi 27 mai 2025 – Salle J101
14h45	Introduction de André Schaaff et Nicolas Lumineau Introduction et présentation du nouvel atelier
15h00	Présentation de Simon Dupourqué et Didier Barret (IRAP) Machine learning et calcul haute performance pour l’astronomie à rayons X (résumé) Résumé : l’inférence statistique est au cœur de nombreuses publications en astrophysique. Aujourd’hui, le paradigme évolue vers une généralisation de l’inférence bayésienne, qui fournit des distributions de paramètres robustes à partir d’un modèle et d’observations, tout en évitant les minima locaux. Toutefois, ces méthodes sont lentes et très gourmandes en calcul. Accélérer l’inférence bayésienne est donc un enjeu majeur pour les prochaines décennies, notamment grâce aux réseaux de neurones. L’inférence basée sur la simulation, en particulier, utilise des normalising flows pour apprendre une correspondance entre les espaces des paramètres et des observations. Ces réseaux peuvent être conditionnés et inversés facilement pour résoudre des problèmes d’inférence. Conçues à l’origine pour des inférences sans vraisemblance, ces méthodes permettent aussi une meilleure interprétation, notamment face à des données à haute dimension, comme en spectroscopie X à haute résolution. En réduisant de manière pertinente les spectres à une dizaine de statistiques bien définies, on peut considérablement accélérer l’inférence tout en gardant une interprétation physique solide. Cette approche est appliquée à des cas astrophysiques concrets que le futur observatoire Athena/X-IFU étudiera après son lancement en 2037.
15h30	Présentation de Roman Le Montagner (IJCLab) Astronomie transitoire à l’ère des grands relevés du ciel avec Fink et Vera C. Rubin
16h10	Présentation de Nicolas Dobigeon, Thomas Oberlin, Olivier Berné (IRAP) Fusion de données astronomiques de grande dimension
16h40	Perspectives et conclusion
16h45	Fin

Programme de l’Action Musiscale Mardi 27 mai 2025 – Salle J201
14h45	Présentation de Jean-Marc Chouvel (IReMus, Sorbonne Université) Convolution et échelles de temps (résumé) Résumé : Le terme de convolution s’est introduit dans le monde musical à travers la révolution des réverbérations « à convolution ». Retranscrivant avec un réalisme inégalé les effets de l’espace sur la réception du son, ces traitements ont représenté une avancée considérable dans la compréhension de notre rapport à la réalité sonore. Nous essaierons de poser la question de la généralisation du principe de convolution à d’autres échelles que celles de la salle d’écoute, depuis la production même du son jusqu’à la grande forme.
16h45	Fin

Programme du GT RECAST Mercredi 28 mai 2025 – Salle J004
9h00	Présentation de Nathalie Pernelle (U. Sorbonne Paris Nord) Etudier l’effet de pair : modèles linéaires en moyenne ou règles de la logique du premier ordre ? (résumé) Résumé : Les économistes ont tenté d’identifier les effets de pairs en utilisant divers modèles économétriques. L’un des plus couramment utilisés est le modèle linear-in-means, qui suppose que les individus sont influencés de manière linéaire par les actions et les caractéristiques moyennes de leurs pairs. Nous proposons de comparer les résultats obtenus par deux types d’approches prédictives : (1) un modèle linear-in-means et (2) une approche générique d’extraction de règles de la logique du premier ordre, adaptée en définissant des biais spécifiques. Les expériences ont été menées sur un ensemble de données réelles portant sur les choix de spécialités préférés des étudiants en médecine.
9h40	Présentation de Marie-Laure Mugnier (U. Montpellier) Intégration de données et connaissances : application à la sélection d’espèces de service en agroécologie (résumé) Résumé : Il y a un besoin crucial d’outils pour aider les chercheurs, techniciens et agriculteurs à concevoir de nouveaux agroécosystèmes durables basés sur l’agroécologie. En effet, ces systèmes sont intrinsèquement complexes et leur conception nécessite l’intégration de données diverses et de connaissances scientifiques non stabilisées. En collaboration avec des chercheurs agronomes, nous nous sommes intéressés à la sélection de plantes de services en lien avec leur capacité à fournir des services écosystémiques. Nous avons adopté une démarche combinant une représentation formalisée de connaissances émergentes en agronomie et l’exploitation de données collectées indépendamment par la communauté de recherche en écologie. Nous avons plus spécifiquement appliqué cette démarche à l’enherbement des vignobles, c’est-à-dire la sélection d’espèces herbacées susceptibles de fournir différents services à la vigne. Dans cet exposé je présenterai les différents aspects de l’étude menée : principes d’intégration des données et connaissances, méthodologie d’acquisition des connaissances, architecture de l’outil développé, représentation des connaissances et raisonnements, première évaluation d’outil et enseignements tirés.
10H20	Présentation de Simon Coumes (LTCI, Institut Polytechnique de Paris) Qiana : Un formalisme du premier ordre pour quantifier les contextes et les formules (résumé) Résumé : Nous présentons Qiana, un cadre logique permettant de raisonner sur des formules qui ne sont vraies que dans des contextes spécifiques. Dans Qiana, il est possible de quantifier à la fois les formules et les contextes pour exprimer, par exemple, que « tout le monde sait tout ce que dit Alice ». Qiana autorise également les logiques paraconsistantes dans les contextes, de sorte que les contextes peuvent contenir des contradictions. De plus, Qiana est basé sur la logique du premier ordre et est finiment axiomatisable, de sorte que les théories Qiana sont compatibles avec les prouveurs de théorèmes préexistants en logique du premier ordre. Cette dernière propriété signifie que nous pouvons l’utiliser pour le raisonnement neurosymbolique.
11h00	Fin

Programme de l’Action SimpleText Mercredi 28 mai 2025 – Salle J100
9h00	Ouverture et présentation de la campagne d’évaluation SimpleText@CLEF
9h30	Présentation de Eric Sanjuan (U. Avignon) Traitement de textes juridiques
10h00	Présentation de Jaap Kamps (U. Amsterdam) Titre à définir
10h30	Présentation de Liana Ermakova (U. Brest) Hallucinations des LLMs dans le contexte de la simplification de textes scientifiques
11h00	Fin

Programme de l’Atelier SIMDAC Mercredi 28 mai 2025 – Salle J101
9h00	Présentation de Pratik Gajane (LIFO) Exploring the Role of Similarity in Enhancing Reinforcement Learning for Healthcare Sequences (résumé) Résumé : This talk does not present work on similarity learning per se, but rather explores how techniques from similarity learning might help address several challenges in reinforcement learning (RL) for healthcare—a domain that motivates much of my research. The goal is to identify potential directions for collaboration at the intersection of RL and similarity-based methods. I will focus on five areas: (i) mitigating cold-start issues in treatment recommendation through population-level cohort similarity, (ii) using similarity to estimate and enhance fairness, (iii) leveraging inter-task similarity to support transfer and lifelong learning, (iv) incorporating similarity in non-stationary sequential data, such as evolving patient conditions, to improve recommendations, and (v) exploring similarity of relative patient feedback (e.g., comparative treatment preferences) to inform treatment suggestions based on shared response profiles. These settings suggest natural points of connection with current work on complex, possibly non-stationary sequences, and raise questions that may benefit from joint perspectives.
10h00	Discussions ouverte aux autres Ateliers et Actions Enjeux, verrous et étude des similarités

Liste des posters acceptés

Nom Prénom	Laboratoire	Titre du poster
AMAL Oumaima	IRIT – Institut de Recherche en Informatique de Toulouse	Évaluation de la qualité des données dans l’IoT à l’aide des graphes de connaissances
André Hugo	CNES : DTN/CD/TPA	Deep generative modeling for the regularization of plume inversion from satellite images
Andrew Judith Jeyafreeda	Institut Imagine	Using Large Language Models for Temporal Relation Extraction in Clinical Reports
Bekkoucha Djawad	GREYC	Échantillonnage de motifs d’intervalles selon la fréquence
Ben Ayed Salima	Centre Génie Industrielle, IMT Mines Albi	Messages HL7 : Un Pilier de l’Interopérabilité Hospitalière
BLASE Vincent	IRIT et RESTORE	Anticiper la trajectoire de vieillissement d’un individu grâce à l’apprentissage actif
Bodrito Théo	Inria WILLOW	Deep learning for exoplanet detection and characterization by direct imaging at high contrast
Brito Azevedo Mariana	GREYC	Explicabilité des réseaux de neurones pour la conception de médicaments
Canon Ayoub	IRIT	Méthode de saisie et intégration de données historiques dans des graphes de connaissances
DANG Trung Anh	Le Laboratoire d’Informatique Fondamentale d’Orléans (LIFO)	Memory-efficient Continual Learning with Neural Collapse Contrastive
Demange Noé	DAVID	Génération de guides de construction de cages moléculaires
DIADHIOU COULON Laury	LIRIS	Rôles et réseaux sociaux dans les communautés en ligne : le cas de la plateforme Stack Overflow
EL GARB Mouna	Laboratoire d’InfoRmatique en Image et Systèmes d’information	Bioinformatics Workflows: Representation and Query
Ettaleb Mohamed	IRIT	Extraction de connaissances à partir de l’analyse conjointe des textes et tableaux
Gendarme Steve	GREYC – Groupe de REcherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation de Caen	Résolution du démarrage à froid dans les systèmes de recommandation par clustering et set cover
Gouaichault Tristan	IRIT	FATES MLOps
KASTNER Lise	GREYC	GSBK: a Gradual Sensitivity-Based Kernel to guide the Gaussian process for refining Bayesian optimization
Lovon Jesus	IRIS-IRIT	PatientDx: Merging Large Language Models for Protecting Data-Privacy in Healthcare
Maazoun Mohamed	IMT Mines Albi Centre génie industriel	Du planning à la réalité : alignement des durées opératoires par apprentissage automatique
MADAD Sarra	LIST3N	Intelligence artificielle pour la recommandation d’action dans les processus
Mauduit Emilie	Observatoire Radioastronomique de Nançay (ORN) – LIRA – Observatoire de Paris	Real-time detection of Solar and Jovian radio bursts with NenuFAR: advancing astrophysical data mining with the EXTRACT project.
MERAKCHI Hiba	LIFAT	A New Similarity Measure for Temporal Semantic Sequences
NAMMOUR Fadi	LIRA, Observatoire de Paris, Université PSL, Sorbonne Université, CNRS	Radio imaging cloud workflow for multiband transient source reconstruction
Nespoulous Guilhem	LIST3N	Jumeau numérique de processus métier : approche probabiliste augmentée par GNN
OZER Derin	LERIA	Vers une planification de synthèse explicable et généralisable : MCTS guidé par apprentissage sur des réactions génériques
Tejedor Guillaume	LIFAT (Laboratoire d’Informatique Fondamentale et Appliquée de Tours)	Apprentissage d’une mesure pour la stratification de patients atteints de la sclérose latérale amyotrophique
THOREAU Romain	CNES, Data Campus	Challenging Multimodal Representation Learning by Alignment in Remote Sensing
wang lingchen	Laboratoire d’Informatique Fondamentale d’Orléans (LIFO)	Requêtes prédictives sur les bases de données graphe
Zahouani Zineddine	Laboratoire d’Informatique, de Modélisation et d’Optimisation des Systèmes (LIMOS)	Hybrid reasoning and dynamic recommendations to optimize group dynamics

Categories: MaDICS

Appel à communications et à participation : atelier SAD-2HN @Symposium MADICS 2025

May 27 all-day

Date : 2025-05-27
Lieu : Toulouse, Symposium MADICS 2025

Session thématique “des Sources aux Données Historiques en Humanités Numériques”

L’action SAD-2HN organise une session thématique le 27 mai 2025 à l’occasion du Symposium du GDR MADICS.

Cette session a pour but d’analyser les caractéristiques des données en humanités numériques en réunissant des spécialistes en sciences humaines et sociales, en humanités numériques et en sciences des données. Nous souhaitons faire un état des lieux des projets de recherche en humanités numériques en cours ou encore en montage et des données historiques qu’ils mobilisent pour mettre en lumière les défis à relever à la fois dans les domaines des sciences humaines et sociales concernés et en science des données.

Pour proposer une intervention, merci d’envoyer un titre et un résumé de 15 lignes environ aux porteuses et porteurs de l’action avant le 19 avril.

Vous trouverez plus de détails sur la page Web de l’action SaD-2HN.

Nous attendons vos propositions que nous espérons nombreuses pour enrichir les échanges de cette session!

Nathalie Abadie, Nathalie Hernandez, Bertrand Duménieu, Sébastien Poublanc,
Pour l’équipe organisatrice.

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Categories: Conferences SaD-2HN

Sun

Last CFP — COSI’2025 17th Conference on Optimization and Information Systems

Jun 1 – Jun 3 all-day

Date : 2025-06-01 => 2025-06-03
Lieu : Bejaia, Algérie

Apologize for multiple postings.
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Confirmed invited speakers :
– Kamel ADI Université du Québec en Outaouais, Canada. https://uqo.ca/profil/adixka01
– Alexandre de BREVERN Université Paris Cité, France https://www.dsimb.inserm.fr/~debrevern/index.php
– Joao GAMA University of Porto, Portugal https://www.inesctec.pt/en/people/joao-gama#intro,
– Mohand Tahar KECHADI University College Dublin, Ireland https://people.ucd.ie/tahar.kechadi,
– Francisco MARTINEZ ALVAREZ Universidad Pablo de Olavide, Spain https://datalab.upo.es/profile/martinez/,
– Gianpaolo ORIOLO Universita di Roma, Italy http://people.uniroma2.it/gianpaolo.oriolo/index.htm?biosketch,

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COSI’2025
17th Conference on Optimization and Information Systems
01 – 03 Juin 2025
Ecole Supérieure en Sciences et Technologies de l’Informatique et du Numérique, Bejaia, Algeria

http://www.isima.fr/cosi/cosi2025/

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Important Dates :
• Abstract submission deadline: February 21, 2025
• Full paper submission deadline: February 28, 2025
• Notification to authors: April 15, 2025
• Final paper submission deadline: May 1, 2025
• COSI Conference: 1 – 3 June, 2025
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The Conference on Optimization and Information Systems (COSI) aims to bring together researchers in Computer Science and Mathematics, primarily from the fields of combinatorial optimization, graph theory, information systems, and artificial intelligence. The 17th edition of COSI, taking place in Bejaia from 01 to June 03, 2025, will be hosted by the Ecole Supérieure en Sciences et Technologies de l’Informatique et du Numérique (ESTIN – Bejaia). This edition follows previous ones held in Tizi-Ouzou (2004), Bejaia (2005), Algiers (2006), Oran (2007), Tizi-Ouzou (2008), Annaba (2009), Ouargla (2010), Guelma (2011), Tlemcen (2012), Algiers (2013), Bejaia (2014), Oran (2015), Setif (2016), Bouira (2017), Oran (2018), and Tizi-Ouzou (2019).
COSI fosters a friendly and engaging environment for discussions and exchanges between researchers. Continuing its tradition, the 2025 edition will feature high-profile invited talks, original research papers, and demonstrations of research prototypes.

We invite submissions in two categories:
1. Regular papers (up to 12 pages, LNCS format)
2. Demo papers (up to 4 pages)
All submissions must be in PDF format and electronically submitted using the Microsoft Conference Management Toolkit (CMT) via the following Submission Link : https://cmt3.research.microsoft.com/COSI2025
Guidelines for formatting (number of pages, LaTeX and Word styles) can be found here : https://cosi.isima.fr/cosi2025/soumettre.php

All accepted and presented manuscripts will be included in the online conference proceedings.
and in the CCIS series of Springer (). CCIS Series is Indexed in DBLP, Google Scholar, EI-Compendex, Mathematical Reviews, SCImago, and Scopus. CCIS volumes are also submitted for inclusion in ISI Proceedings.

Topics
COSI 2025 is organized around the following five topics, with a non-exhaustive list of associated keywords:

Topic A: Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Natural Language Processing
• Knowledge Representation and Reasoning
• Constraints Satisfaction
• Data Analytics, Data Mining
• Explainable Artificial Intelligence
• Social Networks (e.g., recommendation algorithms, security)
• Agent-based and Multi-agent Systems
• Ethics, Trust and Fairness
• Planning and Scheduling

Topic B: Operational Research and Decision Support Systems
• Combinatorial Optimization
• Mathematical Programming
• Algorithms and Graph Theory
• Heuristics and Metaheuristics

Topic C: Big Data
• Big Data Management Systems (e.g., storage, indexing, query optimization)
• Cloud, Distributed, Decentralized, and Parallel Data Management
• Data Warehousing, OLAP, Analytics
• Energy-efficient Techniques

Topic D: Cybersecurity
• IoT and Sensor Networks
• Information and Network Security
• Dynamic Networks (e.g., Ad hoc, WSN, VANETS)

Topic E: Applications
• Healthcare and Biology
• Transport and Logistics
• Environment and Sustainable Development
• Agriculture
• Banking and Retail

Honorary Chair :
– Abdelkamel TARI, ESTIN Bejaia, Algeria

Local Chair :
– Ali DJENADI, ESTIN Bejaia, Algeria

PC Chairs :
– Engelbert MEPHU NGUIFO, University Clermont Auvergne, France
– Abderrazak SEBAA, ESTIN, Bejaia, Algeria

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Categories: Conferences

Mon

Espace sonore et temps musical Enjeux philosophiques et musicaux d’une association dialectique

Jun 2 all-day

Date : 2025-06-02
Lieu : 60 impasse de la tour de guet
La Beaudelie – Le Saillant
19130 VOUTEZAC

À une quinzaine d’années d’écart paraissaient l’ouvrage de Gisèle Brelet intitulé Le temps musical[1] et le manifeste de Pierre Boulez Penser la musique aujourd’hui, sous-titré, le nouvel espace sonore[2]. Au-delà des débats esthétiques qui ont animé la période de l’après-guerre, la double dialectique de l’espace et du temps, et du son et de la musique fonde sans aucun doute les conceptions esthétiques dans lesquelles nous sommes encore plongés. Mais que nous dit vraiment cet assemblage de concepts ? Il convient d’en interroger à la fois les sources et l’empreinte sur notre présent esthétique.
À travers quelles combinaisons de caractère épistémologique en est-on venu là ? Les progrès de la rationalité scientifique, notamment dans les rapports avec le champ de la perception, ont-ils eu une incidence sur cet appariement de concepts ? Dans le cadre d’un dualisme sans doute problématique, à quel fonctionnement croisé entre une forme d’objectivité reconnue à la spatialité sonore, et une dimension de subjectivité traditionnellement attribuée au temps cela nous renvoie-t-il ?
Relativement à l’espace sonore, Gisèle Brelet met en avant ce qu’elle appelle une « métaphysique immanente de la musique ». Schaeffer a déclaré quant à lui à propos de Varèse qu’il ne s’intéressait qu’à « ce qui tombe dans l’oreille ». En intégrant l’exploration du matériau sonore sous l’angle de la création des composants du son, en tentant de promouvoir une esthétique de formes d’audition créatives, une réflexivité de l’écoute distincte de la perception, en se penchant sur ce que l’oreille entend que lui renvoie un matériau qui vient d’elle (Adorno), n’ouvre-t-on pas la voie à une remise en question de ces polarités dialectiques ? Quelles articulations conceptuelles sont ici en jeu et comment interviennent-elle au creuset des œuvres ? À quels préjugés, en partie venus de la philosophie, échapperions-nous par un regard instruit des nouvelles avancées sur la composition des sons ?
En réunissant philosophes et musiciens autour de ces questions à la fois conceptuelles et sonores-musicales, on aimerait identifier les possibles aveuglements qui retiennent le son d’« entrer en temporalité » ou la musique de « gagner en espace ». À un moment où la nécessité d’une nouvelle prise en compte des « données élémentaires de la conscience » émerge chez les compositeurs, une réflexion sur les catégories primitives d’un art des sons capable de faire musique prend tout son sens. On aurait alors peut-être quelques lumières sur les raisons du malaise touchant l’appréhension de la pratique de la composition et sur les difficultés que peut rencontrer la réception contemporaine de cet art.

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Categories: Conferences Musiscale

Réunion semestrielle de l’IVOA, Observatoire virtuel international

Jun 2 – Jun 6 all-day

Date : 2025-06-02 => 2025-06-06
Lieu : College Park (MD, USA), Hybride

les liens zoom seront disponibles sur les pages de la réunion.

Les groupes de travail et d’intérêt de l’IVOA se réunissent 2 fois par an pour travailler à l’élaboration des protocoles et standards d’interopérabilité en astronomie. L’Action Spécifique Observatoire Virtuel France (ASOV France) de l’INSU fédère la participation française.

La participation aux réunions est possible quelque soit la communauté d’appartenance

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Categories: Conferences DatAstro

Webinaire mensuel de l’Action Spécifique Numérique INSU

Jun 2 all-day

Date : 2025-06-02
Lieu : En distanciel à 14h
format 45+15
Lien zoom :
https://univ-grenoble-alpes-fr.zoom.us/j/98838875999?pwd=eDVaQmp3bmdjMC8rbjJUa2d2c2xBUT09

The Era of Big Data in Radio Astronomy

Jeff Wagg (OCA)

Studying the faintest radio emitting objects in the Universe requires large single-dish telescopes, or multi-element interferometer arrays of either dishes or dipole antennas. The most ambitious of these is the international Square Kilometre Array Observatory (SKAO), consisting of two interferometers in Western Australia and the Karoo desert of South Africa. With a 50 year planned operational window, construction of these telescopes has begun, and is expected to be completed by the end of the decade. The data volume produced will approach an exabyte per year at full operations, necessitating a paradigm shift in the way we calibrate and image our data sets. In advance of the SKAO, pathfinder and precursor telescopes such as MeerKAT, LOFAR2.0, and ASKAP, are already generating large volumes of data and helping us to better prepare for, and understand the challenges.
I will summarize the science cases, design, and expected data processing for the SKAO telescopes. The data processing model incorporates a global SKA Regional Center Network (SRCNet) with nodes hosted by several host countries. In France, we are contributing to this development and I will summarize some of the work and also give a preview for how we expect to support the French community in the future. I will also describe a European Commission funded project called SPECTRUM, which involves researchers and data infrastructure providers from the European radio astronomy and high energy physics community. The ambitious goal of SPECTRUM is to produce a technical blueprint and strategic roadmap for exabyte scale computing in the era of SKAO and upgraded experiments at CERN.

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Categories: Conferences DatAstro

DAE : Détection d’Anomalies dans l’Environnement : Un Atelier Interdisciplinaire

Jun 3 – Jun 4 all-day

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

Thème :

Conférence INFORSID

Présentation :

Cet atelier a pour objectif de favoriser la collaboration entre chercheurs et industriels, de partager les dernières avancées de la recherche et de promouvoir l\’intégration interdisciplinaire afin de relever les défis complexes des secteurs environnementaux. Il vise à explorer les méthodologies d’extraction de connaissances et d’analyse de données pour détecter les anomalies dans l’environnement. En intégrant les avancées en intelligence artificielle et en apprentissage automatique, l\’objectif est de développer des solutions durables pour analyser la présence des polluants et prédire leur impact sur la santé. L\’initiative encouragera la collaboration entre chercheurs, industriels et décideurs pour répondre aux enjeux sociétaux contemporains.

Du : 2025-06-03

Au : 2025-06-03

Lieu : Pau

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

Categories: DAE ·Journées

INFORSID 2025

Jun 3 – Jun 6 all-day

Date : 2025-06-03 => 2025-06-06
Lieu : Pau, France

INFORSID 2025 @Pau

https://inforsid2025.sciencesconf.org/

Appel à communication

Éthique, Équité et Systèmes d’Information : Construire un numérique responsable et inclusif
Les organisations et le monde vivent actuellement de grandes transformations largement liées aux technologies de l’information et à leurs impacts. Ces transformations, outre leur aspect technique et organisationnel, imposent de nouvelles responsabilités en matière d’éthique, d’équité et de justice sociale, afin que les systèmes d’information (SI) soutiennent une société plus inclusive et équitable. La rapidité des changements des organisations et plus largement les défis sociétaux et environnementaux nécessitent de mettre en place des processus allant souvent au-delà de l’amélioration continue et d’envisager des transformations plus fondamentales pour lesquelles les dimensions d’innovation, de créativité mais aussi de responsabilité sont des facteurs déterminants. L’imprévisibilité de ces mêmes transformations (notamment les effets indirects pervers) requiert plus que jamais une vision systémique dans l’ingénierie et la gouvernance des SI.
Aux niveaux technique et scientifique, les opportunités d’évolution et de transformation supposent une capacité à capter, stocker, organiser, rechercher, analyser, apprendre à partir de gros volumes informations, et nous amène à investiguer de nombreuses problèmes inédits : satisfaire et maîtriser les exigences de volume, vélocité, variété, véracité, valeur des données, respecter les lois relatives à la protection des données, et être pleinement conscients des (et responsables face aux) composants du nouveau monde VUCA (volatilité, incertitude, complexité et ambiguïté). Nous en sommes responsables en tant qu’ingénieurs, en tant que chercheurs, en tant qu’enseignants et en tant que citoyens. Nous avons, plus que jamais, besoin de l’intelligence humaine.
Le déploiement des SI dans cet environnement complexe contenant des données sensibles/massives/hétérogènes génère aussi des risques juridiques, sociaux, et financiers, rendant la sécurité, et notamment la cyber sécurité, centrale dans les préoccupations des directions des systèmes d’information (DSI), des chercheurs et des équipes pédagogiques en SI. Face à ce déploiement de solutions technologiques gourmandes en ressources énergétiques, les SI doivent aussi répondre aux défis environnementaux pour proposer une informatique durable et un numérique responsable.

En 2025, le congrès INFORSID se tiendra du 03 au 06 juin à Pau. Nous sollicitons, comme chaque année, la présentation de travaux de recherche récents, de développements industriels et d’expériences significatives dans le domaine de l’ingénierie et des systèmes d’information, mais également des travaux plus exploratoires, ou simplement une idée sur laquelle débattre.
Les thématiques visées sont les suivantes, sans que cette liste ne soit exhaustive :
• SI ET DONNÉES MASSIVES (BIG DATA) : conception et ingénierie des bases de données NoSQL, stockage et distribution des données (datastores, multistores, etc.), ingénierie des données liées (linked data), SI et Internet des objets, paradigmes de traitements massifs de l’information (map/reduce, in-memory, blockchains), qualité et traçabilité des données (data lineage).
• SI ET SCIENCE DES DONNÉES : mécanismes de raisonnement, analytique, Business Intelligence ingénierie des systèmes décisionnels, entrepôts et lacs de données, bases de données multidimensionnelles et OLAP, fouille dans les données massives (data mining, big mining), SI et fouille (intention mining, process mining, web mining, text mining), analyse des sentiments, apprentissage (deep learning), aide à la décision, SI et visualisation, intelligence artificielle, explicabilité. En plus des enjeux technologiques de traitement et d’apprentissage, cette thématique peut inclure des questions d’éthique et d’équité, telles que la réduction des biais algorithmiques, la transparence des processus décisionnels, et l’impact des systèmes intelligents sur la société.
• SI ET INTERACTION HUMAINE : production participative (crowd sourcing), réalité augmentée et SI, jeux sérieux pour les SI, SI et médiation, usages du SI, SI et accessibilité, SI et handicap, adaptation des SI.
• SI ET RESPONSABILITE SOCIETALE ET ENVIRONNEMENTALE : SI & transformation numérique de la société, SI & nouveaux modes de travail et de collaboration, SI & changement climatique, SI & gestion des ressources, SI & préservation de l’environnement, SI & éthique… Cette thématique vise des travaux abordant la transformation numérique éthique et équitable de la société, en intégrant les nouveaux modes de travail et de collaboration, la prise en compte de l’éthique et de la justice sociale, la lutte contre les discriminations algorithmiques, le SI et le changement climatique, ainsi que la gestion durable des ressources.
• SI ET SÉCURITÉ : sécurité organisationnelle, SI résilients, sécurité d’accès à l’information, sécurité à la conception (“privacy by design”/ “privacy by default”), données ouvertes, données personnelles, SI & respect de la vie privée.
• SI et RÉSEAUX SOCIAUX : ingénierie sociale, discernement, réflexion vs réflexe, éthique, responsabilité, citoyenneté, analyse des sentiments.
• INGÉNIERIE DES PROCESSUS : méthodes pour l’ingénierie de SI à base de services, ingénierie des exigences, architecture d’entreprise, architectures et outils pour les services, SI et services numériques, modélisation/cartographie/orchestration de processus, business process management, Enterprise Resource Planning (ERP).
• INGÉNIERIE DES DOCUMENTS ET DES CONNAISSANCES : modélisation et méta-modélisation des documents, recherche d’informations, graphe de connaissances, médiation de sources d’information, informations multimédia et gestion de contenu, systèmes de recommandation, réseaux sociaux et SI, ontologies, knowledge management.
• SI DÉDIÉS ET ENTREPRISES DU FUTUR : environnement, usine 4.0, habitat intelligent, ville intelligente, développement durable, santé, biologie, éducation, aéronautique, commerce, marketing, banque, logistique, PME, expériences de SI du futur, innovation digitale, SI et bien-être au travail.
• ÉTHIQUE, ÉQUITÉ ET GOUVERNANCE DES SI : Dans un contexte où les systèmes d’information influencent tous les domaines de la société, cette thématique invite les contributions traitant des problématiques d’éthique des SI, de gouvernance équitable, d’inclusivité dans la conception des algorithmes, de justice sociale, de préservation des droits humains dans les technologies, de transparence, et de responsabilité dans l’utilisation des données.
• SI ET IA (GÉNÉRATIVE) : Dans un contexte où les systèmes d’information et l’intelligence artificielle (générative) transforment profondément les dynamiques sociales, économiques et organisationnelles, cette thématique invite les contributions explorant, par exemple, les innovations et défis technologiques liés à l’intégration de l’IA (générative) dans les SI (optimisation des processus métiers, gestion et déploiement des modèles génératifs, amélioration des interactions homme-machine, performance, scalabilité et efficacité des systèmes intégrant ces technologies) ou les enjeux liés à l’impact sociétal de l’IA (générative) (gestion des biais algorithmiques, transparence des modèles, gouvernance des systèmes, préservation des droits des utilisateurs, implications pour la justice sociale et l’inclusivité), …
Toutes les contributions explorant de près ou de loin la conception, l’ingénierie (ingénierie dirigée par les modèles, paradigmes de modélisation, rétro-ingénierie/réingénierie/co-conception des SI) et la gouvernance (gestion des risques, conformité aux réglementations, alignement des SI à la stratégie de l’entreprise, management de projet SI, agilité, SI mobiles et ubiquitaires) des systèmes d’information sont les bienvenues.

DATES IMPORTANTES
Date limite de réception des articles : 14 février 2025
Notification aux auteurs : 04 avril 2025
Date limite de réception des textes définitifs : 06 mai 2025
Dates du congrès : 03 juin – 06 juin 2025

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Categories: Conferences

Wed

International Workshop in Spatial Econometrics and Statistics

Jun 4 – Jun 7 all-day

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau :

Thème :

Données Spatiales

Présentation :

L’objectif du 23nd Workhop international en Econométrie Spatiale et Statisique (SEW 2025) international est de promouvoir et de développer les échanges scientifiques entre économistes, économètres, statisticiens
et mathématiciens sur l’économétrie et les statistiques spatiales et leurs applications dans plusieurs domaines des sciences sociales. L’atelier renforce et encourage les échanges entre les chercheurs seniors et juniors impliqués dans les statistiques et économétries spatiales. Il a pour objectif d’améliorer notre compréhension et notre mesure des interactions spatiales.

Du : 2025-06-04

Au : 2025-06-06

Lieu : Saint-Etienne

Site Web : https://sew2024.sciencesconf.org/

Categories: ·Journées

Thu

TOTh 2025 Terminology & Ontology – Call for Participation – Program – Registration

Jun 5 – Jun 6 all-day

Date : 2025-06-05 => 2025-06-06
Lieu : Université Savoie Mont Blanc
Campus Scientific du Bourget du Lac

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CALL FOR PARTICIPATION
19th International Conference TOTh 2025 – On-site & Online
Terminology & Ontology: Theories and applications
University Savoie Mont Blanc (France)

Conference: 5 & 6 June 2025

Home

Opening Talk: https://toth.condillac.org/opening-talk
Conference Program: https://toth.condillac.org/wp-content/uploads/2025/04/TOTh_2025_Program_En.pdf

Training session: 3 & 4 June 2025
“Terminology & Artificial Intelligence: Retrieval-Augmented Generation (RAG) and Large Language Models (LLMs), including hands-on work”

Training 2025 AI

Registration: http://toth.condillac.org/registration

Conference Fees: Student: 25 € – Academic: 75 € – Other/Industrial : 150 €
Training Fees: Student: 50 € – Academic: 100 € – Other/Industrial : 150 €
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Mon

Appel à communications – ORASIS (9-13 juin 2025) : journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur

Jun 9 – Jun 13 all-day

Date : 2025-06-09 => 2025-06-13
Lieu : Le Croisic

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Appel à communications

ORASIS 2025 : 9-13 juin 2025 au Croisic
Date limite de soumission : 14 février 2025
Site web : https://orasis2025.sciencesconf.org/
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La 20ème édition d’ORASIS, journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur sera organisée 9 au 13 juin 2025 au Domaine de Port aux Rocs au Croisic. Cette édition est organisée par l’équipe Vision-AD avec Thibault Napoléon du LabISEN et en étroite collaboration avec Ayoub KARINE (MCF à l’Université Paris Cité depuis 09/2024).

Ce colloque vise à réunir de jeunes chercheurs francophones (doctorants et jeunes docteurs) issus de la communauté de la vision par ordinateur ou de domaines connexes, avec l’ambition de favoriser, dans une ambiance conviviale, les échanges entre les participants. Les journées seront rythmées par des sessions plénières, des sessions posters et par plusieurs conférenciers invités.

Liste des orateurs invités :
– Catherine Borremans, IFREMER
– Patrick Le Callet, Nantes Université
– Sébastien Lefèvre, Université Bretagne Sud
– Olivier Lézoray, Université Caen Normandie
– Alice Othmani, Université Paris-Est Créteil
– Lauréat du prix de thèse AFRIF

Dates importantes :
– Ouverture de la soumission des articles : 13 janvier 2025
– Fermeture de la soumission des articles : 14 février 2025
– Notification aux auteurs : 2 avril 2025
– Version finale des articles :18 avril 2025
– Ouverture des inscriptions : 3 avril 2025
– Inscription non majorée : Avant le 2 mai 2025
– Dates de la conférence : 9 – 13 Juin 2025

Liste des thèmes :
– vision et géométrie
– vision dynamique et asservissement visuel
– vision active (stratégie de perception et d’action)
– vision robotique
– réalité virtuelle
– modélisation 3D
– analyse du mouvement et de scènes
– suivi visuel
– modèles déformables
– reconnaissance
– apprentissage
– classification
– interprétation
– indexation multimédia
– segmentation
– compression

Pour toute question sur ce colloque, merci de nous envoyer un email : orasis2025@sciencesconf.org

En vous souhaitant nombreux au Croisic !

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Ayoub Karine (MCF à l’Université Paris Cité)
Thibault Napoléon (EC à l’ISEN Brest)
Pour le comité d’organisation de la conférence ORASIS 2025

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Categories: Conferences

AFIA – PDIA – Disinformation, Democracy, and AI – June 10 – Paris

Jun 10 all-day

Date : 2025-06-10
Lieu : CNAM, Amphithéâtre Gaston Planté,
accès 35, 1er étage,
2 rue Conté
PARIS

Journée PERSPECTIVES et Défis de l’IA de l’AFIA (Association Française pour l’intelligence Artificielle)

« Désinformation, Démocratie et IA »

Le 10 Juin 2025 – 9h – 17h30

Lien pour l’inscription : LIEN
Lieu : CNAM PARIS

Programme

Matin

« Knowledge is Power: Fighting Disinformation with Data and AI » par Ioana Manolescu (Inria, CEDAR)

« If generative AI becomes the mirror, we will end as Narcisse » par David Chavalarias (CNRS, CAMS et EHESS)

« AI Models with Systemic Risks—Manipulation and Disinformation: A Concept at the Crossroads of the AI Act, GDPR, and Digital Services Act » par Juliette Sénéchal (Université de Lille)

Après midi

« Argumentation Perspectives for Better Debates » par Bruno Yun (Université Claude Bernard Lyon 1, LIRIS)

« Computational Social Choice and Democracy » par Jérôme Lang (CNRS, LAMSADE)

« Between surveillance and sousveillance: what balance in a democracy? » par Elia Verdun (Université de Bordeaux, CERCLE)

Présentations courtes de jeunes chercheurs :

« Influence Campaign – The Romanian Example » par Gabriel Ben Zenou (Inria, CEDAR, AMIAD)

« TBA » par Paul Lerner (Sorbonne Université)

Organisateurs
Srdjan Vesic (CRIL CNRS Université d’Artois)
Fatiha Saïs (LISN, Université Paris-Saclay)
Cédric du Mouza (CEDRIC, CNAM)
Nada Mimouni (CEDRIC, CNAM).

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Categories: Conferences SaD-2HN

Sun

Ecole thématique Sciences Ouvertes pour les SHS: scripts, codes et logiciels (SO-SHS).

Jun 22 – Jun 27 all-day

Date : 2025-06-22 => 2025-06-27
Lieu : Elle se déroulera au CAES CNRS de Saint-Pierre d’Oléron et bénéficie du soutien du CNRS, de l’INED, du CIST, de l’UMR IDEES et de la faculté Sciences et Humanités de l’Université Paris Cité.

Bonjour à toutes et tous,

Le Centre pour l’analyse spatiale et la géovisualisation (UAR RIATE) organise du 22 au 27 juin l’école thématique Sciences Ouvertes pour les SHS: scripts, codes et logiciels (SO-SHS).

Cette école s’adresse aux chercheur·euses, doctorant·es, enseignant·es-chercheur·euses, ingénieur·es et post-doctorant·es en SHS ayant une pratique de la programmation et souhaitant s’initier aux concepts et techniques de gestion de développements informatiques s’inscrivant dans la science ouverte.

Les thématiques suivantes seront abordées:

– Enjeux de la Science Ouverte : ouverture des articles, des données et des codes de la recherche.
– Forges logicielles et workflows : gestion des scripts et codes avec Git et les plateformes (GitHub, GitLab…), automatisation de tâches, publication sur le Web.
– Literate programming et notebooks : solutions opérationnelles pour associer code et documentation (quarto, Jupyter, markdown…)
– Reproductibilité computationnelle : expliciter l’environnement informatique des analyses (renv, venv, docker…) et archiver des productions logicielles.

Plus d’informations sur le site de l’école :
https://so-shs.gitpages.huma-num.fr/

Pour candidater, merci de remplir le formulaire suivant :
https://groupes.renater.fr/limesurvey/index.php/576632

Les inscriptions sont ouvertes jusqu’au 4 avril 2025.

Bien cordialement,

Pour le comité d’organisation,

Timothée Giraud

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Categories: Conferences

ÉCOLE THÉMATIQUE :

Jun 22 – Jun 28 all-day

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau :

Thème :

Science Ouverte, Reproductibilité, Développement Logiciel et Scripts

Présentation :

Les pratiques de science ouverte ont depuis plusieurs années gagné le domaine des sciences humaines et sociales. On y rencontre des pratiques émergentes, au travers des réseaux (MATE-SHS), dans la mise à disposition des données et des logiciels au sein de divers dépôt institutionels (forges logicielles comme gitlab Humanum, entrepôt de données comme Nakala), mais aussi de publications type « Data Paper » dans des revues spécialisées (Cybergéo, Data & Corpus, etc.). La « reproductibilité computationelle » est également abordé dans des GT inter-disciplinaire (GTNotebook), dans des revues spécialisés (RZine) et par la présence actives de certaines disciplines des SHS (géographie, psychologie) au sein du jeune réseau « Recherche Reproductible Français ».

Si les signes sont bien là et encourageants, les besoins de formation de cette communauté scientifique en SHS, même s’ils sont bien identifiés, ne sont que très peu couverts. Après les données de recherche, les publications l’objectif de cette école thématique est de former les scientifiques des SHS aux enjeux du troisième pilier de la science ouverte : les codes sources et les logiciels.

Il est ainsi crucial de former rapidement la communauté aux enjeux actuels pour faire évoluer nos conceptions des humanités numériques. C’est tout l’enjeu de cette école que d’améliorer les connaissances, mais aussi de les diffuser dans la communauté scientifique ces prochaines années.

Les thématiques suivantes seront abordées:

I. Introduction aux enjeux et différentes facettes de la Science Ouverte
II. Forges logicielles et workflows
III. Notebooks et literate programming
IV. La reproductibilité computationnelle

Du : 2025-06-22

Au : 2025-06-27

Lieu : CAES CNRS de Saint-Pierre d’Oléron

Site Web : https://so-shs.gitpages.huma-num.fr/

Categories: ·Ecoles

Hackathon IXXI CBPsmn – Ce que l’IA fait à la pratique de la science

Jun 22 – Jun 27 all-day

Date : 2025-06-22 => 2025-07-09
Lieu : ENS de Lyon (IXXI)

L’IXXI et le CBPsmn organisent les 8 et 9 juillet à l’ENS de Lyon un hackathon dédié à l’expérimentation des Grands Modèles de Langage dans le cadre de la recherche scientifique.

L’intelligence artificielle générative, et en particulier les grands modèles de langage (LLM), s’impose progressivement comme un nouvel outil de l’arsenal méthodologique des scientifiques. Capables d’analyser de vastes corpus de données, de synthétiser des informations complexes et peut-être de suggérer de nouvelles pistes de recherche, ces modèles ouvrent des perspectives inédites pour la production et la diffusion des connaissances. Mais comment peuvent-ils s’intégrer concrètement dans le quotidien des chercheurs, à travers la diversité des disciplines ? Quels sont leurs atouts, leurs limites et leurs impacts sur les pratiques scientifiques ?

Cet évènement s’adresse aussi bien aux étudiants et étudiantes qu’aux chercheuses et chercheurs confirmés et, plus généralement, à toute personne, quelle que soit sa discipline, intéressée par l’expérimentation de défis concrets visant à tester le potentiel de ces modèles comme outil de la production scientifique. Les équipes auront 24h pour s’emparer d’un jeu de données en proposant une problématique et en mobilisant un LLM pour y répondre. A l’issue de ces 24h, les équipes seront appelées à restituer leur travail devant l’ensemble des participants. Un prix récompensera la proposition la plus originale.

Ce hackathon sera une occasion de confronter les outils d’IA aux exigences de la rigueur scientifique, d’identifier les meilleures pratiques et de co-construire de nouvelles approches pour la science de demain.

Renseignements complémentaires et inscriptions en ligne: https://www.ixxi.fr/agenda/evenements/hackathon-grands-modele-de-langage

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Categories: Conferences

Colloque Similarités de données complexes et massives

Jun 24 – Jun 26 all-day

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

Thème :

Analyse de données, calcul haute performance et données de santé

Présentation :

Ce colloque se veut le point de départ de la structuration d\’une communauté de recherche pluridisciplinaire travaillant sur l\’analyse de données par des études de similarités de gros volumes de données complexes. Il vise à rassembler des chercheurs intéressés par les verrous scientifiques soulevés par ces approches qu\’il s\’agisse de :

Méthodes théoriques (définition des similarités, algorithmes de jointure par similarité/ recherche par similarité, traitement d\’images,…)

Problématiques liées à la qualité et à la complexité des données (séquences vs séries, données manquantes, données non alignées)

Optimisation, calcul haute performance, parallélisation et accélération GPU

Nature des données et domaines d\’applications (santé, biologie, …)

L’organisation du colloque alterne entre exposés scientifiques couvrant ces différentes thématiques et temps d’échanges, notamment sous forme d’ateliers thématiques permettant de favoriser les discussions croisées et les rapprochements interdisciplinaires.

Le colloque se prolongera le lendemain matin par une réunion du groupe de travail, ouverte à tous les participants intéressés, afin de définir les prochaines actions collectives à mener dans ce cadre.

Du : 2025-06-24

Au : 2025-06-25

Lieu : Orléans

Site Web : https://sites.google.com/view/simdac-colloque-2025/accueil

Categories: SIMDAC ·Journées

Wed

1st cfp: 14th IAPR-TC15 International Workshop on Graph-Based Representations in Pattern Recognition

Jun 25 – Jun 27 all-day

Date : 2025-06-25 => 2025-06-27
Lieu : Caen, France.

Dear All,

We are pleased to announce the first call for papers for the upcoming IAPR Workshop on Graph-Based Representations in Pattern Recognition (GbRPR). The workshop will be held in Caen, France, from June 25 to June 27, 2025. The scope of GbR2025 includes, but is not limited to, the following topics :

Data mining on/with graphs
Deep learning on graphs: Graph Neural Networks, Graph pooling, Graph autoencoders, …
Graph Signal Processing
Graph matching and classification
Graph distance and similarity measures
Graph kernels and graph embeddings
Graphs in bioinformatics/chemoinformatics
Graphs in social network analysis
Graph-based methodologies for pattern recognition
Graph-based learning and clustering
Graph based image segmentation
Irregular (graph) pyramids
Graph representation of images and shapes
Other graph-based applications in pattern recognition

GbR has been a biannual event for nearly 30 years and has consistently served as a meeting place for algorithmic and machine learning approaches dealing with data defined either on a graph or by a graph.
Scientific applications of our methods is wide but concern primarily domains like the one addressed by DSchem, where structural information between objects is a key information.

The proceedings of the workshop will be published in the LNCS series, and we are currently in discussions with Pattern Recognition Letters to create a special virtual issue related to GbR topics following the workshop. The workshop will include two invited talks on Graph matching (provided by Christine Solnon) and ML on graphs. The planned registration fees are approximately 100 €.

Important dates

Paper submissions due: February 3, 2025
Notification of acceptances: March 3, 2025
Final camera-ready papers due: April 1, 2025
Registration: June 2, 2025

Please do not hesitate to submit papers and/or join us for three days of intense scientific activity in a warm atmosphere.

Regards,

Luc Brun, Benoit Gaüzère, Sébastien Bougleux, Vincenzo Carletti.

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Categories: Conferences

Fri

Journée scientifique Federated / Decentralized Learning – Appel à contributions & participation

Jun 27 all-day

Date : 2025-06-27
Lieu : A Lyon.

Campus de la Doua – Bâtiment Hedy Lamarr – Amphithéâtre Claude Chappe
6 Av. des Arts, 69100 Villeurbanne

Cher.es collègues,

La FIL (Fédération Informatique de Lyon) organise une journée scientifique sur le thème du Federated Learning / Decentralized Learning.

Si vous souhaitez présenter vos travaux ou participer à l’événement, merci de vous inscrire via le lien ci-dessous.
N’hésitez pas à transmettre l’annonce à vos collègues et vos équipes.
Navrée pour les envois multiples, si vous avez reçu l’annonce par ailleurs.

La participation est gratuite ; inscrivez-vous dès à présent :
https://forms.gle/zvU3q5KS1TA6Q6n19

Programme de l’événement :
Un séminaire scientifique de la FIL est organisé sur le thème du Federated Learning / Decentralized Learning
Avec un exposé invité d’Anne-Marie Kermarrec (EPFL, Membre de l’Académie des Sciences) sur « Opportunities and challenges of distributed learning »
Ainsi que des présentations de chercheurs.euses et enseignant.es-chercheurs.euses : envoyez vos contributions via le formulaire de participation ci-dessus.

Date de l’événement :
Vendredi 27 juin 2025, à 9h

Lieu :
Campus de la Doua – Bâtiment Hedy Lamarr – Amphithéâtre Claude Chappe
6 Av. des Arts, 69100 Villeurbanne

Amitiés,

Sara Bouchenak

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Categories: Conferences

[CFP] GRADES-NDA@SIGMOD/PODS 2025

Jun 27 all-day

Date : 2025-06-27
Lieu : Berlin, Germany

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GRADES-NDA 2025

8th Joint Workshop on
Graph Data Management Experiences & Systems (GRADES)
and
Network Data Analytics (NDA)

Collocated with SIGMOD/PODS 2025
Berlin, Germany

Workshop Date: 27 June 2025

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Paper Abstract Submission: March 17, 2025

Full Paper Submission: March 22, 2025

https://gradesnda.github.io/

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GRADES-NDA 2025 Call for Papers
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The GRADES-NDA workshop explores the challenges, application areas, and usage scenarios of managing large-scale graph-shaped data. It provides a forum for exchanging ideas on mining, querying, and learning from real-world network data, fostering interdisciplinary collaboration, and sharing datasets and benchmarks.

GRADES-NDA brings together researchers from academia, industry, and government to discuss advances in large-scale graph data management and analytics. Its scope covers domain-specific challenges, noise handling in real-world graphs, and innovations in databases, data mining, machine learning, data streaming, network science, and graph algorithms. Case studies across diverse areas are welcome, including Social Networks, Business Analytics, Healthcare, and Cybersecurity.

==> Submission Guidelines

– All papers must be original and not simultaneously submitted to another journal or conference.

– Submissions must follow the latest 2-column ACM Primary Article Template (Overleaf template: https://www.overleaf.com/latex/templates/association-for-computing-machinery-acm-sig-proceedings-template/bmvfhcdnxfty).

– Submissions have to be *anonymous*.

– The following paper categories are welcome:

* Archival: Accepted papers under this category will be published by the ACM, indexed by DBLP, and will be available in the ACM DL.
** Full papers should be a maximum of 8 pages in length, excluding references and appendix.
** Case studies should be a maximum of 4 pages in length, excluding references and appendix.
** Short papers and demonstration papers should be a maximum of 4 pages in length, excluding references and appendix.

* Non-archival (New): Accepted papers under this category will not be published in the workshop proceedings, but will only be listed on the workshop website.
** Papers that are suitable for this category are Work-in-progress papers presenting early results. These papers should be a maximum of 4 pages in length, excluding references and appendix.

==> List of Topics

The topics of interest include but are not limited to the following:

– Graph modeling and processing – advances in representing, visualizing, storing, indexing, querying, and managing graph data.
– Graph query languages, visualization, and querying interfaces – design, usability, practical implementations, and use cases.
– Knowledge Graphs – construction, augmentation, reasoning, and neuro-symbolic approaches.
– GenAI techniques – integration of Knowledge Graphs and LLMs for information retrieval, question answering, knowledge inference, and natural language understanding.
– Graph processing platforms – including Titan, Giraph, GraphChi, SPARK/GraphX, GraphLab/PowerGraph, and others.
– Human-centric graph processing – interactive approaches for graph data exploration, querying, and analytics.
– Reliable graph data processing – validation and verification techniques for ensuring the trustworthiness of algorithms, query languages, applications, and systems.
– Graph metrics – methods for measuring graph characteristics, e.g., diameter, eigenvalues, triangle counting.
– Spatial and temporal graph analytics – updates, dynamic graphs, streaming analytics, evolution tracking, point-of-interest recommendation, community structure detection, etc.
– Graph mining and machine learning – including heterogeneous networks and knowledge graphs.
– Graph summarization and sampling – efficient methods for large-scale data.
– Noisy and uncertain graphs – analytics on incomplete, inconsistent, or unreliable data.
– Network dynamics – game theory, social contagion, and information propagation.
– Domain-specific graph analytics – applications in social networks, biology, business, finance, healthcare, transportation, etc.
– Vision and systems papers – potential or real applications of graph management, especially in the era of large language models.

==> Important Dates

– Abstract Submission: March 17, 2025
– Paper Submission: March 22, 2025
– Notifications: April 18, 2025
– Camera Ready Submission: May 2, 2025

All deadlines are 23:59 AoE.

==> Student Travel Awards

Thanks to the generous support from our sponsors, we will provide scholarship awards to selected students attending the SIGMOD/PODS conference. The scholarships will include financial support to partially cover the expense for traveling and conference registrations. Awardees are expected to register for the event and will have to make their own arrangements for travel and accommodation. Students whose advisors cannot provide financial support to attend the conference will be given priority. Additionally, students corresponding to underrepresented groups in the SIGMOD community will be given priority to increase diversity.

==> Committees

– Workshop Organizers

* Akhil Arora (akhil.arora@cs.au.dk), Aarhus University & Copenhagen Center for Social Data Science, Denmark
* Stefania Dumbrava (stefania.dumbrava@ensiie.fr), ENSIIE & Télécom SudParis, France

– Steering Committee

* Olaf Hartig, Amazon Web Services & Linköping University, Sweden
* Semih Salihoglu, University of Waterloo, Canada
* Vasiliki Kalavri, Boston University, US
* George Fletcher, TU Eindhoven, The Netherlands

– Program Committee (in progress)

* Shubhangi Agarwal, University Lyon 1, France
* Renzo Angles, Universidad de Talca, Chile
* Amitabha Bagchi, Indian Institute of Technology, India
* Srikanta Bedathur, Indian Institute of Technology, India
* Kaustubh Beedkar, Indian Institute of Technology, India
* Yang Cao, University of Edinburgh, UK
* James Clarkson, Neo4j, USA
* Lisa Ehrlinger, Hasso-Plattner-Institut, Germany
* Lorena Etcheverry, Universidad de la República, Uruguay
* Amélie Gheerbrant, Université de Paris, IRIF, CNRS, France
* Paul Groth, University of Amsterdam, Netherlands
* Jan Hidders, Birkbeck College, University of London, UK
* Panagiotis Karras, University of Copenhagen, Denmark
* Haridimos Kondylakis, ICS-FORTH, Greece
* Longbin Lai, Alibaba Group, China
* Ioana Manolescu, INRIA, Institut Polytechnique de Paris, France
* Victor Marsault, Université Gustave Eiffel, CNRS, LIGM, France
* Andrea Mauri, University of Lyon 1, CNRS, LIRIS, France
* Amine Mhedhbi, École Polytechnique de Montréal, Canada
* Davide Mottin, Aarhus University, Denmark
* Serafeim Papadias, TU Berlin, Germany
* Marcus Paradies, Ludwig-Maximilians-Universität München, Germany
* Liat Peterfreund, Hebrew University, RelationalAI, Israel
* Evaggelia Pitoura, University of Ioannina, Greece
* Yuya Sasaki, Osaka University, Japan
* Semih Salihoglu, University of Waterloo, Kùzu, Canada
* Petra Selmer, Bloomberg, UK
* Dominik Tomaszuk, University of Bialystok, Poland
* Riccardo Tommasini, INSA Lyon, CNRS, LIRIS, France
* Georgia Troullinou, Université Grenoble Alpes, France
* Ana Lucia Varbanescu, University of Amsterdam, Netherlands
* Genoveva Vargas-Solar, CNRS, LIRIS, France
* Nikolay Yakovets, Eindhoven University of Technology, Netherlands

All questions about submissions should be emailed to grades-nda@googlegroups.com

==> Venue

The workshop will be co-located with SIGMOD/PODS at the Intercontinental Berlin.

==> Further Information

More information, including our fantastic program committee, exciting keynote speakers, and submission guidelines, can be found on the workshop website: https://gradesnda.github.io/

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Sun

Advancing Scientific Discovery with AI – Summer School | June 29 – July 3, 2025, Caen, France

Jun 29 – Jul 4 all-day

Date : 2025-06-29 => 2025-07-04
Lieu : Caen, France

Advancing Scientific Discovery with AI

Summer School | June 29 – July 3, 2025, Caen, France

https://ai4science.sciencesconf.org/

A program to learn and collaborate at the intersection of AI and
scientific discovery.

About the Summer School

This summer school provides a platform for researchers and students from diverse
scientific backgrounds to delve into Artificial Intelligence and its
applications in scientific research. Over five days, participants will explore
current techniques, learn from experienced specialists, and collaborate with
peers on relevant scientific problems. Each day focuses on a specific
application domain and the related AI methodologies. This program aims at
exploring the potential of AI to accelerate research and improve our
understanding of complex scientific phenomena.

Program Overview

Sunday, June 29, 2025 (5:00 PM – 8:00 PM)

Welcome Reception: Participants can attend an evening of networking and
introductions. Snacks will be served while participants share their
motivations, backgrounds, and AI-related projects with fellow participants and
speakers.

Daily Structure

Each day will be structured to facilitate learning and interaction, combining a
variety of formats. Expect a blend of:

Lectures: Comprehensive presentations introducing key concepts and theoretical
frameworks.

Hands-on Practical Sessions: Application of the newly learned AI techniques
to concrete scientific problems, in dedicated labs.

Conferences: Seminars led by specialists in their respective fields.

Exchange and Discussion Sessions: Engaging discussions to reinforce
understanding and explore diverse perspectives, led by a scientific
personality.

Breaks and Free time: Time to recharge and connect with participants and
speakers.

Monday, June 30, 2025 (9:00 AM – 7:00 PM)

Theme: AI for Medical Applications
Focus: Medical Image Processing.
AI Foundations: Machine learning and deep learning basics, convolutional neural
networks.
Participants will explore how AI algorithms, specifically convolutional neural
networks, are used in medical diagnostics and analysis from image processing.

Tuesday, July 1, 2025 (9:00 AM – 7:00 PM)

Theme: AI for Simulation Acceleration
Focus: Accelerating simulations in fields such as astronomy.
AI Foundations: Generative models.
Participants will learn about the potential of generative models in
accelerating scientific simulations, exploring their application in
high-performance computing.

Wednesday, July 2, 2025 (9:00 AM – 7:00 PM)

Theme: AI for Inverse Problems
Focus: Sensor localization in magnetometry and related fields.
AI Foundations: Physics-inspired neural networks.
Participants will discover the application of physics-inspired neural networks
to solve inverse problems, using physical laws to constrain the neural
architectures.
A part of the afternoon will be dedicated to a social event at the Caen Town
Hall.

Thursday, July 3, 2025 (9:00 AM – 7:00 PM)

Theme: AI for Materials Science
Focus: Materials discovery and characterization.
AI Foundations: Uncertainty quantification, Bayesian models.
Participants will learn about the use of AI for materials discovery, combining
Bayesian methods with deep learning to provide uncertainty in material
predictions.

Friday, July 4, 2025 (9:00 AM – 5:00 PM)

Theme: AI for Particle Physics
Focus: Analysis of particle physics data and anomaly detection.
AI Foundations: Deep learning for physics data analysis, anomaly detection.
Participants will explore the application of deep learning techniques in
particle physics, focusing on data analysis and anomaly detection in large
datasets obtained from colliders and telescopes.

Application Process
Individuals interested in applying should submit the following:

A letter of motivation explaining your interest in the summer school and how
it relates to your research.

A detailed CV outlining your educational background, skills, and any
relevant research experience.

The selection process aims to ensure a diverse group of participants from
different scientific fields, with a range of expertise levels.

Please submit your application at https://ai4science.sciencesconf.org/

Further Information
The names of the scientific personalities leading each day and the full list of
speakers will be announced shortly. For further inquiries, please do not
hesitate to contact us at ai4science@sciencesconf.org.

We look forward to receiving your application and welcoming you to this
enriching summer school experience!