Date : 2022-11-01 => 2022-11-16
Lieu : Université Paris Dauphine, Salle A711, 15h30-17h00

Thierry KIRAT (IRISSO, Dauphine-PSL), Olivia TAMBOU (CR2D, Dauphine-PSL), Virginie DO & Alexis TSOUKIAS (LAMSADE, Dauphine-PSL): Fairness and Explainability in Automatic Decision-Making Systems. A challenge for computer science and law (Room A 711).

Preprint downloadable at: https://arxiv.org/abs/2206.03226

The Interdisciplinary Seminar ‘Algorithms and Society’ (ISAS) focuses on the societal, legal, political and economic issues related to the development of algorithmic decisions. It aims at confronting the perspectives brought by the different specialists, by emphasizing the definitions of the key concepts and by supporting the interdisciplinary exchanges between social sciences, data science and artificial intelligence specialists.

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Date : 2022-11-15 => 2022-11-17
Lieu : Montpellier

The objective of the conference organized by the KIM Data & Life Sciences is to connect researchers and promote interdisciplinary collaborations, in the field of massive data, machine learning and artificial intelligence with connections to life sciences.

Keynote speakers:

Stephen Becker (University of Colorado
Michael Blum (
Julien Chiquet (INRAE, Paris-Saclay University)
Sophie Donnet (INRAE,Paris-Saclay University)
Emmanuel Faure (CNRS & LIRMM, Montpellier)
Flora Jay (CNRS, Paris-Saclay University)
Tim Landgraf (University of Berlin)
Charles-Henri Lecellier (CNRS, IGMM & LIRMM, University of Montpellier)
Diego Marcos (Inria, Montpellier)
Gabriel Peyré (CNRS & École Normale Supérieure Paris)
Daniele Silvestro (University of Fribourg)
Yun S. Song (UC Berkeley)
Bertrand Thirion (Inria, Team Parietal, Univ. Paris-Saclay)
Nathalie Vialaneix (INRAE, Toulouse)

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Date : 2022-11-22
Lieu : Lien ZOOM , Université C.B. Lyon 1, LIRIS

Bonjour,

Nous avons le plaisir de vous inviter à la journée du projet européen
MACHINA :

https://machina.univ-lyon1.fr/journee/

Cette journée comprend des présentations sur les résultats de ce projet
dont l’objectif est d’offrir une formation professionnelle sous forme de
MOOC en Machine Learning.

Cette journée, organisée par l’Université Lyon 1 et le LIRIS, se tiendra
le 22 Novembre 2022 à 10h CET (par visio).

Pour des raisons organisationnelles, merci de bien vouloir vous inscrire
à l’adresse suivante :
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf9vYlFiu4kfbB3T7SlyJDKe1LHOzPYNJDmlrJL0Fpz_0C0og/viewform

Bien Cordialement
Pr. Parisa Ghodous

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Date : 2022-11-25
Lieu : Curium ENSEA (6, avenue du Ponceau 95014 Cergy-Pontoise)

Chères et chers collègues,

nous avons le plaisir de vous inviter au séminaire autour du Machine Learning Automatisé pour la Découverte des Connaissances.

Nous accueillerons au Curium ENSEA (6, avenue du Ponceau 95014 Cergy-Pontoise) M. Ioannis Tsamardinos (Professeur à l’Université de Crete) Vendredi 25 Novembre à 10 h.

Suivre le séminaire en distanciel sera possible sur ZOOM (lien en description).

Vous trouvez tous les détails ci-dessous.

Cordialement,
Vassilis Christophides et Michele Linardi
ENSEA – CYU

Title: Automated Machine Learning for Knowledge Discovery

Abstract: Automated Machine Learning, or AutoML, is a newly emerging field in Machine Learning. It promises to automate predictive modeling, democratize machine learning to non-experts, boost the productivity of experts, ensure the statistical validity of the modeling process, and even surpass human experts in quality. AutoML should not only strive to produce a high-quality model, but all information, explanations, interpretations, and decision support a human expert would. In this talk, we’ll present the challenges of AutoML and the design choices we made to construct the Just Add Data Bio, or JADBio for short, AutoML platform. JADBio is particularly suited for very high dimensional data with millions of features, and low-sample datasets that present statistical estimation challenges. Particularly, JADBio focuses on Knowledge Discovery in the form of Feature Selection and identifying one or more minimal-size subsets that lead to the optimal model. Feature Selection is often the primary goal of the analysis as a first step to understanding the causal relations in our data. We’ll also discuss on-going efforts to construct an Automated Causal Discovery engine that strives to take AutoML a step further and return the best possible Causal Model that fits the data.

Short Bio: Ioannis Tsamardinos, Ph.D., is a Professor at the Computer Science Department of the University of Crete, CEO, and co-founder of JADBio (Gnosis Data Analysis PC), a University start-up. He obtained his Ph.D. from the Intelligent Systems Program at the University of Pittsburgh in 2001. Prof. Tsamardinos’ main research directions include machine learning, bioinformatics, and artificial intelligence. More specifically his computer science work emphasizes automated machine learning, feature selection, and causal discovery. Prof. Tsamardinos has over 140 publications in international journals, conferences, and books. Distinctions with colleagues and students a Gold Medal in the Student Paper Competition in MEDINFO 2004, the Outstanding Student Paper Award in AIPS 2000, the NASA Group Achievement Award for participation in the Remote Agent team, and others. Statistics on recognition of work include more than 10000 citations (1000+ a year), and h-index of 40 (as estimated by Google Scholar). Ioannis has been awarded the European and Greek national grants of excellence, the ERC Consolidator, and the ARISTEIA II grants respectively.

Participer à la réunion Zoom
https://cnrs.zoom.us/j/93377455419?pwd=Z2l4RU1yaklBQ3ZIdWFQN2ZxSzRndz09

ID de réunion : 933 7745 5419
Code secret : 8R5xU9

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Date : 2022-12-01
Lieu : Inria Saclay, Batiment Turing. Palaiseau

The Deep Learning revolution over the last decade has progressively invaded all fields of digital science and is gradually establishing itself as a complement to physical and knowledge-based models at all stages of modeling, simulation, optimization and control of complex systems.
Following the successful first edition in 2021, starting as an echo of the IA2 Program at IRT SystemX, the second workshop will feature keynote presentations (to be announced), and will allow researchers to present their most recent works. Contributed presentations are solicited, covering various topics in the field, including but not limited to the following:
– Handling and explaining the massive output data of heavy numerical simulations
– Accelerating numerical simulations with Deep / Machine Learning
– Improving the accuracy or the robustness of simulations with Machine Learning
– Learning to solve ODEs and PDEs
– Discovering mechanistic/behavioral models from data
– Incorporating physical constraints in Deep Learning
– Providing support in augmented decision making for complex systems
– New Human-Computer Interactions
– Symbolic and Numerical AI hybridization
– Natural language processing techniques based on IA
– Hybridization of deep learning with symbolic artificial intelligence
– Knowledge extraction and reasoning techniques from heterogeneous data
– Ontology and knowledge graph alignment
– Stream processing and reasoning (video and textual data)

Call for contributions
Link for abstract submission on the web page https://www.irt-systemx.fr/evenements/second-workshop-on-ai-augmented-engineering/
Accepted submissions will be presented either as contributed talks (20mn including questions) or as posters (during dedicated sessions, and during the breaks). Submissions selected for contributed talks can also be presented as posters, if the authors so wish.

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Date : 2022-12-02
Lieu : Paris-Dauphine University

While we are experiencing a rapid increase in Volume, Velocity and Variety of Remote Sensing data, most Remote Sensing platforms and systems are still relying on the traditional data management strategies. These strategies use file management systems or relational data management systems to manage data objects, their catalogs, and the associated metadata. However, with the explosion of data in Remote Sensing, this approach is reaching its limits in both data and metadata management, significantly reducing the performance of application layers on top of those Remote Sensing platforms and systems. The aims of RSDM-GeoSci are to promote the effective uses of appropriate data management technologies and to increase the value of Remote Sensing data. In this inaugural workshop, we focus on bringing together a research community to review the state of art in data management tools and understand the application requirements. Invited talks and submissions to workshops would describe consolidated requirements, novel research topics, use cases of emerging technologies, and application trends. Topics may include, but are not limited to:

Spatio-temporal database solutions for Big Remote Sensing Data
Graph databases, knowledge graph, graph visualization, web semantics tools/technologies for managing and discovering data and metadata in Remote Sensing
Novel database solutions for Analysis-Ready Data (ARD)
Using Big Data management and analysis tools for Remote Sensing data management and analysis
(Near-)Real-time intelligence from Remote Sensing platforms

The workshop also welcomes submissions showcasing use cases that describe adaptations and enhancements of data management technologies for use in real-world remote-sensing applications (such as data discovery dashboards and data pipelines).

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Date : 2022-12-05 => 2023-07-07
Lieu : Strasbourg, France.

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1er appel à communications IC @ PFIA 2023
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Appel à communication IC 2023 (34es Journées Francophones d’Ingénierie des Connaissances)
dans le cadre de la plateforme PFIA 2023 (Plate-Forme de l’Intelligence Artificielle)
du 03 au 07 juillet 2023, à Strasbourg, France.

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Présentation de la conférence
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Les journées francophones d’Ingénierie des Connaissances (IC) sont organisées chaque année depuis 1997, d’abord sous l’égide du Gracq (Groupe de Recherche en Acquisition des Connaissances) puis sous celle du collège SIC (Science de l’Ingénierie des Connaissances) de l’AFIA. Cette année encore, IC est hébergée par la plateforme PFIA, conjointement avec d’autres conférences francophones dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA).

L’ingénierie des connaissances peut être vue comme la thématique de l’Intelligence Artificielle accompagnant l’évolution des sciences et technologies de l’information et de la communication qui engendrent des mutations dans les pratiques individuelles et collectives. Elle ambitionne de contribuer à son essor en développant les modèles, les méthodes et les outils pour l’acquisition, la représentation et l’intégration de connaissances afin de rendre possible leur exploitation dans des environnements informatiques aux caractéristiques variées. La représentation formelle de ces connaissances permet des raisonnements automatiques sur ces connaissances et sur les données qui leur sont associées, pouvant être complexes, hétérogènes et évolutives. Sa finalité est la production de systèmes capables d’aider l’humain dans ses activités et ses prises de décisions.

La conférence Ingénierie des Connaissances réunit la communauté francophone et est un lieu d’échanges et de réflexions, de présentation et de confrontation des théories, pratiques, méthodes et outils. Cette communauté doit désormais prendre en compte l’essor des algorithmes d’apprentissage et leurs retombées sur les pratiques individuelles et collectives, tout en conservant l’humain au centre des systèmes de données et connaissances.

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Thèmes de la conférence
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Les propositions portant sur le thème « apports des graphes de connaissances pour les approches neuro-symboliques d’apprentissage automatique dans l’ingénierie des connaissances » seront particulièrement bienvenues. Nous encourageons également les propositions de communication sur des travaux, originaux ou déjà publiés à l’international, ayant une portée théorique, méthodologique ou pratique, sur l’un des thèmes listés ci-dessous (liste non exhaustive) :

Ingénierie des connaissances pour le Web
Stockage et interrogation de connaissances distribuées
Web sémantique, Web des données, Web social, Web des objets
Représentation des connaissances, ontologies
Modèles de connaissances : conception, évolution, évaluation, exploitation, cycle de vie
Modélisation et formalisation : langages formels et informels, standardisation
Méthodes et outils pour l’ingénierie ontologique : alignement, intégration, modularité, fusion, métriques, patrons de conception, visualisation
Conception et réutilisation d’ontologies fondatrices, ontologies de core-domaine, ontologies de domaine, interopérabilité, terminologies

De la donnée à la connaissance
Extraction et acquisition de connaissances, peuplement d’ontologies, annotation sémantique
Acquisition de connaissances à partir de textes, à partir d’images, à partir de données non structurées, à partir d’interactions
Ingénierie des systèmes collaboratifs, crowd-sourcing
Traitements et raisonnements sur les connaissances
Ingénierie des connaissances et fouille de données

Qualité des données et des connaissances
Ingénierie des connaissances et données complexes : données multimédia, multilingues, temporelles, spatiales, multi-échelles, imprécises ou incertaines
Propriété et sécurité dans les systèmes à base de connaissances
Provenance et confiance dans les données, détection de vérité, incertitude
Métrique et évaluation de la qualité des données et connaissances

Raisonnement et apprentissage
Inférences et règles métiers
Raisonnement logique, approximations, raisonnement statistique, raisonnement par analogie, raisonnement à partir de cas, raisonnement dans les logiques non classiques
Calcul de plongements de graphes de connaissances
Apprentissage profond et graphes de connaissances

Applications de l’Ingénierie des Connaissances et retours d’expérience
Recherche d’Information, indexation, recommandation
Interaction Homme-Machine : visualisation de données, de connaissances et interconnexions, interface avec un système à base de connaissances, explications
Agents conversationnels
Systèmes de recommandation à base de connaissances
Adaptation, personnalisation : profils utilisateurs, modèles de contexte et adaptation, modèles d’émotion
Traitement de données massives, hétérogènes
Applications aux sciences de la vie, à l’agriculture, la culture, l’éducation, l’industrie, l’économie, le droit, l’informatique décisionnelle (BI), etc.

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Dates importantes
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Soumission des articles : 1er mars 2023
Notification aux auteurs : 15 avril 2023
Réception des versions définitives : 15 mai 2023
Dates de la conférence : du 03 au 07 juillet 2023

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Soumissions
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L’appel à contributions de l’édition 2023 de la conférence IC comporte plusieurs types de communications :

Articles de recherche originaux (académiques ou applicatifs/industriels)
– Articles longs présentant des travaux originaux et validés (au maximum 10 pages références comprises, présentation orale 20 min, discussion 10 min)
– Articles courts présentant des travaux originaux ayant des résultats préliminaires (au maximum 6 pages références comprises, présentation orale 15 min, discussion 5 min)
– Posters et démonstrations accompagnés de résumés de 4 pages maximum références comprises (présentation pendant les séances posters/démos de la plateforme). Pour les démonstrations il est recommandé d’ajouter un lien dans le résumé vers une vidéo de démonstration de l’outil/logiciel.

Articles de positionnement
– Articles de positionnement apportant une rétrospective sur les travaux en lien avec un domaine bien identifié en lien avec les thématiques de la conférence, et proposant un point de vue sur les prochains verrous scientifiques importants de ce domaine (au maximum 6 pages références comprises, présentation orale 15 min, discussion 10 min)

Articles de recherche déjà publiés
– Articles déjà publiés dans de conférences ou revues internationales mais inédits en français. La soumission, obligatoirement en français avec une référence vers l’article publié (au maximum 2 pages références comprises).

Un prix du meilleur article sera décerné par le comité de programme pendant la conférence.

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Comités
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Présidente du comité de programme : Cassia Trojahn (Université Toulouse 2 Jean Jaurès, IRIT)
Comité de programme : en cours de constitution
Président du comité d’organisation : Thomas Guyet (INRIA)

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Date : 2022-12-08
Lieu : Campus de la Doua à Lyon

Journée reproductibilité du LabEx Primes

Le LabEx Primes organise une journée scientifique autour de la notion de reproductibilité. Il s’agira d’aborder la reproductibilité d’un résultat scientifique au sens large: reproductibilité expérimentale d’une mesure (influence de la chaine d’acquisition, instrumentation, choix des paramètres), reproductibilité numérique (chaine de traitement) dans le contexte de l’IA, reproductibilité d’une simulation; ainsi que tout ce qui concerne l’analyse statistique qui est mise œuvre, le questionnement sur les sources d’incertitude et d’erreur.

La journée est ouverte à toute personne intéressée. Plus d’information et inscription sur le site: https://reprod-primes.sciencesconf.org/

La journée est gratuite mais l’inscription est obligatoire.

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Date : 2022-12-12 => 2022-12-16
Lieu : ENS Lyon

Rationale :
Numerical computation and data analysis are essential aspects of research in astrophysics and astronomy, a field which has historically always been a producer of big data. Thus, whether to analyze photometric or spectroscopic data from large observatories on the ground or in space, or to produce and analyze virtual data from numerical simulations, astrophysics tools require large computing resources and storage, as well as new numerical methods adapted to new or emerging architectures.

This conference at the initiative of the Numerical Specific Action responds to the desire of the community to exchange their thoughts on these different numerical aspects in astrophysics. We encourage everyone to come and share their numerical analysis and modeling work, with the desire that this week of exchange will make it possible to decompartmentalize the themes, and to identify the methodological points of convergence between observations and simulations.

Abstract and registration deadline : 17th October

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Date : 2022-12-13
Lieu : Barcelona, Spain

Call for tutorials

ADBIS 2023 invites submissions for tutorial proposals on all topics of potential interest to the conference attendees. Tutorial proposals should cover state-of-the-art research, development, and applications in specific data management or information systems related areas, and stimulate and facilitate future work. Proposals must provide an in-depth survey of the selected topic with the option of describing specific works in depth.

The topic of the tutorial should be broad enough to attract a significant audience and must include enough details to provide a sense of both the scope of the material to be covered and the depth to which it will be covered. Tutorials on interdisciplinary directions, bridging scientific research and applied communities, novel and fast-growing directions, and significant applications, as well as tutorials with hands-on, are highly encouraged.

Important Dates

All deadlines below are AOE

Submission deadline: April 20, 2023
Notification: May 15, 2023
Camera-ready abstract overview due: June 15, 2023
Slides availability: September 3, 2023

Submission Guidelines

Tutorial submissions must be submitted electronically, in pdf format, to each of the tutorial chairs.

Submissions should be formatted using the LNCS style templates, with a maximum length of 8 pages, inclusive of ALL material. Any submitted paper violating the length, file type, or formatting requirements will be desk rejected.

Tutorials will be selected based on technical quality, significance of the topics, relevance to ADBIS.
Originality will be considered a plus. Accepted tutorials will be considered for publication in the conference or workshop proceedings.

Proposals should include:

Title of the tutorial
Names, affiliations and email addresses of the presenters
Overview of tutorial, with justification of its relevance and timeliness
Target audience and assumed background
Related recent tutorials and how the proposed tutorial is different or novel compared to those
Scope and structure: enough detail to provide a sense of both the scope of material to be covered and the depth to which it will be covered
Brief professional biographies of presenters, with a note on their background in the area of the tutorial

Authors of accepted tutorials are encouraged to provide their own recording of the tutorial, for dissemination purpose via the conference website. In any case, the presenters are expected to be there at the live event to give the tutorial – not just play a pre-recorded video.

Tutorial Chairs
Patrick Marcel
Boris Novikov

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Date : 2022-12-13
Lieu : Université Paris-Saclay
Amphithéâtre du bâtiment Digiteo (LISN)
Campus Universitaire, Rue Raimond Castaing bâtiment 650
91190 Gif-sur-Yvette

L’équipe ADAM du Laboratoire DAVID et l’Institut DATAIA co-organisent un workshop sur la thématique du Federated Learning, qui aura lieu à l’Amphithéâtre du bâtiment Digiteo (LISN) le mardi 10 janvier 2023 (Maps).

Inscription obligatoire & gratuite (dans la limite des places disponibles)
lien ici: https://www.dataia.eu/evenements/workshop-fl-day-decentralized-federated-learning-approaches-and-challenges

La journée abordera à travers plusieurs présentations, les problématiques liées à la thématique « Decentralized Federated Learning », de l’apprentissage automatique, au traitement de données décentralisées (Edge Computing) ou encore de la protection des données « privacy » dans un contexte décentralisé avec des illustrations dans différents domaines. Les présentations seront suivies d’une table ronde.

Les participants qui le souhaitent sont invités à proposer des Posters pour exposer leurs travaux pendant les pauses, en l’envoyant aux organisateurs ci-dessous :
Karine ZEITOUNI – karine.zeitouni@uvsq.fr
Zaineb CHELLY – zaineb.chelly-dagdia@uvsq.fr
Mustapha LEBBAH – mustapha.lebbah@uvsq.fr

Un buffet déjeunatoire ainsi que des pauses gourmandes seront prévus lors de cette journée.
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Conférenciers invités :
==
AURÉLIEN BELLET – DR INRIA LILLE, ÉQUIPE CRISTAL

Titre : Better Privacy Guarantees for Decentralized Federated Learning
Résumé : Les algorithmes entièrement décentralisés, dans lesquels les participants échangent des messages de pair à pair le long des bords d’un graphe de réseau, sont de plus en plus populaires dans l’apprentissage fédéré en raison de leur évolutivité et de leur efficacité. Intuitivement, les algorithmes décentralisés devraient également offrir de meilleures garanties de confidentialité, puisque les nœuds n’observent que les messages envoyés par leurs voisins dans le graphe. Mais formaliser et quantifier ce gain est un défi : les résultats existants se limitent à des garanties de confidentialité différentielle locale (LDP) qui négligent les avantages de la décentralisation. Dans cet exposé, je présenterai des relaxations appropriées de la confidentialité différentielle et montrerai comment elles peuvent être utilisées pour montrer des garanties de confidentialité plus fortes pour le SGD décentralisé, correspondant au compromis confidentialité-utilité du SGD centralisé dans certains contextes. Il est intéressant de noter que certains de ces algorithmes amplifient les garanties de confidentialité en fonction de la distance entre les nœuds du graphe, ce qui correspond bien aux attentes des utilisateurs en matière de confidentialité dans certains cas d’utilisation.
—
SONIA BENMOKHTAR – DR CNRS, LIRIS, LYON

Titre : Decentralized Learning (as an enabler) for Decentralized Online Services

Résumé : Il y a un fort élan vers les services basés sur les données à tous les niveaux de la société et de l’industrie. Cela a commencé par des applications Web à grande échelle telles que les moteurs de recherche Web (par exemple, Google, Bing), les réseaux sociaux (par exemple, Facebook, Twitter) et les systèmes de recommandation (par exemple, Amazon, Netflix) et devient de plus en plus omniprésent grâce à l’adoption de dispositifs portables et à l’avènement de l’Internet des objets. Tous ces services sont rendus possibles par la disponibilité de grandes infrastructures de calcul, de forts progrès en matière d’intelligence artificielle (IA) et en particulier d’apprentissage automatique, et la possibilité de collecter et d’agréger de grandes quantités de données sur les utilisateurs, leurs environnements et leurs organisations dans des infrastructures de cloud. Mais si les progrès de l’IA/ML et des infrastructures distribuées ont été considérables, les applications axées sur les données rendues possibles par ces avancées posent des problèmes importants en ce qui concerne le respect de la vie privée de leurs utilisateurs et peuvent engendrer des menaces telles que la censure, la perte de contrôle des données personnelles et les fuites de données. Plus récemment, des initiatives telles que le Web 3.0 promettent de décentraliser les services en ligne, au cœur desquels l’IA/ML joue un rôle crucial pour donner aux utilisateurs la possibilité de reprendre le contrôle de leurs données personnelles et empêcher une poignée d’acteurs économiques de trop concentrer le pouvoir de décision.
—
HAKIM HACID – PRINCIPAL RESEARCHER, TII, ABU DHABI, UAE (GROUPE AIDRC)

Titre : Towards Edge AI: Principles, current state, and perspectives

Résumé : La communauté de l’intelligence artificielle (IA) a beaucoup investi pour développer des techniques capables de digérer de très grandes quantités de données pour en extraire des informations et des connaissances à valeur ajoutée. La plupart des techniques, en particulier les modèles d’apprentissage profond, nécessitent une grande puissance de calcul et de stockage, ce qui les rend appropriées aux environnements basés sur le cloud. L’intelligence est donc éloignée de l’utilisateur final, ce qui soulève des inquiétudes concernant, par exemple, la confidentialité des données et la latence. L’IA de périphérie vient apporter des solutions à certains problèmes inhérents au nuage et se concentre sur les meilleures pratiques, architectures et processus pour étendre l’IA des données en dehors du nuage. L’IA de périphérie rapproche l’IA de l’utilisateur final et utilise, par exemple, moins de ressources de communication, car le traitement est effectué directement sur le périphérique de périphérie. Cet exposé présentera l’IA de périphérie et donnera un aperçu des travaux existants et des futures pistes de contribution potentielles.

Au plaisir de vous y retrouver nombreux !

Bien cordialement,
Le comité d’organisation

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Date : 2022-12-13
Lieu : ISIMA, Salle du conseil (A102) and visio

Hello,

I hope you are doing well. 

I have the great pleasure to invite you to my PhD defense entitled Explainable Classification of Uncertain Time Series. The defense will take place on the 13th of December 2022 at 2 pm in room A102 (Salle du Conseil) at ISIMA.  You are also invited to share some drinks and candies after the defense in the room A104 right after the defense.

How to attend remotely?There will be two channels to attend the defense remotely:
– By Microsoft Teams using this link: https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_YWNmMDQ1MDAtYWFlOC00MDNjLWE3NTMtNjY5ODkxOTVhMDFm%40thread.v2/0?context=%7b%22Tid%22%3a%225a16bd04-b475-49ff-b11a-c6c8359db1b1%22%2c%22Oid%22%3a%22949eb4b9-6120-456f-95a8-6ec37948db76%22%7d 
– By YouTube using this link: https://youtu.be/EW1Wp3Fg-1Q. Feel free to leave a thumb up if you like the presentation and a thumb down if you did not. I will also be happy to read any comment you may have about the presentation.

Here is the abstract of the presentation: Time series classification is one of the most studied theoretical and applied fields of time series analysis. Many classical machine learning as well as deep learning algorithms, have been developed during the last decade to accurately perform time series classification. However, the case where the time series are uncertain is still under-explored. In this work, we discuss the importance of uncertainty handling in machine learning in general and in time series classification in particular. We propose efficient, robust and explainable methods for the classification of uncertain time series. We assess our methods on simulated datasets, but also on a real scenario in the astrophysics in which uncertainty in preponderant. The results we obtained are understandable and trustable by astronomers. Our proposed methods are tools that will facilitate the understanding of the universe in which we life in particular, and the field of uncertain time classification in general.

Here is the composition of the Jury:
Anthony BAGNALL (R) – University of East AngliaSebastien DESTERCKE (R) –  Heudiasyc, University of Technology of Compiegne

Elisa FROMONT (E) – IRISA, University of Rennes 1Emmanuel GANGLER (E) – LPC, University Clermont AuvergneDavid HILL (E) – LIMOS, University Clermont Auvergne
Themis PALPANAS (E) – LIPADE, Universite Paris CiteEngelbert
MEPHU NGUIFO (A) – LIMOS, University Clermont Auvergne(R): Reviewer, (E): Examinator, (A): Advisor

I am looking forward to defending my work in front of you.

Best regards

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Date : 2022-12-14
Lieu : Online

The Educational Series on Applied Ontology (ESAO) [1] is open for everyone and welcomes students, researchers and practitioners alike.

–> The fourth of its regular webinar sessions will be held on
Wednesday, December 14th, 2022 at 10:00 EST / 15:00 UTC / 16:00 CET / 17:00 SAST via a Zoom meeting (full connection details at the end of this message):

https://univ-tlse2.zoom.us/j/94922889721?pwd=T2ozYlFKMUNreGMwVVlTWTZEdzl4QT09

No registration needed; please find full connection details at the end of this message.

Program
——-

* 10:00-10:30 EST / 15:00-15:30 UTC / 16:00-16:30 CET / 17:00-17:30 SAST

Nathalie Aussenac-Gilles, Institut de Recherche de Toulouse, CNRS, Toulouse, France

“From Semantic metadata to an ontology-based legal decision support system for data sharing”

Abstract: With the increasing availability of open datasets, data sharing becomes an evidence, in particular in the research domain. The FAIR principles have provided some guidelines to facilitate data sharing. They strongly recommend the use of semantic, machine processable and standard metatada. Nevertheless, these metadata are not sufficient to check if the data sharing is compatible with data sharing regulations like the General Data Protection Regulation (GDPR), other regulations about AI-based data analysis, or even the anticipation of inappropriate reuses of data. In the first part of my talk I will illustrate the advantages and limitations of semantic metadata. Then I will expose a research line based on collaborations with lawyers to design a rule-based and ontology-based support system that could guide data producers in their decision to share data according tho regulations and preferences.

Series Description
——————

The IAOA [2] has created ESAO [1], a new educational effort directed towards topics of Applied Ontology, primarily established basics and foundations.

The series is inspired by the Interdisciplinary Schools on Applied Ontology (ISAO) [3] (whose next edition will be held in 2023). ESAO is complementary in format and its overall approach. The goal is to provide a combination of an archive of educational material (e.g., short video lectures) and a series of webinars for presenting and discussing that material.

Organization
————

Members of the Education Technical Committee of IAOA [2] and among those primarily (in alphabetical order):

* Lucía Gómez Álvarez
* Frank Loebe
* Sandra Lovrenčić
* Cassia Trojahn (Chair)
* Laure Vieu

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Topic: ESAO 5th Session
Time: Dec 14, 2022 04:00 PM Paris

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Date : 2023-01-17
Lieu : Lyon

Appel à communication – Atelier EXPLAIN’AI 2023 (2ème édition)
— Soutenu par le GDR MADICS et l’association EGC—

Hébergé à la conférence EGC 2023 : https://egc2023.sciencesconf.org
— Le 17 janvier 2023 à Lyon —

+Présentation de l’atelier Explain’AI :
L’explicabilité dans le domaine de l’intelligence artificielle, et plus particulièrement en machine learning, est devenue aujourd’hui incontournable pour permettre à tout utilisateur de mieux prendre conscience et de mieux s’impliquer dans les décisions algorithmiques qui lui sont proposées.

Les utilisateurs de domaine (médecine, finance, assurance, chimie …) profitent désormais de systèmes permettant de lever, en partie, le voile sur le problème bien connu de « boite noire ». Ces systèmes posent cependant de nouveaux défis afin de toujours mieux considérer ces utilisateurs finaux. En particulier, se posent aujourd’hui des questions impliquant de nombreuses disciplines et portant par exemple : sur la représentation de ces explications, le besoin de les contextualiser ou d’interagir, le raisonnement , de mesurer leur fiabilité, de les rendre plus éthiques, conformes aux contraintes juridiques, de les adapter aux compétences et connaissance des utilisateurs.

Parmi les nouveaux défis cette année, on pourra s’intéresser plus particulièrement à :
– L’évaluation et la comparaison des méthodes d’explicabilité : quelle méthode choisir pour expliquer, dans quel cas, et pour quelle raison ?
– Comment expliquer un pipeline complet de traitement de données allant des prétraitements à l’exploitation des données ? Comment les choix réalisés impactent les explications qui peuvent être fournies ?

Cet atelier a pour ambition de rassembler largement tout chercheur investi dans la problématique de l’explicabilité ainsi que tout utilisateur concerné par sa pratique. Pour cette raison, il est co-organisé avec l’action HELP du GdR Madics.

L’objectif de cette demi-journée est de proposer un moment d’échange sur les intentions et avancées possibles liant données, utilisateurs et explications.

+Soumissions d’articles :
Deux types de soumissions sont possibles :
– articles courts : de 2 pages à 8 pages maximum
– articles longs : jusqu’à 12 pages

Les soumissions peuvent inclure tout travail de recherche original, applicatif, résumé de papiers internationaux, prise de position.
En particulier, les soumissions courtes de 2 pages seront tout à fait considérées afin de valoriser des nouveaux travaux ou apportant un cadre aux recherches et usages de l’explicabilité.
Les soumissions devront être soumises au format pdf exclusivement et devront impérativement utiliser le format RNTI.

Les articles doivent être soumis via Easy Chair à : https://easychair.org/conferences/?conf=explainai2023

+Dates importantes :
– Soumission des articles : 18 novembre 2022
– Notification aux auteurs : 04 décembre 2022
– Version finale des articles : 11 décembre 2022
– Journée de l’atelier : 17 janvier 2023

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Date : 2023-01-17
Lieu : Lyon

Résumé :
Dans le cadre du huitième atelier GAST, nous sollicitons des soumissions d’articles autour des thématiques de la gestion et analyse
des données spatiales et temporelles. Nous souhaitons que l’atelier soit un espace d’échange qui regroupe des chercheurs du domaine.
En fonction des possibilités, nous pourrons également envisager la venue d’un invité qui, par ses travaux récents, peut enrichir
les connaissances de la communauté.

Équipe organisatrice :
– Aurélie Leborgne (aurelie.leborgne@unistra.fr), ICube / UNISTRA (Strasbourg)
– Nida Meddouri (nida.meddouri@epita.fr), LRE / EPITA (Paris)
– Loïc Salmon (loic.salmon@isen-ouest.yncrea.fr), L@bISEN / ISEN (Brest)

Descriptif :
Les données spatiales et temporelles s’étendent au sens très large dans cet atelier. Il peut s’agir d’analyser des données enrichies
d’informations de localisation et d’horodatage ; aussi bien que de traiter des sources d’informations complexes dont nous cherchons
à extraire des informations spatiales ou temporelles (documents vidéos, textes, cartes, etc.). Les problématiques associées peuvent
concerner aussi bien les techniques de représentation de ces informations, leurs analyses (en temps réel ou pas) que leur stockage.

Ces thématiques ont connu un intérêt croissant ces dernières années, en particulier avec le développement de nombreuses méthodes d’analyse
de séries temporelles ou de traces mobiles. Il nous apparaît donc important de permettre aux chercheurs de la communauté francophone
(ou autres) de pouvoir se rencontrer pour échanger spécifiquement sur ces thématiques.

Objectifs :
Cet atelier s’inscrit dans la continuité des ateliers des années passées. Un des objectifs est de regrouper les chercheurs du domaine
académique et de l’industrie. Ces derniers s’intéressent aux problématiques liées à la prise en compte de l’information temporelle
ou spatiale (quantitative ou qualitative) dans leurs processus de gestion et d’analyse de données (méthodes et application de l’extraction,
la gestion, la représentation, l’analyse et la visualisation d’informations, apprentissage et extraction de connaissances à partir
des données spatio-temporelles). L’atelier permet de donner la possibilité à un grand nombre de chercheurs intéressés par ces thématiques
de présenter leurs problématiques et approches.

Thèmes de l’atelier (liste non exhaustive) :
Les soumissions attendues porteront sur les besoins, outils, problèmes, techniques, méthodes et algorithmes dédiés à l’analyse :
– Des données temporelles : séries temporelles, données séquentielles, etc…;
– Des données spatiales : images satellites, numériques, données géomatiques et maritimes, etc…;
– Des données spatio-temporelles : données issues de réseaux de capteurs, données biologiques et médicales, traces spatio-temporelles
(déplacements d’espèces vivantes, objets), vidéos, séries d’images satellites, données territoriales, etc. ;
– Des données textuelles évoquant des aspects spatiaux et temporels, etc. ;
– Des flux de données (en temps réel) incluant des informations spatiales, etc. ;
– Des données fédérées dans un environnement distribué géographiquement, etc.

Les questions suivantes pourront, par exemple, y être abordées :
– Recherche et intégration de connaissances spatiales et temporelles dans un processus d’analyse de données;
– Méthodes d’apprentissage profond pour les données spatio-temporelles;
– Extraction et visualisation de motifs ou de règles de classification/prédiction à partir des données spatio-temporelles;
– Modélisation de l’information spatiale et temporelle, prise en compte des aspects hétérogène, multidimensionnel ou multi échelle
des données temporelles et spatiales;
– Représentation, analyse et gestion des données spatio-temporelles incertaines;
– Prise en compte des contraintes d’anonymat dans les données spatiales et temporelles (apprentissage fédéré);
– Explicabilité/interprétabilité des modèles en présence de données temporelles et/ou spatiales;
– Données géo-spatiales et géo-temporelles du Web et de l’Open Data;
– Construction et acquisition de connaissances géo-spatiales/géo-temporelles à partir de textes et/ou d’images;
– Mesure de qualité sur les données spatiales et temporelles;

Les contributions peuvent aborder ces questions de manière conceptuelle ou appliquée sur divers domaines d’application (santé,
transport, industrie, etc.). Les méthodes, modèles et outils qui transcendent les frontières entre plusieurs domaines applicatifs
seront particulièrement appréciés.

Les dates :
Abstract: 22 novembre 2022
Full paper: 25 novembre 2022
Notification : 16 décembre 2022

Instructions aux auteurs :
Les auteurs sont invités à soumettre des travaux de recherche originaux (non publiés ou en cours d’évaluation) autour des thématiques
de l’atelier. Trois formats de papier sont acceptés : résumés étendus de 2 pages; papiers courts de 6 pages et papiers longs de 12 pages.
Les actes n’étant pas imprimés, une certaine flexibilité est possible autorisée autour de ces chiffres.

Les soumissions devront être réalisées au format PDF et devront utiliser le format RNTI disponible en téléchargement à l’adresse :
http://www.editions-rnti.fr/files/RNTI-X-Y2.1.zip. La langue officielle de l’atelier est le français, mais il reste ouvert aux
contributions en langue anglaise. La soumission des propositions d’articles se fera exclusivement sous format électronique via le site
EasyChair Conference System : https://easychair.org/conferences/?conf=egc2023 en choisissant lors de la soumission la track GAST
correspondant à l’atelier. Si vous avez des difficultés, n’hésitez pas à nous contacter.

Chaque soumission sera évaluée par 3 évaluateurs. Les critères d’évaluation retenus sont :
– L’adéquation du contenu scientifique de la proposition aux thématiques de l’atelier.
– La mise en évidence d’un résultat scientifique, d’une idée innovante ou de retours d’expériences.
– La qualité scientifique de la soumission.
– La clarté de la présentation (pour un public pluridisciplinaire notamment).
– Le fait que la contribution soit susceptible de donner lieu à des échanges scientifiques intéressants.

Les inscriptions peuvent se réaliser à l’atelier seul ou à tout l’événement (atelier + conférence). Le tarif d’inscription et la procédure
d’inscription sont disponibles sur le site de la conférence EGC : https://egc2023.sciencesconf.org.

Contact : gast_egc2023@easychair.org

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Date : 2023-01-17
Lieu : EGC 2023
Lyon

Présentation de l’atelier
Cet atelier a pour objectif de réunir les chercheurs intéressés par les mécanismes d’attentions et leur apport dans le domaine de l’apprentissage automatique. Notre ambition est de permettre aux participants d’aborder tous les thèmes allant de la modélisation de l’attention aux applications en passant par les architectures basées sur de tels mécanismes. Les problématiques abordées lors de cet atelier peuvent concerner les processus de modélisation, extraction d’information, etc., ou les applications associées. L’atelier concerne aussi bien les chercheurs du monde académique que ceux du secteur industriel, et autant les notions conceptuelles que les applications. L’atelier est ouvert en termes de propositions. Nous souhaitons stimuler un échange et des discussions aussi bien du point de vue théorique qu’expérimental :

Quels succès ont été récemment rencontrés, et quels échecs ?
Quel est l’apport ?
Comment l’évaluer ?
Quid de l’explicabilité ?

Les présentations pourront concerner un travail abouti, des réflexions sur la modélisation ou un travail préliminaire, ainsi que la réalisation de démonstrations.

Format des soumissions :
Nous proposons deux types de soumissions :

Soumission classique : article 12 pages maximum
Soumission courte : article 2 pages maximum

Les articles sont soumis suivant le format d’EGC. Les actes de l’atelier seront de plus mis à disposition sur le Web.

Dates importantes

Date limite de soumission des articles : 27 novembre 2022.
Notification aux auteurs : 16 décembre.

Lien de soumission :
https://easychair.org/my/conference?conf=m3a2023

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Date : 2023-04-12 => 2022-11-30
Lieu : Louvain-la-Neuve, Belgium

The 21st International Symposium on Intelligent Data Analysis will take place April 12-14, 2023 in Louvain-la-Neuve, Belgium.

Symposium on Intelligent Data Analysis (IDA 2023)

Authors are invited to submit original contributions on the topic of intelligent data analysis. IDA’s mission is to promote ideas over performance. Thus, while each contribution should contain some theoretical or empirical evaluation, exhaustive evaluation is not required as long as a convincing and solid motivation is given.

Submissions will undergo a single-blind review process (author identities are known to reviewers). The conventional reviewing process, which favors incremental advances on established work, can discourage the kinds of papers that IDA 2023 aims to publish. The reviewing process will address this issue explicitly: referees will evaluate papers on the basis of novelty, technical quality, potential impact, and clarity. Furthermore, each submission will be reviewed by one of the senior program committee members. Any paper for which an SPC makes a convincing argument about how it addresses the symposium’s goals will be accepted independent of the overall review score.

All accepted paper contributions will be published in the Lecture Notes in Computer Science series by Springer-Verlag. Proceedings from previous IDA symposia have appeared in the same series over the last two decades.

It is required that at least one author of each accepted paper registers for the conference and presents and discusses the contribution at the conference.

*Formatting instructions*

Contributions, written in English, must be formatted according to the guidelines of the Lecture Notes of Computer Science (LNCS) series by Springer-Verlag, which are available together with templates here: https://www.springer.com/gp/computer-science/lncs/conference-proceedings-guidelines. We strongly recommend using the LNCS template for LaTeX. The page limit for any contribution, including figures, title pages, references, and appendices, is 10-12 pages in LNCS format. Submission of the camera-ready version of the paper has to include the authors’ consent to publish on the above Springer LNCS website.

Authors may not submit any paper which is under review elsewhere or which has been accepted for publication in a journal or another conference; neither will they submit their papers elsewhere during the review period of IDA 2023.

*Submission*

Papers must be submitted electronically, in PDF format, via the IDA 2023 EasyChair submission website (https://easychair.org/conferences/?conf=ida2023).

*Important dates*

Paper submission deadline: November 15, 2022
Notification of acceptance: January 20, 2023
All dates are specified as 23:59:59 SST (Standard Samoa Time / Anywhere on Earth)

*Additional information*

This call for papers and all additional information can be found on https://ida2023.org/regular-paper-track/

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Date : 2023-03-08 => 2023-03-09
Lieu : Institut Pasteur, Paris

Un nombre croissant de chercheurs s’intéresse à la problématique de la reproductibilité, dont la définition même peut grandement varier d’une discpline à une autre (observationnelle, expérimentale, statistique, computationnelle, …). Or, nous avons rarement l’occasion de poser un regard inter-disciplinaire sur nos approches et définitions respectives. Ces journées sont donc un lieu d’échanges et d’information pour dresser un premier état des lieux de la reproductibilité en France. Le but est de favoriser les interventions courtes suivies de discussion permettant à tout un chacun de mieux comprendre les problématiques des autres. Nous essayons donc de rassembler des scientifiques de toutes disciplines.

L’autre but des ces journées est de réfléchir à une organisation nationale nous permettant d’échanger des informations sur les formations, les ateliers, les conférences et de pouvoir péréniser l’organisation de ces journées. Dans de nombreux pays, il existe des réseaux académiques nationaux dédiés à la question de la reproductibilité, comme par exemple au Royaume Uni (www.ukrn.org), en Finlande (www.finnish-rn.org), en Italie (www.itrn.org), en Allemagne (reproducibilitynetwork.de), en Suisse (www.swissrn.org), etc. Un des enjeux de ce workshop est donc de réfléchir à la définition et à la gouvernance d’un tel réseau, à son positionnement vis à vis d’instances comme le COSO (par exemple).

Plus d’information sur notre site !

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Date : 2023-03-08 => 2023-03-10
Lieu : Universidade do Minho (Portugal)

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