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Symposium International Francophone sur l’Écrit et le Document (SIFED)

Date : 2022-10-14
Lieu : IRISA, Rennes

SIFED est une journée de rassemblement de la communauté de l’analyse et la reconnaissance de documents.

Au cours de cette journée, les chercheurs et industriels ont l’occasion de présenter leurs travaux de recherche dans ces domaines.

Toutes les informations sont disponibles sur le site : https://project.inria.fr/sifed2022/fr/

La conférence est gratuite et ouverte à tous, même si vous ne présentez pas de communication !

L’inscription est obligatoire, avant le jeudi 6 octobre sur le site de SIFED : https://project.inria.fr/sifed2022/

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Modélisation de l’effet de la lumière sur la ramification : formalisation et analyse de sensibilité pour la comparaison d’hypothèses de fonctionnement.

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : UMR AGAP, CIRAD, Montpellier ou IRHS, INRAE, Anger
Durée : 6 mois
Contact : frederic.boudon@cirad.fr
Date limite de publication : 2022-12-30

Contexte :
Aujourd’hui, la science doit trouver de nouvelles solutions pour augmenter la tolérance des plantes cultivées aux stress environnementaux. Pour cela, une meilleure compréhension des mécanismes sous-jacents à l’édification des plantes et leur contrôle par l’environnement est nécessaire. Notamment, les bourgeons formés à l’aisselle des feuilles restent dormants ou s’activent selon l’environnement donnant naissance à de nouveaux axes [1]. Ce processus a des conséquences importantes sur divers aspects des performances agronomiques des plantes (par exemple, la qualité visuelle des plantes ornementales, le rendement des plantes utilisées pour l’alimentation). Néanmoins, les mécanismes par lesquels l’environnement régule le débourrement ont été peu étudiés [2]. Dans l’équipe, des résultats expérimentaux sur le rosier nous conduisent à émettre une hypothèse quant aux mécanismes par lesquels l’intensité lumineuse contrôle le débourrement. Cette hypothèse implique une interaction entre une classe d’hormones, les cytokinines (CK), et la disponibilité en sucre, deux régulateurs contrôlés par la lumière [3,4].
Pour l’évaluation de notre hypothèse, nous souhaitons la modéliser et confronter les comportements de la plante simulés aux comportements observés. Cela implique de modéliser les flux de carbone au sein de la structure de la plante et leur interaction avec les hormones. Or, aujourd’hui, les modèles de flux de carbone utilisés dans la littérature ne reproduisent que très partiellement les mécanismes physiologiques décrits par la théorie de Münch. Des premiers modèles permettent de résoudre ces flux sur des structures topologiquement très simples [5,6]. Des travaux récents montrent la possibilité d’une résolution sur des structures plus complexes [7].

[1] Rameau, C., Bertheloot, J., Leduc, N., Andrieu, B., Foucher, F., & Sakr, S. (2015). Multiple pathways regulate shoot branching. Frontiers in plant science, 5.
[2] Schneider A., Godin C., Boudon F., Demotes-Mainard S., Sakr S., Bertheloot J. (2019). Light Regulation of Axillary Bud Outgrowth Along Plant Axes: An Overview of the Roles of Sugars and Hormones. Frontiers in Plant Science, 10, 1-17.
[3] Roman, H., Girault, T., Barbier, F., Péron, T., Brouard, N., Pencik, A., et al. (2016). Cytokinins are initial targets of light in the control of bud outgrowth. Plant Physiology, 172, 489-509.
[4] Corot A., Roman H., Douillet O., Autret H., Perez-Garcia M. D., Citerne S., Bertheloot J., Sakr S., Leduc N., Demotes-Mainard S. (2017). Cytokinins and abscisic acid act antagonistically in the regulation of the bud outgrowth pattern by light intensity. Frontiers in Plant Science, 8, 1-16.
[5] Bancal, P., & Soltani, F. (2002). Source-sink partitioning. Do we need Munch? Journal of Experimental Botany, 53(376), 1919-1928.
[6] Minchin, P. E. H., Thorpe, M. R., & Farrar, J. F. (1993). A SIMPLE MECHANISTIC MODEL OF PHLOEM TRANSPORT WHICH EXPLAINS SINK PRIORITY. Journal of Experimental Botany, 44(262), 947-955.
[7] Lacointe, A., & Minchin, P. E. H. (2019). A Mechanistic Model to Predict Distribution of Carbon Among Multiple Sinks. In J. Liesche (Ed.), Phloem: Methods and Protocols (Vol. 2014, pp. 371-386).

Sujet :
L’objectif du stage est de développer un modèle de réponse du débourrement à la lumière, intégrant les flux de carbone selon la théorie de Münch et leur interaction avec les CK. Lors d’un précédent travail, une première version simplifiée du modèle a été développée pour une structure simple de plante. Lors du stage, l’étudiant étendra ce modèle pour une structure plus complexe et pour intégrer notre hypothèse sur l’interaction sucre-CK; Il explorera également le comportement du modèle par la mise en place d’une analyse de sensibilité, et confrontera les simulations à des données expérimentales pour tester notre hypothèse.

Étapes principales du stage :
– Implémentation du modèle :
– Etendre le modèle développé pour une structure simple de plante (pools d’organes représentés) à une structure plus complexe (organes individualisés)
– Introduire l’hypothèse d’interaction Sucre-Cytokinine
– Ajuster les paramètres par optimisation à partir d’un jeu de données mesurées
– Exploration du modèle et évaluation:
– Faire une analyse de sensibilité des paramètres du modèle
– Évaluer la capacité du modèle à simuler les comportements de plante observés sous une gamme de traitements expérimentaux. Les données sont déjà disponibles. Selon l’avancement, une 2e phase pourra être envisagée au cours de laquelle d’autres hypothèses pourraient être testées.
– Intégrer le modèle à la plateforme en ligne MorphoNet pour le rendre accessible à la communauté des modélisateurs biologistes.

Profil du candidat :
Ce stage peut convenir à des étudiant(e)s provenant d’une école en modélisation mathématique, en informatique ayant un attrait pour la biologie, et la modélisation de systèmes biologiques.

Formation et compétences requises :
Une capacité rédactionnelle et un goût pour le travail en équipe à l’interface entre plusieurs disciplines (maths, info, écophysiologie) seront nécessaires.

Adresse d’emploi :
– CIRAD, Équipe Phénomen, UMR AGAP, Avenue Agropolis TA A-108/01 34398 Montpellier Cedex 5, France
ou
– Institut de Recherche en Horticulture et Semences, INRAE, 49000 Angers, France

Document attaché : 202209301412_Physioscope_Model_2023_VInfo.pdf

Un système pour une contextualisation de la réponse aux incidents de sécurité

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/Doctorants

Laboratoire/Entreprise : Laboratoire CEDRIC/ ALEKSO Cyber Consulting
Durée : 3ans
Contact : ilham.lammari@lecnam.net
Date limite de publication : 2022-11-30

Contexte :
La réponse à un incident avéré est un processus critique actionné par des experts en sécurité du SOC qui, bien que disposant actuellement d’une panoplie d’outils, doivent mobiliser, sous pression temporelle, un large éventail de connaissances et de compétences leur permettant de choisir le plan qui minimiserait au maximum l’impact de l’incident. De plus, pour l’exercice de leurs tâches, les analystes doivent souvent naviguer dans une panoplie d’outils et voir même être suffisamment performants dans plusieurs langages de script. Pour pallier cet inconvénient et surmonter la courbe d’apprentissage des outils individuels, des plateformes SOAR sont disponible sur le marché mais qui malheureusement sont financièrement inaccessibles pour des petites structures. De plus, l’adoption de telles plateformes oblige les entreprises à avoir les compétences nécessaires pour le développement et la maintenance des playbooks. En dépit de cette prolifération des systèmes avancés de cyberdéfense, l’amélioration des capacités de réponse des entreprises aux incidents reste jusqu’à nos jour un défi majeur dû, entre autres, (a) au manque de personnel de sécurité qualifié, (b) au taux de rotation élevé d’experts en sécurité compte tenu de la nature des tâches à effectuer et qui oblige les entreprises à dépenser beaucoup de ressources pour former de nouveaux experts, à la faible collaboration entre experts engendrée par la pression temporelle à laquelle ils sont confrontés et accentuée, dans certaines entreprises, par le manque d’outils collaboratifs.
Bien que la littérature sur la réponse aux incidents de sécurité soit riche, il n’y a, à notre connaissance aucun travail de recherche qui se focalise sur l’automatisation de la phase de confinement, d’éradication et de récupération

Sujet :
L’objectif de la thèse est donc de proposer un système d’aide à la décision permettant de supporter l’activité d’un expert de sécurité chargé de répondre à un incident avéré. Ce système devrait être amène à fournir des plans d’action mesurables en s’appuyant sur les données de contexte et sur des connaissances capitalisées au sein d’une ontologie de domaine dont la construction fait partie aussi de la thèse. Afin de garantir son évolutivité et sa portabilité, la conception du système projeté doit être dirigée par les modèles.

Profil du candidat :
Le candidat à cette thèse doit avoir :
– un Master 2 recherche en informatique (ou équivalent)
– des compétences en représentation des connaissances et/ou en web sémantique et/ou en modélisation conceptuelle des systèmes d’information.
– des compétences en programmation
Il doit aussi avoir une bonne maîtrise du français (oral et écrit) et de l’anglais (oral et écrit)
Des connaissances en cybersécurité et une expertise en R&D dans la cybersécurité seront un plus.

Formation et compétences requises :
Master 2 recherche en informatique (ou équivalent)

Adresse d’emploi :
ALEKSO Cyber Consulting à Le Plessis-Robinson

28 months postdoctoral fellowship on EU HORIZON project OMEGA-X and ENERSHARE

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : MINES Saint-Étienne
Durée : 28 mois
Contact : maxime.lefrancois@emse.fr
Date limite de publication : 2022-12-01

Contexte :
Annonce formatée: https://ci.mines-stetienne.fr/jobs/2023-OMEGA-X-ENERSHARE-Postdoc.html

About us
The MINES Saint-Étienne, founded in 1816, is a member of the Institut Mines-Télécom – France’s leading group of engineering and management grandes écoles, positioned on the major changes of the 21st century: digital, environmental and energy, industrial and educational transformations.

Saint-Etienne is a welcoming and dynamic city with a wide range of leisure activities (various sports, national drama centre, opera, city of design…), at the gateway to nature (Pilat massif, Loire gorges…) but with quick access to major cities (less than an hour from Lyon and three hours from Paris by TGV).

The Henri Fayol Institute, one of the school’s 5 training and research centers, brings together professors in industrial engineering, applied mathematics, computer science, environment and management around the theme of overall business performance. The Henri Fayol Institute is strongly involved in flagship projects of the Industry of the Future and the City of the Future.

About the OMEGA-X and ENERSHARE projects
The OMEGA-X and ENERSHARE projects are two EU HORIZON projects funded by call HORIZON-CL5-2021-D3-01-01: “Establish the grounds for a common European energy Data Space”. These projects are part of the European Digital Strategy on Data, Cloud and Artificial Intelligence.

OMEGA-X (Orchestrating an interoperable sovereign federated Multi-vector Energy Data Space built on open standards and ready for GAia-X) involves 31 partners in 11 countries;
ENERSHARE (European Common Energy Data Space Framework Enabling Data Sharing-Driven Across- and Beyond- Energy Services) involves 30 partners in 12 countries.
EDF R&D is involved in both projects, and requested help from the Henri Fayol Institute of MINES Saint-Étienne to contribute to tasks related to the evaluation, development, and standardisation of energy ontologies. Our objective, in collaboration with partners of OMEGA-X and ENERSHARE, in liaison with sister projects of the European BRIDGE initiative, is to contribute through standardisation bodies to the convergence of energy ontologies. The ultimate goal is to establish the data management grounds for a common European energy Data Space:

Higher degree of interoperability between data platforms.
Energy data made available and re-usable.

Sujet :
Objectives of the fellowship
You will become an essential contributor to the scientific development of each project, especially regarding the evaluation, development, and standardisation of energy ontologies. More specifically:

You will interact with the different work packages and tasks, under the guidance of EDF R&D.
You will contribute to the analysis of existing data models under the prim of the existing project use cases, under the guidance of MINES Saint-Étienne
You will contribute to the writing or reviewing of deliverables for the project, under the guidance of EDF R&D.
You will participate to relevant technical committees in standardisation bodies, and contribute to the definition of a common data model for the Energy Data Space, under the guidance of MINES Saint-Étienne and EDF R&D.
Besides, you will interact with the different members of the Computer Science and Intelligent Systems department at MINES Saint-Étienne, and EDF R&D.

Profil du candidat :
The candidate shall own a PhD in Computer Science, have good knowledge in the Ontology Engineering and the Energy domai

Formation et compétences requises :
The candidate shall own a PhD in Computer Science, have good knowledge in the Ontology Engineering and the Energy domai

Adresse d’emploi :
To apply, please send your CV, cover letter, and any other useful information, to: https://institutminestelecom.recruitee.com/o/postdoctoral-fellowship-on-european-energy-data-space-projects-with-edf-rd-28-months.

18 months research and development position at MINES Saint-Etienne

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : MINES Saint-Étienne
Durée : 18 mois
Contact : maxime.lefrancois@emse.fr
Date limite de publication : 2022-12-01

Contexte :
Annonce formatée: https://ci.mines-stetienne.fr/jobs/2023-Digital-Twin.html

About us
The MINES Saint-Étienne, founded in 1816, is a member of the Institut Mines-Télécom – France’s leading group of engineering and management grandes écoles, positioned on the major changes of the 21st century: digital, environmental and energy, industrial and educational transformations.

Saint-Etienne is a welcoming and dynamic city with a wide range of leisure activities (various sports, national drama centre, opera, city of design…), at the gateway to nature (Pilat massif, Loire gorges…) but with quick access to major cities (less than an hour from Lyon and three hours from Paris by TGV).

The Henri Fayol Institute, one of the school’s 5 training and research centers, brings together professors in industrial engineering, applied mathematics, computer science, environment and management around the theme of overall business performance. The Henri Fayol Institute is strongly involved in flagship projects of the Industry of the Future and the City of the Future.

Sujet :
About our building’s Digital Twin
The Espace Fauriel building (EF) of Mines Saint-Étienne, built around 1920 by Manufrance and renovated in 1994, is a building of 6720 m2 on 8 levels used for research and teaching at Mines Saint-Étienne. It includes lecture halls and classrooms, offices, meeting rooms, and a simulation of a factory of the future: the IT’M Factory Platform.

We develop the EF building’s digital twin, rising through the Building Information Model (BIM) maturity levels by Bew and Richards [1], and the digital twin maturity levels by Deng, Menassa, and Kamat [2]:

BIM maturity level 2 consists in manipulating a standard representation of digital mock-ups (e.g. IFC Industry Foundation Classes), and standard libraries for object properties (Property sets) for thermal conductivity for example. The EF building model is available in IFC and RVT format.

BIM maturity level 3 positions the Web as an information exchange medium to enable collaborative workflows between interdisciplinary stakeholders, and the use of interoperable, flexible and open standards covering different domains. Developments in the Web of Data domains enable the integration, linking, and tracking of distributed data. We are developing a knowledge graph describing our building and the deployed IoT devices with standard ontologies.

The BIM corresponds to the Digital Twin maturity level 1. Level 2 adds simulations based on the digital model. We have developed a thermal model of the building, allowing to simulate the evolution of the temperature of a room according to the temperatures of the adjacent rooms and the heating systems. This thermal model is executable in the form of a Functional Mock-up unit, and is intended to be published as an executable service in the Territory Platform.

Digital Twin maturity level 3 consists in instrumenting the building and giving access to the data of the instruments through the digital twin. We log and make available the data captured by a few dozen heterogeneous communicating objects (WiFi, Bluetooth, Zigbee, LoRa) inside and outside the building, as well as the KNX installation of the building. In particular, the following data are collected: temperature, status of the heating and ventilation systems, status of window openings. The opening of some windows can also be controlled remotely. The parameters of the thermal model are learned from these captured data, and linked with the parameters of the digital building model in the building knowledge model.

All these works make the EF building and its Digital Twin a solid basis for future courses and research works in AI (maturity level 4), for example to reconcile antagonistic objectives of health management, user comfort, and energy efficiency of the building, which brings an ethical dimension related to the UN sustainable development goals (7, 11 and 13).

Profil du candidat :
M2, Engineer, or Ph.D. in Computer Science

Formation et compétences requises :
With a M2 level, Engineer degree, or Ph.D. in Computer Science, you will become an essential contributor to the development of our building’s Digital Twin. You can rely on and improve a wide spectrum of computer engineering skills: Visualization and interaction with the BIM model of our building, development and management of our IoT infrastructure, management of our building knowledge graph, to cite just a few.
Interviews may be conducted starting November, with the objective to fill the position early 2023.

Adresse d’emploi :
To apply, please send your CV, cover letter, and any other useful information, to: https://institutminestelecom.recruitee.com/o/postdoctoral-research-and-development-position-on-a-buildings-digital-twin-18-months-saintetienne.

18 months postdoctoral fellowship on the development of the ETSI SAREF ontology

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : MINES Saint-Étienne
Durée : 18 mois
Contact : maxime.lefrancois@emse.fr
Date limite de publication : 2022-12-01

Contexte :
Annonce formatée: https://ci.mines-stetienne.fr/jobs/2023-ETSI-SAREF-STF.html

About us
The MINES Saint-Étienne, founded in 1816, is a member of the Institut Mines-Télécom – France’s leading group of engineering and management grandes écoles, positioned on the major changes of the 21st century: digital, environmental and energy, industrial and educational transformations.

Saint-Etienne is a welcoming and dynamic city with a wide range of leisure activities (various sports, national drama centre, opera, city of design…), at the gateway to nature (Pilat massif, Loire gorges…) but with quick access to major cities (less than an hour from Lyon and three hours from Paris by TGV).

The Henri Fayol Institute, one of the school’s 5 training and research centers, brings together professors in industrial engineering, applied mathematics, computer science, environment and management around the theme of overall business performance. The Henri Fayol Institute is strongly involved in flagship projects of the Industry of the Future and the City of the Future.

About SAREF
IoT fragmentation is one of the main threats to the adoption of IoT technologies on a large scale. To overcome this, the current fragmented landscape of IoT technologies requires standardised interfaces and data models to ensure interoperability.

To cope with this, the European Commission has promoted the SAREF ontology in collaboration with ETSI SmartM2M TC since 2014 with the goal of providing and maintaining a common data model over time to ensure interoperability. The SAREF ontology is a reference data model enriched with formal semantics, intended to enable interoperability between solutions from different providers and among various activity sectors in the IoT, thus contributing to the development of the global digital market. The development of SAREF is a collaborative effort that involves many experts from different European institutions, including MINES Saint-Étienne.

Over time, SAREF has evolved into a suite of ontologies that includes a general-purpose ontology (i.e., SAREF core, which is currently in its third release), 11 extensions, and an ontology pattern. It further defines a clear workflow for development and versioning and provides a portal to its user community for documentation and collaborative development.

SAREF is documented at a public portal and open source. The SAREF development framework and workflow has been specified [ETSI TS 103 673] and the SAREF pipeline software is used for its continuous integration and deployment.

Sujet :
Objectives of the fellowship
You will become an essential contributor to the scientific development of two Specialist Task Forces funded by ETSI, with the macro-objective to support the usability and adoption of SAREF. More in details, our main objectives are to harmonize and facilitate the use of SAREF by:

Identifying the potential SAREF ontology patterns that can be leveraged to homogeneise the way SAREF extensions are defined;
Consolidating the SAREF suite of ontologies (i.e., SAREF core and its extensions) using these patterns;
Augmenting the SAREF Development Framework and Workflow [ETSI TS 103 673] to account for these ontology patterns;
Enhancing the SAREF pipeline that is used for the continuous integration and deployment of SAREF;
Adding functionnalities to the SAREF public portal to browse ontology patterns and their instances.

Profil du candidat :
postdoc

Formation et compétences requises :
This postdoc position requires good knowledge in semantic web technologies, good specification writing skills, ability to participate and report in international projects, and some level of coding skills (java/python, front-end development, devops).

Adresse d’emploi :
MINES Saint-Étienne

[PhD] Emotion classification from EEG signals, ICube & Cephalgo (Strasbourg)

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : ICube, Strasbourg
Durée : 3 ans
Contact : jonathan.chardin@cephalgo.com
Date limite de publication : 2022-11-30

Contexte :
The thesis will be carried out in partnership between the company CEPHALGO (specialised in the development of hardware for the recording of EEG signals and their statistical study) under the supervision of Dr Jonathan Chardin and the ICube research laboratory under the supervision of Dr Thomas Lampert HDR, Chair of Data Science and AI (specialised in the development of machine learning and deep learning models). The candidate will share his/her time between the CEPHALGO company and the ICube research laboratory.

Keywords: Deep learning, Affective computing, Valence arousal model, Fourier transform, classifiers, machine learning, PCA, wavelets, statistical analysis.

Sujet :
We are looking for a candidate for a PhD thesis in the field of emotion recognition from electroencephalographic (EEG) signals. The objective of the thesis is to perform statistical analysis of EEG signals and to find correlations between quantities extracted from the raw signals and the emotions associated with the signals during their recording. The candidate will first acquire EEG signals from several users to build a study database. The thesis will then have two stages:
1. As a comparison method, a ‘classical’ analysis of the data will be performed. That is to perform any necessary pre-processing (filtering, elimination of bad signals, estimation of the quality of the signals and decomposition into brain waves, i.e. alpha, beta, theta, gamma waves…), make a statistical study on the data (extraction of quantities from the processed signals, i.e. Hjorth parameters, spectral entropy, moments…), and to find correlations between these different quantities and the emotions associated with the signals.
2. This will lead to the development of machine learning ( particularly deep learning) algorithms to associate EEG signals with their corresponding emotions based on state-of-the-art models (transformers, convolutional neural networks, etc).

Profil du candidat :
Desirable skills:
– Good knowledge of signal processing (Fourier transform, wavelet decomposition, spectrograms, etc.)
– Experience in working with EEG data or time-series would be a plus but not necessary
– Care for patients suffering from mental disorders

Formation et compétences requises :
Skills required:
– Master’s degree (M2) in Computer Science or similar with a strong mathematical component
– Experience in machine learning projects, preferably in addition to Deep Learning
– A solid knowledge of the python programming language and associated libraries (numpy, scipy, matplotlib)
– Project management skills when collaborating with other research partners
– Good interpersonal skills to interact with medical professionals and patients
– Adventurous towards the dynamic startup environment and scientific challenges

Adresse d’emploi :
CEPHALGO, Strasbourg

Appel à communication pour l’atelier GAST/EGC’2023 (Gestion et Analyse des données Spatiales et Temporelles)

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

Lien direct

Notre site web : www.madics.fr
Suivez-nous sur Tweeter : @GDR_MADICS
Pour vous désabonner de la liste, suivre ce lien.

Journées d’étude Musiscale

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

Thème :

Similarités musicales : échelles, dimensions, modèles, usages

Présentation :

Les données musicales constituent une masse d’information considérable qui est cependant mal exploitée du fait de l’absence de paradigme générique permettant de rendre de rendre compte de leurs relations de similarité, et ce à diverses échelles de représentation.
Par similarité, on entend des relations simples qui permettent d’expliquer et de formuler les correspondances entre éléments, séquences temporelles, sections, albums, oeuvres, voire corpus musicaux, en tenant compte de leurs spécificités mais en veillant à faire appel à un paradigme général. Les éléments musicaux s’organisent en effet à différentes échelles, au sein d’un corpus, dans le temps, etc.
Dans tous les cas on peut identifier des éléments qui se répètent, éventuellement avec des variations (reprises de morceaux au sein du corpus, similarités de motifs dans le temps au sein d’un morceau, répétitions de notes au sein d’un motif, etc.).
L’atelier Musiscale vise à définir les propriétés et les structures de données les plus appropriées à ces représentations, en tenant compte de la nature des données mais sans préjuger des utilisations qui peuvent en être faites.

Dans cet objectif, nous organisons les 6 et 7 octobre à Paris les premières journées de l’atelier Musiscale sur la thématique :

« Similarités musicales à différentes échelles, différentes dimensions, différents domaines : modèles, besoins, usages. »

Du : 2022-10-06

Au : 2022-10-07

Lieu : Maison de la Recherche
28 rue Serpente 75006 Paris

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

Pour vous inscrire, vous devez déjà être membre du GDR MaDICS et identifié sur le site.
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Postdoc (2 years) at CEA: NLP and genomics

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : DOING/– — –

Laboratoire/Entreprise : CEA List
Durée : 2 years
Contact : deepgenseq@saxifrage.saclay.cea.fr
Date limite de publication : 2023-02-03

Contexte :
The french CEA (Commissariat à l’Energie Atomique et aux Energies Alternatives) is looking for a Postdoctoral Fellow to join its laboratory of semantic analysis of texts and images.

In this exciting project, you will integrate an interdisciplinary team aiming to move closer to the goal of predictive and generative artificial intelligence for biology by exploiting deep contextual language models of biological sequences, whose representations generalize to several applications like the prediction of mutational effects.

TERMS & COMPENSATION

This 2 years position is open to a range of candidates from recent college graduates to more experienced scientists (e.g. post-docs) – the chosen candidate’s salary will be commensurate with their level of education, skills, and experience. Other benefits include:
– 48 days of paid holidays
– on-site subsidized restaurant
– partial remote work is possible, up to 3 days per week and 100 days per year
– CEA contribution to the personal company savings plan

Sujet :
BACKGROUND

Exponential growth in sequencing throughput together with the sampling of natural (uncultured) populations are providing a deeper view of the diversity of proteins sequences across the tree of life. Proteins are molecular engines sustaining cellular life and the unobserved determinants of their structure and function are encoded in the distribution of observed natural sequences. Therefore, such vast amounts of (unlabelled) sequences provide evolutionary data that can form the ground for unsupervised learning of predictive and generative models of biological function.

Our focus here will be to train high-capacity Transformer-based language models on sequence data, in a way analogous to what is done in natural language understanding, where the semantics of words is determined from the contexts in which they appear in sentences. Intrinsic organizing principles captured in the resulting representations can then be applied in transfer learning settings to different prediction sub-tasks using limited experimental data, like the effect of sequence variation on function. Following promising recent results, we plan to also explore zero-shot inference with no additional training and/or supervision from experimental data.

This project will be an excellent opportunity for a candidate who is looking to contribute to cutting-edge research and to train with experts in the field. We are seeking a detail-oriented computer scientist and problem solver passionate in science.

RESPONSIBILITIES

* Tune and optimize existing unsupervised transformer-based language models for protein sequences.
* Develop and optimize code and machine learning algorithms for predictive models.
* Integrate and analyze large data volumes.
* Interact continuously with scientists in an interdisciplinary team.

Profil du candidat :
* Ph.D. or M.Sc. in a quantitative discipline, e.g. Applied Mathematics, Computer Science, Computational Biology, Physics or a closely related discipline.
* Experience with Python, open-source software libraries for machine learning and Linux (file systems, shell, hardware/software monitoring, etc).
* Strong mathematical background and analytical skills.
* Effective organizational skills, e.g. the ability to prioritize work and contribute to the planning of a program of scientific research.
* Demonstrated interpersonal skills including both the ability to work independently and perform collaborative research in an interdisciplinary team environment.
* Good oral and written communication skills.

Preferred: Previous experience with transformer-based techniques for NLP pre-training and unsupervised transformer language models

Formation et compétences requises :
* Ph.D. or M.Sc. in a quantitative discipline, e.g. Applied Mathematics, Computer Science, Computational Biology, Physics or a closely related discipline.

Adresse d’emploi :
LOCATION

We are based on the Paris-Saclay research campus in the south of Paris.

HOW TO APPLY

Interested candidates should submit a resume and short cover letter to deepgenseq@saxifrage.saclay.cea.fr

ABOUT US :

About CEA LIST: https://list.cea.fr/en/

About the LASTI lab: https://kalisteo.cea.fr/index.php/ai/

Semantic Analysis of Text and Images

About Genoscope: https://www.genoscope.cns.fr