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DEBS 2024 – ACM International Conference on Distributed and Event-Based Systems

Date : 2024-06-25 => 2024-06-28
Lieu : Lyon, France

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DEBS 2024 Joint Conference
25th – 28th June, 2024
Lyon, France
https://2024.debs.org
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DEBS 2024 Call for Participation

The ACM International Conference on Distributed and Event-Based Systems (DEBS) is a premier venue for academia and industry to discuss cutting-edge research of distributed and event-based computing and data processing. DEBS 2024 will be a forum dedicated to the dissemination of original research, the discussion of practical insights, and the reporting of experiences relevant to distributed and event-based systems.

The DEBS conference covers topics in distributed and event-based computing for a wide range of application domains and computing environments. The conference aims to present novel solutions for collecting, detecting, processing, analyzing, and responding to events through distributed middleware, systems, and platforms.

Topics covered by the conference include, but are not limited to
* models, architectures, and paradigms
* systems and software
* applications and use-cases
of distributed and event-based computing and data analysis.

The conference is held in Lyon, the culinary heart of France. The city enchants with its rich history and stunning beauty. Its UNESCO-listed Old Town, Vieux Lyon, features cobblestone streets and Renaissance architecture. The Basilica of Notre-Dame de Fourvière offers breathtaking city views, while the expansive Parc de la Tête d’Or provides a serene retreat with gardens and a lake. Lyon’s charm lies in its blend of culture, gourmet cuisine, and picturesque scenery.

Registration

The registration website is available at https://www.ecolloque.com/debs-2024/en/new/
More details on registration prices and cancellation can be found in on the website page (https://2024.debs.org/registration/).

Conference: June 25-28th, 2024

**Organisers**

General chairs
* Angela Bonifati
* Riccardo Tommasini
PC chairs
* Avrilia Floratou, Microsoft
* Tilmann Rabl, HPI

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Lien direct

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Offre de post-doc

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

Laboratoire/Entreprise : SUPMICROTECH-ENSMM/Institut FEMTO-ST/Sayens
Durée : 24 mois
Contact : zeina.almasry@femto-st.fr
Date limite de publication : 2024-07-31

Contexte :

Sujet :
L’ingénieur(e) maturation recruté(e) aura pour objectifs de réaliser les tâches prévues au sein du projet CBRA. Les travaux liés au projet CBRA sont soumis à déclaration de confidentialité. L’ingénieur(e) devra signer une telle déclaration et s’engager à ne pas communiquer sur ces travaux sans discussion préalable.
Brièvement, les travaux consisteront à fiabiliser le dispositif médical actuel pour l’aide à la détection précoce du cancer du sein, contribuer à son extension à d’autres tailles, sa caractérisation et la robustification du modèle de détection ainsi que l’adaptation du modèle aux nouvelles tailles. Ces travaux seront réalisés conformément à un calendrier prévisionnel défini dans le projet de maturation CBRA et étalé sur 24 mois (celui-ci sera présenté à L’ingénieur(e) par ses encadrants).
L’Ingénieur(e) devra également superviser le travail de L’Ingénieur(e) junior (19 mois) également affecté au projet.
L’ingénieur(e) maturation veillera à l’approvisionnement des consommables en tenant à jour les stocks et en anticipant les commandes (et délais de livraisons) nécessaires afin de ne pas affecter l’activité.
L’ingénieur(e) maturation devra consigner de manière journalière ses travaux et résultats dans un cahier de laboratoire signé par lui-même et contresigné régulièrement par un de ses responsables. Ce cahier sera soumis à confidentialité.
L’ingénieur(e) maturation présentera ses résultats et développement chaque semaine à au moins l’un de ses responsables à l’aide de supports de présentations.
L’ingénieur(e) maturation devra participer à la rédaction de rapports régulier rendant compte de l’avancement du projet.

Profil du candidat :
Doctorat en sciences de l’ingénieur, intelligence artificielle, mathématiques appliquées ou informatique

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
recrute@sayens.fr

Document attaché : 202406111139_Offre de poste_postdoc.pdf

Poste permanent IR HPC/HPDA GPU

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : BigData4Astro/– — –

Laboratoire/Entreprise : Institut d’astrophysique de Paris
Durée : permanent
Contact : dubois@iap.fr
Date limite de publication : 2024-07-31

Contexte :
The Institut d’Astrophysique de Paris (IAP) is a Joint Research Unit of CNRS and Sorbonne University, with approximately 150 researchers, post-docs, PhD students, engineers, technicians, and administrative staff. Large-scale numerical analysis holds a significant place at IAP: processing massive astrophysical data (HPDA) and conducting and exploiting numerical simulations (HPC). IAP hosts dedicated computing farms for these applications, the most recent specialising in CPU-GPGPU co-computation and AI use. Among the 80 regular users of these machines, half are collaborators from other laboratories in France and internationally.
IAP is heavily involved in major ground-based and space astronomical observation programs (Euclid, JWST, SVOM, LISA, Ariel, GRAND) and at the forefront of numerical modeling in astrophysics with the most extensive simulations in the field (Horizon, Sibelius), conducted on national (Joliot Curie, Jean Zay) and international (Nurion, Cosma) supercomputers. IAP is a leading center for innovative statistical analysis of large data volumes (BORG, Learning-the-Universe projects). These commitments entail new development and deployment needs for codes, including optimization for GPGPU architectures and the use of AI tools.
As the key person for code and algorithm development and optimization on HPDA/HPC machines for new GPGPU architectures, the research engineer will join the “technical support for projects” team of 14. This activity will enhance the laboratory’s capability and expertise in HPC/HPDA themes. (edited)

Sujet :
### Role:
The research engineer will provide expertise in the use of GPGPUs for high-performance data analysis (HPDA/HPC) within research projects. They will contribute to solving theoretical astrophysics problems through numerical simulations and observational astrophysics through the processing and analysis of large data sets.

### Activities:
– Develop and optimize HPC/HPDA numerical codes, particularly those based on AI, for large data sets and numerical simulations.
– Develop and port codes to GPGPUs, including on distributed memory parallel computing machines, considering specific architectures.
– Monitor technological advancements in computational libraries and new statistical methods (AI in a broad sense).
– Deploy codes on national and international supercomputers (tier-1 and tier-0).
– Draft technical information for computing and storage time requests.
– Participate in data management (transferring input data to external machines, retrieving data, and organizing long-term storage).
– Define the hardware and software infrastructure for the unit’s HPC/HPDA machines, interact with service providers, and co-author procurement requests.

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :
#### Knowledge:
– Algorithms
– Scientific computing
– Statistical methods
– Computational libraries
– Compiled languages (such as C, C++, Fortran)
– UNIX-family operating systems (such as Linux, BSD)
– English language: B2 to C1 (Common European Framework of Reference for Languages)
– Scripting languages for scientific computing (such as Python, Julia, Matlab)
– General scripting languages (such as shell, Perl)

#### Operational Skills:
– High-performance programming, particularly in GPGPU
– Use of source code management tools (such as GitLab, GitHub, Bitbucket)
– Technical document writing
– Reporting activities
– Technological and bibliographic monitoring

#### Personal Qualities:
– Ability to work independently
– Strong interpersonal skills
– Ability to work with multiple stakeholders

Adresse d’emploi :
98 bis boulevard Arago, 75014, Paris

offre d’emplois post-doctorant

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

Laboratoire/Entreprise : Universite Sorbonne Paris Nord. LIPN – UMR CNRS 70
Durée : 12 mois
Contact : azzag@univ-paris13.fr
Date limite de publication : 2024-09-30

Contexte :
This post-doctoral proposal is part of the IRISER LabCom, a Joint Laboratory in ”Intelligence,
Recognition, Surveillance, Reactive” (https://www-l2ti.univ-paris13.fr/iriser/) funded by
the ANR. The IRISER LabCom aims to propose and fully control the behavior and performance
of intelligent or embedded systems designed for artificial vision for the rapid and automated analysis
of images/videos (of very large sizes, multispectral georeferenced high resolutions) captured
aboard COSE aircraft, relying on strategies for processing visual information and machine learning.
We are looking to recruit a post-doctoral in research and development in computer vision and
machine learning for 12 months.

Sujet :
Object Detection based on LLM

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Université Sorbonne Paris Nord. LIPN – UMR CNRS 7030 – Equipe A3

Document attaché : 202406070718_PostDoc.pdf

poste d’enseignant-chercheur contractuel en informatique à l’université d’Orléans

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

Laboratoire/Entreprise : LIFO
Durée : 1 à 3 ans
Contact : mirian@univ-orleans.fr
Date limite de publication : 2024-09-30

Contexte :
Ce poste offre une opportunité à un docteur d’enrichir son expérience de recherche et d’enseignement. Nous cherchons des candidats pouvant s’intégrer à l’une de nos équipes de recherche, en participants aux projets mentionnés dans la fiche de poste. L’objectif est de permettre à la personne recrutée de s’investir en recherche et d’augmenter sa production scientifique en collaboration avec l’une de nos équipes.

Sujet :
L’université d’Orléans propose actuellement un poste d’enseignant-chercheur contractuel en informatique, avec prise de poste au 01/10/2024.

Le poste est pour 11 mois, éventuellement renouvelable deux fois un an.
La rémunération est proche de la grille des maître de conférences, avec une éventuelle prise en compte de l’expérience après la thèse.
Le service d’enseignement sur une année pleine est de 192h équivalent TD (max. 50h complémentaires). Des charges administratives peuvent éventuellement être confiées à la personne recrutée (ouvrant à des éventuelles primes).

Profil du candidat :
Le service d’enseignement s’effectuera en priorité au département d’informatique de l’UFR Sciences et Techniques.

L’intégration en recherche s’effectuera dans l’une des équipes du laboratoire LIFO (https://www.univ-orleans.fr/lifo/) dans l’une de ces équipes :
– CA : Contraintes et Apprentissage (IA),
– GAMoC : Graphes, Algorithmes, et Modèles de Calcul,
– LMV : Langages, Modélisation et Vérification,
– Pamda : Parallélisme et gestion de données (Big Data).

Le candidat doit être titulaire du doctorat.

Formation et compétences requises :
La fiche de poste et les modalités de candidature sont disponibles ici :
https://www.univ-orleans.fr/fr/univ/universite/travailler-luniversite/personnels-enseignants-et-chercheurs/enseignants-0

Adresse d’emploi :
Research: LIFO – Batiment IIIA – Rue Léonard de Vinci – BP6759
45067 Orléans Cedex 2 — Phone: ++ 33 (0) 2 38 49 25 83

Privacy-Enhancing Tools for Content Sanitization Using Large Language Models — Application to School Bullying and Harassment —

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

Laboratoire/Entreprise : Inria Saclay
Durée : 3 ans
Contact : cedric.eichler@insa-cvl.fr
Date limite de publication : 2024-09-01

Contexte :
This PhD thesis project is part of the French Priority Research Program and Equipment
(PEPR) on Cybersecurity, interdisciplinary Project on Privacy (iPoP) project involving several French
research teams working on data protection, from Inria, universities, engineering schools and the CNIL
(French National Commission on Information Technology and Civil Liberties). The PhD is proposed by
Petrus project-team at Inria Saclay and the PETSCRAFT project-team joint between Inria Saclay and
INSA CVL, which tightly collaborate in this large initiative on modeling privacy protection concepts and
on the design and deployment of explicable and efficient Privacy-Enhancing Technologies (PETs).

Sujet :
Objectives of the thesis.
The advanced inference capabilities of Large Language Models (LLMs) pose a significant threat to the privacy of individuals by enabling third parties to accurately infer certain personal attributes from their writings [1, 2]. Paradoxically, LLMs can also be used to protect individuals by helping them to modify their textual output from certain unwanted inferences [3, 4], opening the way to new tools. The ultimate objective of this thesis is to work towards an interactive chatbot-like tool for the sanitisation of text, to address applications including two which are especially investigated by our team: production of testimonies in the context of school bullying and work harassment, and participants feedback in participatory platforms. Through a preliminary investigation, we identified guidelines and main difficulties the successful PhD candidate will have to address for the sound development of such a
tool:
•A realistic adversary should be used to assess (residual) privacy risks. This poses two main challenges. Firstly, a realistic attacker cannot be generic but must take into account the vast auxiliary knowledge an attacker may possess (e.g. through fine-tuning or with the help of a dedicated ontology). Secondly, LLMs tend to always propose a guess which could be as likely as a random guess. Therefore, there is a need for a mechanism to estimate the likelihood of inferences.
•Designing and implementing a metric assessing the utility of a text (or the loss of utility due to sanitisation) is no trivial task. Design-wise, a proper metric should evaluate the amount of information
conveyed by a text relevant to its purpose (e.g. wrt testimonies, whether the victim/perpetrator are identifiable, etc). With regard to implementation, the assessment must be done automatically
without human intervention (e.g. through a LLM).
•Finally, an LLM-based sanitisation process must be proposed, limiting the capacity of the attacker to make inferences while maintaining the utility of the text. In a chatbot-like application, this
process can be iterative and interactive.

Initial roadmap.
The PhD project will start by the installation of open source LLMs such as Mistral or Arctic, and the implementation of the guidelines above, before focusing on the specialisation of the anonymisation solution to adapt it to different use cases and datasets.

Potential use-cases.
We will focus on two use cases: (1) the anonymous declaration or anonymisation of certain concepts in the context of school, university and work in general. This first use cases will be built with Inria’s partners in the context of the services responsible for investigating harassment cases that deal with anonymous witness statements and/or in the context of the labour market and job searches. (2) a second use-case is user feedback in participative platforms aimed at wellbeing, nutrition and health. This use case is still emerging and will be detailed during the PhD project.

References
[1] Kandpal, N., Pillutla, K., Oprea, A., Kairouz, P., Choquette-Choo, C., Xu, Z.: User inference attacks
on llms. In: Socially Responsible Language Modelling Research (2023)
[2] Staab, R., Vero, M., Balunovi ́c, M., Vechev, M.: Beyond memorization: Violating privacy via inference
with large language models. arXiv preprint arXiv:2310.07298 (2023)
[3] Staab, R., Vero, M., Balunovi ́c, M., Vechev, M.: Large language models are advanced anonymizers.
arXiv preprint arXiv:2402.13846 (2024)
[4] Tannier, X., Wajsb ̈urt, P., Calliger, A., Dura, B., Mouchet, A., Hilka, M., Bey, R.: Development and
validation of a natural language processing algorithm to pseudonymize documents in the context of
a clinical data warehouse. Methods of Information in Medicine (2024)

Profil du candidat :
Candidates must hold a master (or equivalent) in Computer Science.
The following skills are appreciated:
•Basic knowledge in LLMs/ML.
•Basic knowledge in privacy & anonimization.
•Proficiency in programming.

Candidates must be proficient in either french or english.

Formation et compétences requises :
Candidates must hold a master (or equivalent) in Computer Science.
The following skills are appreciated:
•Basic knowledge in LLMs/ML.
•Basic knowledge in privacy & anonimization.
•Proficiency in programming.

Candidates must be proficient in either french or english.

Adresse d’emploi :
Inria Saclay centre at Universit ́e Paris-Saclay, Turing building in Palaiseau (near Paris), France

Document attaché : 202406060959_PhD_position_LLM_Privacy.pdf

Graph-Based Machine Learning for Brain Analysis

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

Laboratoire/Entreprise : LITIS – Rouen
Durée : 3 ans
Contact : benoit.gauzere@insa-rouen.fr
Date limite de publication : 2024-10-01

Contexte :
Unlocking the Mysteries of the Brain with Graph-Based Machine Learning

In the fascinating world of neuroscience, understanding the brain’s intricate structure is key to unlocking the secrets of psychiatric and neurological disorders. Imagine if we could map the brain’s folds and curves to reveal patterns that indicate health or disease. This is precisely what our cutting-edge PhD project aims to achieve, leveraging the power of graph-based machine learning (GML) and Graph Neural Networks (GNN).

Project Overview

Our research focuses on enhancing the representation and analysis of neuroimaging data, particularly from MRI scans, using innovative GML techniques. By developing advanced models, we aim to identify individual traits such as gender and pathology with. What’s more, we are embedding principles of fairness into our models to ensure they are robust against variations in data acquisition and the natural diversity of brain structures.

Sujet :
Key Research Questions

– Hierarchical Information Analysis in Brain Graphs: How can we design GML models that effectively capture and utilize hierarchical information in brain graphs for better analysis of cortical folding patterns?
– Robustness to MRI Variations: Can a GML model trained on data from one MRI acquisition center generalize well to data from other centers, demonstrating robustness and enhancing the reproducibility of neuroimaging studies?
– Local Variation and Cognitive Functions: How can GML approaches help us identify and analyze local variations in brain anatomy, and what can these variations tell us about cognitive functions and neurological conditions?

Methodology and Resources

Our PhD candidate will have access to premier datasets, including:
– Human Connectome Project: Featuring top-quality MRI data from 1200 individuals.
– UK Biobank: Offering multimodal MRI data from over 10,000 individuals.

Supervisors and Research Environment

The project will be hosted at INSA Rouen, within the LITIS laboratory, and will be co-supervised by experts in the field:

Benoit Gaüzère
Guillaume Auzias
Sylvain Takerkart
Paul Honeine

Our multidisciplinary team brings together expertise in machine learning, computational anatomy, and neuroscience. The candidate will benefit from collaborations with leading research teams across multiple institutions.
How to Apply

Ready to embark on this exciting journey? Send your resume, academic results, and links to code or scientific papers to the following contacts. Please include “[FAMOUS]” in the subject line of your email:

Benoit Gaüzère: benoit.gauzere@insa-rouen.fr
Paul Honeine: paul.honeine@univ-rouen.fr
Guillaume Auzias: guillaume.auzias@univ-amu.fr
Sylvain Takerkart: sylvain.takerkart@univ-amu.fr

full offer is available here.

Profil du candidat :
Candidate Profile

We are seeking a passionate and dedicated PhD candidate with:

A Master’s degree in data science, computer engineering, or a related field.
Proficiency in Python programming.
Strong knowledge or experience in machine learning and data science.
Experience with graph structures is a plus.
High motivation and an interest in neuroscience.
Excellent reading, writing, and communication skills in English.

Formation et compétences requises :
Candidate Profile

We are seeking a passionate and dedicated PhD candidate with:

A Master’s degree in data science, computer engineering, or a related field.
Proficiency in Python programming.
Strong knowledge or experience in machine learning and data science.
Experience with graph structures is a plus.
High motivation and an interest in neuroscience.
Excellent reading, writing, and communication skills in English.

Adresse d’emploi :
LITIS INSA Rouen Normandie

Document attaché : 202406051242_PhD_project_Gauzere_Auzias.pdf

Appel à communication — EGC 2025

Date : 2025-01-27 => 2025-01-31
Lieu : Strasbourg

APPEL A COMMUNICATIONS EGC 2025

25ème conférence francophone sur l’Extraction et la Gestion des Connaissances

du 27 au 31 janvier 2025 – Strasbourg, France

Accueil

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Appel à communications
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Cette année, la 25ème édition de la conférence EGC aura lieu à Strasbourg du 27 au 31 janvier 2025 organisé par les équipes du Laboratoire ICube et acceuillis dans les locaux de l’INSA Strasbourg, situés en centre ville.

La conférence Extraction et Gestion des Connaissances (EGC) est un événement annuel réunissant des chercheurs et praticiens de disciplines relevant des sciences des données et des connaissances. Ces disciplines incluent notamment l’apprentissage automatique, l’ingénierie et la représentation de connaissances, le raisonnement sur des données et des connaissances, la fouille et l’analyse de données, les systèmes d’information, les bases de données, le web sémantique et les données ouvertes. Tous les travaux innovants portant sur ces thèmes sont les bienvenus.

La conférence EGC est l’occasion de faire se rencontrer académiques et industriels afin de confronter des travaux théoriques et des applications pratiques sur des données réelles et de communiquer des travaux de qualité, d’échanger et de favoriser la fertilisation croisée des idées, à travers la présentation de travaux de recherche récents, de développements industriels et d’applications originales.

Pour cette édition, nous souhaitons mettre l’accent sur l’extraction et la gestion des données et des connaissances au service de la recherche scientifique. L’ensemble de la recherche scientifique (science du vivant, sciences de l’environnement, sciences humaines, physique/chimie, etc.), expérimentale ou fondamental produit de grandes volumétries de données et cherche à les exploiter pour répondre à leurs questions de recherche. La gestion de données et l’extraction de connaissances prennent alors une place essentielle sur la paillasse du chercheur. L’édition 2025 souhaite promouvoir une recherche en informatique qui s’attaque aux défis d’encapacitation de la recherche scientifique grâce aux données, à ceux de l’interface entre EGC et d’autres disciplines scientifiques, et aux questions éthiques et sociétales de leur usage.

Les premiers orateurs/trices invité.e.s prévu.e.s sont :
– Mihaela van der Schaar, Cambridge/UCLA, https://www.vanderschaar-lab.com/prof-mihaela-van-der-schaar/
– Michel Dumontier, Maastrich University, https://www.maastrichtuniversity.nl/mj-dumontier
– Mathieu Roche, CIRAD, Montpellier, http://textmining.biz/Staff/Roche/MR/
– Themis Palpanas, Université de Paris/IUF, équipe Dino, https://helios2.mi.parisdescartes.fr/~themisp/

L’école d’hiver (e-EGC) sera, quant à elle, consacrée à l’industrie 4.0 et fera l’objet de communications spécifiques ultérieures.

L’édition 2025 souhaite faciliter la participation des jeunes chercheurs et chercheuses (avec article accepté ou non). Elle proposera un programme de soutient et/ou volontariat qui appuyera financièrement leur participation.

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Actes EGC et numéro spécial DKE

Les actes d’EGC 2025, comprenant les articles des communications orales ainsi que ceux associés aux posters paraîtront dans un numéro de la revue RNTI. Les auteurs des meilleurs articles seront invités à soumettre une version étendue de leurs articles pour être publiés dans un numéro spécial de la revue Data & Knowledge Engineering (DKE) (en attente de confirmation par Elsevier)

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Soumission

Plusieurs types de communications sont possibles :
• Travaux de recherche originaux (académiques ou applicatifs/industriels) soumis dans un format unique de 12 pages max, publiés sous forme d’articles longs de 12 pages, d’articles courts de 8 pages ou de posters accompagnés de résumés de 2 pages, selon leur maturité. Chaque article soumis sera évalué en double aveugle. Chaque article accepté avec un format long ou court sera présenté oralement lors de la conférence.
• Travaux de recherche déjà publiés dans de bonnes conférences ou revues internationales mais inédits en français (en vue d’une publication dans les actes d’un résumé de 8 pages obligatoirement en français). Les articles dont les soumissions sont en cours ou les décisions d’acceptation ne sont pas publiques ne font pas partie de cette catégorie. Chaque article soumis sera évalué en simple aveugle (auteurs non-anonymes).
• Démonstrations de logiciels, avec vidéo de présentation, où la démonstration est complétée d’un article de 4 à 8 pages : voir appel à soumissions spécifique aux démonstrations (DL: 26/11/2024).
• Ateliers thématiques : voir appel à soumissions spécifique à l’organisation d’ateliers thématiques qui auront lieu le mardi 28 Janvier 2025 (DL: 01/10/2024).

Les articles peuvent être soumis en français ou en anglais mais en cas d’acceptation, l’article devra être traduit en français sauf pour les articles où les auteurs sont non-francophones. Une vérification de la traduction pourra être effectuée et le comité de programme se réserve le droit de rejeter un article suite à cette étape.

Cette année, la catégorisation des articles en applicatifs ou en méthodologique sera faite conjointement avec les informations des auteurs et des relecteurs. Les articles comportant une forte composante applicative sont bienvenus.

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Attribution de Prix

Cinq prix scientifiques seront attribués lors de la conférence :
* un prix pour la catégorie “article académique” (1500 euros),
* un prix pour la catégorie “article applicatif” (1500 euros),
* un prix pour la catégorie “démonstration” (500 euros),
* un prix de thèse (500 euros) décerné à un jeune docteur dont la thèse a été soutenue depuis moins de trois ans dans les thématiques liées à l’extraction et la gestion des connaissances.

Ces prix seront décernés par un jury composé de membres du comité de pilotage. Le prix de thèse fait l’objet d’une annonce spécifique.

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Dates importantes

Ces dates concernent les articles académiques ou applicatifs/industriels, les travaux de recherche déjà publiés dans des conférences internationales mais inédits en français. Pour les ateliers et les démonstrations, voir les appels à communications spécifiques. Ces dates sont fermes et définitives.

Résumés des articles : 7 octobre 2024 – 23:59 Paris time
Textes complets des articles : 14 octobre 2024 – 23:59 Paris time
Interactions auteurs/membres Comité de Programme : 7-8 novembre 2024 – 23:59 Paris time
Notification aux auteurs : 19 novembre 2024 – 23:59 Paris time
Version finale des articles : 29 novembre 2024 – 23:59 Paris time

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Organisation

Comité de Programme : Thomas Guyet
Co-Président.e du Comité d’Organisation : Aurélie Leborgne et Baptiste Lafabrègue

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Analyse de flux de données de réseaux de capteurs

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

Laboratoire/Entreprise : LIMOS UMR 6158 / Université Clermont Auvergne / CN
Durée : 18 mois
Contact : mephu@isima.fr
Date limite de publication : 2024-09-30

Contexte :
La surveillance et la gestion de la ressource en eau est un enjeu sociétal majeur dans le contexte du réchauffement climatique. Une conséquence de ce dernier est l’aggravation de la réduction des débits moyens et d’étiage en période sèche, induisant à son tour des impacts sur la qualité des eaux, et l’augmentation des conflits d’usage. Les arrêtés de restriction d’eau en périodes de sécheresse sont basés sur la connaissance des seuils de débits permettant d’assurer l’exercice des usages prioritaires tout en respectant l’égalité entre usagers des différents départements et la nécessaire solidarité amont – aval des bassins versants.

Une des clefs pour une décision éclairée est la disponibilité de données fiables sur le niveau des ressources et la dynamique d’approvisionnement ainsi que sur les postes de consommation. Il serait essentiel pour cela de disposer d’un réseau de capteurs permettant une surveillance continue des ressources et de leur évolution en fonction de la météorologie et des usages. Depuis 5 ans, les acteurs académiques du site clermontois ont développé une chaîne opérationnelle grâce à laquelle des nœuds communicants transmettent à l’aide d’un protocole de communication ouvert et sécurisé (LoRa) des données de capteurs de tous types jusqu’à un cloud hébergé au Mésocentre Clermont-Auvergne. Déployée aujourd’hui pour l’étude de plusieurs agroécosystèmes, son utilisation par des gestionnaires pour la surveillance continue de la ressource en eau à l’échelle d’un bassin versant requiert une évolution dans le traitement des données collectées.

Sujet :
Le premier objectif du post-doctorat est d’analyser les données collectées sur un réseau de sondes dans une étude conduite de 2019 à 2022 par l’Etablissement Public Loire-Bretagne dans le but d’évaluer la possibilité de mettre en place des outils de diagnostic et de déclenchement d’alarme pour les gestionnaires de la ressource. La pertinence de plusieurs approches d’Intelligence Artificielle sera notamment explorée sur une plate-forme développée au LIMOS (Laboratoire Informatique et Modélisation des Systèmes). Les résultats obtenus alimenteront la définition du cahier des charges du réseau de capteurs en termes de nombre et de localisation des sondes pour une surveillance continue de la rivière Allier.

Dans un deuxième temps, la plate-forme sera utilisée pour l’étude d’autres flux de données issus des agroécosystèmes instrumentés dans le cadre des collaborations pluridisciplinaires de l’Initiative ConnecSens (https://www.connecsens.org).

Le travail consistera :
– Faire un état de l’art sur les techniques d’analyse de flux de données multivariés ;
– S’approprier l’outil SEDAF de détection d’anomalies dans les flux de données, développé au sein du LIMOS ;
– Proposer des solutions d’amélioration de SEDAF sur les flux de données relatives au projet
– Développer la (les) solution(s) retenue(s) dans la cadre du projet
– Elaborer un guide d’utilisation et de maintenance de la solution implémentée
– Rédiger des rapports techniques sur les travaux réalisés, ainsi que des comptes rendus de réunions
– Organiser et participer à des réunions de travail
– Participer à l’encadrement de stagiaires dans le cadre du projet

Profil du candidat :
Les candidatures sont invitées de docteur(e)s en informatique ou en mathématiques appliquées ou dans d’autres disciplines avec une forte expérience dans l’analyse des données et une appétence pour l’informatique.

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
1 rue de la chebarde, 63178 Aubière cedex

Document attaché : 202405302158_Profil de poste contrat post-doctoral science des données_vd.pdf

MCF et Enseignant contractuels en informatique

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

Laboratoire/Entreprise : ETIS/CYU
Durée : 1 an
Contact : dan.vodislav@u-cergy.fr
Date limite de publication : 2024-09-30

Contexte :
CY Cergy Paris Université (CYU) a lancé en 2019 le Bachelor « Data Science and Big Data Technology » en collaboration avec
la Zhejiang University of Science and Technology (ZUST), à Hangzhou, en Chine, et en 2020 le Bachelor « Data
Science » en collaboration avec l’Université de Maurice (UoM).

Sujet :
Nous recrutons un MCF contractuel (service d’enseignement de 192 heures), ainsi qu’un enseignant contractuel (service d’enseignement de 384 heures), titulaires d’un doctorat en informatique. Il s’agit pour chacun des postes d’un CDD initial d’un an, à partir de septembre 2024, avec la volonté de proposer par la suite une extension avec un contrat de 3 ans.
Le service d’enseignement sera partagé entre les deux Bachelors et d’autres enseignements au sein du département
de sciences informatiques de CYU. L’enseignement dans les deux
Bachelors se fait en Chine (en français), respectivement à Maurice (en anglais), lors de séjours de quelques semaines sur place.
L’enseignant-chercheur recruté sera intégré au laboratoire ETIS, possiblement dans l’équipe MIDI, sur des
thématiques de recherche autour de l’intégration et l’analyse de grandes masses de données de divers types.

Profil du candidat :
Voir fiches de poste sur le site de CY Tech Sciences et Techniques, rubrique Recrutements:
https://cytech.cyu.fr/lecole-cy-tech/institut-sciences-et-techniques

Formation et compétences requises :
Titulaire d’un doctorat en informatique – pour les deux postes.
Expérience dans l’enseignement supérieur en informatique.
Capacité à enseigner en français et en anglais.

Adresse d’emploi :
CY Cergy Paris Université
Site Saint Martin
2 avenue Adolphe-Chauvin
95300 Pontoise