BEGIN:VCALENDAR CALSCALE:GREGORIAN VERSION:2.0 X-WR-TIMEZONE:Europe/Paris METHOD:PUBLISH PRODID:-//LIP6//www.lip6.fr//FR X-WR-CALNAME;VALUE=TEXT:Séminaire LIP6 X-LIC-LOCATION:Europe/Paris BEGIN:VTIMEZONE TZID:Europe/Paris BEGIN:DAYLIGHT TZOFFSETFROM:+0100 RRULE:FREQ=YEARLY;BYMONTH=3;BYDAY=-1SU DTSTART:19810329T020000 TZNAME:GMT+02:00 TZOFFSETTO:+0200 END:DAYLIGHT BEGIN:STANDARD TZOFFSETFROM:+0200 RRULE:FREQ=YEARLY;BYMONTH=10;BYDAY=-1SU DTSTART:19961027T030000 TZNAME:GMT+01:00 TZOFFSETTO:+0100 END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT SUMMARY:Réunion du GROUPE EUROPE : "Intelligence artificielle : êtr e influent en Europe et opportunités de projets" ORGANIZER;CN=Loic Marin:MAILTO:loic.marin@lip6.fr ATTENDEE;CN=Arnaud LATIL (SU) et Adrien TALLENT (Paris Sorbonne);CUTY PE=INDIVIDUAL;PARTSTAT=ACCEPTED:mailto:loic.marin@lip6.fr DESCRIPTION:Jeudi 22 octobre, 12H-14h, salle 24-25/405 Titre : "Inte lligence artificielle : être influent en Europe et opportunités de projets" Intervenants : Arnaud LATIL, Maitre de conférences HDR, Vi ce-Président Intelligence Artificielle Stratégie Prospective et Exp ert pour le Bureau européen de l’IA / Adrien TALLENT, docteur en p hilosophie sur l'IA, post-doc en cours dans le cadre de l'Initiative Europe Pays européen mis à l'honneur : Pologne Le Groupe Europe e st un rendez-vous mensuel au LIP6. Ouvert à tout le monde, il se veu t être un espace de discussion ouverte autour des dynamiques de proj ets européens. La discussion se conclut par le partage d'un café et d'un gâteau. Lien d'inscription ci-dessous. 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La discussion se conclut par le par tage d'un café et d'un gâteau. Lien d'inscription ci-dessous. DTSTAMP:20261020T184656Z DTSTART;TZID=Europe/Paris:20261119T120000 DURATION:PT2H URL;VALUE=URI:https://www.lip6.fr/liens/organise-fiche.php?ident=O1253 UID:LIP6/SEM/O1253 LOCATION:Campus Pierre et Marie Curie, 24-25/405 GEO:48.847449;2.355255 END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Journée d'accueil des nouvelles et nouveaux ORGANIZER;CN=:MAILTO: ATTENDEE;CN=Direction LIP6;CUTYPE=INDIVIDUAL;PARTSTAT=ACCEPTED:mailto: DTSTAMP:20261020T184656Z DTSTART;TZID=Europe/Paris:20261103T090000 DURATION:PT2H URL;VALUE=URI:https://www.lip6.fr/liens/organise-fiche.php?ident=O1254 UID:LIP6/SEM/O1254 LOCATION:Campus Pierre et Marie Curie, salle Jacques Pitrat (25-26/10 5) GEO:48.847047;2.354619 END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:[Séminaire MoVe] Thaïs Milleret (MoVe, LIP6) ORGANIZER;CN=Dylan Marinho:MAILTO:Dylan.Marinho@lip6.fr ATTENDEE;CN=Thaïs Milleret (MoVe, LIP6) : Amélioration des fonction nalités d’un software model-checker;CUTYPE=INDIVIDUAL;PARTSTAT=ACC EPTED:mailto:Dylan.Marinho@lip6.fr DESCRIPTION:Les failles de sécurité dans les contrats intelligents (smart contracts) Ethereum sont une préoccupation majeure qui doit être résolue avant leur déploiement sur la blockchain. En raison des risques croissants associés aux vulnérabilités des smart contr acts, l’objectif principal de ce stage est d’assurer leur sûre té et leur sécurité grâce à des techniques de vérification form elle avancées. Plus précisément, ce stage visait à améliorer un outil de vérification formelle existant : SmartPulseTool est un cadr e de vérification automatisée innovant et open-source conçu pour a nalyser les propriétés de sécurité et de permanence des contrats intelligents Ethereum. 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Bonn);CUTYPE=INDIVIDUAL;PARTSTAT=A CCEPTED:mailto: DESCRIPTION:Andreas Sudmann, chercheur à l'université de Bonn, sera au LIP6 du 19 au 30 octobre, dans le cadre du projet PostGenAI. I l donnera une conférence dans la salle de séminaire de SCAI le jeud i 22 octobre à 17h, intitulée "The Future of AI Critique" (résumé à la fin de ce message). Venez nombreux ! The Future of AI Crit ique My talk has a double focus, addressing both the future of A I critique and the possible or desirable futures imagined and discuss ed within contemporary critiques of AI. The sociocultural imagination of AI has always tended to foreground the dystopian potential of thi s technology, and perhaps one important historical specificity of our time lies in the fact that a growing number of AI researchers and le ading figures from the technology industry warn that we may indeed be approaching some form of dystopian future, however it might concrete ly be imagined, unless we take the appropriate precautions. At the sa me time, these circumstances give rise to a specific hermeneutics of suspicion when the very developers and pioneers who decisively shaped AI in its present form confront us so emphatically with the possibil ity that this or that dystopian scenario might actually become realit y. It is striking in itself that the critique of AI is pursued so pro minently by those who have substantially contributed to making AI the powerful force it has become. Equally significant, however, is that AI increasingly becomes both an object and a subject of critique as i t participates in articulating the very criticism directed at it, alt hough this role sometimes remains concealed, a concealment that itsel f warrants critique and points to the ideological relations in which both AI and its criticism are entangled. I will identify the challeng es confronting any critique of AI that seeks to address the defining problems of our (post)digital culture and examine why existing forms of AI critique have so far fallen short of their own emancipatory asp irations. Short Biography Andreas Sudmann is a media schol ar and AI researcher at the University of Bonn. Currently, he is the Scientific Coordinator and one of the Principal Investigators of the international research group HiAICS (How is Artificial Intelligence C hanging Science? Research in the Era of Learning Algorithms), funded by the Volkswagen Foundation since 2022. From 2019-2022, he was the d irector of the research project "Media and Infrastructures of AI: Com puter Vision, Transfer Learning and artificial neural networks as a b lack box", funded by the German Research Foundation (DFG). He is co-e ditor of the series AI critique, published by Transcript. Roughly ten years ago, Andreas Sudmann was one of the first researchers outside computer science to explore the sociocultural conditions, implication s and effects of machine learning technologies. For his work on AI, h e has been awarded several national and international fellowships. DTSTAMP:20261020T184656Z DTSTART;TZID=Europe/Paris:20261022T170000 DURATION:PT2H URL;VALUE=URI:https://www.lip6.fr/liens/organise-fiche.php?ident=O1261 UID:LIP6/SEM/O1261 LOCATION:salle de conférences, SCAI, bât. Esclangon, 1er ét., Camp us Pierre et Marie Curie, Sorbonne Université GEO:48.846643;2.355248 END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Les relations linéaires intervallistes et leur utilisation d ans les réseaux de neurones profonds ORGANIZER;CN=Christophe Marsala:MAILTO:Christophe.Marsala@lip6.fr ATTENDEE;CN=Olivier STRAUSS (LIRMM, Université de Montpellier);CUTYP E=INDIVIDUAL;PARTSTAT=ACCEPTED:mailto:Christophe.Marsala@lip6.fr DESCRIPTION:
Abstract: Depuis deux décennies déjà, on voit croitre l’utilisation des réseaux de neurones dans pratiqueme nt tous les domaines scientifiques. Un réseau de neurone peut être vu comme un interpolateur puissant, s’appuyant sur l’identificati on d’un modèle d’approximation universel, nécessitant l’estim ation de très nombreux paramètres pour approximer une relation entr e des données d’entrées et une (ou des) donnée(s) de sortie (val eurs réelles, valeur de classification, …) Le principe est de mett re en réseau des fonctions simples, appelées neurone formel, relian t des valeurs d’entrées aux valeurs de sortie par réalisation d ’une agrégation linéaire (somme pondérée) suivit d’une foncti on non-linéaire appelée fonction d’activation. Les poids appris p ar ce type de processus sont les poids des agrégation linéaires de chaque neurone formel. Leurs performances pour modéliser des problè mes complexes en font un outil précieux, versatile et souvent incont ournable. Mais évidemment il reste de nombreux obstacles limitant le ur usage. Parmi ces obstacles il ya a la difficulté d’interprétat ion des résultats produits, d’une part, et le manque de caractéri sation de la fiabilité de ces résultats d’autre part. Ce qui va n ous intéresser dans cette présentation, c’est le deuxième point. Plusieurs méthodes sont apparues au cours des dix derniers années permettant à un réseau de neurone non seulement de prédire une sor tie (appartenance à une classe, résultat quantitatif ou autre) mais aussi la probabilité de vraisemblance de cette prédiction. Parmi c es méthodes, certaines s’appuient sur une approche consistant à r emplacer l’opération arithmétique qui est la base de l’agrégat ion linéaire, par une opération intervalliste. Un neurone intervall iste prend en entrée des entrées réelles (ou intervallistes) et délivre en sortie un intervalles. L’arithmétique d’intervalles est une méthode de calcul où chaque valeur n’est plus représen tée par un nombre unique, mais par un intervalle [a,b]. Dans le cont exte des réseaux de neurones profonds (Deep Neural Networks), cette approche permet de prendre en compte les incertitudes sur les entrée s, les paramètres ou les calculs. Une facon de réaliser l’apprent issage d’un tel réseau de neurone est de l’amener à délivrer d es intervalles de prédiction, c’est à dire des intervalles garant issant – pour une pi-value alpha – que l’intervalle délivré c ontient la valeur attendue avec une probabilité supérieure ou égal e a (1-alpha). L’objectif de cette présentation est de proposer qu atre modèles d’arithmétique d’intervalle, c’est a dire d’ ’extension de l’arithmétique aux intervalles, dans le cadre de l’agrégation linéaire. Ces quatre extensions sont les intervalles réels, les intervalles généralisés, les intervalles modaux et l’agrégation MacSum. A notre connaissance, seule la première gé néralisation a été utilisée dans le cadre des réseaux de neurone s, ce qui laisse une grande ouverture potentielle pour des recherches futures. .
Short BIO: Olivier Strauss est professeur à l’université de Montpellier, il travaille au LIRMM.
We bsite: https://www.lirmm .fr/~strauss/ Un lien de connexion Zoom sera affiché sur la ( page des séminaires LFI ) le jour du séminaire. Ce séminaire est organisé conjoin tement avec le Chapitre Français de l’IEEE Computational Intellige nce Society. DTSTAMP:20261020T184656Z DTSTART;TZID=Europe/Paris:20261217T160000 DURATION:PT2H URL;VALUE=URI:https://www.lip6.fr/liens/organise-fiche.php?ident=O1263 UID:LIP6/SEM/O1263 LOCATION:Salle Jacques Pitrat, n°105, couloir 25-26, LIP6, Campus Pi erre et Marie Curie, Sorbonne Université. GEO:48.846643;2.355248 END:VEVENT BEGIN:VEVENT SUMMARY:Thèse Sokratis CHRISTAKIS : Orchestration et gestion, pilo tées par l’IA, des réseaux 6G natifs du cloud ORGANIZER;CN=Sokratis CHRISTAKIS:MAILTO:Sokratis.Christakis@lip6.fr DESCRIPTION:La 6G ambitionne des réseaux coeur intelligents, économ es en énergie et capables de s’adapter de manière autonome à des usages hétérogènes et en constante évolution. Cette thèse étud ie, par une démarche expérimentale systématique sur des plateforme s réelles, comment concevoir et gérer ces réseaux coeur pour attei ndre ces objectifs. Nous établissons d’abord une base empirique p our la gestion du coeur de réseau en caractérisant les compromis en tre performance et ressources des implémentations du plan utilisateu r sous trafic 5G réel. Nous montrons ensuite qu’une gestion élast ique des fonctions réseau, fondée sur les principes cloud-native, s urpasse l’allocation statique, puis qu’une orchestration proactiv e, tenant compte de l’énergie, permet de concilier performance et durabilité. Nous étudions également l’intégration de technologi es d’accès hétérogènes au sein d’un service unifié, et metto ns en évidence un compromis fondamental entre conformité aux standa rds, performance et résilience. Enfin, nous proposons slAIces, un as sistant fondé sur les grands modèles de langage (LLM) qui abaisse l a barrière à l’expérimentation sur l’infrastructure de recherc he SLICES-RI, en traduisant des intentions exprimées en langage natu rel en expériences déployées. Ensemble, ces contributions constit uent un cadre cohérent pour une gestion intelligente, durable et acc essible des réseaux 5G/6G. DTSTAMP:20261020T184656Z DTSTART;TZID=Europe/Paris:20261020T100000 DURATION:PT2H URL;VALUE=URI:https://www.lip6.fr/actualite/personnes-fiche.php?ident=D2642 UID:LIP6/SEM/D2642 LOCATION:Université de Thessalie, ECE Building, Volos, Grèce END:VEVENT END:VCALENDAR