Bravo Aymeric !

Save the date ! Cette année le LIFO répondra à nouveau présent sur le village des sciences d’Orléans les 4 et 5 octobre.

Bravo pour ce bel événement de mise en avant de la recherche !

Bonjour à tous, Le LIFO propose 2 postes de maître ou maîtresse de conférences en informatique. L’intégration recherche est - respectivement - dans l’équipe : - Contraintes et Apprentissage : intelligence artificielle, apprentissage automatique et apprentissage profond, avec un focus sur l’explicabilité des modèles, l’apprentissage sous contraintes et les modèles de langage. - Langages, Modèles et Vérification : Vérification et Sémantiques pour la Programmation Réactive. Les enseignements sont au @[Département informatique | Université d'Orléans](urn:li:organization:80069707) de l’@[UFR Sciences & Techniques - Orléans](urn:li:organization:88658026). N’hésitez pas à nous contacter pour plus de détails, et à partager l’information avec vos contacts !

Cette semaine il va falloir être très distrait pour ne pas entendre parler d'IA. Ajoutons donc notre petite pierre à l'édifice, en évoquant les dimensions de compréhension, de recul, d'usage raisonné. Toutes dimensions que nous nous sommes efforcés d'évoquer dans la Charte sur l'utilisation de l'Intelligence Artificielle de l'Université d'Orléans. Cette charte m'a valu l'honneur de plusieurs interviews de Campus Matin, de News Tank éducation et recherche, et de Groupe AEF info, que je remercie pour la qualité des échanges et la clarté du propos retranscrit. Soulignons qu'il y a là de l'Intelligence Artificielle, certes, mais aussi beaucoup d'Intelligence Collective. Notre charte s'est inspirée de réflexions et travaux antérieurs (comme la déclaration de Montréal et différents documents de cadrage du monde universitaire international), d'échanges internes et externes avant et pendant sa rédaction, d'affinage de son contenu par ses différents contributeurs, que tous je tiens à saluer. Elle s'inscrit aussi dans des travaux en cours, comme le projet de charte pour l'ESR issu du réseau des #DémoES #France2030, mais dont le cercle des contributeurs s'élargit progressivement grâce aux efforts conjoints notamment de Lucie Jacquet-Malo et Olivier Wong-Hee-Kam.

We are currently looking for candidates for a 2 years long post-doctoral fellow/engineer position to extend PostgreSQL Anonymizer by introducing Differential Privacy within postgres. This is a unique opportunity to work on an impactful tool in close collaboration with its product owner and recognized expert on Postgres, damien clochard! The position is available in the PETSCRAFT project-team located either at Palaiseau (Inria Saclay) or Bourges (INSA Centre Val de Loire). #hiring

✨ Meersens remporte un nouveau projet ambitieux ! Nous sommes fiers d'annoncer que Meersens est lauréate de l’appel à projet ANR (Agence nationale de la recherche) 2024 avec CITADEL (PrivaCy and bIas mitigation in federaTed leArning for Digital hEaLth). Le projet CITADEL vise à relever des défis majeurs liés à l'apprentissage fédéré (FL) dans le domaine de la santé numérique. Notre objectif ? Rendre la médecine 5P (Personnalisée, Prédictive, Préventive, Participative et Populationnelle) une réalité ! 🌍🧠 🔍 Grâce à l'apprentissage fédéré, plusieurs entités peuvent collaborer sur des modèles d'IA sans avoir à partager les données brutes, garantissant ainsi confidentialité et sécurité. CITADEL développera des méthodes avancées pour gérer de grandes quantités de données de santé tout en veillant à l'équité, la robustesse et la précision des modèles. Dans ce cadre, Meersens apportera son expertise en associant les historiques de données environnementales à des données patients des HCL, afin de mieux comprendre l'impact des facteurs environnementaux sur les maladies respiratoires et cardiovasculaires. 🫁❤️ Nous sommes ravis de collaborer avec des partenaires prestigieux tels que les laboratoires LIRIS (CNRS / INSA Lyon - Institut National des Sciences Appliquées de Lyon - Sara Bouchenak & Angela Bonifati), LIFO - Laboratoire d'Informatique Fondamentale d'Orléans (Institut National des Sciences Appliquées Centre Val de Loire - Laurent Bobelin) et Laboratoire LBBE (Hospices Civils de Lyon - HCL - Delphine Maucort-Boulch), pour faire avancer ce projet innovant avec nos équipes chez Meersens (Morane REY-HUET, Emilie Calabre). #HealthTech #DeepTech #GreenTech #SantéNumérique #ApprentissageFédéré #IA #ANR #Meersens #CITADEL #Innovation #Environnement #Santé

[EN/FR] I just presented my newest paper "Rule-based Constraint Elicitation For Active Constraint-Incremental Clustering" at ICTAI 2024 ! Constraint-Incremental Clustering involves the user in an iterative clustering process by making them react to intermediate results by adding constraints to improve the next partition. But what if the user is not convinced by a result, but has no clear idea of what constraints could improve it ? Active clustering solves this problem by analysing data and generating queries that are then validated by the user with low effort. However, current active clustering techniques are too slow to be used in time-sensitive settings such as Constraint-Incremental Clustering. With my advisors Thi-Bich-Hanh Dao, Samir Loudni and Christel Vrain, we propose a novel active clustering scheme that is faster than current approaches by generating decision rules from user feedback then extrapolating it to find interesting queries. This also allows to provide increasingly precise descriptions of the desired clusters through decision rules. ----------- Paper : https://lnkd.in/evVeZpjZ Code and results : https://lnkd.in/eu83Gyfy ----------- Je viens de présenter mon nouvel article à ICTAI 2024 ! Le clustering incrémental sous contraintes améliore une partition de données en faisant réagir l'expert(e) à des résultats intermédiaires par l'ajout de contraintes. Mais que faire si l'expert(e) ne considère pas une partition comme satisfaisante sans pour autant savoir quelles contraintes donner ? Le clustering actif résout ce problème en analysant les données pour générer des requêtes que l'utilisateur doit ensuite simplement valider ou refuser. Cependant, les méthodes actuelles sont trop lentes pour être utilisés dans un cadre où le temps de calcul est critique comme le clustering incrémental sous contraintes. Avec mes encadrants de thèse, nous proposons une nouvelle technique de clustering actif qui est plus rapide que la littérature actuelle en se basant sur l'extraction de règles de décision à partir des retours utilisateur et en les extrapolant pour trouver des requêtes intéressantes. Cela permet aussi de fournir des descriptions de plus en plus précises des clusters désirés grâce aux règles.