{"id":1516,"date":"2021-01-26T09:54:31","date_gmt":"2021-01-26T08:54:31","guid":{"rendered":"http:\/\/gretsi.fr\/colloque2021\/?p=1516"},"modified":"2022-01-27T14:32:07","modified_gmt":"2022-01-27T13:32:07","slug":"sessions-speciales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2022\/sessions-speciales\/","title":{"rendered":"Les Sessions Sp\u00e9ciales"},"content":{"rendered":"\t\t
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Les Sessions Sp\u00e9ciales<\/h1>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\tEn compl\u00e9ment des 7 Th\u00e8mes g\u00e9n\u00e9raux<\/a> propos\u00e9s, chaque \u00e9dition du colloque GRETSI met en avant des th\u00e9matiques plus sp\u00e9cifiques sous la forme de Sessions sp\u00e9ciales.\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Session Sp\u00e9ciale 1 <\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Contexte et d\u00e9fis en traitement du signal et des images pour l’analyse des donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection de derni\u00e8re g\u00e9n\u00e9ration<\/h5>

Organisateurs : Florence Tupin, Mathieu Fauvel et Lionel Bombrun<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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R\u00e9sum\u00e9 : Les r\u00e9centes missions spatiales d’observation de la terre (Sentinel, SWOT, CubeSat …) produisent en continu des volumes de donn\u00e9es sans pr\u00e9c\u00e9dent, permettant un suivi permanent de notre biosph\u00e8re. Il est par exemple possible d’observer l’ensemble du territoire national tous les 5 jours par imagerie radar et optique. L’exploitation compl\u00e8te de ces donn\u00e9es est cruciale dans de nombreuses applications, notamment celles en lien avec la gestion de l’environnement et le changement climatique. Cependant, l’augmentation des r\u00e9solutions spatiale, spectrale et temporelle, le caract\u00e8re multi-capteur\/-r\u00e9solution et l’explosion du volume de ces donn\u00e9es mettent en d\u00e9faut une partie des outils de traitement d\u00e9finis pour des r\u00e9solutions\/volumes plus limit\u00e9s. Il est ainsi n\u00e9cessaire de faire \u00e9voluer les m\u00e9thodes en traitement du signal et des images utilis\u00e9es en t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection (d\u00e9convolution, compression, super-r\u00e9solution, classification, fusion de donn\u00e9es …) et de repenser leur mise en oeuvre computationnelle (parall\u00e9lisation, informatique dans les nuages, temps r\u00e9el …).<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Session Sp\u00e9ciale 2<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Transport optimal en signal et apprentissage<\/h5>

Organisateurs : R\u00e9mi Flamary et Nicolas Courty<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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R\u00e9sum\u00e9 : Le transport optimal (TO) fournit un moyen puissant et flexible de comparer des mesures de probabilit\u00e9, discr\u00e8tes et continues, incluant des nuages de points, des histogrammes, des espaces m\u00e9triques ou des mod\u00e8les param\u00e9triques et g\u00e9n\u00e9rateurs. Bas\u00e9e sur un probl\u00e8me formul\u00e9 \u00e0 l’origine au XVIIIe si\u00e8cle, cette th\u00e9orie math\u00e9matique a connu de nombreux d\u00e9veloppements au XX\u00e8me si\u00e8cle, r\u00e9compens\u00e9s par les prix Nobel de Koopmans et Kantorovich ainsi que par les m\u00e9dailles Fields de Villani en 2010 et Figalli en 2018. Le TO a r\u00e9cemment atteint la communaut\u00e9 de l’apprentissage machine, car elle peut aborder des sc\u00e9narios d’apprentissage difficiles, notamment la r\u00e9duction de la dimensionnalit\u00e9, les probl\u00e8mes de pr\u00e9diction structur\u00e9e qui impliquent des sorties d’histogrammes et l’estimation de mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9rateurs tels que les GAN dans des probl\u00e8mes d\u00e9g\u00e9n\u00e9r\u00e9s et \u00e0 haute dimension. Des extensions r\u00e9centes ont aussi permis d\u2019adresser des probl\u00e9mes du traitement de signal, comme l\u2019apprentissage de dictionnaires ou le traitement de signal sur graphes. Malgr\u00e9 ces succ\u00e8s tr\u00e8s r\u00e9cents qui ont permis de faire passer le TO de la th\u00e9orie \u00e0 la pratique, le TO reste un d\u00e9fi pour les communaut\u00e9s de l’apprentissage machine et du traitement du signal en raison de sa complexit\u00e9 calculatoire et de l\u2019adaptation de son formalisme probabiliste \u00e0 la nature des probl\u00e8mes rencontr\u00e9s (donn\u00e9es multi-modales, structur\u00e9es, manquantes ou bruit\u00e9es, etc.). Cette session sp\u00e9ciale vise \u00e0 proposer un \u00e9tat des lieux des recherches actuelles dans ce domaine ainsi que des nouvelles applications en apprentissage machine et traitement du signal, et \u00e0 esquisser des lignes de d\u00e9veloppement futures pour ce domaine en plein essor.<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Session Sp\u00e9ciale 3<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Statistiques et apprentissage sur les groupes de Lie<\/h5>

Organisateur : F. Barbaresco<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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R\u00e9sum\u00e9 : La th\u00e9orie des repr\u00e9sentations des groupes de Lie \u00e9tudie les structures alg\u00e9briques en repr\u00e9sentant leurs \u00e9l\u00e9ments comme des transformations lin\u00e9aires d’espaces vectoriels, et en d\u00e9crivant ses \u00e9l\u00e9ments par des matrices inversibles. Elle g\u00e9n\u00e9ralise l’analyse de Fourier via l’analyse harmonique, et est li\u00e9e \u00e0 la g\u00e9om\u00e9trie via la th\u00e9orie des invariants. En outre, lorsque l’espace vectoriel, sur lequel le groupe est repr\u00e9sent\u00e9, est un espace de dimension infinie, on peut appliquer \u00e0 la th\u00e9orie des groupes de Lie des m\u00e9thodes d’analyse. Les groupes de Lie sont d\u2019un usage courant en robotique, et ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9cemment introduit en apprentissage profond via les r\u00e9seaux de neurones \u00e9quivariants qui capturent les sym\u00e9tries. Plus r\u00e9cemment, la thermodynamique des groupes de Lie, issue de la m\u00e9canique g\u00e9om\u00e9trique, a permis d\u2019introduire de fa\u00e7on naturelle des densit\u00e9s de probabilit\u00e9s covariantes et une g\u00e9n\u00e9ralisation de la m\u00e9trique de Fisher, ouvrant la voie \u00e0 des mod\u00e8les statistiques param\u00e9triques pour les groupes de Lie. Ces nouvelles approches permettent d\u2019\u00e9tendre l\u2019apprentissage machine supervis\u00e9 et non-supervis\u00e9 \u00e0 des \u00e9l\u00e9ments appartenant \u00e0 un groupe de Lie ou \u00e0 des \u00e9l\u00e9ments appartenant \u00e0 une vari\u00e9t\u00e9 homog\u00e8ne sur laquelle un groupe de Lie agit transitivement.<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Session Sp\u00e9ciale 4<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Mod\u00e9lisation et surveillance des \u00e9pid\u00e9mies<\/h5>

Organisateurs : Pierrick Tranouez et Patrice Abry<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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R\u00e9sum\u00e9 : La pand\u00e9mie de Covid-19 a brutalement et profond\u00e9ment affect\u00e9 de nombreuses composantes de nos soci\u00e9t\u00e9s. Parmi les multiples cons\u00e9quences de cette crise sanitaire est apparu un appel fort de la soci\u00e9t\u00e9 vers la parole scientifique comme un outil pour d\u00e9finir des strat\u00e9gies de r\u00e9action. En r\u00e9ponse, de nombreuses \u00e9quipes de recherche de disciplines tr\u00e8s diff\u00e9rentes se sont mobilis\u00e9es pour mettre leurs comp\u00e9tences et ressources au service de la soci\u00e9t\u00e9, cherchant \u00e0 estimer l’intensit\u00e9 de la pand\u00e9mie par des mod\u00e9lisations statistiques, \u00e0 pr\u00e9voir son \u00e9volution par des mod\u00e8les \u00e0 agents, \u00e0 mesurer son impact, \u00e0 \u00e9tudier les strat\u00e9gies de contact tracing dans la maitrise de la pand\u00e9mie, \u00e0 aider le diagnostic. Un aspect important de ces efforts de recherches ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9di\u00e9s \u00e0 la mod\u00e9lisation et \u00e0 la surveillance de cette pand\u00e9mie, en combinant des outils et m\u00e9thodes qui rel\u00e8vent conjointement des math\u00e9matiques, de l’informatique, du traitement statistique du Signal et de l’Image.\u00a0Ces travaux se sont parfois appuy\u00e9s sur de pr\u00e9c\u00e9dentes exp\u00e9riences de recherche d\u00e9di\u00e9s \u00e0 la surveillance d’\u00e9pid\u00e9mies \u00e0 fort impact sur la soci\u00e9t\u00e9.<\/p>

Dans ce contexte, il nous para\u00eet opportun de donner la parole \u00e0 un ensemble d’\u00e9quipes de recherche dont les travaux se sont int\u00e9ress\u00e9s \u00e0 la \u00ab\u00a0mod\u00e9lisation et \u00e0 la surveillance des pand\u00e9mies\u00a0\u00bb, sans se restreindre n\u00e9cessairement \u00e0 l’actuelle pand\u00e9mie de Covid-19.\u00a0Ce sera l’occasion pour ces \u00e9quipes de recherches de pr\u00e9senter en d\u00e9tail leurs r\u00e9sultats scientifiques, les avanc\u00e9es permises mais aussi les difficult\u00e9s rencontr\u00e9es dans cette d\u00e9marche, et, le cas \u00e9ch\u00e9ant, de discuter des \u00ab\u00a0complexit\u00e9s\u00a0\u00bb inh\u00e9rentes \u00e0 l’exercice de la recherche dans un contexte d’urgence et de crise soci\u00e9tale.<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Session Sp\u00e9ciale 5<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Le traitement du signal face \u00e0 l’exigence de d\u00e9croissance : comment fait-on?<\/h5>

Organisateurs : Romain Couillet et Pierre-Olivier Amblard<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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R\u00e9sum\u00e9 : La lutte contre le d\u00e9r\u00e8glement climatique et l’effondrement de la biodiversit\u00e9 exige un repli de l’activit\u00e9 \u00e9conomique de -5 \u00e0 -7% par an pendant 30 ans (soit une division par 5 de l’usage \u00e9nerg\u00e9tique d’ici \u00e0 2050) pour esp\u00e9rer maintenir le cap des +2\u00b0C des accords de Paris. Le secteur des TIC, \u00e9rig\u00e9 comme garant d’un gain en efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique, d\u00e9rive au contraire \u00e0 un taux de croissance de son empreinte carbone de +9%\/an. En tant que chercheurs en traitement du signal, intelligence artificielle ou encore syst\u00e8mes de t\u00e9l\u00e9communications modernes, nous alimentons malgr\u00e9 nous cette inqui\u00e9tante d\u00e9rive. Une transition courageuse de nos activit\u00e9s semble plus que jamais n\u00e9cessaire.
Cette premi\u00e8re session au coeur du Th\u00e8me 6 \u00ab\u00a0Histoire de la Discipline\u00a0\u00bb sur le sujet lourd de sens du traitement du signal dans une soci\u00e9t\u00e9 en n\u00e9cessaire d\u00e9croissance a pour objectif \u00e0 la fois de poser clairement sur la table un \u00e9tat des lieux de la situation actuelle mais bien au del\u00e0 de proposer de nouvelles directions enthousiasmantes d’enseignement et de recherche pour le domaine du traitement du signal.<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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En compl\u00e9ment des Th\u00e8mes principaux propos\u00e9s, le colloque GRETSI’22 met en avant des th\u00e9matiques plus sp\u00e9cifiques sous la forme de 4 Sessions sp\u00e9ciales.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1529,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"elementor_header_footer","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"no-sidebar","site-content-layout":"page-builder","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"disabled","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"disabled","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"default","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":""},"categories":[39,15],"tags":[40,31],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2022\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1516"}],"collection":[{"href":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2022\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2022\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2022\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2022\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1516"}],"version-history":[{"count":149,"href":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2022\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1516\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2693,"href":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2022\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1516\/revisions\/2693"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2022\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1529"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2022\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1516"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2022\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1516"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2022\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1516"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}