{"id":1516,"date":"2023-01-24T09:54:31","date_gmt":"2023-01-24T08:54:31","guid":{"rendered":"http:\/\/gretsi.fr\/colloque2023\/?p=1516"},"modified":"2023-06-26T09:27:28","modified_gmt":"2023-06-26T07:27:28","slug":"sessions-speciales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2023\/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\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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Graph Learning & Learning with Graphs ou Apprentissage sur graphe et apprentissage de graphes<\/h5>\nOrganisateurs : Arnaud Breloy (Laboratoire Leme, Univ. Paris Nanterre) et Titouan Vayer (INRIA LIP, ENS-Lyon)<\/strong>\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 :\u00a0Les structures de graphes sont devenues omnipr\u00e9sentes en science\u00a0des donn\u00e9es. Elles permettent, en effet, de repr\u00e9senter \u00e0 la fois les entit\u00e9s (variables,\u00a0individus, etc.) et les relations d\u2019interactions, parfois complexes, entre elles. Nous avons\u00a0donc assist\u00e9 \u00e0 une explosion r\u00e9cente des travaux scientifiques ayant pour but de\u00a0mod\u00e9liser\/manipuler des graphes, ayant donn\u00e9 lieu \u00e0 des m\u00e9thodologies et approches\u00a0vari\u00e9es (graph learning, graph signal processing, optimal transport on graphs, graph kernels,\u00a0graph neural networks, etc.). Dans ce cadre, deux d\u00e9fis importants \u00e9mergent: 1) comment\u00a0obtenir, \u00e0 partir de donn\u00e9es non structur\u00e9es, un graphe qui refl\u00e8te une structure pertinente\u00a0pour une t\u00e2che cibl\u00e9e ? 2) une fois r\u00e9v\u00e9l\u00e9es, comment manipuler et exploiter les structures\u00a0d\u2019un ou plusieurs graphes dans des contextes tels que l\u2019apprentissage statistique ou le\u00a0traitement du signal ?<\/p>

L\u2019objectif de cette session est de fournir un cadre d\u2019\u00e9change et d\u2019animation scientifique pour\u00a0la communaut\u00e9 signal processing & machine learning francophone dont les travaux traitent\u00a0de l\u2019estimation de graphes \u00e0 partir de signaux observ\u00e9s et\/ou de l\u2019utilisation de graphes\u00a0comme objets structur\u00e9s dans des probl\u00e9matiques d\u2019apprentissage.\u00a0Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, notre intention est d\u2019inviter des chercheurs et chercheuses du domaine\u00a0dont les travaux correspondent, selon nous, \u00e0 des avanc\u00e9es scientifiques r\u00e9centes pour les\u00a0probl\u00e9matiques mentionn\u00e9es. La liste suivante correspond \u00e0 une tentative de programme\u00a0suite \u00e0 l\u2019identification de travaux r\u00e9cents dans la communaut\u00e9. Il convient donc de pr\u00e9ciser\u00a0que les orateurs list\u00e9s n’ont pas tous confirm\u00e9 leur participation. Cependant nous avons\u00a0identifi\u00e9 d\u2019autres orateurs potentiels dans le but d\u2019assurer une session compl\u00e8te.<\/p>

Mots Cl\u00e9s: apprentissage de graphes, transport optimal pour les graphes, noyaux sur\u00a0graphes, graph neural networks<\/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

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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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D\u00e9compositions matricielles et tensorielles sous contraintes<\/h5>\nOrganisateurs : Konstantin Usevich (CRAN, Nancy) et Jeremy Cohen (CREATIS, Lyon)<\/strong>\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 :\u00a0Les techniques d’approximations de rang faible telles que la\u00a0factorisation en matrices nonn\u00e9gatives ou les d\u00e9compositions\u00a0tensorielles sont au c\u0153ur de la science des donn\u00e9es. D’abord en tant que\u00a0techniques d’apprentissage non supervis\u00e9, mais \u00e9galement comme mod\u00e8le\u00a0parcimonieux pour des donn\u00e9es multivari\u00e9es. Les applications de ces\u00a0m\u00e9thodes sont nombreuses et vari\u00e9es, notamment dans la communaut\u00e9\u00a0fran\u00e7aise autour de probl\u00e8mes de s\u00e9paration de sources pour la\u00a0t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection, l’extraction d’information musicale ou encore les\u00a0t\u00e9l\u00e9communications. Les approches r\u00e9centes s’attachent \u00e0 d\u00e9velopper de\u00a0nouveaux mod\u00e8les sous contraintes, de nouveaux algorithmes plus rapides\u00a0ou b\u00e9n\u00e9ficiant de bonnes propri\u00e9t\u00e9s, ainsi qu’\u00e0 l’utilisation des\u00a0factorisations matricielles et tensorielles pour l’IA.<\/p>

Note: La session rendra hommage aux travaux de Pierre Comon, figure\u00a0importante de la s\u00e9paration de source et des d\u00e9compositions\u00a0tensorielles, localis\u00e9 \u00e0 Grenoble et prenant sa retraite dans l’ann\u00e9e.<\/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

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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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Impl\u00e9mentation mat\u00e9rielle d\u2019algorithmes d\u2019IA<\/h5>\nOrganisateurs : Daniel Chillet (ENSSAT, INRIA) et Christophe Jego (IMS Bordeaux)<\/strong>\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 :\u00a0Les \u00e9volutions des capacit\u00e9s de calcul des architectures mat\u00e9rielles que nous connaissons depuis plusieurs ann\u00e9es ont permis l\u2019int\u00e9gration d\u2019algorithmes tr\u00e8s complexes, de type IA. Ce type d\u2019applications n\u2019a pas seulement inond\u00e9 les calculateurs classiques, mais il a \u00e9galement progressivement migr\u00e9 vers les syst\u00e8mes embarqu\u00e9s. Or pour ces\u00a0 syst\u00e8mes, les contraintes mat\u00e9rielles n\u00e9cessitent une adaptation soit des algorithmes, soit des architectures, ou encore des deux en m\u00eame temps, en vue d\u2019offrir \u00e0 la fois performances et efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique.<\/p>

D\u00e8s lors, les concepteurs d\u2019architectures mat\u00e9rielles se sont empar\u00e9s de ce champ de recherche et de tr\u00e8s nombreux travaux ont vu le jour, aboutissant \u00e0 des innovations architecturales\/algorithmiques vraiment int\u00e9ressantes pour accompagner cette \u00e9volution.<\/p>

La session sp\u00e9ciale que nous proposons vise donc \u00e0 r\u00e9unir les acteurs de ce domaine en plein essor qui a d\u00e9j\u00e0 propos\u00e9 des impl\u00e9mentations d\u2019IA int\u00e9ressantes, et qui continue \u00e0 proposer des innovations qui permettront de soutenir le d\u00e9ploiement massif des syst\u00e8mes embarqu\u00e9s intelligents dans les prochaines ann\u00e9es.<\/p>

Nous visons donc des contributions relevant du AIAA (Ad\u00e9quation Intelligence Artificielle Architecture), adressant toutes les techniques permettant de rendre ce type d\u2019application plus ais\u00e9ment embarquables dans des syst\u00e8mes contraints en ressources de calcul et\/ou en \u00e9nergie.<\/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

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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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Traitement de signal\/image et IA pour les sciences de l\u2019environnement<\/h5>\nOrganisateurs : Lucas Drumetz (IMT atlantique), Ronan Fablet (IMT atlantique), Pierre Tandeo (IMT atlantique) et Carlos Granero-Belinchon (IMT atlantique)<\/strong>\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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\n\t\t\t\tR\u00e9sum\u00e9 :\u00a0Les sciences de l’environnement mettent en oeuvre de nombreuses modalit\u00e9s d’acquisition de donn\u00e9es complexes et compl\u00e9mentaires allant de la t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection satellitaire aux donn\u00e9es in situ pour de multiples applications. Pour les analyser et les traiter, les outils de traitement de signal et d’apprentissage machine sont cruciaux pour extraire l’information pertinente. L’objectif de cette session est de rassembler les d\u00e9veloppements nouveaux \u00e0 l’intersection de ces disciplines, par exemple sur les sujets suivants: probl\u00e8mes inverses et sciences de l’environnement (filtrage\/d\u00e9bruitage\/restauration\/interpolation), Deep Learning et donn\u00e9es environnementales, apprentissage guid\u00e9 par la physique, mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ratifs et pr\u00e9dictifs pour l’environnement, syst\u00e8mes dynamiques et signal pour l’environnement … Les domaines d’application cibl\u00e9s sont, entre autres: la t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection terrestre, l’oc\u00e9anographie spatiale, les donn\u00e9es sismiques, l’acoustique sous marine, et les geosciences au sens large.\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 5<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Enseignement et didactique du TSI<\/h5>\n

Organisateurs : Vincent Mazet (Uni. Strasbourg) et  Charles Soussen (Centrale Sup\u00e9lec)<\/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 :\u00a0Le colloque Gretsi r\u00e9unissant un tr\u00e8s grand nombre d\u2019enseignants en traitement du signal, c\u2019est le lieu id\u00e9al pour r\u00e9fl\u00e9chir \u00e0 la didactique de cette discipline. Cette nouvelle session sp\u00e9ciale veut donc profiter du colloque pour discuter de mani\u00e8re structur\u00e9e et coll\u00e9giale sur les mani\u00e8res d\u2019enseigner le traitement du signal et des images et les communications num\u00e9riques. En particulier, nous nous int\u00e9resserons \u00e0 la question de la valeur que portent les \u00e9tudiants \u00e0 notre discipline. Selon Viau (1994, 2009), la valeur d\u2019une activit\u00e9 est un des leviers de la motivation des \u00e9tudiants, elle d\u00e9pend de l\u2019utilit\u00e9 sociale et universitaire que l\u2019\u00e9tudiant y voit et de son inscription dans une perspective future. Cette session sp\u00e9ciale s\u2019articulera autour d\u2019une discussion ouverte entre le public et quatre invit\u00e9s : un conseiller p\u00e9dagogique et des enseignants-chercheurs de la communaut\u00e9.<\/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

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Session Sp\u00e9ciale 6<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Traitement du Signal et ses applications en m\u00e9canique<\/h5>\n

Organisateurs : Mohammed El Badaoui (Safran) et J\u00e9r\u00f4me Antoni (INSA Lyon)<\/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 :\u00a0Le traitement du signal est une discipline qui joue un r\u00f4le crucial dans de nombreuses applications m\u00e9caniques (Health Monitoring, Contr\u00f4le non destructif, caract\u00e9risation m\u00e9canique). La surveillance de l\u2019\u00e9tat de sant\u00e9 des syst\u00e8mes complexes constitue une th\u00e9matique en pleine expansion permettant aux industriels d\u2019innover dans des secteurs tr\u00e8s concurrentiels. Touchant des domaines tr\u00e8s vari\u00e9s tels que le transport, l\u2019\u00e9nergie, le g\u00e9nie civil ou la production, surveiller un syst\u00e8me complexe de fa\u00e7on pr\u00e9ventive consiste \u00e0 \u00e9valuer son \u00e9tat afin de planifier une maintenance, un ensemble d\u2019actions permettant de remettre le syst\u00e8me en \u00e9tat normal de fonctionnement et ainsi \u00e9viter une d\u00e9gradation voire la casse d\u2019un des composants ou d\u2019une partie du syst\u00e8me. Une telle strat\u00e9gie de surveillance am\u00e9liore la s\u00e9curit\u00e9, la qualit\u00e9 et la disponibilit\u00e9 du syst\u00e8me surveill\u00e9, augmente sa dur\u00e9e de vie, et r\u00e9duit ses co\u00fbts d\u2019exploitation.<\/p>

R\u00e9seaux de capteurs, multi-modalit\u00e9, capteurs intelligents, traitement embarqu\u00e9, supervision \u00e0 distance, tablettes et \u00e9crans tactiles, la multiplication des objets connect\u00e9s et la taille des donn\u00e9es collect\u00e9es ouvre des perspectives nouvelles en termes de traitement du signal multidimensionnel, d\u2019apprentissage statistique et de prises de d\u00e9cision. La surveillance de l\u2019\u00e9tat de sant\u00e9 des syst\u00e8mes complexes pr\u00e9sente des enjeux grandissants.<\/p>

L’objectif de cette session sp\u00e9ciale est de pr\u00e9senter une vue d\u2019ensemble des d\u00e9veloppements les plus r\u00e9cents en traitement du signal pour l\u2019analyse des signaux mesur\u00e9s tels que mesures \u00e9lectriques, vibratoires, acoustiques. Des techniques d\u2019\u00e9chantillonnage (analyse et suivi d\u2019ordre, \u00e9chantillonnage al\u00e9atoire, \u2026) au traitement des donn\u00e9es (estimation, d\u00e9tection, indicateurs de sant\u00e9,), du diagnostic et de la prise de d\u00e9cision (apprentissage, classification, \u2026). Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, les th\u00e9matiques vis\u00e9es sont :<\/p>

  • Estimation, d\u00e9tection de d\u00e9fauts<\/li>
  • S\u00e9paration ou extraction de sources<\/li>
  • Analyse de signaux polyphas\u00e9s (3D,\u2026)<\/li>
  • Identification des fonctions de transfert<\/li>
  • M\u00e9thodes d\u2019analyse spectrale non-stationnaire (cyclostationnarit\u00e9, temps\/fr\u00e9quences, fr\u00e9quence instantan\u00e9e\u2026)<\/li>
  • Analyse de signaux \u00e9chantillonn\u00e9s al\u00e9atoirement ou irr\u00e9guli\u00e8rement<\/li>
  • Approches angulaires : vitesse instantan\u00e9e, suivi d\u2019ordre, estimation synchrone, \u2026<\/li>
  • Classification d\u2019indicateurs de d\u00e9faillance (apprentissage statistique, d\u00e9tection d\u2019anomalie, arbre de d\u00e9cision, reconnaissance de formes, ..)<\/li><\/ul>\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\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    En compl\u00e9ment des Th\u00e8mes principaux propos\u00e9s, le colloque GRETSI’23 met en avant des th\u00e9matiques plus sp\u00e9cifiques sous la forme de 6 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-global-header-display":"","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":"","footnotes":""},"categories":[39],"tags":[40,31],"class_list":["post-1516","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-communication","tag-sessions-speciales","tag-soumission"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2023\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1516"}],"collection":[{"href":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2023\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2023\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2023\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2023\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1516"}],"version-history":[{"count":178,"href":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2023\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1516\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3970,"href":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2023\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1516\/revisions\/3970"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2023\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1529"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2023\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1516"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2023\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1516"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/gretsi.fr\/colloque2023\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1516"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}