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SUMMARY:Journée de la fédération 2025 (01/04/2025)
DESCRIPTION:La journée scientifique 2025 de la fédération aura lieu le mardi 1er avril\, sur le magnifique site de l’Institut Mémoires de l’édition contemporaine  (IMEC)\, à l’abbaye d’Ardenne. \nAu programme de cette journée\, des exposés scientifiques invités\, des interventions de membres de la fédération et des temps d’échange et de convivialité. \nProgramme : \n9h15 : Accueil café \n9h45 : Les « news » de la fédération et introduction à la journée. Diapositives. \n10h – Exposé invité : Sarah Cohen-Boulakia (LISN\, Université Paris-Saclay) : « Dix ans après la crise de la reproductibilité en bioinformatique : de la reproduction à la réutilisation des workflows scientifiques » Diapositives. \nRésumé : Nous avons tous été confrontés à la difficulté de reproductibilité computationnelle\, comme l’incapacité de refaire une analyse décrite dans un article récent.  Il y a dix ans\, la communauté de la bioinformatique a fait face à la « crise de la reproductibilité » et a mené le développement de solutions pour mieux reproduire et réutiliser les pipelines d’analyse bioinformatique. Cet exposé explorera les stratégies actuelles pour créer des pipelines d’analyse de données FAIR. Elle mettra également en avant les résultats obtenus dans le cadre du projet ShareFAIR (PEPR Santé Numérique). Nous discuterons des défis persistants et des opportunités de recherche dans ce domaine. L’exposé soulignera le rôle de l’interdisciplinarité et de l’intradisciplinarité en sciences informatiques dans de telles contributions\, impliquant l’algorithmique des graphes\, le traitement du langage naturel et les langages de programmation. \nBio : Sarah Cohen-Boulakia est professeure à l’Université Paris-Saclay et directrice adjointe de DATAIA\, l’Institut d’intelligence artificielle de l’université Paris-Saclay (Cluster IA). Au cours des 20 dernières années\, elle a collaboré largement au sein d’équipes multidisciplinaires comprenant des informaticiens\, des biologistes et des médecins dans divers domaines. Ses recherches se concentrent sur la reproductibilité computationnelle des expériences scientifiques\, la provenance des données dans les systèmes de workflow scientifiques\, et l’intégration\, l’interrogation et le classement des bases de données biologiques et biomédicales. Sarah Cohen-Boulakia a activement contribué à promouvoir des initiatives collaboratives sur la reproductibilité scientifique\, y compris la cofondation du réseau français de recherche reproductible. Ses contributions ont été reconnues par la Médaille d’Argent du CNRS en 2024. \n11h – Exposé invité : Cécile Favre (ERIC\, Université Lumière Lyon 2) : « La recherche en informatique et les études de genre : à la croisée d’enjeux socio-politiques et scientifiques ? » Diapositives. \nRésumé : Certains domaines de la recherche en informatique donnent actuellement lieu à des contributions qui peuvent avoir un fort impact social et certains travaux ont soulevé la présence de biais\, pouvant parfois engendrer une dimension discriminatoire (notamment dans le cadre de l’apprentissage de données). Dans cet exposé\, il s’agira de questionner en quoi certains de ces travaux trouvent une place à la croisée des enjeux socio-politiques et scientifiques. Cette intervention s’appuiera plus spécifiquement sur des travaux qui mobilisent des questions liées au genre. Elle visera également à resituer les espaces scientifiques qui permettent de se saisir de ces préoccupations\, en insistant sur l’apport des sciences humaines et sociales et l’intérêt d’une démarche interdisciplinaire. \nBio : Cécile Favre est professeure des universités en informatique à l’Université Lumière Lyon 2\, au sein de l’Institut de la Communication (qui propose des formations en informatique et en sciences de l’information et de la communication). Elle a été précédemment\, entre 2009 et 2024\, maîtresse de conférences en informatique à l’Université Lumière Lyon 2\, au sein de l’UFR d’Anthropologie\, de Sociologie et de Science Politique. Elle mène ses recherches au sein du laboratoire ERIC et est chercheuse associée au Centre Max Weber (laboratoire de sociologie). Ses recherches portent sur l’informatique décisionnelle et l’analyse de données en réseaux (médias sociaux\, données bibliographiques). Elle porte un intérêt accru au domaine de la scientométrie et travaille notamment au croisement de l’informatique et des études de genre. Elle a soutenu une habilitation à diriger des recherches en 2024 intitulée « De l’analyse informatique de données de la société à l’analyse sociale de l’informatique. Un cheminement guidé par les études de genre vers un décloisonnement disciplinaire et une posture réflexive. ». Son poste à l’UFR d’Anthropologie\, de Sociologie et de Science Politique l’a conduite à accentuer son ouverture à l’interdisciplinarité avec les sciences humaines et sociales. Elle a été impliquée dans l’équipe pédagogique du programme de master européen en études de genre EGALES (Etudes Genre et Actions Liées à l’Egalité dans la Société) dès son ouverture en 2011\, puis dans la mention de master en études de genre de Lyon à partir de 2016 et y a eu différentes responsabilités\, notamment la co-responsabilité du cursus de formation continue qu’elle a mis en place et la coordination du réseau international de partenaires académiques EGALES. En 2025\, elle intègre le Conseil Scientifique du GIS Institut du Genre. \n12h – Déjeuner \n13h30 – Exposé invité : Amaury Habrard (Laboratoire Hubert Curien\, Université Jean Monnet Saint-Etienne\, et équipe projet INRIA MALICE) : « Une introduction à l’apprentissage informé par la physique et applications  » \nRésumé : L’apprentissage machine informé par la physique est un domaine en plein essor qui vise à tirer parti des méthodes d’apprentissage et d’intelligence artificielle pour modéliser des phénomènes physiques complexes en intégrant des connaissances physiques comme informations préalables. Ces connaissances prennent souvent la forme d’équations différentielles\, mais peuvent également inclure des propriétés ou des caractérisations spécifiques à prendre en compte.  Dans cet exposé\, je présenterai quelques-uns des principaux modèles et cadres d’apprentissage machine basés sur la physique\, dans une perspective axée sur les données. Ensuite\, j’introduirai quelques applications relevant du domaine de l’ingénierie des surfaces où un objectif est d’étudier l’impact de la structuration de surfaces par irradiation laser en présentant les challenges et perspectives de recherche soulevées par ce domaine. \nBio : Amaury Habrard est professeur à l’Université de Saint-Etienne\, membre senior de l’Institut Universtaire de France et responsable de l’équipe Data Intelligence du laboratoire Hubert Curien;  Ses recherches concernent les fondements de l’apprentissage machine\, l’apprentissage par transfert\, l’apprentissage de représentations et plus récemment l’apprentissage informé par la physique abordé dans le cadre de la nouvelle équipe Inria MALICE. \n14h30 – Retour de travaux de recherche collaborative GREYC/LITIS dans le cadre de thèses co-encadrées : \n\nLucas Deregnaucourt (LITIS) : « Fusion multimodale adaptative pour l’aide à la navigation du véhicule intelligent en conditions météorologiques dégradées ». Résumé : la robustesse des modèles de perception est un enjeu majeur pour le véhicule autonome. Bien que les modèles de l’état de l’art obtiennent d’excellentes performances en fusionnant les informations issues de différents capteurs\, ils restent très sensibles à leurs perturbations. Pour pallier ce problème\, nous proposons une méthode de fusion multimodale adaptative basée sur la théorie de Dempster-Shafer. [slides]\n\n \n\nMariana Brito Azevedo (GREYC) : « Explicabilité des réseaux de neurones pour la conception de médicaments ». Résumé : les modèles d’intelligence artificielle et les réseaux de neurones ont montré leur intérêt dans les phases amont de la conception de médicaments\, notamment pour la prédiction de l’activité de molécules sur une cible biologique. Ce travail de thèse a pour objectif de développer des techniques afin d’expliquer aux chercheurs en sciences du médicament quelles structures chimiques sont importantes dans la prise de la décision. L’exposé présentera le contexte de la thèse et les premiers résultats avec un nouveau classifieur fondé sur des GNN (Graph Neuronal Network) utilisant le graphe des atomes et le graphe des caractéristiques pharmacophoriques. Quelques pistes de travail sur l’explicabilité seront abordées en perspective. [slides]\n\n \n\nBastien Auvray (LITIS) : « Recherche approchée de motifs à l’aide d’arbres cartésiens ». Résumé : Le problème du pattern matching (trouver une ou toutes les occurrences d’un motif dans un texte) est un problème classique en informatique. L’algorithmique du texte propose de nombreuses solutions efficaces lorsque le motif et le texte sont des chaînes de caractères. Procéder à la recherche de motifs dans les séries temporelles se révèle plus délicat\, et nécessite d’adapter la notion de motif. Une approche possible est le Cartesian Tree Matching\, que l’on présentera dans cet exposé. On donnera ensuite une version approchée de ce problème. [slides]\n\n \n15h30 : échanges sur la journée et la fédération \n15h45 : visite de la bibliothèque de l’IMEC et/ou visite historique du site de l’abbaye d’Ardenne. \nFin vers 16h30. \nLieu : la journée se déroulera à l’abbaye d’Ardenne\, un lieu chargé d’histoire et désormais pleinement inscrit dans le temps présent. \nImec – Abbaye d’Ardenne – 14280 Saint-Germain-la-Blanche-Herbe \nSe rendre à l’abbaye d’Ardenne : https://imec-archives.com/qui-sommes-nous/se-rendre-a-l-abbaye \nBus : lignes 20 et 21. Pistes cyclables : plan  \n 
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