Agenda
décembre
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14:0018:00
La physique quantique évolue avec l'émergence de nouvelles technologies quantiques. Ces avancées permettent une ouverture à un éventail de possibilités pour de futures applications concrètes. Cependant, le développement de celles-ci exige que de nouvelles générations d'étudiants soient formées, non seulement en tant que chercheurs, mais aussi en tant qu'ingénieurs et techniciens. Pour atteindre cet objectif, l'enseignement joue un rôle central, et, dans le cadre de la physique quantique, devrait évoluer pour répondre à ces besoins. La question de l'enseignement de la physique quantique est intrinsèquement liée à la nature de ses concepts qui sont, dans la plupart des cas, abstraits, contre-intuitifs et fondés sur des théories mathématiques complexes. En conséquence, enseigner la physique quantique reste un défi. Parmi les outils qui aident les élèves à s’approprier des connaissances complexes, les pratiques expérimentales et les outils numériques ont montré des avantages pour la compréhension conceptuelle des étudiants. Dans cette thèse, nous explorons comment l’enseignement de la physique quantique peut tirer parti des outils numériques afin de favoriser ces pratiques expérimentales. Nous proposons de nouvelles approches pour pratiquer et apprendre la physique quantique, basées sur une simulation numérique en temps réel de montages expérimentaux d'optique quantique à travers de multiples formats. Grâce à ces nouveaux outils, la simulation peut être contrôlée à l'aide de composants manipulables physiquement, imitant ainsi les expériences réelles d'optique quantique. Au-delà des avantages pratiques (coût, mise en œuvre, danger), cette approche permet d'enrichir cette simulation par l'ajout d'informations pédagogiques numériques qui relient l'expérience concrète à ses fondations théoriques. La première partie de cette thèse se concentre sur l'évolution des pratiques d’enseignement de la physique quantique, ainsi que sur l'utilisation du numérique dans l'éducation. Elle présente ensuite trois projets, conçus en collaboration avec des experts en éducation et en physique. Le premier, appelé HOBIT, consiste en un dispositif qui combine l'interaction tangible et la réalité augmentée pour simuler un banc optique où les apprenants manipulent des reproductions physiques d'éléments optiques pour réaliser des expériences d'optique ondulatoire. Le second, SHIRE, est une extension de l’expérience proposé par HOBIT sur un logiciel numérique qui peut être exécuté sur les ordinateurs des apprenants. Malgré la perte des interactions tangible, cette approche élargit la gamme des scénarios pédagogiques dans lesquels la simulation peut se dérouler, et ouvrent de nouvelles opportunités. Ce projet comprend également une étude de l’utilisation du logiciel par des professeurs de physique. Enfin, HQBIT, présenté dans la dernière partie de cette thèse, intègre une simulation de la physique quantique ainsi que de nouvelles augmentations pédagogiques. Le but vise à créer un outil numérique hybride favorable à la formation d’une nouvelle génération d'étudiants sur les concepts et l'expérimentation de l'optique quantique. Une étude utilisateur avec des étudiants complète ce projet et fournit une première évaluation de cet outil. Pour conclure cette thèse, j'explore les perspectives qu'apporte HQBIT en termes de collaboration, d'évaluation des résultats d'apprentissage et d'évolution vers les technologies quantiques.
Salle Ada Lovelace (Inria) -
14:0015:00
The celebrated Linear Arboricity Conjecture of Akiyama, Exoo, and Harary from 1980 asserts that the edges of every graph with maximum degree Δ can be decomposed into at most ⌈(Δ+1)/2⌉ linear forests, where a linear forest is a collection of vertex-disjoint paths. We show that any graph on n vertices can be decomposed into at most Δ/2 + O(log n) linear forests. This improves the previous best bound for Δ = Ω(log^2 n).
Along the way, we show that any d-regular graph on n vertices has a spanning linear forest with at most 2 * n/(d+1) paths. This resolves a conjecture of Feige and Fuchs and confirms a well-known conjecture of Magnant and Martin up to a factor of 2. As a corollary, it also follows that every connected d-regular graph on n vertices has a tour of length at most (1+O(1/d)) * n. This is optimal and improves bounds of Vishnoi and of Feige, Ravi, and Singh, but we do not obtain an efficient algorithm for computing such a tour.
(Lukas Michel) [University of Oxford]
https://people.maths.ox.ac.uk/michelVérifiez que vous êtes bien inscrits sur le site du [gdr-ifm-gt-graphes] : [ https://gtgraphes.labri.fr/pmwiki/pmwiki.php/Equipes/Equipes#membres | https://gtgraphes.labri.fr/pmwiki/pmwiki.php/Equipes/Equipes#membres ]
Remarks / Remarques
Find all the information of the working group on this [ https://graphesetoptimisation.labri.fr/pmwiki.php/Groupe/GT?userlang=en | web page ] .
Retrouvez toutes les informations du GT sur cette [ https://graphesetoptimisation.labri.fr/pmwiki.php/Groupe/GT | page web ] .FrançaisLaBRI/178 -
10:0014:00
Cette thèse s’inscrit dans une période d’essor sans précédent de la robotique humanoïde, portée à la fois par des avancées technologiques rapides et par un engouement croissant des acteurs privés et du grand public. Dans un tel contexte, les progrès récents en matière de motricité des robots humanoïdes ainsi que leur acceptation sociale grandissante semblent annoncer leur prochaine intégration dans des environnements réels aux côtés des humains. Face à cette ambition, un défi majeur demeure : assurer la robustesse et l’autonomie de la locomotion dans les contexts dynamiques où ces robots seront amenés à évoluer. Pour y répondre, ce travail combine modélisation physique et apprentissage par renforcement, en exploitant les avantages complémentaires de ces deux paradigmes — les guaranties de stabilité offertes par la modélisation et la capacité d’adaptation issue de l’apprentissage. Ce manuscrit débute par un état de l’art des méthodes de contrôle et d’apprentissage appliquées à la locomotion humanoïde, destiné à identifier les approches les plus prometteuses pour concilier robustesse, adaptabilité et réalisme dynamique. Sur ces fondations, le logiciel PlaCo, dédié à la planification de mouvement et au contrôle de robots, est développé. Il vise à abstraire la complexité des formulations d’optimisation nécessaires à la génération de trajectoires, tout en maintenant des performances compatibles avec une exécution en temps réel. Ce cadre est ensuite exploité pour concevoir et deployer sur le robot humanoïde Sigmaban un contrôleur de marche fondé sur le modèle du pendule inversé linéaire (LIPM). Ce développement met en évidence la capacité de ce modèle à produire des trajectoires cohérentes en temps réel, tout en révélant les limites pratiques rencontrées sur plateforme réelle. Afin de surmonter ces limitations et de permettre une adaptation dynamique aux perturbations, un agent d’apprentissage par renforcement dédié à la récupération en cas de chute est développé. Entraîné en simulation, cet agent est transféré avec succès sur le robot réel, démontrant un gain significatif en autonomie. La difficulté de ce transfert met néanmoins en évidence la problématique centrale de l'écart entre environnements simulé et réel. Cette observation conduit à chercher comment minimiser cet écart en ameliorant la fidélité de la simulation. Une étude approfondie des phénomènes de friction dans les servo-actionneurs est menée, montrant comment une prise en compte plus fine de ces phénomènes améliore la qualité de la simulation et des transferts de politiques.
Salle 178 (LaBRI) -
11:0012:00
Hussein Kazemi (LaBRI)
Title: Trajectory visibility at first sight
Abstract:
Let P be a simple polygon with n vertices, and let two moving entities q(t) and r(t) travel at constant (possibly distinct) speeds vq and vr along line-segment trajectories τq and τr inside P. We study the exact first-visibility time t∗= min t≥0: q(t) r(t) ⊆P, the earliest moment at which the segment joining q(t) and r(t) lies entirely within P.
Prior work by Eades et al. focused on this question in the setting of a simple polygon. They gave a one-shot decision algorithm running in O(n) time. For a stationary entity and a moving one, they suggested a structure that, after O(n log n) pre-processing, answers the decision query in O(log n) time, requiring O(n) space. In addition, for moving entities, after preprocessing time of O(n log⁵ n), they construct a data structure with O(n^{3/4} log³ n) query time and O(n log⁵ n) space. Variants for polygonal domains with holes or when entities cross the boundary of P lie beyond our scope.
In this work, we go beyond the decision to compute t* exactly under three models for a simple polygon P. When both trajectories are known in advance, we preprocess P in O(n) time and space and thereafter answer each query in O(log n) time. If one trajectory τr is fixed while τq is given as query, we build a structure in O(n log n) time and space that computes t∗in O(log² n) time per query. In a setting where the trajectories are not known in advance, we develop a randomized structure with O(n^{1+ε}) expected pre-processing time and O(n) space, achieving an O(√n polylog(n)) expected query time for any fixed ε > 0.
FrançaisLaBRI 178 -
09:0018:00
Le workshop met en valeur le parcours et les expériences de femmes en recherche informatique et vise à inspirer des étudiantes en école d’ingénieures.
Voici le lien pour suivre ce workshop.
En distanciel -
09:3012:00
Le secteur agricole traverse une triple crise, à la fois sociale, économique et écologique, dont la résolution nécessite un changement de modèle productif. Pour les institutions politiques, la solution résiderait dans une transition jumelle, faisant du développement et de l'usage des technologies numériques un levier pour rendre le secteur plus soutenable. De nombreuses incertitudes existent cependant concernant les conséquences d'une telle stratégie. En particulier, d'un point de vue environnemental, peu d'études évaluent les effets d'un déploiement à grande échelle des équipements numériques pour l'agriculture. Pourtant, les effets néfastes de la matérialité du numérique sur l'environnement sont connus, et une multiplication des équipements et des infrastructures numériques pour l'agriculture représente un risque pour la soutenabilité du secteur. Cette thèse introduit des méthodes pour évaluer les impacts environnementaux d'un déploiement à grande échelle d'équipements numériques agricoles et de leur dépendance aux infrastructures. Le cadre général adopte une approche de scénarisation prospective et de modélisation paramétrique et conséquentielle. Une première contribution concerne l'estimation des impacts de technologies numériques déployées sur les exploitations d'un contexte agricole donné. Ce contexte est défini comme un type de production et une distribution de fermes de tailles variées. Cette méthode est appliquée à deux cas d'études pour la France hexagonale : l'identification et le suivi de chaleurs pour le bovin laitier, et les robots pour le désherbage mécanique et le semis automatisés en grandes cultures céréalières. Les résultats obtenus révèlent des impacts hétérogènes, dépendant du nombre d'équipements déployés, de leur masse et de leur complexité technologique. Les scénarios mobilisant les technologies les plus sophistiquées, et ayant recours à une masse d'équipements plus importante, ont tendance à avoir les impacts les plus élevés. Une seconde contribution prolonge le cas d'étude dédié aux robots désherbeurs, et porte sur les impacts associés à leur usage du réseau mobile. Cette méthode simule un déploiement de robots sur un territoire donné, à partir d'un ensemble de parcelles agricoles et d'une infrastructure réseau mobile existante, dont chaque site supporte un volume maximal de données. Les scénarios considérés varient en fonction de la conception des robots, et d'une conception à l'autre, les volumes de données envoyés par les robots diffèrent grandement. À partir d'une simulation du trafic, et de sa pression sur le réseau mobile, nous estimons les impacts additionnels sur les infrastructures existantes en termes d'empreinte carbone pour l'extraction et de la fabrication des équipements réseau requis, et celle associée à leurs consommations énergétiques. Nous estimons aussi la part des surfaces agricoles gérable par les robots déployés. Les résultats obtenus montrent que pour un usage intensif du réseau, les capacités du réseau actuel limitent grandement la quantité de robots déployable, et ce même en augmentant au maximum la capacité des sites existants. De plus, pour les scénarios les plus intensifs, la consommation électrique additionnelle du réseau est du même ordre de grandeur que celle des robots eux-mêmes. Ainsi, pour ces scénarios, seule une petite fraction des parcelles peut être gérée sans ajout de sites, et augmenter cette fraction impliquerait une augmentation importante de l’empreinte globale du réseau mobile considéré. Ce manuscrit offre un premier aperçu de l'empreinte carbone conséquentielle associée au déploiement d'équipements numériques sur les exploitations agricoles et de leur usage du réseau mobile.
Amphi LaBRI -
09:3010:30
Understanding atomic and molecular scattering processes is fundamental to modeling ionization
dynamics, charge transfer mechanisms, and collision-induced transformations across physics,
chemistry, and biological environments. However, the accurate simulation of such complex many-
body interactions remains computationally demanding for classical methods, especially at higher
energies and for multi-electron targets. In this work, we explore cutting-edge quantum computing
methods to address these challenges and advance the theoretical description of scattering
phenomena.We develop a hybrid quantum computing framework that leverages quantum algorithms for state
preparation, Hamiltonian encoding and amplitude estimation to compute differential and total
cross sections with enhanced scalability. The approach incorporates quantum simulations of
continuum wavefunctions, electron-correlation effects and multi-channel scattering pathways,
offering a promising alternative to traditional computational techniques. Benchmark calculations for
representative atomic and molecular targets demonstrate the feasibility, accuracy and resource
efficiency of the proposed methods on emerging quantum hardware and simulators.This study highlights the growing potential of quantum computing as a transformative tool for
solving long-standing problems in collision physics, and outlines future directions for applying
quantum algorithms to complex scattering processes relevant to atomic, molecular, and biological
systems.FrançaisRoom 178 -
11:0012:00
La mécanique quantique a 100 ans cette année. Elle a, pendant toutes ces années, alimenté de multiples sources de belles mathématiques. Une telle source est la question toujours d’actualité : ``Mais en quoi donc est-elle si différente de la mécanique classique ?’’ Dans cet exposé nous illustrerons un aspect de cette interrogation : l’utilisation de quasi-probabilités (Wigner, Kirkwood-Dirac, ...) pour (tenter de) capter la frontière classique-quantique.
FrançaisÀ l'IMB -
14:0018:00
L’imagerie par résonance magnétique est aujourd’hui un outil incontournable pour l’étude du cerveau et le diagnostic de nombreuses maladies neurologiques. Elle permet d’observer la structure cérébrale et les anomalies de manière non invasive. Parmi les différentes séquences d’acquisition, la séquence FLAIR joue un rôle essentiel pour la détection des lésions cérébrales. Ces images sont largement utilisées dans la pratique clinique, notamment pour des pathologies telles que la sclérose en plaques, les tumeurs cérébrales ou les accidents vasculaires cérébraux. Cependant, leur analyse automatique demeure difficile en raison du faible contraste entre les tissus, du rapport signal/bruit limité et de la variabilité entre appareils d’imagerie. En neuroimagerie, l’analyse quantitative du cerveau repose de plus en plus sur des outils de segmentation automatique, capables d’identifier les structures anatomiques et les régions pathologiques.
La majorité de ces méthodes a été conçue pour des images T1w, considérées comme la référence pour la segmentation anatomique. Or, cette séquence n’est pas systématiquement acquise dans les protocoles cliniques, ce qui limite l’utilisation des outils existants. Dans de nombreux cas, la séquence FLAIR est la seule disponible, mais les approches classiques, conçues pour la T1w, échouent à fournir des résultats fiables. Cette thèse s’inscrit dans ce contexte et explore la possibilité de réaliser une segmentation fine du cerveau à partir d’images FLAIR uniquement. L’objectif est de développer des méthodes robustes, capables d’extraire des informations anatomiques et pathologiques pertinentes à partir de cette séquence, tout en s’adaptant à la variabilité des acquisitions et à la présence de lésions. Les travaux menés ont conduit au développement d’outils spécifiquement adaptés à la FLAIR, destinés à améliorer les performances des étapes de prétraitement et de segmentation dans un cadre clinique réaliste. Les résultats obtenus montrent qu’il est possible d’obtenir des segmentations cérébrales fines et cohérentes à partir de FLAIR seule, ouvrant ainsi la voie à l’exploitation de vastes bases de données cliniques jusque-là sous-utilisées. Ces approches démontrent également l’intérêt de concevoir des modèles spécialisés par modalité plutôt que des méthodes génériques indépendantes de la séquence. À terme, les outils développés pourraient être intégrés à la plateforme en ligne volBrain (https://volbrain.net) afin de faciliter leur diffusion auprès de la communauté scientifique et clinique.Amphi LaBRI -
09:3012:00
L’imagerie par résonance magnétique est aujourd’hui un outil incontournable pour l’étude du cerveau et le diagnostic de nombreuses maladies neurologiques. Elle permet d’observer la structure cérébrale et les anomalies de manière non invasive. Parmi les différentes séquences d’acquisition, la séquence FLAIR joue un rôle essentiel pour la détection des lésions cérébrales. Ces images sont largement utilisées dans la pratique clinique, notamment pour des pathologies telles que la sclérose en plaques, les tumeurs cérébrales ou les accidents vasculaires cérébraux. Cependant, leur analyse automatique demeure difficile en raison du faible contraste entre les tissus, du rapport signal/bruit limité et de la variabilité entre appareils d’imagerie. En neuroimagerie, l’analyse quantitative du cerveau repose de plus en plus sur des outils de segmentation automatique, capables d’identifier les structures anatomiques et les régions pathologiques.
La majorité de ces méthodes a été conçue pour des images T1w, considérées comme la référence pour la segmentation anatomique. Or, cette séquence n’est pas systématiquement acquise dans les protocoles cliniques, ce qui limite l’utilisation des outils existants. Dans de nombreux cas, la séquence FLAIR est la seule disponible, mais les approches classiques, conçues pour la T1w, échouent à fournir des résultats fiables. Cette thèse s’inscrit dans ce contexte et explore la possibilité de réaliser une segmentation fine du cerveau à partir d’images FLAIR uniquement. L’objectif est de développer des méthodes robustes, capables d’extraire des informations anatomiques et pathologiques pertinentes à partir de cette séquence, tout en s’adaptant à la variabilité des acquisitions et à la présence de lésions. Les travaux menés ont conduit au développement d’outils spécifiquement adaptés à la FLAIR, destinés à améliorer les performances des étapes de prétraitement et de segmentation dans un cadre clinique réaliste. Les résultats obtenus montrent qu’il est possible d’obtenir des segmentations cérébrales fines et cohérentes à partir de FLAIR seule, ouvrant ainsi la voie à l’exploitation de vastes bases de données cliniques jusque-là sous-utilisées. Ces approches démontrent également l’intérêt de concevoir des modèles spécialisés par modalité plutôt que des méthodes génériques indépendantes de la séquence. À terme, les outils développés pourraient être intégrés à la plateforme en ligne volBrain (https://volbrain.net) afin de faciliter leur diffusion auprès de la communauté scientifique et clinique.
Amphi LaBRI