Agenda
décembre
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14:0017:00
Depuis quelques années, la production de données en biologie connaît un essor sans précédent, provoqué par le développement des techniques de séquençage à haut débit, dont le périmètre d'application ne cesse de s’élargir. Les nouvelles technologies de séquençage ciblant spécifiquement une seule cellule (``single-cell'') en sont un exemple. En cancérologie, ces nouvelles données sont cruciales pour améliorer notre compréhension du développement et de l'hétérogénéité d'une tumeur, grâce à l'identification des différents types (ou états) cellulaires qui la composent. A l'échelle d'un patient, une cartographie compréhensible de cette hétérogénéité ouvre la voie à de nouvelles thérapies de médecine personnalisée. La caractérisation de cette hétérogénéité cellulaire nécessite d'exploiter des méthodes automatiques ou manuelles, afin de proposer l'annotation d'une cellule individuelle (ou d'un groupe de cellules similaires), sur la base de l'expression de ses gènes. Dans ce contexte, le projet de cette thèse vise à développer de nouvelles méthodes d'annotation de données single-cell, à l'intersection de plusieurs disciplines, telles que la bioinformatique et l'informatique (représentation des connaissances et visualisation, notamment).
Amphi LaBRI -
14:0015:00
Title: On some extensions of First-Order logic on graphs
Abstract: In this talk we present a landscape of extensions of first-order logic (on graphs) and we discuss their expressive power and algorithmic results related to them. These extensions involve either additional predicates expressing different types of connectivity or the quantification over vertex sets that are (in a sense) of simple structure.
Français178 -
10:0013:00
Le calcul haute performance désigne l’usage de supercalculateurs pour résoudre des problèmes complexes nécessitant une puissance de calcul exceptionnelle, notamment dans les simulations numériques comme la météo ou la dynamique des fluides. Ces systèmes, organisés en clusters de calcul, combinent administration système, réseau, architecture matérielle et optimisation logicielle. Les supercalculateurs sont composés de multiples nœuds de calcul, chacun équipé de processeurs multicœurs voire de cartes graphiques, reliés en réseau permettant l’échange de données. Plutôt que d’exécuter une tâche sur une seule machine, les problèmes sont découpés et parallélisés. Cela permet une execution simultanée sur plusieurs ressources. On distingue deux formes de parallélisme : inter-nœuds, où la communication entre nœuds est critique mais les ressources sont vastes et intra-nœud, où les processeurs partagent la mémoire, facilitant la communication mais avec des ressources plus limitées. Dans ce cadre, les applications de streaming, notamment la radio logicielle, tirent profit du parallélisme intra-nœud. Le traitement en continu (stream computing) se différencie du traitement par lots. Les données sont traitées à mesure qu’elles arrivent, sans accumuler les données d'entrée. Les filtres de traitement sont organisés en pipeline, chaque étage étant exécuté par une resource de calcul différente. Ce mécanisme permet d’augmenter significativement le débit, métrique essentielle dans des usages comme la diffusion vidéo ou radio. Ce travail de thèse vise à optimiser l’allocation automatique des ressources pour des applications de streaming sur architectures multicœurs, d’abord homogènes puis hétérogènes. La première partie de ce travail s'intéresse à l'ordonnancement de chaîne de tâches sur achitecture multicœurs homogènes. Le problème est modélisé comme un problème d'ordonnancement de flux de travail en pipeline. L’objectif est de maximiser le débit en exploitant le parallélisme de pipeline et de réplication de tâches. Deux algorithmes sont proposés : une approche par programmation dynamique pour obtenir une solution optimale et OTAC, un algorithme glouton optimal garantissant un haut débit tout en minimisant les ressources utilisées. Les expérimentations montrent qu’OTAC produit rapidement des partitions optimales, avec une utilisation réduite de ressources. L’émergence de processeurs hybrides composés de cœurs performants (core-P) et de cœurs efficaces energétiquement (core-E) introduit de nouveaux défis : les temps d’exécution varient selon l’affectation. L’objectif devient double : maximiser le débit tout en minimisant la consommation énergétique, en privilégiant l’usage des cœurs efficace. La seconde partie se concentre donc sur l'allocation de ressources pour des chaînes de tâches sur architectures hétérogènes. Trois stratégies sont développées : deux heuristiques gloutonnes (FERTAC et 2CATAC) et une solution optimale par programmation dynamique (HeRAD).
Les résultats indiquent que les heuristiques atteignent des performances proches de l’optimum tout en consommant très peu de ressources supplémentaires. La dernière partie de ce travail s'intéresse à la gestion de plusieurs chaînes de streaming simultanées. Dans certains contextes comme l’embarqué, l’IoT ou le cloud, plusieurs applications cohabitant sur les mêmes ressources. Le but est alors de répartir intelligemment les ressources entre plusieurs pipelines en satisfaisant les contraintes de débit sans gaspillage de ressources. La dernière partie explore des stratégies d’allocation adaptées à la gestion de plusieurs chaînes de tâches ou graphes de tâches. Ainsi, cette thèse propose plusieurs contributions quant à l’optimisation des systèmes de streaming sur architectures parallèles, couvrant l’ordonnancement optimal, l’adaptation aux architectures hétérogènes et la cohabitation de plusieurs flux simultanés, avec une attention constante à la performance et à l’efficacité énergétique.Amphi LaBRI -
16:0015:48
La diversification des applications de calcul haute performance (HPC) et le développement d’applications organisées en flux de travaux (workflow) hétérogènes impliquant du HPC, de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, et de l’analyse in situ remettent en question l’architecture standard des clusters HPC. Les workflows HPC modernes s’appuient de plus en plus sur des services et des applications issues du cloud dont le déploiement n’est souvent pas supporté dans les environnements HPC. Le cloud computing a historiquement été la plate- forme privilégiée pour l’exécution de services, ce qui a conduit au développement d’un large écosystème de logiciels pour les environnements cloud. Par ailleurs, il prend de plus en plus en charge les applications HPC en proposant du matériel dédié et l’ordonnancement de jobs via des outils HPC standard ou via des outils du cloud. La convergence des besoins des deux communautés a suscité un intérêt croissant pour une architecture alliant les avantages des deux plateformes capable de prendre en charge à la fois les applications HPC et issues du cloud au sein d’un même environnement, sans imposer de compromis sur les performances, la sécurité et l’utilisabilité. On qualifie généralement ce type d’approche d’informatique des infrastructures convergées. Cette thèse explore plusieurs approches de l’informatique converge pour permettre le déploiement d’applications issues du cloud dans des clusters HPC. Nous étudions deux ap- proches basées sur le déploiement à la demande de clusters Kubernetes sur des ressources HPC, offrant des compromise différents en termes de flexibilité pour la gestion des ressources et de fonc- tionnalités Kubernetes prises en charge.
Notre contribution principale réside dans la conception et l’implémentation d’un réseau sécurisé de conteneurs Assurant l’isolation des utilisateurs ainsi que la flexibilité et la sécurité nécessaires au déploiement d’applications de type service, tout en restant transparent pour les utilisateurs finaux. Nous avons implémenté ce réseau dans le moteur de conteneurs pcocc utilisé en production au CEA et nous n’avons mesuré aucun impact significatif du réseau de conteneurs sur les performances des applications MPI. Cette approche innovante démontre que la virtualisation reseau peut accroître la flexibilité des clusters HPC et permettre le déploiement d’applications issues du cloud sans impacter les performances des applications HPC traditionnelles.Salle Ada Lovelace (Inria) -
14:3018:00
Déterminer les conditions de culture des micro-organismes est un problème difficile et récurrent en microbiologie, qui nécessite d'identifier des besoins nutritionnels et caractériser le métabolisme. Les \textit{réseaux métaboliques à l'échelle du génome} (GSMN) obtenus à partir de données génomiques permettent d’effectuer des simulations de la capacité métabolique d'un organisme à partir d’un environnement prédéfini. Nous avons développé des méthodes qui résolvent le problème inverse : la prédiction des nutriments sources, ou \textit{graines}, à partir d'un GSMN et d'un objectif métabolique. Les méthodes proposent des modèles hybrides, combinant une approximation Booléenne discrète et itérative de l'activité métabolique avec des contraintes numériques d’équilibre de flux (FBA). Appliquée à l'échelle d'une population individuelle sur des réseaux métabolique à l'échelle génomique, la méthode de modélisation logique est une bonne approximation des contraintes d’équilibre de flux. Le problème a dans un second temps été étendu aux communautés de micro-organismes. À cette échelle, il est nécessaire de considérer les transferts possibles entre réseaux, ce qui augmente la combinatoire du problème. Nous faisons l'hypothèse qu'il est pertinent d'identifier en priorité des ensembles minimaux de nutriments assurant la fonctionnalité du réseau métabolique, ce qui nous amène à hiérarchiser les optimisations sur les ensembles, en cherchant d'abord à minimiser les graines, puis les transferts. Trois algorithmes ont été mis en place, dont deux assurant la minimalité par inclusion. L’application des méthodes sur des petites communautés de réseaux révèle la complexité combinatoire, mais aussi la complémentarité des algorithmes.
Amphi LaBRI -
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) -
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) -
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 -
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