BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//GREYC UMR CNRS 6072 - Groupe de Recherche en Informatique, Image, et Instrumentation de Caen - ECPv5.7.0//NONSGML v1.0//EN CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALNAME:GREYC UMR CNRS 6072 - Groupe de Recherche en Informatique, Image, et Instrumentation de Caen X-ORIGINAL-URL:https://www.greyc.fr X-WR-CALDESC:évènements pour GREYC UMR CNRS 6072 - Groupe de Recherche en Informatique, Image, et Instrumentation de Caen BEGIN:VTIMEZONE TZID:Europe/Paris BEGIN:DAYLIGHT TZOFFSETFROM:+0100 TZOFFSETTO:+0200 TZNAME:CEST DTSTART:20230326T010000 END:DAYLIGHT BEGIN:STANDARD TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0100 TZNAME:CET DTSTART:20231029T010000 END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20231107T100000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20231107T110000 DTSTAMP:20260422T225630 CREATED:20230911T083351Z LAST-MODIFIED:20231013T150334Z UID:11246-1699351200-1699354800@www.greyc.fr SUMMARY:Séminaire Algorithmique : « FHE & AI: a Concrete Use-Case »\, Bastien Vialla (Orange Labs\, Caen) DESCRIPTION:In the Franco-German collaborative project CRYPTECS\, Orange Innovation explores privacy-preserving technologies for industrial applications. A prime use-case is detecting compromised computers through network traffic analysis. We have developed efficient AI models tailored for this. Our aim is to deploy these models while safeguarding both the model and network data\, making Fully Homomorphic Encryption (FHE) an ideal theoretical solution. \nThis presentation is at the cross-section of cybersecurity\, AI and cryptography. We will delve into the broader context of the use-case\, the AI models used\, the adaptations required in training to accommodate FHE\, the consequential impact on prediction quality\, and overall performance metrics. URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-algorithmique-bastien-vialla-orange-labs-caen/ LOCATION:Sciences 3- S3 351 CATEGORIES:General,News,Séminaire Algo END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20231114T100000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20231114T110000 DTSTAMP:20260422T225630 CREATED:20231013T150524Z LAST-MODIFIED:20231106T092456Z UID:11283-1699956000-1699959600@www.greyc.fr SUMMARY:Séminaire Algorithmique : « Bornes Inférieures et Séparations pour la Compilation de Connaissances Bottom-Up »\, Alexis de Colnet (CRIL\, Univ. Lens) DESCRIPTION:La compilation de connaissances est un domaine de l’informatique qui étudie les différentes classes de représentations pour les fonctions\, et les algorithmes permettant de passer d’une classe à l’autre. Dans cette présentation\, on s’intéresse à l’approche de compilation dite bottom-up (ascendante) pour les fonctions Booléennes données comme des formules CNF. Cette approche permet de construire une représentation de la formule – ou de la “compiler” – dans des classes telles que la classe des OBDD (Ordered Binary Decision Diagrams) ou la classe des SDD (Sentential Decision Diagrams). Pour compiler une formule CNF\, l’approche bottom-up compile des sous-formules de la CNF et combine les résultats de ces compilations intermédiaires. Il est cependant possible que l’espace nécessaire pour stocker ces résultats intermédiaires soit beaucoup plus grand que l’espace nécessaire pour stocker à la fois la CNF d’entrée et sa représentation en sortie de compilation. Dans ce cas la compilation est jugée inefficace. Nous présentons des bornes inférieures exponentielles pour la compilation bottom-up de formules CNF ayant pourtant des petites représentations dans les classes OBDD ou SDD. Nous décrivons également différentes variantes de compilation bottom-up et comparons leur efficacité. URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-algorithmique-alexis-de-colnet-cril-univ-lens/ LOCATION:Sciences 3- S3 351 CATEGORIES:Amacc,General,News,Séminaire Algo END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;TZID=Europe/Paris:20231121T100000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20231121T110000 DTSTAMP:20260422T225630 CREATED:20231013T150649Z LAST-MODIFIED:20231113T161049Z UID:11285-1700560800-1700564400@www.greyc.fr SUMMARY:Séminaire Algorithmique : « Samplelim: un package R pour l’échantillonnage de solutions à un problème linéaire inverse »\,Théo Grente (LMNO\, Caen) DESCRIPTION:Utilisés notamment en écologie marine\, les réseaux trophiques sont une représentation sous forme de graphes dirigés et pondérés des interactions proies/prédateurs d’un écosystème. Les nœuds du graphe représentent alors les espèces et les arêtes leurs interactions sous forme d’échanges de matière organique appelés flux. Dans le but d’estimer la valeur de ces flux\, une classe de méthode appelée Modélisation Linéaire Inverse (LIM) a été développée. Cette méthode consiste à établir un système de contraintes sur ces flux à partir de mesures réalisées sur le terrain\, d’expériences en laboratoire et de connaissances issues de la bibliographie. Les équations et les inéquations de ce système de contraintes définissent un polytope à l’intérieur duquel se trouvent l’ensemble des solutions du système de contraintes. Afin de mieux comprendre le réseau trophique\, les écologues souhaitent obtenir un échantillon représentatif de l’ensemble des scénarios possibles\, ce qui revient à échantillonner de manière uniforme le polytope de solutions. \nDans cet exposé\, après un petit historique\, je présenterai Samplelim\, un nouveau package R que nous avons développé\, reposant sur une méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov pour réaliser cet échantillonnage. Cette présentation sera ensuite suivie d’une comparaison des performances de Samplelim avec d’autres implémentations existantes\, que ce soit au niveau du temps de calcul\, la corrélation entre les échantillons\, la convergence de la chaîne de Markov\, etc. \nTravail commun avec Matthieu Dien\, Valérie Girardin\, Nathalie Niquil\, Quentin Noguès et Philippe Regnault. 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If G is t-tough and if ∀ i\, t ≤ i