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SUMMARY:Séminaire Image : Learning on graphs and hierarchies par Silvio Jamil Ferzoli Guimaraes
DESCRIPTION:Nous aurons le plaisir d’écouter Silvio Jamil Ferzoli Guimaraes\, professeur à la Pontifical Catholic University of Minas Gerais.\nIl donnera un séminaire IMAGE le jeudi 22 janvier 2026 à 14h en salle de séminaire F-200. \nTitre : « Learning on graphs and hierarchies » \nRésumé :  \nHierarchies\, as described in mathematical morphology\, represent nested regions of interest that facilitate high-level analysis and provide mechanisms for coherent data organization. Represented as hierarchical trees\, they have formalisms intersecting with graph theory and applications that can be conveniently generalized. However\, due to the deterministic algorithms\, the multiform representations\, and the absence of a direct way to evaluate the hierarchical structure\, it is hard to insert hierarchical information into a learning framework and benefit from the recent advances in the field. This work aims to create a learning framework that can operate with hierarchical data and is agnostic to the input and the application. The idea is to study ways to transform the data to a regular representation required by most learning models while preserving the rich information in the hierarchical structure. The methods in this study use edge- weighted image graphs and hierarchical trees as input\, evaluating different proposals on the edge detection and segmentation tasks. The model of choice is the Random Forest\, a fast\, inspectable\, scalable method. The experiments demonstrate that it is possible to create a learning framework dependent only on the hierarchical data that performs well in multiple tasks. \nResearchers involved in this topic:\nRaquel Almeida\, Silvio Jamil F. Guimarães\, Laurent Amsaleg\, Ewa Kijak\, Simon Malinowski
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SUMMARY:Séminaire Image : Comment faciliter l'interaction avec de grandes quantités de données? par Gary Perelman
DESCRIPTION:Nous aurons le plaisir d’écouter Gary Perelman\, MCF CDD au GREYC.\nIl donnera un séminaire IMAGE le jeudi 29 janvier 2026 à 14h en salle de séminaire F-200. \nTitre : « Comment faciliter l’interaction avec de grandes quantités de données? » \nRésumé :  \nL’interaction avec de grandes quantités de données est aujourd’hui omniprésente dans de nombreux domaines\, notamment en analyse de données scientifiques\, en systèmes décisionnels\, en visualisation de données issues de capteurs ou encore dans les applications fondées sur l’intelligence artificielle. Ces contextes se caractérisent par des jeux de données volumineux\, souvent hétérogènes et évolutifs\, que les utilisateurs doivent explorer\, comprendre et manipuler afin de soutenir leurs activités d’analyse et de prise de décision. Du point de vue de l’Interaction Humain-Machine (IHM)\, la manipulation de grands ensembles de données constitue une problématique majeure. Les limitations cognitives humaines\, combinées à la complexité intrinsèque des données\, rendent difficile leur exploration efficace. Les utilisateurs peuvent rapidement être confrontés à une surcharge informationnelle\, à des difficultés de navigation ou à une perte de contexte lors des interactions. De nombreux travaux en IHM et en visualisation de données ont ainsi mis en évidence les enjeux liés au passage à l’échelle des techniques d’interaction et à la compréhension des relations entre éléments de données. Ces enjeux se manifestent différemment selon les dispositifs d’interaction. Sur les systèmes traditionnels clavier-souris\, les interactions indirectes et séquentielles peuvent limiter l’efficacité de la manipulation de données complexes. Sur les dispositifs mobiles\, la faible surface d’affichage impose des compromis importants entre quantité d’information\, lisibilité et précision des interactions. Enfin\, dans les environnements de réalité augmentée et virtuelle\, l’abondance d’informations affichables dans l’espace peut conduire à une surcharge visuelle\, ainsi qu’à une perte du lien entre les données visualisées et leur origine ou leur contexte. Ces constats soulignent le caractère transversal et toujours ouvert de la problématique de l’interaction avec de grandes quantités de données en IHM. Mes travaux de recherche contribuent à répondre à cette problématique en offrant des solutions d’interaction innovantes dans ces multiples domaines visant à faciliter l’interaction avec de grandes quantités de données.
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