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Soutenance de thèse de Mauricio Gomez Morales.

Mauricio Gomez Morales, doctorant de l’équipe SIRIUS soutiendra sa thèse le 17 décembre à 14:00 en Amphi RT, campus de Vitry-sur-Seine de l’UPEC-120 rue Paul Armangot, 94400 Vitry-sur-Seine.

Titre : Hybrid Cloud Model Checking using the Interaction Layer of HARMS for Ambient Assistive Living Environments

Directeur(s) de thèse : Y. Amirat, E. Matson (Purdue University)

Résumé: Résumé: Soon, humans will be co-living and taking advantage of the help of multi-agent systems in a broader way than the present. Such systems will involve machines or devices of any variety, including robots. These kind of solutions will adapt to the special needs of each individual. However, to our concern, systems like the ones mentioned above might encounter situations that will not be seen before execution time. It is understood that there are two possible outcomes that could materialize; either keep working without corrective measures, which could lead to an entirely different end or completely stop working. Both results should be avoided, especially in cases where the end user will depend on a high level guidance provided by the system, such as in ambient intelligence applications. This dissertation worked towards two specific goals. First, to assure that the system will always work, independently of which of the agents performs the different tasks needed to accomplish a bigger objective. Second, to provide initial steps towards autonomous survivable systems which can change their future actions in order to achieve the original final goals. Therefore, the use of the third layer of the HARMS model was proposed to insure the indistinguishability of the actors accomplishing each task and sub-task without regard of the intrinsic complexity of the activity. Additionally, a framework was proposed using model checking methodology during run-time for providing possible solutions to issues encountered in execution time, as a part of the survivability feature of the systems
final goals.

Jury:
K. Barkaoui, professeur, CNAM Paris
P. Reignier, professeur, Polytechnique de Grenoble
S. Galland, Université de Technologie Belfort-Montbéliard
A. Chibani, maitre de conférences, Université Paris Est Créteil
E. Matson, Purdue University- West Lafayette
Y. Amirat, professeur, Université Paris Est Créteil

Soutenance de thèse de Amira Kouzana.

Amira Kouzana, doctorante de l’équipe SIMO soutiendra sa thèse le 14 décembre à 14h30 en salle 205 du département RT, campus de Vitry-sur-Seine de l’UPEC-120 rue Paul Armangot, 94400 Vitry-sur-Seine.

Titre : Conception d'un cadre d'optimisation de fonctions d'énergies. Application au traitement d'images

Directeur de thèse : A. Nakib

Résumé: Dans cette thèse, nous proposons approche pour la formalisation et la résolution de problèmes complexes par minimisation de fonctions d’énergies avec comme domaine applicatif le traitement et la segmentation d'images. Le problème est modélisé sous forme d’un jeu stratégique non coopératif, et le processus d'optimisation se ramène à la recherche de l'équilibre de Nash. Ce problème qui est de nature combinatoire est résolu en utilisant un algorithme de Séparation-Évaluation. Les performances de l’approche proposée ont été évaluées sur des fonctions de régularisation convexes et non convexes.

Jury:
B. Daachi, professeur, Université Paris 8
A. Taleb-Ahmed, professeur, Université Polytechnique Hauts-De-France
Y. Chahir, maitre de conférences, Université de Caen
H. Talbot, professeur, CentraleSupelec
N. Doggaz, professeur, Université de Tunis El Manar
K. Bsaies, professeur, Université de Tunis El Manar
A. Nakib, maitre de conférences, Université Paris Est Créteil
L. Boubchir, maitre de conférences, Université Paris 8

Soutenance de thèse de Asmaa Ghoumari.

Asmaa Ghoumari, doctorante de l’équipe SIMO soutiendra sa thèse le 10 décembre à 14h en salle des thèses, site de Créteil- 61 avenue du Général de Gaulle, 94010, Créteil.

Titre : Métaheuristiques adaptatives d'optimisation continue basées sur des méthodes d'apprentissage

Directeur(s) de thèse : P. Siarry, A. Nakib

Résumé: Les problèmes d'optimisation continue sont nombreux, en économie, en traitement de signal, en réseaux de neurones, etc. L'une des solutions les plus connues et les plus employées est l'algorithme évolutionnaire, métaheuristique basée sur les théories de l'évolution qui emprunte des mécanismes stochastiques et qui a surtout montré de bonnes performances dans la résolution des problèmes d'optimisation continue. L'utilisation de cette famille d'algorithmes est très populaire, malgré les nombreuses difficultés qui peuvent être rencontrées lors de leur conception. En effet, ces algorithmes ont plusieurs paramètres à régler et plusieurs opérateurs à fixer en fonction des problèmes à résoudre. Dans la littérature, on trouve pléthore d'opérateurs décrits, et il devient compliqué pour l'utilisateur de savoir lesquels sélectionner afin d'avoir le meilleur résultat possible. Dans ce contexte, cette thèse avait pour objectif principal de proposer des méthodes permettant de remédier à ces problèmes sans pour autant détériorer les performances de ces algorithmes. Ainsi nous proposons deux algorithmes : - une méthode basée sur le maximum a posteriori qui utilise les probabilités de diversité afin de sélectionner les opérateurs à appliquer, et qui remet ce choix régulièrement en jeu, - une méthode basée sur un graphe dynamique d'opérateurs représentant les probabilités de passages entre les opérateurs, et en s'appuyant sur un modèle de la fonction objectif construit par un réseau de neurones pour mettre régulièrement à jour ces probabilités. Ces deux méthodes sont détaillées, ainsi qu'analysées via un benchmark d'optimisation continue.

Jury:
J-K. Hao, Professeur, Université d’Angers
F. Yalaoui, Professeur, Université de Technologie de Troyes
A. Auger, chargée de recherche, INRIA
R. Chelouah, directeur de recherche, EISTI
A. Nakib, maitre de conférences, Université Paris Est Créteil
P. Siarry, professeur, Université Paris Est Créteil

Soutenance de thèse de Mohamed Senouci.

Mohamed Senouci, doctorant de l’équipe CIR soutiendra sa thèse le 7 décembre à 10:30 en Amphi RT, campus de Vitry-sur-Seine de l’UPEC-120 rue Paul Armangot, 94400 Vitry-sur-Seine.

Titre: Sélection adaptative de la technologie réseau pour le transport de données dépendant du contexte

Directeur de thèse : A. Mellouk

Résumé: Les travaux développés dans cette thèse ont pour cadre général la mise en oeuvre d’approches adaptatives permettant de faire évoluer la gestion du réseau en migrant d’une vue "centrée réseau" où l’on se contentait uniquement des paramètres issus du réseau lui-même, vers une vue "centrée utilisateur". Plus particulièrement, ces travaux se sont focalisés sur un des composants principaux de l’ensemble de la chaîne de traitement et de transport, celui de la sélection de la meilleure interface réseau embarquée dans le terminal mobile, l’objectif étant de répondre au mieux aux contraintes imposées par l’environnement. Ces travaux reposent sur une approche décisionnelle dynamique tenant compte de changements dans les paramètres réseaux et des besoins et préférences des utilisateurs au regard des services qui leur sont proposés. En effet, dans l’environnement actuel, se caractérisant par une multiplicité de technologies, d’applications et d’utilisateurs, les terminaux mobiles sont équipés de plusieurs interfaces réseaux. Ces derniers donnent ainsi la possibilité aux utilisateurs de pouvoir basculer dynamiquement d’une interface à une autre dans l’objectif d’assurer une connexion satisfaisant le mieux possible leurs besoins en termes de services en tout lieu, à tout moment et de la meilleure manière possible (ABC, Always Best Connected). Les approches mises en oeuvre dans le cadre de la thèse ont permis d’associer simultanément chaque flux d’application à l’interface la plus appropriée de manière à optimiser les performances globales du système. Ainsi, ces travaux ont mené à la proposition d’approches hybrides ayant pour cadre de départ la technique TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) et en y intégrant des modèles issus de la théorie des fonctions de croyance. Pour l’association flux/interface, une proposition basée sur des algorithmes bio-inspirés a été faite dans le cadre de ces travaux. Les résultats obtenus, à la fois par simulation et sur un cas d’usage réel en lien avec le domaine de la santé connectée, ont montré l’efficacité des approches proposées.

Jury:
F. Lepage, professeur, Université de Lorraine
J. Bourgeois, professeur, Université de Franche-Comté
J-M. Thiriet, Professeur, Université Grenoble Alpes
V. Loscri, Chargée de recherché, INRIA Lille
F. Zaidi, Maitre de conférences, Université Paris Saclay
S. Hoceini, maitre de conférences, Université Paris Est Créteil
A. Mellouk, professeur, Université Paris Est Créteil

Soutenance de thèse de Lamine Amour.

Lamine Amour, doctorant de l’équipe CIR soutiendra sa thèse le 3 décembre à 11h en Amphi RT, campus de Vitry-sur-Seine de l’UPEC-120 rue Paul Armangot, 94400 Vitry-sur-Seine.

Titre: Proposition d'un modèle adaptatif et évolutif d'estimation de la qualité réelle perçue par l'usager(QoE) : Application aux services mobiles

Directeur de thèse : A. Mellouk

Résumé: Le contexte général de la thèse se situe dans le développement de mécanismes adaptatifs capables de récupérer des éléments d’information issus d’un environnement et d’un contexte donnés (Qualité de l’Expérience : QoE) et de s’y adapter afin d’enclencher des actions spécifiques correctrices suite à l’arrivée d’événements imprévisibles ou non souhaités comme une QoS insatisfaisante, un retour d’expérience négatif ou encore des dysfonctionnements des éléments du réseau. Pour ce faire, l’idée maîtresse défendue ici consiste à faire évoluer la gestion du réseau en migrant d’une vue "centrée réseau" où l’on se contentait uniquement des paramètres issus du réseau lui-même, vers une vue "centrée utilisateur". Cette vue consiste à considérer l’ensemble des facteurs, endogènes ou exogènes, pouvant impacter le retour d’expérience de l’utilisateur final. Les travaux développés dans le cadre de cette thèse se sont focalisés sur l’étude de ces facteurs sur l’ensemble des composants de la chaîne de traitement et de transport (utilisateur, périphérique, application, éléments du réseau) et mesurer leur impact dans l’estimation de la QoE usager. Le cas d’usage considéré concerne les approches de diffusion de vidéos en ligne. Les travaux de thèse ont conduit à la proposition d’une nouvelle solution de diffusion de vidéos à débit variable fonctionnant en boucle fermée et sensible à la QoE. Une telle solution permet d’optimiser en temps réel la qualité de la vidéo en fonction de la mesure instantanée de la QoE estimée.

Jury:
T. Divoux, professeur, Université de Lorraine
S. Maag, professeur, Télécom Sud Paris
A. Ksentini, Maitre de conférences, EURECOM
A. Cavalli, Professeur, Télécom Sud Paris
S. Bouzefrane, maitre de conférences, CNAM Paris
S. Souihi, maitre de conférences, Université Paris Est Créteil
A. Mellouk, professeur, Université Paris Est Créteil

Yacine Amirat is appointed assessor in charge of science and internationalization of research within the new UPEC management team.

On October 27th and 28th, the first edition of the Autumn School was held on topics related to intelligent communications at the University of El Oued (Algeria) on the sidelines of the international conference SACONET 2018.
Organized by the CIR/LISSI team and open to all doctoral students and teacher-researchers of Algerian universities, the school was held in the form of scientific tutorials and practical workshops.
It gathered about a hundred participants.

Dear colleagues,

We are pleased to announce the launch of a new Springer journal “Metaheuristics”, first journal 100% dedicated to metaheuritics, which is planned to start publication in the first half of 2018.

The topics covered by the journal are as follows (but not limited to) • Theoretical developments on metaheuristics • Performance comparisons of metaheuristics • Cooperative methods combining different types of approaches • Matheuristics • Parallel and distributed metaheuristics for multiobjective optimization • Adaptation of discrete metaheuristics to continuous optimization • Dynamic optimization • Software implementations • Real-life applications.

We are happy to solicit your contribution for the inaugural issue of Metaheuristics, to be published in the first half of 2018. We are looking for high-quality papers on any topic relevant to the journal, including regular papers, survey papers, industry papers and short papers. We point out the importance of statistical tests to make coherent the comparison with competing algorithms, our particular interest for papers bringing new theoretical ideas and our mistrust of papers which propose a new metaphor bringing nothing new but confusion.

Submissions should contain original material that has not been submitted or published elsewhere. The submission should include an abstract and keywords, authors, and specify which author serves as contact author. All submissions will be carefully reviewed by at least three experts.

Submissions have to be formatted according to the journal’s guidelines at
http://www.springer.com/computer/ai/journal/42257

and have to be uploaded into Springer’s Electronic Management System at
https://www.editorialmanager.com/mheu/default.aspx

Regards,
Prof. Patrick Siarry
Editor-in-Chief

At a presentation ceremony last December at NUMA to Vincent Bonnet, a lecturer in engineering sciences at the Faculty of Science and Technology of UPEC, a member of LISSI, received the "talent of innovation "for its scientific project entitled" Tracking and robotic assistance for the prevention of musculoskeletal disorders of the worker ".

Source : http://www.idfinnov.com/wp-content/uploads/2014/10/CP-IDF-Innov_Talents-de-lInnovation_19dec2017_VF.pdf

Interview of Samer Mohammed for AFP on the evolution of exoskeletons in society, during the National Days of Research in Robotics (JNRR 2017), 08-10 November 2017, in Biarritz.
Article "Trop robots pour être vrais ?" published on the newspaper website "L'Express" in November 2017.

Source: https://www.lexpress.fr/actualites/1/societe/trop-robots-pour-etre-vrais_1959780.html