Prochaines conférences

Rida Laraki

Majority judgment: a new voting method
11 décembre 2018

Anne Siegel

Reasoning over large-scale biological systems with heterogeneous and incomplete data
7 février 2019

Série de conférences mensuelles, le Colloquium Jacques Morgenstern expose les recherches les plus actives et les plus prometteuses dans le domaine des Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication (STIC).

Les orateurs, français ou étrangers, sont des personnalités de premier plan, informaticiens, mathématiciens ou spécialistes de domaines où l'informatique est appelée à jouer un rôle majeur.

Les exposés couvrent une problématique suffisamment large pour intéresser tous les chercheurs, ingénieurs et étudiants concernés par l’avenir des STIC.

Le colloquium porte le nom de Jacques Morgenstern, professeur de mathématiques à l'Université de Nice Sophia Antipolis, spécialiste de la théorie de la complexité algébrique et l’un des pionniers du calcul formel. Il a dirigé jusqu’à son décès tragique en 1994 une équipe commune à l’Université de Nice Sophia Antipolis, Inria et le CNRS.

Le colloquium est un élément de la formation de l’Ecole Doctorale STIC.

Nos derniers orateurs

Jean-François Cardoso – Les premiers photons : les saisir, les faire parler
 

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6 novembre 2018 La collaboration « Planck » de l’Agence Spatiale Européenne a récemment publié une carte plein-ciel du rayonnement fossile cosmologique. Cette image est presque littéralement une « photo instantanée » de notre Univers aux premiers temps de sa formation, la plus vieille image du monde. Elle confirme avec éclat et approfondit la...
Vittorio Ferrari – Knowledge transfer and human-machine collaboration for training object class detectors
 

Vittorio Ferrari – Knowledge transfer and human-machine collaboration for training object class detectors

June 28th, 2018 (Polytech « Amphi Nord », in building Templiers 2) Object class detection is a central area of computer vision. It requires recognizing and localizing all objects of predefined set of classes in an image. Detectors are usually trained under full supervision, which requires manually drawing object bounding-boxes in a...
Jacques Demongeot – Biological Networks Entropies: examples in neural, genetic and social networks
 

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May 24th, 2018 The networks used in biological applications at different scales (molecular, cellular and populational) are of different types, genetic, neuronal, and social, but they share the same dynamical concepts, the notion of interaction graph G(J) associated to their Jacobian matrix J, and also the concepts of frustrated nodes,...
Josselin Garnier – A l’écoute du bruit – L’imagerie par corrélations croisées
 

Josselin Garnier – A l’écoute du bruit – L’imagerie par corrélations croisées

20 mars 2018 Les techniques d’imagerie classiques utilisent des ondes pour sonder un milieu inconnu et sont employées pour des applications médicales (échographie) ou géophysiques (séismologie) par exemple. Ces ondes sont émises par des réseaux de sources et après propagation dans le milieu elles sont enregistrées par des réseaux de...
Nicolas Schabanel – Folding Turing is hard but feasible
 

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February 6th, 2018 We introduce and study the computational power of Oritatami, a theoretical model to explore greedy molecular folding, by which the molecule begins to fold before waiting the end of its production. This model is inspired by our recent experimental work demonstrating the construction of shapes at the nanoscale...
Franck Varenne – An extensionalist analysis of computer simulations
 

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January 11th, 2018 The current spreading of multi-scale and multi-process integrative simulations is challenging for the philosophy of science. What is the epistemic function of such a simulation? What does it really show? On what grounds? Is it an experimental design or a theoretical construction? To contribute to these debates,...
Julia Lawall – Coccinelle: synergy between programming language research and the Linux kernel
 

Julia Lawall – Coccinelle: synergy between programming language research and the Linux kernel

November 23rd, 2017 The Linux kernel underlies all kinds of systems across the computing landscape, from embedded systems to supercomputers. Today, the number of developers contributing to a given Linux kernel version is almost 2000. These range from developers who have many years of experience and work on core parts...
Marta Kwiatkowska – Safety Verification of Deep Neural Networks
 

Marta Kwiatkowska – Safety Verification of Deep Neural Networks

October 19th, 2017 Deep neural networks have achieved impressive experimental results in image classification, but can surprisingly be unstable with respect to adversarial perturbations, that is, minimal changes to the input image that cause the network to misclassify it. With potential applications including perception modules and end-to-end controllers for self-driving...