Programme

Lundi 15 juin


13h30 – 14h00	Accueil
14h00 – 14h05	Introduction Comité d'organisation
14h05 – 14h10	Mot de la direction générale Sylvain Goussot & Lamia Rouaï
14h10 – 14h30	Trajectoire Thierry Géraud
14h30 – 15h15	Les communs numériques¹ Serge Abiteboul, directeur de recherche émérite Inria, président de la Fondation Afnic, écrivain.
15h15 – 15h45	Reconstruire le lien Recherche Bashar Dunin
15h45 – 16h15	Pause café
16h15 - 17h15	Exposés internes - Travaux informatiques appliqués Signature-Based EEG Classification for Color Memory and Mental Imagery Rémi Vaucher Explainable artificial intelligence and drug discovery: extracting actionable insights from deep learning models Alessio Ragno La reconnaissance des formes pour sonder la magnétosphère de Saturne Guillaume Tochon
17h15 – 18h15	Exposés internes - Anomalies, aléas et fiabilité Designing efficient and secure packages for OpenBSD Marc Espie Post-Quantum Cryptography: Foundations and Challenges Martina Vigorito Modélisation et vérification de dispositifs optiques de sécurité dans les documents d'identité Joseph Chazalon AgentLTL: A Trace-Verification Framework for Measuring, Enforcing, and Training Procedural Compliance in Tool-Using LLM Agents Laïla Elkoussy
19h00	Repas

Mardi 16 juin


09h00 - 09h30	Accueil
09h30 - 10h30	Exposés internes - Anomalies, aléas et fiabilité Anomaly Detection You Can Trust: From a score, to a witness, to a rule, to a model that is interpretable by design - three angles, one story Idir Benouaret Anomaly Detection in IoT Environments: A Knowledge-based Approach Abdul qadir Khan An Efficient and Uniform CSP Solution Generator Generator Ghiles Ziat Appliquer les méthodes formelles à l'apprentissage de modèles Adrien Pommellet
10h30 - 11h00	Pause café
11h00 – 12h00	Learning from distributions²: Optimal transport, Geometry, and Artificial Intelligence Anna Korba
12h00 - 12h30	Flashs thèses Apprentissage profond et traitement d’images pour la cardio-oculomique par Holographie Doppler Marius Dubosc Prédiction des intrusions réseau par apprentissage fédéré et interprétable des anomalies dans un environnement distribué Maya Mouhamad Defending Cyber-Physical Systems Against Advanced Persistent Threats Through Adaptive Multi-Domain Deception Copain Bertrand Tsagué Securing Over-The-Air updates inSoftware-Defined Vehicles Khaoula Sghaier QUAPLA : bibliothèque d’arithmétique et d'algèbre linéaire quantique Ulysse Dupont-Latapie
12h30 - 14h00	Repas & Ateliers
14h00 - 14h30	Restitutions
14h30 - 15h30	Comment agréger des données sans les connaître ?³ David Pointcheval, Cosmian
15h30 - 16h00	Posters Improving Segmentation Of Retinal Arteries And Veins Using Cardiac Signal In Doppler Holograms Marius Dubosc From pixelwise segmentation to path level classification in retinal vessel imaging Oscar Morand Copain Bertrand Tsagué Federated Reliability Aggregation (FedRA) : contre-mesure aux attaques par empoisonnement en apprentissage fédéré Maya Mouhamad Graph-based ultra-high-throughput HPC imaging aplication in ultrafast optical medical imaging Jules Guillou
16h00 - 16h30	Pause café
16h30 - 17h00	Exposés internes : Science ouverte, reproductible et responsable Science ouverte, reproductible et responsable : où en est-on au LRE et avec quelle trajectoire ? Thierry Géraud dx : utilisation de Docker pour des expériences reproductibles Loïc Rouquette
17h00	Fin

Exposés externes

Les communs numériques

Serge Abiteboul

Le logiciel libre, l’Internet, le Web, l'encyclopédie Wikipédia, la science ouverte, l’open data... Tous ces communs numériques participent d’une création de valeur sans précédent et de l’émancipation des individus vis-à-vis des grandes plateformes. Cela renvoie à la notion de communs physiques, et aux phénomènes de captation, "les enclosures". Nous parlerons des formes modernes d'enclosures et de comment mieux défendre les communs, comment les mettre au service de la souveraineté numérique.

Learning from Distributions: Optimal transport, Geometry, and Artificial Intelligence

Anna Korba

Modern machine learning increasingly involves comparing, transforming, and generating probability distributions rather than individual data points. This perspective has led to the emergence of powerful geometric and probabilistic tools, among which optimal transport has become particularly influential. In this talk, I will present how ideas from optimal transport, stochastic optimization, and statistical learning can be used to address a variety of challenges in artificial intelligence, ranging from generative modeling to large-scale optimization. Through a selection of examples, I will illustrate how theoretical advances can inspire new learning algorithms, provide insight into their behavior, and help bridge the gap between mathematical foundations and modern AI applications.

Comment agréger des données sans les connaître ?

David Pointcheval

La cryptographie permet de prouver, de communiquer et de calculer sans ne rien révéler, voire sans connaître les données impliquées. Dans cet exposé, nous présenterons plusieurs mécanismes cryptographiques pour le calcul confidentiel, et notamment le chiffrement homomorphe et le chiffrement fonctionnel. Nous verrons leurs applications à plusieurs cas d’usage, tels que le vote électronique et l’apprentissage automatique, et en particulier à la classification confidentielle. Nous insisterons alors sur l'importance d’identifier ce qu’on attend comme résultat d'un calcul confidentiel, mais surtout ce que l’on souhaite protéger, et de qui.

Speakers

Serge Abiteboul

Directeur de Recherche émérite INRIA

Anna Korba

Professor at ENSAE/ CREST

David Pointcheval

Cosmian