ETIS Tandem Talk: Paul Gay & Guillaume Renton
2025-02-20 14:45 - 16:30 (Europe/Paris) | ENSEA, Curium, avenue du Ponceau, Cergy, 95014, France
Tandem Talk by Paul Gay (UPPA) and Guillaume Renton (ETIS) on Sustainability and Machine Learning.
Paul Gay | Interactions between sustainibility and machine learning research
AI is a controversial topic and different visions of sustainibility co-exist in the IT communities. In this talk, I will describe the state of the art from the GreenIT community to assess environmental impact of IT projects. Although the main ideas, such as life cycle analysis, description of embodied impacts and indirect effects have been explored for 10-20 years, we are only beginning to see them applied to AI systems and projects.
In a second part, I will present two of my current machine learning applications to sustainibility topics. The first one is the use of active learning to detect and classify controversial topic on renewable energies in social networks. The second one is to exploit the technique of early exit, an interesting tool where the amount of compute depends on the data, and which find applications in edge-cloud settings.
Guillaume Renton | Reducing computation costs without jeopardizing precision of Entity Alignment tasks
In recent work, we took interest in the computational cost of one of our entity alignment model, HybEA. The idea was to provide an efficiency analysis on top of a performance analysis, which is the main source of comparison between AI models. The efficiency analysis was conducted by using fvcore in order to compute the number of GFLOPS required to train the model. This has led to surprising results, showing that the initial embedding sizes of the models were oversized. This allowed us to greatly reduce the computational cost of our model with a very small loss of accuracy.

The talks will take place in the Curium at ENSEA as well as online:
https://cnrs.zoom.us/j/92031778182?pwd=[REDACTED]

Seminar ETIS-ICI: Rodrigo C. de Lamare
2025-03-03 11:00 - 12:30 | ENSEA, salle 384, 6 avenue du Ponceau, Cergy, 95000, France
Rodrigo C. de Lamare, from PUC-RIO, will give an invited talk on Monday, March 3rd, 2025, 11:00 am, ENSEA, room 384. Please find below the details.
Zoom : https://cnrs.zoom.us/j/94161301799?pwd=[REDACTED]
Title: Energy-efficient distributed and federated learning for IoT networks
Abstract:
In this presentation, we will present an energy-efficient distributed learning framework using coarsely quantized signals for Internet of Things (IoT) networks. In particular, we develop distributed quantization-aware least-mean, recursive least-squares and federated learning algorithms that can learn parameters in an energy-efficient fashion using signals quantized with few bits while requiring a low computational cost. Moreover, we develop a bias compensation strategy to further improve the performance of the proposed learning algorithms. We carry out a statistical analysis of the proposed algorithms and derive analytical expressions for predicting the mean-square deviation. A computational complexity evaluation and a study of the power consumption of the proposed and existing techniques are then presented. Numerical results assess the proposed learning algorithms against existing techniques for parameter estimation tasks in IoT networks.
Biography:
Rodrigo C. de Lamare was born in Rio de Janeiro, Brazil, in 1975. He received his Diploma in electronic engineering from the Federal University of Rio de Janeiro in 1998 and the MSc and PhD degrees in electrical engineering from the Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro (PUC-Rio) in 2001 and 2004, respectively. Since January 2006, he has been with the Communications Research Group, Department of Electronic Engineering, University of York, United Kingdom, where he is a Professor. Since April 2013, he has also been a Professor at PUC-RIO. Dr de Lamare is a senior member of the IEEE. He has served as editor for IEEE Wireless Communications Letters, IEEE Signal Processing Letters and IEEE Transactions on Communications and currently serves as associate editor of IEEE Transactions on Signal Processing. His research interests lie in communications and signal processing, areas in which he has published over 550 papers in international journals and conferences.

IA multimodale et IA générative pour l’indexation vidéo pédagogique
2025-03-06 14:00 - 16:00 | MSH Monde, 21 allee de l'université bâtiment maw weber, nanterre, 92000, France
Boris Borzic, ingénieur de recherche CNRS à ETIS (équipe Data&AI et pôle ingénierie) interviendra à la MSH Mondes de Nanterre sur le thème “IA multimodale et IA générative pour l’indexation vidéo pédagogique“.
Résumé :
Dans un contexte d’apprentissage adaptatif, la stratégie « vidéo first » promet une expérience pédagogique plus fluide. Cependant, la gestion efficace de ces contenus nécessite des outils innovants pour faciliter la navigation et l’accès aux informations clés. L’application d’intelligence artificielle (IA) multimodale et générative peut répondre à ce besoin en permettant une indexation vidéo pédagogique plus efficace. Les questions de révision corrélées à des réponses sous forme d’extrait vidéo, accompagnées de techniques de RAG (Retrieval Augmented Generation, génération augmentée de récupération ), offrent un potentiel significatif pour améliorer l’expérience de l’apprenant et la personnalisation de l’apprentissage. De plus le montage streaming en temps réel sans exportation/importation vidéo constitue une stratégie efficace pour optimiser les ressources et réduire les coûts de bande passante.
Boris Borzic, PhD Research engineer, Ingénieur de recherche CNRS et Fondateur de la startup Deeptech Sequencia (labellisé CNRS RISE)
ETIS – Equipes Traitement de l’Information et Systèmes UMR 8051 / ENSEA – CNRS – CY Cergy Paris Université
Bibliographie :

Tharsan Senthivel, Ngoc-Son Vu, Boris Borzic. Detection Transformer with Diversified Object Queries. IEEE ICIP 2023, Oct 2023, Kuala Lampur, Malaysia. ⟨hal-04304226⟩
Marianne Froye, Olivier Belin, Julien Longhi, Boris Borzic, Claudia Marinica, et al.. L’IDHN : une structure innovante au service de la polysémie du numérique. Humanistica 2020, May 2020, Bordeaux, France. ⟨hal-02875614⟩
Claudia Marinica, Julien Longhi, Nader Hassine, Abdulhafiz Alkhouli, Boris Borzic. #Idéo2017 : une plateforme citoyenne dédiée à l’analyse des tweets lors des événements politiques. Extraction et Gestion des Connaissances (EGC), Jan 2018, Paris, France. ⟨hal-01699423⟩
Dalia Saigh, Boris Borzic, Abdulhafiz Alkhouli, Julien Longhi. A Linguistic Contribution to an Automatic Classification of Communities and their Analysis. Questions de communication, 2017, 31, pp.161 – 182. ⟨10.4000/questionsdecommunication.11097⟩. ⟨hal-01793225⟩
Abdulhafiz Alkhouli, Dan Vodislav, Boris Borzic. Continuous Top-k Queries in Social Networks. CoopIS 2016, 2016, Rhodes, Greece. pp.24 – 42, ⟨10.1007/978-3-319-48472-3_2⟩. ⟨hal-01417787⟩

Informations pratiques :
Heure: 6 mars 2025 02:00 PM Paris
MSH Mondes, Université Paris Nanterre (Bâtiment Max Weber, salle de séminaire 1)
https://cnrs.zoom.us/j/91688466917?pwd=[REDACTED]
ID de réunion: 916 8846 6917 / Code secret: x5Yk2t

Techflix - projection du film "Metropolis"
2025-03-06 20:30 - 22:30 | Écoles Cinéma Club, 23 rue des Ecoles, Paris, 75005, France
Arnaud Blanchard, ingénieur de recherche CNRS à ETIS (équipe Neurocybernétique et pôle ingénierie) est invité à animer une discussion sur le thème de la robotique et de son impact sur l’environnement à l’issue de la projection du film “Metropolis” de Rintaro et Haruyo Kanesaku (2001).

Stand Up for Science / Debout pour les Sciences
2025-03-07 13:00 - 14:00 | CY Cergy Paris Université – les Chenes, 33 boulevard du Port, Cergy, 95000, France
Stand Up for Science / Debout pour les Sciences
Rassemblements du vendredi 7 mars 2025
En écho à la journée Stand Up for Science initiée aux États-Unis, nous appelons à des actions de mobilisation le 7 mars en France. L’objectif est clair : défendre les sciences et les humanités, la liberté académique et l’Université comme piliers d’une société démocratique. Les lieux et heures des rassemblements dans différentes villes figurent sur le lien ci-dessous. Pour vous renseigner (qui sommes nous ? pourquoi se mobiliser ? comment se mobiliser ?) : https://standupforscience.fr
Pour accéder aux renseignements pour chaque ville, il suffit de zoomer et cliquer sur la carte.
Cergy
13h – Rassemblement au pied de la passerelle Maryse-Condé (les Chênes), Cergy.

PhD Students' Day - Journée des doctorant.e.s
2025-03-20 13:30 - 17:30 | ENSEA, 6, avenue du Ponceau, Cergy, 95000, France
La journée des doctorant.e.s ETIS aura lieu le jeudi 20 mars à l’ENSEA (présentations posters des thèses en cours).
PhD Students’ Day will take place in ENSEA on Thursday March 20th (poster presentation of ongoing thesis projects).
13h30 – 17h30 : Hall C & Epsilon Lab.

Data&AI Seminar : Ozgun Pinarer
2025-03-25 14:30 - 15:30 | CYU Saint-Martin, salle de réunion A551, 2 avenue Adolphe-Chauvin, Cergy Pontoise, France
Titre : Analyse et Prévision de Données Météorologiques Distribuées Utilisant l’Apprentissage Fédéré et TinyML
Résumé :
Ce séminaire présentera une étude approfondie sur l’application de l’apprentissage fédéré aux systèmes embarqués à ressources limitées dans les stations météorologiques. L’objectif principal est d’évaluer la performance des modèles d’apprentissage local et fédéré en tenant compte de critères tels que la précision, la consommation d’énergie et l’utilisation de la mémoire. Notre approche intègre des techniques d’apprentissage automatique et profond pour traiter des données météorologiques collectées à partir de stations en Corse. Ce séminaire abordera la méthodologie adoptée, les défis liés à l’utilisation de l’apprentissage fédéré sur des systèmes embarqués et les perspectives d’amélioration dans le domaine de l’IoT pour l’analyse météorologique.
Biographie :
Ozgun Pinarer est maître de conférences et directeur adjoint du département de génie informatique de l’Université Galatasaray à Istanbul, en Turquie. Il a obtenu son diplôme en génie informatique à l’Université Galatasaray en 2010, puis a poursuivi ses études en obtenant une maîtrise en génie informatique à la même institution en 2012. En 2017, il a obtenu son doctorat à l’INSA Lyon, au laboratoire LIRIS. Ses recherches portent sur l’Internet des Objets (IoT), le calcul embarqué optimisé pour le matériel, la gestion des flux de données des capteurs dans les environnements intelligents, l’optimisation énergétique des systèmes IoT, la maintenance prédictive et la gestion des actifs, ainsi que sur le Tiny ML et l’apprentissage fédéré pour les applications IoT. Il a mené plusieurs projets académiques et industriels dans ces domaines, notamment sur la gestion des données IoT, la communication en cas de catastrophe via LoRa, ainsi que sur l’apprentissage automatique et fédéré appliqué aux systèmes embarqués à faible consommation énergétique. Il organise également, depuis 2018, une session spéciale sur les données de santé lors de la conférence IEEE Big Data. Ses travaux récents portent sur l’application de modèles d’apprentissage fédéré aux capteurs météorologiques embarqués, avec pour objectif d’améliorer la précision des prévisions tout en optimisant les ressources des dispositifs à faible consommation.

Soutenances des projets de recherche master
2025-03-27 - 2025-03-28 | ENSEA, 6, avenue du Ponceau, Cergy, 95000, France
Soutenances des projets de recherche des étudiants des masters M2 CY Cergy Paris Université / ENSEA.
Le calendrier des soutenances sera précisé ultérieurement.

Drôles d'Objets 2025
2025-06-02 13:00 - 2025-06-04 15:30
Joffrey Becker (ETIS, équipe Neurocybernétique) organise la conférence “Drôles d’Objets, Un nouvel art de faire“, du 2 au 4 juin à Lannion..
Le programme de la conférence Drôles d’Objets 2025 est désormais disponible. Vous y trouverez les différentes contributions.
Les inscriptions sont également ouvertes depuis le site web de la conférence, et ce jusqu’au 18 mai.
Au plaisir de vous retrouver à Lannion du 2 au 4 juin 2025 !

Présentation invitée du professeur Yasuo Kuniyoshi, IA encorporée et robotique souple
2025-06-11 10:00 - 13:00 | CY Cergy Paris Université, site de Saint-Martin, amphi Lwoff, 2 avenue Adolphe-Chauvin, Pontoise, France
Dans le cadre du PEPR Robotique Organique, l’axe “Matériau Architecture et Intelligence Incarnée” et le laboratoire ETIS sont contents d’inviter le Professeur Yasuo Kuniyoshi, du laboratoire ISI de l’université de Tokyo.
Yasuo Kuniyoshi est un des pionniers en robotique souple et intelligence artificielle encorporée. Y. Kuniyoshi a pour objectif de concevoir des systèmes intelligents capables de se comporter de manière appropriée dans un monde réel incertain et complexe. Afin de comprendre pleinement les principes de l’intelligence, son laboratoire se concentre sur l’incarnation physique, les comportements émergents, les processus développementaux et la socialité.
il fera une présentation au laboratoire ETIS à CY Cergy-Paris Université, site Saint-Martin, le mercredi 11 juin 2024, amphi Lwoff, à 10h30. Arrivée souhaitée et pause-café à 10h00.

10h Accueil café – arrivée
10h30 Intro PEPR O2R et AS1 par Pierre Renaud, responsable de l’axe Matériau Architecture et Intelligence Incarnée, professeur à l’INSA Strasbourg, membre de l’équipe RDH du laboratoire ICube (CNRS/Université de Strasbourg).
10h50 – 11h40 Exposé de Yasuo Kuniyoshi
11h40 12h Q/R
12h Déjeuner

Afin de faciliter l’organisation, merci de confirmer votre venue : https://forms.gle/Me5ZU9bY1sL3DYpo8
question: est-ce qu’il y aura une visio ? réponse: non, c’est tellement plus agréable de vous avoir en vrai et de discuter ensemble.
[English]
As part of the PEPR Organic Robotics, the Material Architecture and Embodied Intelligence axis is excited to invite Professor Yasuo Kuniyoshi, ISI laboratory at the University of Tokyo.
Yasuo Kuniyoshi is one of the pioneers in soft robotics and embodied artificial intelligence. Yasuo Kuniyoshi’s goal is to design intelligent systems capable of behaving appropriately in an uncertain and complex real world. To fully understand the principles of intelligence, his laboratory focuses on physical embodiment, emergent behaviors, developmental processes, and sociality.
He will give a presentation at CY Cergy-Paris Université, Saint-Martin site, on Wednesday, June 11, 2024, in the Lwoff amphitheater, at 10:30 a.m. Early arrival and coffee break at 10:00 a.m.
A brief introduction to the PEPR and the Material Architecture and Embodied Intelligence research area will be given just beforehand by Pierre Renaud, professor at INSA Strasbourg and member of the RDH team at the ICube laboratory (CNRS/University of Strasbourg).

10:00 a.m. Coffee Reception – Arrival
10:30 a.m. Introduction to PEPR, O2R, and AS1
10:50 a.m. – 11:40 a.m. Presentation by Yasuo Kuniyoshi
11:40 a.m. 12:00 p.m. Q&A
12:00 p.m. Lunch

To facilitate organization, please confirm your attendance: https://forms.gle/Me5ZU9bY1sL3DYpo8
Question: Will there be a video conference? Answer: No, it is so nice to have you in real.

Workshop IA et Conscience / AI and Consciousness Workshop
2025-06-12 - 2025-06-13
Peut-on créer une intelligence artificielle consciente ? C’est la question que posera le workshop « Intelligence artificielle et conscience », organisé par l’ atelier 4 – Sciences cognitives et intelligence artificielle de Coggames , les 12 et 13 juin à l’ENS-PSL (Paris) .
Cet événement a pour but de favoriser des échanges interdisciplinaires sur la conscience, en croisant sciences cognitives, neurosciences, intelligence artificielle et robotique développementale. À une époque où l’IA et les grands modèles de langage transforment nos vies, il devient crucial d’explorer les convergences entre intelligence naturelle et artificielle, ainsi que les limites actuelles de la modélisation de la conscience.
ℹ️ Participation gratuite — merci de vous inscrire pour faciliter l’organisation : https://iaetconscience.sciencesconf.org/
Organisateurs : Alexandre Pitti, Nicolas Spatola, Rufin VanRullen, Laura Cohen

AI and Consciousness Workshop – June 12–13 in Paris
Can we create a conscious artificial intelligence? This is the central question of the “Artificial Intelligence and Consciousness” workshop, organized by Atelier 4 – Cognitive Science and Artificial Intelligence of Coggames , taking place on June 12–13 at ENS-PSL in Paris .
The goal of this event is to foster interdisciplinary dialogue on consciousness , bridging cognitive science , neuroscience , artificial intelligence , and developmental robotics. At a time when AI and large language models are transforming our lives, it is essential to explore the convergences between natural and artificial intelligence , and the current limits of modeling consciousness.
ℹ️ Free event — please register to help with organization: https://iaetconscience.sciencesconf.org/
Organisation: Alexandre Pitti, Nicolas Spatola, Rufin VanRullen, Laura Cohen

Cultural Heritage Seminar | Jon Hardeberg and Nistor Grozavu
2025-06-18 14:00 - 16:00 | ENSEA, Curium, avenue du Ponceau, Cergy, 95014, France
The next ETIS Tandem seminar will take place on Wednesday June 18th at 2 pm, in the Curium, at ENSEA and on zoom (link below).
Jon Yngve Hardeberg from the NTNU (Norwegian University of Science and Technology, Colourlab) and Nistor Grozavu (ETIS UMR 8051) will talk about their work on Cultural Heritage, abstracts are given below.

Jon Yngve Hardeberg
NTNU − Norwegian University of Science and Technology,
Colourlab, Department of Computer Science, N-2815 Gjøvik, Norway
Spektralion AS, N-2815 Gjøvik, Norway
Spectral Imaging for Cultural Heritage: Past, Present, and Future
During the last few decades, spectral imaging has proven to be a very useful technology for the precise documentation and non-destructive analysis of tangible cultural heritage objects [1-5]. With spectral imaging we here include various imaging technologies which allow to measure the spectral reflectance of the objects at a large number of spatial locations of the object in one operation. These technologies vary greatly in key parameters such as spatial resolution (number of pixels), spectral resolution (number of channels), cost, and time and complexity required to capture high quality images.
In this talk we will first introduce the principles of spectral imaging, before discussing how this type of imaging can be useful in the field of cultural heritage [3,4]. Then we will present and discuss examples of our recent and ongoing research in this field, for instance on the topics of pigment mapping in paintings [2,5,6,7], hyperspectral analysis of stained glass windows [8], analysis of historical textile fragments from the Viking age, and visualization of hyperspectral images. Finally, considering the challenging task of properly assessing the quality of a spectral image [3,9], we will discuss the question of how many spectral channels we actually need in a spectral imaging system [10,11].

Nistor Grozavu
ETIS UMR 8051, CY Cergy Paris University, ENSEA, CNRS
Using multimodal AI to support the preservation of Cultural Heritage under Climate Change
Heritage materials are increasingly vulnerable to the effects of climate change. Fluctuations in temperature, humidity, and other environmental factors can accelerate the degradation of monuments, yet predicting this weathering remains complex due to the wide range of influencing variables i.e. material properties, conservation conditions, and human activity among them. In this talk, we will explore how artificial intelligence, and in particular multimodal machine learning, can help address this challenge. By integrating diverse types of data i.e. scientific images, in situ sensor readings, and environmental records, we aim to better understand and anticipate material deterioration across time and context. Our work focuses on three French heritage sites: Strasbourg Cathedral, the Bibracte archaeological area, and the Saint-Pierre Chapel. These sites serve as case studies for developing AI models capable to predict a degradation index under different climate scenarios and opens new perspectives for long-term cultural heritage conservation planning.

References
[1] H. Maître, F. Schmitt, J.-P. Crettez, Y. Wu and J. Y. Hardeberg, Spectrophotometric Image Analysis of Fine Art Paintings, Proc. 4th Color Imaging Conference, p. 50-53, Scottsdale, Arizona, 1996
[2] J. Y Hardeberg, S. George, F. Deger, I. Baarstad, and J. E. Palacios, Spectral Scream: Hyperspectral image acquisition and analysis of a masterpiece. In “Public paintings by Edvard Munch and some of his contemporaries. Changes and conservation challenges,” Archetype Publications, London, 2015
[3] S. George, J.Y. Hardeberg, J. Linhares, L. MacDonald, C. Montagner, S. Nascimento, M. Picollo, R. Pillay, T. Vitorino, E. K. Webb, A Study of Spectral Imaging Acquisition and Processing for Cultural Heritage, in “Digital Techniques for Documenting and Preserving Cultural Heritage,” Arc Humanities Press, 2017, p. 100-130
[4] R. Pillay, J.Y Hardeberg, S. George, Hyperspectral Imaging of Art: Acquisition and Calibration Workflows, Journal of the American Institute for Conservation, 58(1-2), 3-15, 2019.
[5] H. Deborah, S. George, J. Y. Hardeberg, Spectral-divergence based pigment discrimination and mapping: A case study on The Scream (1893) by Edvard Munch. Journal of the American Institute for Conservation, 58(1-2), 90-107, 2019
[6] D. J. Mandal, H. Deborah, S. George and J. Y. Hardeberg, “Unsupervised Clustering for Works of Art Using Hyperspectral Imaging: A Case Study on Edvard Munch’s Self-Portrait (1905), 13th Workshop on Hyperspectral Imaging and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing (WHISPERS), 2023
[7] N. Eckertz, H. Deborah, J. Y. Hardeberg, and I. C. A. Sandu, Spatially Constrained Hyperspectral Pigment Mapping Using Watershed Segmentation, 14th Workshop on Hyperspectral Imaging and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing (WHISPERS) 2024
[8] A. Babini, S. George, T. Lombardo, and J. Y. Hardeberg. Acquisition strategies for in-situ hyperspectral imaging of stained-glass windows: case studies from the Swiss National Museum. Heritage Science, 11:74, 2023
[9] R. Shrestha, R. Pillay, S. George, J. Y. Hardeberg, Quality evaluation in spectral imaging – Quality factors and metrics. Journal of the International Colour Association, 10 p. 22-35, 2014
[10] A. Alsam, D. Connah, J. Hardeberg, Multispectral Imaging: How Many Sensors Do We Need? Journal of Imaging Science and Technology, 2006, pp 45 – 52.
[11] M. Amiri, G. Trumpy, “Is Multispectral enough” An evaluation of the performance of multispectral images in pigment unmixing task,” Proc. London Imaging Meeting, 2024

Workshop SINFRA 2025
2025-06-25 - 2025-06-27 | CY Cergy Paris Université – les Chenes, 33 boulevard du Port, Cergy, 95000, France
Le laboratoire ETIS a le plaisir d’annoncer la tenue à Cergy du 25 au 27 juin du workshop annuel SINFRA qu’il co-organise avec CY Cergy-Paris Université et l’IRL IPAL.
Pour plus d’informations, merci de vous rendre sur ce lien.
Soutien apporté par la Fondation de Sciences de la Modélisation & CY Initiative et par CY Advanced Studies.

L'IA, le cerveau et nous, où en est l'intelligence artificielle aujourd'hui ?
2025-10-02 18:00 - 20:00 | CY Cergy Paris Université, site des Chenes, 33 boulevard du Port, Cergy, 95000, France
Conférence “L’IA, le cerveau et nous : où en est l’intelligence artificielle aujourd’hui ?” jeudi 2 octobre dans le cadre du cycle de conférences Université ouverte 2025-2026 et de l’ouverture de la Fête de la science.
L’intelligence artificielle (IA) est désormais au cœur de nos sociétés. Mais de quoi s’agit-il exactement ? D’abord, qu’est-ce que notre propre intelligence ? Les connaissances en sciences cognitives humaines et animales permettent de mieux comprendre les points forts et faibles des technologies de l’IA. En s’appuyant sur les applications robotiques actuelles, Philippe Gaussier, professeur des universités à CY Cergy Paris Université et chercheur au laboratoire ETIS, met en évidence l’importance de connaître nos propres mécanismes cognitifs si l’on veut espérer, un jour, comprendre ce qu’est notre intelligence et créer des IA capables d’interagir réellement avec nous.
Cette conférence inaugure la Fête de la science 2025 de CY Alliance. Cette séance débute par la remise des prix de la “médiation et de la vulgarisation scientifique” et le prix “Des Femmes et des sciences” de CY Alliance. Elle se clôture par un moment convivial pour l’ouverture de la Fête de la science.
Informations pratiques

Jeudi 2 octobre à 18h00, site universitaire des Chênes. (accès aux parkings de l’université pour les personnes qui ont réservé leur place à la conférence)
Entrée gratuite

https://www.cyu.fr/campus/campus-culturel/saison-culturelle/cerveau-intelligence-artificielle

De l'animal au robot : que nous apprend le cerveau ?
2025-10-03 19:30 - 20:30 | Musée des Arts et Métiers, 60 Rue Réaumur, Paris, 75003, France
De l’animal au robot : que nous apprend le cerveau ?
Et si des robots pouvaient nous aider à percer les mystères de notre propre cerveau ? En modélisant nos mécanismes cognitifs et les émotions, la recherche en neuro cybernétique ouvre des pistes inédites pour comprendre les mécanismes qui régulent le cerveau et sont impliqués dans certaines maladies mentales… ou encore pour imaginer des machines plus autonomes.
Philippe Gaussier, professeur des universités, membre de l’équipe Neurocybernétique d’ETIS, interviendra lors de la conférence “Sommes-nous vraiment intelligents ?” à l’occasion de la Nuit de la science, organisée le vendredi 3 octobre au Musée des Arts et Métiers (Paris).
Plus d’informations : https://echappeesinattendues.cnrs.fr/event/sommes-nous-vraiment-intelligents/

IA : du rêve à la réalité, où en est-on ?
2025-10-04 20:30 - 23:00 | Le Perchay (95), salle des fetes, 2 route de Marines, Le Perchay, 95450, France
Siorée-débat animée par Philippe Gaussier, professeur des universités, membre de l’équipe Neurocybernétique de ETIS.
L’intelligence artificielle n’est pas une nouveauté. Bien que les médias en parlent comme d’une “révolution” récente, ce domaine existe depuis les années 1940. Mais alors, pourquoi ce boom de l’IA aujourd’hui ? Et surtout, les outils actuels sont-ils vraiment à la hauteur de leurs promesses ?
Nous allons revenir brièvement sur les origines de l’IA pour mieux comprendre son évolution. Puis, nous explorerons certaines applications concrètes, notamment pour la robotique, la conduite de véhicules autonomes sur route et dans les champs ou encore pour des applications d’agriculture de précision.
Nous comparerons les systèmes d’IA actuels à ce que nous savons de notre cerveau. Cette perspective nous aidera à saisir les limites des techniques actuelles et pourquoi la création d’une “véritable” intelligence artificielle n’est pas pour demain. En effet, les sciences cognitives ont encore un long chemin à parcourir pour percer les mystères de notre esprit.
Dans le cadre des Rencontres scientifiques du Perchay “Balade entre le passé et l’avenir”, salle des fêtes du Perchay (Val-d’Oise)

Conférence : Les nouveaux paradigmes de calcul
2025-10-08 09:00 - 18:30 | CNRS, 3 rue Michel-Ange, Paris, 75016, France
Marwen Belkaid (équipe Neurocybernétique) intervient dans la conférence “Les nouveaux paradigmes de calcul” organisée par le CNRS le 8 octobre 2025 à Paris.
Titre : Rencontre entre neuroscience, informatique et robotique autour de la modélisation neurocomputationnelle de la prise de décision
Résumé : Quels principes computationnels tirés du calcul neuronal pourraient guider les systèmes intelligents de demain ? Cette présentation s’intéresse particulièrement aux modèles de prise de décision et ce qu’ils peuvent nous apprendre sur la conception d’agents autonomes. La modélisation neurocomputationnelle permet de mettre en lumière des principes fondamentaux dans la manière dont le cerveau résoud des problèmes de prise de décision. Dans l’approche neurorobotique, l’implémentation des modèles sur robot permet de les confronter à la réalité du monde physique. En somme, cette rencontre entre neuroscience, informatique et robotique constitue une opportunité pour imaginer de nouveaux systèmes neuro-inspirés et identifier les défis à relever dans le domaine du calcul neuromorphique.

ETIS Seminar - Balancing Imbalanced Classification Problems: An Adjustment to the k-Nearest-Neighbor Classifier
2025-10-16 15:30 - 16:30 | CY Cergy Paris Université – St-Martin -amphi E1, 2 avenue Adolphe-Chauvin, Pontoise, 95300, France
On Thursday October 16th at 15h30, Prof. Arthur Zimek, Southern Denmark University will give a seminar at the amphitheater E1, building E (St. Martin). The presentation is expected to last about 45min. Professor Zimek is visiting ETIS for the period of 14-17 October; do not hesitate to contact him if you wish to meet with him.
Title: Balancing Imbalanced Classification Problems: An Adjustment to the k-Nearest-Neighbor Classifier
Abstract: Fairness and bias issues in classification are particularly prevalent when the numbers of examples for different classes are out of proportion. In machine learning this is known as the problem of imbalanced classification. While it is well known that recall rather than precision is the performance measure to optimize in imbalanced classification problems, most existing methods that adjust for class imbalance do not particularly address the optimization of recall. In this talk, we discuss an elegant and straightforward variation of the k-nearest-neighbor classifier to balance imbalanced classification problems internally in a probabilistic interpretation and show how this relates to the optimization of the recall.
Arthur Zimek, Southern Denmark University, Dr. rer. nat. habil.
Head of Section, Professor, Data Science
Department of Mathematics and Computer Science
University of Southern Denmark (SDU)
Short Bio:
Arthur Zimek is Full Professor and Head of the Data Science and Statistics section in the Department for Mathematics and Computer Science (IMADA) at University of Southern Denmark (SDU), in Odense, Denmark. Previous positions were are LMU Munich, Germany, TU Wien, Austria, and University of Alberta, Edmonton, Canada. Several awards include the ”SIGKDD Doctoral Dissertation Award (runner-up)” in 2009, the ”Best Demonstration Paper Award” at SSTD 2011, the ”Best Research Paper Award” at SDM 2024, and a listing in the ACM Computing Reviews ”21st Annual Best of Computing” (2016). His research interests include ensemble techniques for unsupervised learning, clustering, outlier detection, high dimensional data, and explainable AI, developing data mining methods as well as evaluation methodology. He serves as associate editor for the Springer Data Mining and Knowledge Discovery journal and the Springer Machine Learning journal.

3ème journée nationale des roboticiennes et roboticiens face aux défis écologiques
2025-11-07 09:30 - 17:30 | Académie du Climat, 2, place Baudoyer, Paris, 75004, France
Date: 7 novembre 2025
Organisateurs : Arnaud Blanchard, Jonathan Dumon, dans le cadre du réseau métier CNRS robotique et mécatronique 2RM
Lieu: Académie du Climat, 2 Pl. Baudoyer, 75004 Paris, salle des mariages
Appel à propositions: présentation ou discussion sur les thèmes non exhaustifs:

Applications robotiques pour l’écologie
Réduction de l’empreinte écologique de la robotique
Évaluation systémique et effets rebonds de la robotique
Réutilisation de matériel dans l’industrie et dans nos laboratoires
Robotique low-tech
Leviers d’actions

Envoyez votre proposition par e-mail à arnaud.blanchard@cnrs.fr
Inscription
Inscription gratuite mais obligatoire. Envoyez un e-mail à arnaud.blanchard@cnrs.fr avec votre statut en précisant si vous avez des allergies alimentaires (repas vegan) ou autres contraintes (ex: venue partielle).

2ème journée de discussion sur les dynamiques de société pour l'écologie
2025-11-10 09:00 - 18:00 | Académie du Climat, 2, place Baudoyer, Paris, 75004, France
2ème journée de discussion sur les dynamiques de société pour l’écologie
Dépenser plus en personnel qu’en matériel, une solution pour lutter contre l’effet rebond ? Est-ce une solution ? Si oui, quelles conséquences, comment la mettre en place ?
Programme
9h30 : accueil, café
10h : Introduction
Dominique Méda – Introduction et discussion autour de la consommation ostentatoire – Professeure de sociologie – IRISSO – UMR CNRS INRAE – Université Paris Dauphine – PSL
10h45 : Arnaud Blanchard – présentation de la journée.
11h : Contraintes, contagions, morales, que peut-on faire ?
12h30 : repas
14h : Modélisations du phénomène
Exemple d’impact fort des simulations sur les esprits avec la lettre de Sicco Mansholt en 1972
Discussion sur la simulation informatique des sociétés
15h45 : pause café
16h : Comment rediriger les flux monétaires ?
17h : fin de la journée, halte informelle à la Buvette du Climat
Organisation, inscription
Journée organisée par Arnaud Blanchard, équipe Neurocybernétique.
Pour participer à la journée : contacter arnaud.blanchard@etis-lab.fr

ETIS seminar: Physical layer security for 6G
2025-11-20 15:00 - 16:00 | ENSEA Amphi Watteau, 6 avenue du Ponceau, CERGY, 95014, France
We are pleased to invite you to the next ETIS lab seminar, which will take place this Thursday, after the PILE at ENSEA.

Date: 20/11/2025
Time: 14h30 (after the PILE)
Place: AMPHI at ENSEA (or online using the link for the PILE)

Arsenia Chorti

Title: Physical layer security for 6G

Abstract: Physical-layer security (PLS) is increasingly regarded as a promising component of sixth-generation (6G) communication systems, owing to its potential to address stringent delay, power, and computational constraints. Motivated by these considerations, this talk pursues two main objectives. First, we revisit the fundamental security requirements for authentication and key agreement (AKA), and examine how these requirements can be translated into concrete PLS design goals. Second, we present novel AKA mechanisms that leverage trustworthy physical features—such as the angle of arrival in digital-array multiple-input multiple-output systems—as well as machine learning techniques to enable fast, low-overhead AKA protocols that are provably robust against both passive and active adversaries. Finally, we outline prospective use cases and research directions for PLS within emerging 6G networks.

Bio: Arsenia Chorti is a Professor at the École Nationale Supérieure de l’ Électronique et de ses Applications (ENSEA) at the ETIS Lab UMR 8051 and a Visiting Scholar at Princeton University. Her research spans the areas of wireless communications and wireless systems security for 5G and 6G, with a particular focus on physical layer security. Current research topics include: context aware security, multi-factor authentication protocols, 5G / 6G and IoT, anomaly detection, machine learning for communications, new multiple access techniques and scheduling. She is a Senior IEEE Member, has served as Associate Editor in Chief of the IEEE ComSoc Best Readings, of the IEEE INGR on Security and Chair of the IEEE Focus Group on Physical Layer Security, while she has also served in the IEEE P1940 Standardization Workgroup on Standard profiles for ISO 8583 authentication services and has served as a member of the IEEE Teaching Awards Committee. She is currently a Member of various ITU Working Groups and has participated in the reduction of the ITU report M.2516-0 on Future technology trends of Terrestrial International Mobile Telecommunications Systems Towards 2030 and Beyond (sections on trustworthiness).

Soutenance de thèse - Antoine Montmaur
2025-12-15 14:00 - 17:00 | ENSEA, Curium, avenue du Ponceau, Cergy, 95014, France
Antoine Montmaur soutiendra sa thèse “De l’impact des dynamiques internes des caractéristiques sur les réseaux de neurones de représentation pour l’apprentissage incrémental” le 15 décembre 2025 à l’ENSEA (Curium).
Résumé :
L’intelligence humaine, avec sa capacité d’apprentissage continu et adaptatif et son ntégration dynamique des connaissances tout au long de la vie, sert de référence essentielle pour les systèmes d’intelligence artificielle (IA) avancés. En revanche, les réseaux neuronaux profonds (DNN) n’atteignent des performances de pointe que dans des conditions statiques et restrictives. L’entraînement conventionnel suppose que toutes les données sont disponibles simultanément et nécessite un réentraînement complet pour toute nouvelle information, une limitation inhérente qui entrave sérieusement leur déploiement dans des environnements réels et non stationnaires.
Pour y remédier, l’Apprentissage Continu (CL) fournit le cadre nécessaire à la création d’une IA adaptative en présentant séquentiellement les données et les tâches au modèle. Cependant, cette approche incrémentale rend les DNN très sensibles à l’Oubli Catastrophique (OC) — la perte rapide et sévère des connaissances acquises antérieurement. L’objectif central du CL est donc de résoudre le dilemme stabilité–plasticité : maintenir l’intégrité des connaissances antérieures (stabilité) tout en intégrant efficacement les nouvelles informations (plasticité). Ce défi est le plus marqué dans l’apprentissage incrémental par classes, où un unique classifieur doit reconnaître de manière robuste toutes les classes rencontrées au fil du temps, nécessitant une adaptation continue et fiable à chaque étape.
Le présent projet s’inscrit dans ce cadre ambitieux, visant à rapprocher les capacités d’adaptation et de continuité de l’apprentissage humain de celles des systèmes artificiels, en intégrant des mécanismes efficaces de mitigation de l’oubli catastrophique dans un contexte d’apprentissage incrémental en classe. Dans cette thèse, nous avons mené une exploration approfondie de plusieurs stratégies d’apprentissage continu mentionnées précédemment, avec pour objectif d’améliorer leur robustesse et leur adaptabilité dans un contexte incrémental en classe. Tout au long de cette investigation, nous avons constaté qu’une compréhension des mécanismes internes de l’entraînement des réseaux est cruciale. Plus spécifiquement, notre travail se concentre sur l’exploitation de cette compréhension approfondie de la construction des représentations afin de concevoir explicitement une contrainte qui impose une construction des caractéristiques qui soit continuellement compatible (ou constamment compatible).
Nous avons tout d’abord étudié les approches basées sur la répétition (replay), en exploitant les capacités hiérarchiques de représentation de l’apprentissage hyperbolique afin d’améliorer la structure et le pouvoir discriminant des caractéristiques présentes dans une mémoire semi-distribuée. Cette démarche nous a permis de mieux préserver les connaissances acquises tout en intégrant de nouvelles classes. Toutefois, notre analyse de l’espace de représentation obtenu a révélé un certain enchevêtrement des classes, limitant la stabilité à long terme. Pour remédier à ce problème, nous avons développé une approche combinant optimisation et conception architecturale, fondée sur une structure géométrique simplex avec prototypes de classes fixes, garantissant des frontières de décision plus stables au fil des étapes d’apprentissage incrémental. Bien que cette méthode ait significativement réduit l’oubli, une analyse plus poussée a mis en évidence des limites d’adaptabilité face à des variations inter-classes subtiles. En conséquence, nous avons conçu un cadre de régularisation guidant l’apprentissage par des explications de la pertinence des caractéristiques, incitant le modèle à maintenir des représentations interprétables et sémantiquement cohérentes dans le temps. Ensemble, ces contributions constituent une progression cohérente — de l’amélioration de la mémoire replay, à la mise en place de structures géométriques stables, jusqu’à l’introduction d’une régularisation basée sur l’explication — chaque étape étant motivée par les forces et faiblesses identifiées à la précédente.
Abstract:
Human intelligence, with its capacity for continuous, adaptive learning and dynamic knowledge integration across a lifetime, serves as an essential reference for advanced artificial intelligence (AI) systems. In sharp contrast, Deep Neural Networks (DNNs) achieve state-of-the-art performance only under restrictive, static conditions. Conventional training assumes all data are available simultaneously and necessitates complete retraining for new information, an inherent limitation that severely hinders their deployment in real-world, non-stationary environments.
To address this, Continual Learning (CL) provides the framework for creating continuously adaptive AI by presenting data and tasks sequentially to the model. However, this incremental approach renders DNNs highly susceptible to Catastrophic Forgetting (CF)—the rapid and severe loss of previously acquired knowledge. The central objective in CL is thus to solve the stability–plasticity dilemma: maintaining the integrity of prior knowledge (stability) while effectively integrating new information (plasticity). This challenge is most pronounced in class-incremental learning, where a single classifier must robustly recognize all encountered classes over time, necessitating continuous and reliable adaptation at every step.
This thesis is situated within this challenging setting, aiming to bridge the gap between human adaptive and continuous learning abilities and artificial systems, by integrating effective forgetting detection mechanisms and strategies to mitigate catastrophic forgetting in a class-incremental learning context. In this thesis, we conducted a thorough exploration of several continual learning strategies outlined above, with the objective of improving their robustness and adaptability in the class-incremental setting. Throughout this investigation, we have found that understanding the internal mechanics of network training is crucial. Specifically, our work focuses on leveraging this deep understanding of representation construction to explicitly devise a constraint that enforces a continually compatible construction of features.
We first investigated replay-based approaches, leveraging the hierarchical representational capabilities of hyperbolic learning to enhance the structure and discriminative power of semi-distributed memory features. This allowed us to better preserve previously acquired knowledge while integrating new classes. However, our analysis of the resulting feature space revealed a degree of class entanglement that limited long-term stability. To address this issue, we developed an optimization- and architecture-driven approach grounded in a simplex geometric structure with fixed class prototypes, ensuring more stable decision boundaries across incremental learning stages. While this method significantly reduced forgetting, further analysis highlighted limitations in adaptability when confronted with subtle inter-class variations. Consequently, we designed a regularization framework that guides learning through explanations of feature relevance, encouraging the model to maintain interpretable and semantically consistent representations over time. Together, these contributions form a coherent progression—from enhancing replay memory, to enforcing stable geometric structures, to introducing explanation-based regularization—each step informed by the strengths and weaknesses identified in the preceding stage.
Composition du jury

Prof. Stefan Duffner, Université de Lyon, Rapporteur
Prof. Hedi Tabia, Université Paris Saclay, Rapporteur
Prof. Ingemar Cox, University College London Examinateur
Prof. Christel Vrain, University of Orléans Examinatrice
MCF Eva Feillet, Université Paris Saclay, Examinatrice
MCF Ngoc-Son Vu, Cergy-Paris Université, Directeur de Thèse

Date et lieu
15 décembre 2025, à 1400.
ENSEA, Curium.

La soutenance se déroulera en anglais.
Pour les personnes souhaitant y assister à distance, un lien sera transmis.
La soutenance sera suivie d’un pot, qui se tiendra au 3ème étage du bâtiment D à l’ENSEA.

Soutenance de thèse - Zakaria Lemhaouri
2025-12-16 14:00 - 17:00 | CY Cergy Paris Uniersité – site de Saint-Martin, amphi E3, 2 avenue Adolphe-Chauvin, Pontoise, 95300, France
Zakaria Lemhaouri soutiendra sa thèse “Computational modelling of language learning in robots: the development of meaning potentials in social and emotional contexts” le 16 décembre 2025 à CY Cergy Paris Université – Site De Saint-Martin (amphi E3).
Abstract
Recent advances in natural language processing—especially large-scale transformer models—have dramatically improved language generation and understanding. These systems, however, are not designed to explain how infants acquire language: they learn from massive static datasets, do not exhibit infant-like developmental trajectories, and overlook the cognitive, social, and psychological precursors that shape language learning.
We propose a cognitive model for a robot’s early language acquisition, inspired by how human babies learn language. The robot’s learning process relies on sensorimotor development, social interactions with a caregiver, and real time learning, making it an active learner. This modular architecture includes three components: a motivational module, a perception module, and a communication/action module. The robot employs two associative learning methods to form meaningful symbols and acquire words with functional meaning: first, through trial and error to learn the correct word for each situation, and second, by using a neural network to ground each word in the goal it achieves, as well as in proprioceptive and exteroceptive signals. This yields a dual word–referent association.
We implemented this architecture in a humanoid robot to study the development of its communicative skills. We aimed to follow major milestones in language learning, such as babbling, lexical development (learning nouns and verbs), syntax and early grammar development. The results indicate that the robot successfully acquired motivation-grounded language.
Developmentally plausible models, such as the one we present here, can be valuable tools for investigating questions related to cognitive and psychological development in humans. We conducted several experiments to study how extralinguistic factors like motivation, sensory-motor development, caregiver responsiveness and social interaction influence the emergence and shaping of language. The results show that these factors, which are often overlooked by most language models, promote more efficient and faster language learning, a richer vocabulary, better retention of acquired words, and improved categorization learning.
Composition du jury

Prof. Lola Cañamero (CY Cergy Paris Université) – Directrice de thèse
Prof. Ann Nowé (VUB Vrije Universiteit Brussel) – Directrice de thèse
Dr. Laura Cohen (CY Cergy Paris Université) – Co-encadrante de thèse
Prof. Angelo Cangelosi (University of Manchester) – Examinateur
Dr. Alessandra Sciutti (Istituto Italiano di Tecnologia) – Rapportrice
Dr. John Lones (University of Hertfordshire) – Rapporteur
Dr. Sofiane Boucenna (CY Cergy Paris Université) – Examinateur
Dr. Paul Van Eecke (VUB Vrije Universiteit Brussel) – Examinateur

Date et lieu
16 décembre 2025 à 14h00
Amphi E3, CY Cergy Paris Université – Site De Saint-Martin, 2 Av. Adolphe Chauvin, 95300 Pontoise
Pour celles et ceux qui souhaitent assister à la soutenance sur Teams, vous trouverez le lien ci-dessous :
https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_MWI5ZWE1MzktNDEyZS00YzM5LWEzMmYtMWM3NTlhNWRlNDA1%40thread.v2/0?context=%7b%22Tid%22%3a%22aa8bdaa4-8feb-46c0-b5e6-31c96337579b%22%2c%22Oid%22%3a%22f8624078-88c7-43eb-9cc8-3ad426f733a4%22%7d
La soutenance sera suivie d’un pot auquel vous êtes chaleureusement invité·e·s.

Soutenance de thèse - Solomon Yese
2025-12-18 10:00 - 13:00 | CY Cergy Paris Université – St-Martin -amphi E1, 2 avenue Adolphe-Chauvin, Pontoise, 95300, France
Solomon Yese soutiendra sa thèse “Optimisation de la gestion des ressources dans les réseaux sans fil de nouvelle génération : du découpage du réseau aux communications véhiculaires” le 15 décembre 2025 à CY Cergy Paris Université – Site De Saint-Martin.
Résumé :
L’évolution vers les réseaux 5G et au-delà a introduit des défis sans précédent en matière de gestion des ressources, d’optimisation des réseaux et d’approvisionnement en termes de qualité de service (QoS) dans des architectures réseau hétérogènes. Cette thèse aborde les problèmes d’optimisation ouverts dans les réseaux sans fil de nouvelle génération en se concentrant sur trois domaines clés : i) le contrôle d’admission au découpage du réseau ii) la gestion des ressources du réseau d’accès radio ouvert (O-RAN) et iii) la sélection intelligente de la technologie d’accès radio (RAT) pour les communications véhiculaires.
Les nouvelles solutions de contrôle d’admission que nous proposons pour le découpage du réseau intègrent des mécanismes de surréservation et des processus de rachat de ressources dynamiques, maximisant les revenus des fournisseurs d’infrastructure (InP) tout en respectant les accords de niveau de service (SLA). Nos solutions utilisent des mécanismes d’adaptation dynamique des priorités, de mise en commun progressive des ressources et de partage des capacités pour gérer efficacement les demandes de tranches de réseau dans des scénarios hors ligne et en ligne où les informations sur les demandes futures sont limitées et où les demandes peuvent être annulées après expiration du délai d’attente. L’évaluation des performances montre que les solutions de contrôle d’admission proposées génèrent des profits plus élevés, une meilleure utilisation des ressources, ainsi que des taux d’acceptation des tranches légèrement plus élevés comparé aux solutions de l’état de l’art.
Pour les architectures O-RAN, nous développons des algorithmes d’association d’utilisateurs écoénergétiques qui optimisent conjointement l’association des équipements utilisateurs (UE) avec les unités radio (RU), les unités distribuées (DU) et les unités centrales (CU) tout en garantissant les délais. Nos approches minimisent la consommation d’énergie grâce à une association dynamique des unités et à des mécanismes de contrôle de puissance qui permettent aux composants inactifs du réseau de passer en mode veille, tout en respectant les exigences strictes en matière de qualité de service.
Dans le domaine des communications véhiculaires, nous présentons un environnement multi-objectif d’apprentissage par renforcement profond pour la sélection des RAT dans les scénarios véhicule-à-infrastructure/réseau (V2I/V2N). Notre solution permet une prise de décision en temps réel dans des conditions d’incertitude en optimisant simultanément la latence, la fiabilité et la fréquence des transferts dans des environnements véhiculaires en évolution rapide.
Les solutions proposées apportent collectivement une progression à l’état de l’optimisation des réseaux dans les systèmes sans fil de nouvelle génération tout en répondant aux défis pratiques du déploiement dans les infrastructures réseau modernes.
Abstract:
The evolution toward 5G and beyond networks has introduced unprecedented challenges in resource management, network optimization, and quality of service (QoS) provisioning across heterogeneous network architectures. This thesis addresses some open optimization problems in next-generation wireless networks, focusing on three key domains: i) network slicing admission control ii) open radio access network (O-RAN) resource management and iii) intelligent radio access technology (RAT) selection for vehicular communications.
The novel admission control schemes we propose for network slicing incorporate overbooking mechanisms and dynamic buyback processes, maximizing infrastructure provider (InP) revenue while upholding service level agreements (SLAs). Our solutions employ dynamic priority adaptation, step-wise pooling, and capacity sharing mechanisms to efficiently manage slice requests in both offline and online scenarios where future request knowledge is limited and requests can renege after waiting time expiration. The evaluation of the proposed slice admission control solutions against state-of-the-art (SoA) solutions show that they yield higher profit and better resource utilization as well as marginally higher slice acceptance rates.
As far as our contribution in the domain of O-RAN is concerned, we develop energy-efficient user association algorithms that jointly optimize user equipment (UE) association with radio units (RUs), distributed units (DUs) and central units (CUs) while ensuring delay guarantees. Our approaches minimize energy consumption through dynamic unit association and power control mechanisms that enable idle network components to enter into sleep mode, while maintaining stringent QoS requirements. We also evaluate our proposed solutions against SoA solutions and our solutions yield significant reductions in energy consumption at very minimal delay cost but without violating the delay requirements of the UEs.
In the vehicular communication domain, we present a multi-objective deep reinforcement learning framework for RAT selection in vehicle to-infrastructure/network (V2I/V2N) scenarios. Our solution enables real-time decision making under uncertainty, simultaneously optimizing latency, reliability, and handover frequency in rapidly changing vehicular environments.
Comprehensive performance evaluations of our proposed solution via simulations demonstrate significant improvements over SoA solutions, yielding significant reduction in the number of handovers with improved reliability and delay.
The proposed solutions collectively advance the state of network optimization in next-generation wireless systems while addressing practical deployment challenges in modern network infrastructures.
Composition du jury :

Prof. Arsenia Chorti, ETIS, CY Cergy Paris University, ENSEA, CNRS, Directrice de thèse
Dr. Sara Berri ETIS, CY Cergy Paris University, ENSEA, CNRS, Encadrante de thèse
Prof. Nadjib Ait Saadi, UVSQ Paris-Saclay, Rapporteur
Prof. Periklis Chatzimisios, International Hellenic University, Greece, Rapporteur
Prof. Véronique Vèque, Université Paris-Saclay/Centrale Supélec, Examinatrice
Dr. Sahar Hoteit, Université Paris Saclay/Centrale Supélec, Examinatrice
Dr. Abdul Karim Gizzini, Université Paris-Est Créteil, Examinateur

Lieu et date :
18 décembre 2025 à 10h00.
Amphithéâtre E1 de l’Université CY Cergy Paris, site de Saint-Martin, 2 avenue Adolphe Chauvin, 95300 Pontoise

Soutenance de thèse - Claire Béranger
2026-01-12 14:00 - 16:30 | Auditorium – Maison de la Rercherche Annie-Ernaux, CYU Cergy Paris Université, 33 Boulevard du Port, Cergy, 95011, France
Claire Béranger, doctorante dans l’équipe CELL, soutient sa thèse intitulée “Reconnaissance de la marche et prédiction de chute par apprentissage profond sur des signatures micro-Doppler” le 12 janvier 2026 dans l’auditorium de la Maison de la Recherche Annie-Ernaux (CY Cergy Paris Université).
Résumé
Reconnaissance de la marche et prédiction de chute par apprentissage profond sur des signatures micro-Doppler
Les chutes chez les personnes âgées constituent un enjeu majeur de santé publique, entraînant chaque année en France un nombre significatif de décès et d’hospitalisations.
Bien que des systèmes de téléassistance aient été déployés pour réduire ces risques, leur efficacité reste limitée en raison d’un taux élevé de fausses alertes.
Cette thèse propose des méthodes de reconnaissance d’activités à partir de données radar non conventionnelles, permettant un suivi précis des mouvements des personnes âgées tout en préservant leur intimité.
Les travaux portent sur l’extraction de caractéristiques pertinentes à partir de spectrogrammes radar et sur le développement de modèles de classification performants pour l’identification de l’activité quotidienne.
Un jeu de données multimodal expérimental a été constitué afin de soutenir l’analyse et l’évaluation des modèles. L’optimisation des approches et la fusion des résultats des modèles ont permis d’atteindre un taux de reconnaissance des activités proche de 95%,
démontrant la robustesse et l’efficacité des méthodes développées. Ces résultats ouvrent des perspectives concrètes pour l’amélioration des systèmes de téléassistance et la prévention des chutes.
Au-delà de ces applications, ce travail illustre le potentiel des technologies radar pour l’étude des activités humaines et ouvre de nouvelles pistes pour la recherche en suivi comportemental et analyse biomécanique.
Abstract
Gait Recognition and Fall Prediction with Deep-Learning on Micro-Doppler Signatures
Falls among elderly people represent a major public health challenge, resulting each year in France in a substantial number of deaths and hospitalisations.
Although teleassistance systems have been deployed to mitigate these risks, their effectiveness remains limited due to a high rate of false alarms.
This thesis presents methods for activity recognition using unconventional radar data, enabling precise monitoring of elderly people’s movements while preserving their privacy.
The work focuses on the extraction of relevant features from radar spectrograms and the development of robust classification models for identifying daily activities.
An experimental multimodal dataset was created to support the analysis and evaluation of the models.
Optimisation of the approaches and fusion of model outputs achieved an activity recognition rate of approximately 95%, demonstrating the robustness and effectiveness of the proposed methods.
These results provide concrete prospects for improving teleassistance systems and preventing falls.
Beyond these applications, this work highlights the potential of radar technologies for the study of human activities and opens new avenues for research in behavioural monitoring and biomechanical analysis.
Composition du jury
Rapporteurs :

Mme Iness AHRIZ Maîtresse de conférences, HDR, Conservatoire National des Arts et Métiers Paris, CEDRIC
Mme Catherine DEZAN Maîtresse de conférences, HDR, Université de Bretagne Occidentale, Lab-STICC

Examinateurs :

Mr Hedi TABIA Professeur, Université Paris-Saclay, IBISC
Mr Rémi DUBOIS Professeur, Université de Bordeaux, IHU LIRYC
Mr Thanh Phuong NGUYEN Professeur, Université of Côte d’Azur, I3S

Encadrant :

Mr Petr DOBIÁŠ Maître de conférences, CY Cergy Paris Université, ETIS

Co-directeur :

Mr Ngoc-Son VU Maître de conférences, HDR, ENSEA, ETIS

Directeur :

Mr Olivier ROMAIN Professeur, CY Cergy Paris Université, ETIS

Invités :

Mr David GUYARD CEO, BlueLinea
Mr Julien LE KERNEC Maître de conférences, HDR, University of Glasgow, ETIS

Date et lieu de soutenance

12 janvier 2026, 14h
CY Cergy Paris Université, Auditorium de la Maison de la Recherche Annie-Ernaux

Data&AI Seminar - Khalil Bachiri
2026-01-14 14:00 - 15:30 | Online
Title: Multimodal and Heterogeneous Graph Learning for Robust, Explainable and Frugal Intelligent Systems
Abstract:
The increasing availability of heterogeneous and multimodal data poses significant challenges for the design of modern intelligent systems, particularly in terms of representation, fusion, robustness, explainability, and computational frugality. These challenges become even more critical when data are structured through complex and evolving relational graphs, as is often the case in real-world applications. In this presentation, I will introduce my research contributions on multimodal and heterogeneous graph learning, developed during my PhD, with the objective of designing models capable of understanding, reasoning, and learning from interacting modalities. I will present graph-based and topology-aware learning architectures that explicitly model modality heterogeneity, inter-modal dependencies, and structural relations, while relying on adaptive fusion, alignment mechanisms, and attention-based reasoning to improve robustness, stability, and interpretability. These approaches have been validated on real-world recommendation and decision-support scenarios and have led to several international publications. Finally, I will outline my research perspectives, aiming to further develop robust, energy-efficient, and explainable multimodal intelligent systems, including responsible AI, multimodal platforms, and low-footprint learning for complex environments.
Short Bio:
Khalil Bachiri is a Doctor in Artificial Intelligence from CY Cergy Paris Université (ETIS, CNRS UMR 8051), where he is currently an ATER. His research focuses on multimodal learning and heterogeneous graph learning, topology-aware models, and explainable AI, with an emphasis on robustness, frugality, and multimodal reasoning for recommendation and decision-support systems. He has published in international journals and conferences. He also worked as an AI Research Engineer at CNRS and has been a visiting researcher at LIPN (Université Sorbonne Paris Nord).

Inauguration du LabCom SmartGaitLab
2026-01-27 17:00 - 20:00 | ENSEA, 6, avenue du Ponceau, Cergy, 95000, France
L’inauguration du LabCom SmartGaitLab porté par des membres d’ETIS aura lieu le mardi 27 janvier 2026 à 17h00, à l’ENSEA (Cergy), et vous êtes bien cordialement invités à y participer.
Ce LabCom est dédié au développement de solutions pour le dépistage précoce de fragilité et la prévention des chutes, fondées sur l’analyse des activités physiques par imagerie radar non conventionnelle, en conditions contrôlées et réelles (hôpitaux, EHPADs).
Cette inauguration sera l’occasion de présenter les ambitions scientifiques, technologiques et industrielles de SmartGaitLab, au service du maintien de l’autonomie des personnes à domicile.
Informations pratiques :

Lieu : ENSEA, Cergy
Date : Mardi 27 janvier 2026
Heure : 17h00

Inscription et programme ici : https://www.eventbrite.fr/e/1978250310933?aff=oddtdtcreator

Séminaire DATA&AI : Issam Falih
2026-01-29 13:30 - 15:00 | Online
Apprentissage multimodal frugale : alignement par transport optimal, explicabilité par concepts et déploiement Edge
Résumé :
Les architectures d’apprentissage profond constituent aujourd’hui l’état de l’art pour l’analyse et la fusion de données multimodales. Leur déploiement effectif dans des environnements ouverts soulève encore de nombreuses questions quant à leur fiabilité et leur transparence. En particulier, si ces modèles excellent en conditions contrôlées, plusieurs travaux ont mis en évidence leur sensibilité aux dérives distributionnelles (concept drift) et leur opacité décisionnelle, limitant leur usage dans des contextes critiques.
Dans cette présentation, je traite dans un premier temps, des problématiques d’alignement et de fusion multimodale ou je présente le Transport Optimal Hiérarchique comme un levier géométrique pour l’alignement de structures dans un cadre non supervisé. Dans un deuxième temps, j’aborde l’explicabilité des réseaux de neurones à travers les modèles à goulot de concepts (CBM). Je présente une architecture hybride (KL-CBM) où un classifieur dense est aligné sur un module probabiliste. Enfin, je conclue avec des applications réelles notamment de l’inférence distribuée sur systèmes embarqués (Edge AI).
Lien de connexion :
Seminaire Issam Falih | Meeting-Join | Microsoft Teams

Soutenance de thèse : Mouncef Naji
2026-02-05 09:30 - 12:00 | CY Cergy Paris Uniersité – site de Saint-Martin, amphi E3, 2 avenue Adolphe-Chauvin, Pontoise, 95300, France
Mouncef Naji soutient sa thèse “Semantic Personalization of Informed Consent based on Knowledge Graph Reasoning and Large Language Models” le 5 février 2026 à CY Cergy Paris Université.
Résumé
Cette thèse porte sur la personnalisation du consentement éclairé dans le domaine de la santé. Elle cherche à répondre à la question centrale : Comment concevoir un système capable de produire un consentement médical qui soit à la fois conforme à la loi, compréhensible et adapté au profil du patient, et assistant le personnel soignant à la proposition des soins ? Pour répondre à cette problématique, la thèse s’articule autour de trois pilliers principaux : la conformité légale, la personnalisation du consentement, et la recommandation de soins. La solution proposée explore l’intersection entre les technologies sémantiques et l’intelligence artificielle générative, à travers le système SPIRIT (Semantic Personalized and Compliant System for Informed consent and care Recommendation).
Les principales contributions de ce travail comprennent : (i) une approche basée sur l’ontologie pour garantir la conformité légale, (ii) un cadre de raisonnement sémantique pour la génération de consentements personnalisés, et (iii) un système de recommandation infirmière fondé sur des graphes de connaissances. Enfin, une preuve de concept fonctionnelle valide la faisabilité de l’approche et ouvre des perspectives d’expérimentation en conditions réelles, notamment vers des extensions multilingues et multimodales.
Abstract
This thesis focuses on the personalization of informed consent in healthcare. It seeks to address the central question: How can we design a system capable of producing a medical consent that is simultaneously legally compliant, comprehensible, and adapted to the patient’s profile, while supporting healthcare professionals in proposing appropriate care plans?
To answer this question, the research is structured around three key pillars: legal compliance, consent personalization, and care recommendation. The proposed solution explores the intersection of semantic technologies and generative AI, by proposing SPIRIT (Semantic Personalized and Compliant System for Informed consent and care Recommendation).
The main contributions of this work include: (i) an ontology-driven approach for ensuring legal compliance, (ii) a semantic reasoning framework for personalized consent generation, and (iii) a knowledge-graph-based system for nursing recommendations. Finally, a functional proof of concept validates the feasibility of the approach and opens perspectives for real-world deployment, including multilingual and multimodal extensions.
Composition du jury

Hajer BAAZAOUI, CY Cergy Paris Université, Directrice
Maroua MASMOUDI, Université de Rennes, Co-Directrice
Zoltan MIKLOS, Université de Rennes, Rapporteur
Mourad ABED, Université Polytechnique Hauts-de-France, Rapporteur
Marie-Hélène ABEL, Université de Compiègne, Examinatrice
Gayo DIALLO, Université de Bordeaux, Examinateur
Jean-Marie JANUEL, Fondation Léonie-Chaptal, Invité

Lieu et date

CY Cergy Paris Université (site Saint-Martin), amphithéâtre E3 (2 Av. Adolphe Chauvin, 95300 Pontoise)
5 février 2026 à 09h30

Soutenance de thèse : Jean-Christophe Ricklin
2026-02-09 10:00 - 12:30 | ENSEA, Curium, avenue du Ponceau, Cergy, 95014, France
Jean-Christophe Ricklin soutient sa thèse “Modèles de prédiction et d’optimisation dynamiques des stratégies tarifaires” le 9 février 2026 à l’ENSEA Cergy.
Résumé
Cette thèse porte sur la prévision des ventes et l’optimisation des stratégies tarifaires dans le secteur de la grande distribution. Elle cherche à répondre à la question centrale : Comment concevoir des modèles de prévision capables d’anticiper les ventes tout en intégrant les relations causales entre produits, afin de guider les décisions commerciales (prix, promotions) dans un contexte d’interdépendances complexes ?
Pour répondre à cette problématique, la thèse s’articule autour de trois axes méthodologiques progressifs : les modèles univariés locaux, les modèles univariés globaux fondés sur des regroupements causaux, et les modèles multivariés intégrant explicitement les interactions inter-produits. La solution proposée explore l’intersection entre la découverte causale en données observationnelles et l’apprentissage automatique sur graphes.
Les principales contributions de ce travail comprennent : (i) une méthodologie de gestion des modèles en production combinant optimisation des hyperparamètres et tests statistiques de validation, (ii) un cadre de clustering causal regroupant les produits selon leurs leviers communs plutôt que selon leurs similarités de ventes, et (iii) un modèle multivarié exploitant un graphe issue d’une étape de découverte causal inter-produits via des Graph Neural Networks sensibles aux communautés. Enfin, une validation expérimentale sur données réelles démontre la pertinence de l’approche et ouvre des perspectives d’extension à d’autres nomenclatures et études de promotions.
Abstract
This thesis focuses on sales forecasting and pricing strategy optimization in the retail sector. It seeks to address the central question: How can we design forecasting models capable of anticipating sales while integrating causal relationships between products, in order to guide commercial decisions (pricing, promotions) in a context of complex interdependencies?
To answer this question, the research is structured around three progressive methodological axes: local univariate models, global univariate models based on causal clustering, and multivariate models explicitly integrating inter-product interactions. The proposed solution explores the intersection of causal discovery from observational data and graph-based machine learning.
The main contributions of this work include: (i) a methodology for model management in production combining hyperparameter optimization and statistical validation tests, (ii) a causal clustering framework grouping products according to their common drivers rather than sales similarities, and (iii) a multivariate model exploiting an inter-product graph learned by causal discovery through community-aware Graph Neural Networks. Finally, experimental validation on real-world data demonstrates the relevance of the approach and opens perspectives for extension to other product categories and promotional studies.
Composition du jury

Richard CHBEIR, Université de Pau et des Pays de l’Adour, Rapporteur
Faicel CHAMBOUKHI, Université de Caen Normandie, Rapporteur
Mourad KHAYATI, Université de Fribourg, Examinateur
Bernd AMANN, Sorbonne Université, Examinateur
Raid MANSI, BOOPER, Invité
Hajer BAAZAOUI, CY Cergy Paris Université, Directrice
Vassilis CHRISTOPHIDES, ENSEA, Co-Directeur

Lieu et date

ENSEA Cergy, Curium (6 avenue du Ponceau 95014 Cergy Cedex)
9 février 2026 à 10h00

La participation par visio est possible via le lien teams : https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_ZTQ3NDQ0NzAtYjVjMy00MWNiLWFmZTMtZjM0ZjNlZjdlYzk5%40thread.v2/0?context=%7b%22Tid%22%3a%22880ce9c2-08e7-4138-93cf-b49659115304%22%2c%22Oid%22%3a%22b882676b-d059-4657-93e7-39ec09dac6e0%22%7d
Modèles de prédiction et d’optimisation dynamiques des stratégies tarifaires | Réunion-Joindre | Microsoft Teams
