Td corrigé campagne d'habilitation - Département Informatique pdf

campagne d'habilitation - Département Informatique

Le but de ce cours est d'apprendre démontrer la correction d'outils de ... Les séances de TD permettent de comprendre le fonctionnement des algorithmes ...... des réseaux ou dans les transmissions GSM ainsi que l'utilisation croissante de la ...




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systèmes dynamiques discrets
Programme :
Phénomènes réels et modèles
Points périodiques et stabilité
Familles des systèmes dynamiques
Systèmes linéaires
La fonction logistique
Questions de décidabilité
Applications pratiques

Les volumes et le contenu précis de chaque chapitre seront modulés en fonction deux parcours.

Bibliographie :
A First Course in Discrete Dynamical Systems, Richard A. Holmgren - Mathematics – 1996.
Discrete Dynamical SystemsTheory and Applications, James T. Sandefur - Mathematics – 1990.
Discrete Dynamical Modeling, James T. Sandefur - Mathematics – 1993.

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Nom UE : Logique
Intervenant : Emmanuel Kounalis
Structure : 21 CM, 21 TD

Objectif : Ce cours présente d’abord formellement les bases de la Logique classique qui est fondée sur l’opposition du vrai et du faux. Ensuite, on montre comment elle sert la vie quotidienne, la mathématique et l’informatique.

Programme :

Unité1 : Formaliser : des objets aux énoncés
Unité2 : Interpréter : des énoncés aux objets
Unité3 : Prouver : des énoncés aux énoncés
Unité4 : Appliquer : Mathématiques, Vie Athénienne, Informatique.

Bibliographie :

1. Y. Delmas-Rigoutsos et R. Lalement : La logique ou l’art de raisonner, à quate Quatre, Editions Le pommier. 2009
A.Aho et J.Ullman, Concepts fondamentaux de l'informatique, Dunod, 1993.

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Nom UE : Optimisation combinatoire
Intervenant : Bruno Beauquier
Structure : 18 CM, 24 TD

Objectifs :

L'Optimisation Combinatoire est une branche de l'optimisation en Mathématiques Appliquées et en Informatique, également liée à l'Algorithmique, la Théorie de la Complexité et la Recherche Opérationnelle.

Un problème d'Optimisation Combinatoire consiste à trouver une solution optimale, selon une fonction objectif, dans un ensemble discret de solutions réalisables. En général, cet ensemble est fini mais compte un très grand nombre d'éléments, et il est décrit de manière implicite, c'est-à-dire par une liste de contraintes que doivent satisfaire les solutions réalisables.

L'enseignement proposé aborde la plupart des problèmes classiques en Optimisation Combinatoire et se situe au carrefour de la Théorie des Graphes, de l'Informatique Théorique et de la Programmation Mathématique. Ses objectifs principaux sont :

l'étude de méthodes exactes, à base d'algorithmes de graphes et de programmation mathématique;
l'application de ces méthodes sur les problèmes classiquement rencontrés ;
la modélisation et la résolution de problèmes combinatoires concrets.

Programme :

Théorie des graphes : graphes orientés et non-orientés, voisinages et degrés, chemins et diamètre, arbres, graphes bipartis, graphes Eulériens ;
Connexité : parcours d'un graphe, calcul des composantes connexes, k-connexité et théorèmes de Menger, caractérisations de certaines connexités ;
Couplages : chemins augmentants, couplages parfaits, couplages dans les graphes bipartis, couvertures (dualité), couplages de poids maximal, couvertures en chemins ;
Réseaux de flot : réseaux de capacités et flots simples, problème du flot maximal, coupes, théorème min-max, algorithmes de poussée, applications aux problèmes de connexité et de couplage ;
Coloration : nombre et indice chromatique, bornes inférieures et supérieures, coloration des graphes planaires ;
Programmation linéaire : programmes linéaires, algorithme du simplexe, dictionnaires, théorème fondamental.

Bibliographie :

1. "Graph Theory", par Reinhard Diestel, Springer-Verlag, Graduate Texts in Mathematics, Volume 173, 2005, 431 pages, ISBN 3-540-26182-6 ou 3-540-26183-4.
"Combinatorial Optimization", par W.J. Cook, W.H. Cunningham, W.R. Pulleyblank, et A. Schrijver, John Wiley and Sons, 1998, 355 pages, ISBN 0-471-55894-X.

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Nom UE : Sémantique des langages de programmation
Intervenant : Yves Bertot.
Structure : 14 CM, 14 TD, 14 TP
Objectifs :
Le but de ce cours est d'apprendre démontrer la correction d'outils de manipulation de programmes.
Trois outils sont visés: un outil de génération de conditions, un outil d'analyse statique, et un interprète. L'ensemble est décrit de manière à permettre une vérification par ordinateur et la génération automatique des outils à partir des spécifications et des preuves.

Unité 1 : description du langage de programmation, sémantique naturelle +sémantique à petit pas

Unité 2 : preuves par récurrence sur les dérivations, exemple sur l'équivalence entre sémantique naturelle et la sémantique à petits pas

Unité 3 : introduction orale à Coq, description en Coq des spécifications sémantiques, techniques de raison-nement par récurrence et inversion, encodage de la preuve d'équivalence.

Unité 4 : démonstration sur machine en Coq: preuve de correction d'une transformation de programmes
Unité 5 : introduction à la sémantique axiomatique, preuve de correction de la sémantique axiomatique (oralement en Coq).
Unité 6 : preuve de correction d'un générateur de conditions de vérification (décrit en Coq).
Unité 7 : introduction à l'interprétation abstraite: cas des intervalles (description de la preuve de correction)
Unité 8 : description formelle d'un interprète concret et vérification de sa correction vis-à-vis de la séman-tique naturelle.


Bibliographie :
The Formal Semantics of Programming Languages, Glyn Winskel, The MIT Press, 1993.
Des notes de cours personnelles seront distribués en cours.

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Nom UE : Introduction aux Bases de données décisionnelles
Intervenant : Martine Collard
Structure : 9h CM, 4,5h TD, TP 7,5h
Objectifs :
Présenter les principes et les méthodes spécifiques du domaine des bases de données décisionnelles, et en particulier l'entreposage de données ou "Datawarehousing"' et la fouille de données encore appelé "Extraction automatique de connaissances à partir de données" ou "Data Mining" pour les anglo-saxons.
Un entrepôt de données, ou "datawarehouse", permet, d'unifier les données de production issues de sources hétérogènes de manière à les rendre exploitables par une analyse décisionnelle.
La fouille de données est focalisée sur les données précédemment stockées par des processus divers, éventuellement dans un entrepôt ; ces données sont réutilisées pour exploration par des techniques d'analyse qui permettent de mettre à jour et restituer des connaissances sur des phénomènes inconnus ou oubliés. Au travers des multiples tentatives pour caractériser ce domaine, on peut retenir quatre objectifs fondamentaux qui justifient la métaphore de l'extraction et de la transformation de mineral :
- fouiller, creuser, extraire ce qui est caché
- prendre en compte le volume de données
- transformer des données brutes en connaissances expertes
- fournir des connaissances précieuses car nouvelles, valides et utiles à un utilisateur expert

Cet enseignement est organisé en cours magistraux et séances de TD et TP. Nous présentons, dans les cours magistraux, les principes de modélisation et d'utilisation d'un entrepôt de données et les algorithmes et méthodes d'extraction les plus standard dans le domaine de la fouille de données. Les séances de TD permettent de comprendre le fonctionnement des algorithmes en les appliquant à des jeux de données simples et peu volumineux. Lors des séances de TP, différents outils implémentant les méthodes présentées en cours et TD sont mis en Suvre dans le cadre du logiciel Weka (http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/).

Programme :

1. Panorama des systèmes décisionnels
" Problématiques
" Déroulement d'une étude de data mining
" Méthodologie CRISP-DM
" Types d'application
" Aperçu des techniques
2. Entrepôts de données
" Modélisation multidimensionnelle
" Niveaux d abstraction : Conceptuel, Logique, Physique
" Algèbre de manipulation multidimensionnelle
3. Exploration et Préparation des données
" Détection et traitement des valeurs manquantes
" Détection et traitement des valeurs erronées
" Détection des dépendances entre variables
" Transformation des variables
" Discrétisation
4. Méthodes de classification non supervisée
" Définition, Calcul de distance, Problème des variables continues
" Evaluation de la qualité de la classification
" Interprétation des classes obtenues
" Méthodes par partitionnement  Exemple des K-Moyennes
" Méthodes hiérarchiques ascendantes et descendantes
" Méthodes mixtes
" Exemples
5. Techniques de recherche d'associations
" Principes,
" Algorithme fondateur Apriori et optimisations
" Exemples
6. Méthodes de classement et de modélisation prédictive
" Ensemble d'apprentissage et de test, taux d'erreur, sur-apprentissage
" Techniques de classement par arbres de décision
" Techniques de classement par réseaux bayésiens
" Aperçu des autres techniques
" Exemples
7. Facteurs de succès d'un processus de Data Mining


Bibliographie :

Gilbert Saporta, Data mining et statistique décisionnelle, Éditions Technip,.2005.
Ian Witten and Eibe Frank, Data Mining, Practical Machine Learning Tools and Techniques, 2nd edition, Morgan Kaufman, 2005.
Michael Berry & Gordon Linoff, Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, 2nd edition, InterEditions, 2004
Jiawei Han, Micheline Kamber, Data Mining : Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann, David T. Connolly & C. Begg, Systèmes de bases de données, Eyrolles, 2005.
Hand, Heikki Mannila, Padhraic Smith, Principles of Data Mining, MIT Press,
L. Hobbs & al., Oracle 10g Data Warehousing. Elseiver, 2005
R.Kimball & M. Ross, Entrepôts de données – guide de modélisation multi-dimensionnelle, 2ème ed. Wiley, 2003.

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Nom UE : Systèmes
Intervenant : Fabrice Huet
Structure : 9 CM, 12 TP
Objectifs:
Étudier les systèmes d'exploitation à travers les services qu'ils proposent
Détailler les structures de données et algorithmes utilisés dans l'implémentation de certains de leurs mécanismes
Programme:
Les cours aborderont les points suivants
Principes et Architecture des Systèmes d'exploitation
Processus et Threads (création, ordonnancement, deadlocks)
Caches (principes, fonctionnement, algorithmes)
Gestions de la mémoire
Périphériques et Systèmes de fichiers
Les concepts étudiés seront mis en pratique dans des Tps de programmation.
Bibliographie :
Le cours est basé sur les livres suivants
Modern Operating Systems by Andrew S. Tanenbaum
Operating Systems : Design and Implementation by Andrew S. Tanenbaum

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Nom UE : Programmation système 1
Intervenant : Fabrice Huet
Structure : 9 CM, 12 TP
Objectifs :
Comprendre les services fournis par un système d'exploitation aux programmeurs
Apprendre la programmation Système
Programme :
Les cours aborderont les points suivants
Rappels sur les systèmes d'exploitation (Principes, architecture)
Fichiers
Signaux
Utilisation des processus et threads
Communications inter-processus
Les concepts étudiés seront mis en pratique dans des Tps de programmation.

Bibliographie :
Le cours est basé sur les livres suivants :
Advanced Programming in the Unix Environment by Richard W. Stevens and Stephen A. Rago
Linux Device Drivers, by Jonathan Corbet, Alessandro Rubini, and Greg Kroah-Hartman

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Nom UE : Synthèse d'images
Intervenant : Michel Buffa
Structure : 9 CM, 12 TP
Programme :
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Nom UE : Génie logiciel orientée objet
Intervenants : Philippe Collet, Philippe Lahire
Structure : 9 CM, 12 TP
Objectifs :
Maîtriser les principes et techniques de génie logiciel, en se focalisant sur les apports de l'approche par objets. Mise en oeuvre de techniques de test, de réflexivité, de gestion prévisionnelle et adaptative de l'évo-lution. Découverte de patrons de conception.
Programme :
- prise en main d'un environnement de développement professionnel
- outil de construction et de gestion des sources associé
- test OO, principes et applications de l'eXtreme Programming
- introspection et réflexivité
- chargement dynamique
- héritage vs. Généricité
- patrons de conception

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Nom UE : Programmation des systèmes distribués
Intervenant : Denis Caromel
Structure : 15 CM, 6 TP
Programme :
La construction des applications parallèles et réparties est marquée par l'importance croissante des méthodes utilisant l'assemblage, l'intégration et l'adaptation de logiciels existants, et par le développement du support logiciel correspondant (intergiciel). Ce module présente les principaux modèles d'interaction (exécution, partage d'information) des applications parallèles et réparties, le principe des supports logiciels (objets ré-partis, composants) et des algorithmes qui les mettent en œuvre (algorithmique distribués, synchronisation).

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Nom UE : Théorie de l'information
Intervenant : Andrei Romashchenko
Structure : 12CM, 9TD
Programme :

The number of information in a finite object: combinatorial approach
a) Searching a faulty element
b) Secrete sharing
Probabilistic approach to the measure of information
a) Shannon entropy: definition and basic properties
b) Kraft's inequality, the Shannon/Fanno code
c) Shannon's noiseless coding theorem
Transmission of the information in noisy channels
a) Channels with bounded number of errors. Simple upper and lower bounds for capacity of a channel
b) Hamming's codes
c) Reed-Solomon codes
d) Shannon's noisy channel coding theorem
Algorithmic definition of the measure of information
a) Kolmogorov complexity of a nite word
b) The Kolmogorov-Levin theorem about symmetry of the mutual information
c) Connections between Kolmogorov complexity and Shannon's entropy
d) Applications of Kolmogorov complexity in combinatorics

Bibliographie :

M. Li and P. Vitanyi. An introduction to Kolmogorov complexity and its applications. Second Edition. Springer Verlag, 1997.
T. M. Cover and J. A. Thomas. Elements of information theory. Wiley, 2004.

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Nom UE : Théorie des graphes : coloration
Intervenant : F. Havet
Structure : 12 CM, 9 TD
Programme :

Coloration des sommets, coloration des arêtes
Coloration par listes
Méthode probabiliste
Méthode de déchargement
Application aux problèmes de télécommunications

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Nom UE : Théorie des jeux – Evaluation de performances
Intervenant : P. Bernhard
Structure : 12 CM, 9 TD
Programme :

Introduction historique et épistémologique
• Objectifs et un peu d'historique de la théorie des jeux.
• Points de vue épistémologiques : science normative des ingénieurs vs la science positive des économistes.
• Exemples. (Bordures et Syldaves, dilemme du prisonnier, duopole de Cournot.)
Jeux statiques
• Jeux à deux joueurs et somme nulle
• Jeux à deux joueurs et somme non nulle
• Jeux à N joueurs et somme non nulle
Jeux évolutionnaires
• Jeux de population, équilibre de Wardrop et ESS
• Équation du réplicateur, et dynamique de l'évolution,
• sélection naturelle et diversité biologique
Jeux dynamiques à deux joueurs et somme nulle
• Jeux en forme extensive et information parfaite : programmation dynamique
• Jeux en information imparfaite, principe d'équivalence à la certitude.
• Jeux différentiels, équation d'Isaacs

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Nom UE : Programmation par contraintes, analyse par intervalles et applications
Intervenant : Michel Rueher, Jean-Pierre Merlet
Structure : 12 CM, 9 TD
Programme :

Fondements logiques de la programmation par contraintes (sémantique dénotationnelle et opérationnelle)
Algorithmes et heuristiques de résolution (techniques de filtrage, stratégies de recherche, algorithme de RO) ; mise en oeuvre sur les domaines finis, booléens et continus (calcul d¿intervalles)
Traitement des symétries, explications, langages (Ilog CP)
Géométrie algébrique et intervalles: traitement des polynômes à coefficients intervalles (bornes sur les racines, nombre de racines réelles)
Algèbre linéaire et intervalles: résolution de systèmes linéaires intervalles, régularité de matrices à coefficients intervalles, problème de calcul de valeurs propres
Résolution de systèmes d'équations: opérateurs d'existence et d'unicité de racines
Calcul certifié d'intégrales définies avec de l'analyse par intervalles
Analyse par intervalles et optimisation globale

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Nom UE : Algorithmes en biologie structurale
Intervenant : Frédéric Cazals
Structure : 12 CM, 9 TD
Programme :
Modeling Van der Waals models
Partial Shape Matching and structural similarities
Modeling protein flexibility I
Modeling protein flexibility II
Computational topology I
Computational topology II

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Nom UE : Calculabilité
Intervenant : Enrico Formenti
Structure : 21 CM, 21 TD
Objectif : Nous introduisons les éléments fondamentaux de la calculabilité classique. Le cours vise à faire bien comprendre qu'un ordinateur ne peut pas « tout faire » et que ces limites sont indépendants de la machine utilisée. Il s'agit de connaissances indispensables pour tout informaticien. Des connaissances qui ne subissent pas l'obsolescence imposée à d'autre aspects de l'informatique à cause de la vitesse vertigineuse de l'évolution technologique.
Programme :
La première partie du cours présenté de manière synthétique les fonctions primitives récursives, les fonctions partielles partiellement récursives, l'existence de fonctions non-récursive primitives mais calculables et de fonctions non-calculables. Ensuite, nous allons utiliser un langage de programmation simple pour en capturer les éléments essentiels du point de vue de la calculabilité. Ceci nous permettra d'aller plus loin en faisant abstraction de tout détail et introduire ainsi les systèmes de programmation acceptables pour arriver au fameux théorème d'isomorphisme de Rogers. La dernière partie introduit la notion de « problème de décision » et met en ouvre quelques notions et résultats de base de décidabilité.
Bibliographie :
Des polycopiés seront distribués à chaque cours.
Pierre Wolper. Introduction à la calculabilité, éditions Dunod.
Jean-François Rey. Calculabilité, complexité et approximation. Vuibert, 2004.


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Nom UE : Complexité
Intervenant : Emmanuel Kounalis
Structure : 21 CM, 21 TD
Pré-requis : Analyse des algorithmes, Algorithmes combinatoires.
Objectif : On s'intéresse aux bases de la théorie de la complexité et à la hiérarchie des classes de complexité des problèmes de décision. La première unité introduit les structures de base ( langages formels, problèmes de décision, machine de Turing déterministe et non-déterministe,et la notion de la réduction). La seconde partie est consacrée à une étude approfondie des classes de complexité ,de NP-complétude et leurs traitement.
Programme :
Unite1 : Langages Problèmes de décision, Réductions, Machine de Turing déterministe et non- déterministe).
Unité2 : Les classes de complexité P, NP, NP-Complet, Théorème de Cook.
Unité3 : Approximation, Parallélisme, Probabilisme.
Bibliographie :
Pierre Wolper. : introduction à la calculabilité, éditions Dunot
Papadimitriou Christos : Computational Complexity , Addison-Wesley Publishing Company

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Nom UE : Programmation par contraintes
Intervenant : Michel Rueher
Structure : 12 CM, 9 TD
Objectifs : L’objectif est de montrer l’apport des techniques de filtrage et des heuristiques de recherche pour la résolution de problèmes combinatoires.
Programme :
Présentation informelle des concepts de base à travers des exemples ludiques ;
Le Principe des algorithmes de filtrage – consistance d’arc.
Le Principe des algorithmes de recherche complets – algorithme de backtrack chronologique
Quelques algorithmes de base qui peuvent être utilisés pour les contraintes globales (e.g., simplexe pour les contraintes linéaires, algorithmes de flots pour le all-diff)

TD : résolution de problèmes simples avec Ilog Solver

Bibliographie
Constraint Processing, Rina Dechter, Morgan Kaufmann, Hardcover, Published May 2003

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Nom UE : Réseaux
Intervenant : Nouveau professeur recruté en mai 2008
Structure : 12 CM, 9 TP

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Nom UE : Optimisation Stochastique et Apprentissage
Intervenant : Manuel Clergue
Objectifs: Les méthodes d'optimisation stochastiques visent à résoudre des problèmes d’optimisation difficiles issus de la recherche opérationnelle pour lesquels on ne connaît pas de méthode classique plus efficace. Elles sont basées sur des algorithmes de recherche itératifs progressant par échantillonnage d'une fonction objectif afin de fournir une approximation la plus proche possible de la meilleure solution.
Les méthodes d'apprentissage automatique permettent par le traitement statistique des données d'en extraire des modèles représentatifs.  Le volume de plus en plus important des données, par exemple dans le domaine de la biologie ou de l'ingénierie des connaissances, conduisent à l'utilisation de méthodes d'apprentissage automatique de plus en plus efficaces.
L'objectif de ce module est de présenter les méthodes d'optimisation stochastique et les méthodes d'apprentissage automatique afin de fournir aux étudiants les connaissances et les outils nécessaires à l'utilisation de telles méthodes dans un cadre d'ingénierie. Ainsi, une place importante sera faite à l'étude de cas pratiques.
Pré-requis : Connaissances en algorithmique, maîtrise d'un langage de programmation (C++ ou Java)
Programme :
Introduction à l'optimisation par des méthodes stochastiques itératives
Recherche locale : l'algorithme "Hill Climber" et ses variantes
Recherche locale avec stratégies d'évitement des optima locaux : recuit simulé, recherche avec tabous
Introduction aux méthodes bio-inspirées : optimisation à l'aide de populations
Introduction à l'apprentissage statistique, lien avec l'optimisation stochastique
Réseaux de Neurones Artificiels : application à l'apprentissage
Kernel Methods et Support Vector Machine

Bibliographie :

Métaheuristiques pour l'optimisation difficile, Johann Dréo, Alain Pétrowski, Patrick Siarry, Eric Taillard Eyrolles - 09/2003 17 x 23 - 356 pages
Apprentissage Artificiel: Concepts et algorithmes, Antoine Cornuéjols, Laurent Miclet, Yves Kodratoff , Eyrolles (2002)
An introduction to Support Vector Machanies (and other Kernel-based learning methods) Nello Christianini and John Shawe-Taylor, Cambridge University
Plateformes : Evolving Object (EO) et Java Evolutionary Computation (JEC)

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Nom UE : Introduction à la géométrie algorithmique.
Intervenants : Olivier Devillers (INRIA) et Francis Avnaim (Université de Nice)
Structure : 12 CM, 9 TD
Objectifs : Ce cours d'introduction à la géométrie algorithmique présente, à l'aide de quelques exemples emblématiques, les principales spécificités des algorithmes géométriques. La programmation sera abordé par le biais de TD en utilisant une bibliothèque logicielle (CGAL).
Programme :

Le cours abordera le calcul d'objets géométriques tels que les enveloppes convexes, les triangulations ou les arrangements de courbes. Dans ce cours d'introduction, on se limitera à la dimension 2 avec l'objectif d'illustrer les grands principes du domaine plutôt que de prétendre à l'exhaustivité.
On abordera la conception des algorithmes et leur analyse théorique mais aussi des aspects plus liés à la pratique de la programmation tels que les problèmes numériques, ou des problèmes d'efficacité réels pas toujours simplement corrélé à la complexité théorique.
Le cours sera complété pas des TD-papiers de préparation à l'examen écrit et des TD sur machine permettant de prendre contact avec la réalité de l'utilisation d'une bibliothèque logicielle en C++ (www.cgal.org).
Les domaines d'applications de la géométrie algorithmique sont variés et vont de la synthèse d'images à la modélisation biologique en passant par le calcul scientifique, la numérisation d'objets ou la planification de la trajectoire de robots.
Poursuite : Il est proposé en Master 2 un cours "Géométrie algorithmique" approfondissant
les notions présentées ici.
Page web : http://www-sop.inria.fr/geometrica/courses/master1/
Bibliographie :
Le cours est autonome, toutefois les élèves intéressés pourront consulter les ouvrages suivants:
de Berg, van Kreveld, Overmars, Schwarzkopf. Computational Geometry:
Algorithms and Applications, Springer Verlag, 2000.
Preparata,Shamos. Computational Geometry: An Introduction, Springer
Verlag, 1985
Boissonnat, Yvinec. Géométrie algorithmique. Ediscience, 1995.

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Nom UE : Modélisation et simulation de systèmes complexes
Intervenant : Sébastien Vérèl
Structure : 10,5 CM, 10,5 TD
Objectifs : Les systèmes complexes (SC) sont composés d'entités hétérogènes en interaction forte et structurée en plusieurs niveaux d'organisation.
Le but de cet enseignement est de donner les principes de la modélisation et de la simulation informatique des systèmes complexes et de présenter les outils d'étude de tels systèmes.
Cet enseignement s'appuiera sur l'étude d'exemples de Systèmes Complexes réels ou artificiels issus de différents domaines scientifiques : biologique, écologique, sciences humaines et sociales, informatique, etc.
Pré-requis : connaissance algorithmique et d'un langage de programmation
Programme :
Les points suivants seront exposés :
Modélisation des systèmes complexes : principes et classification
Simulation des systèmes complexes : principes et outils
Systèmes multi-échelles : exemples en écologie
Morphogenèse informatique
Systèmes spatiaux : exemples en Sciences Humaines et Sociales
Modélisation discrète vs continue en espace et en temps
Problèmes inverses et modélisation
Propriétés et dynamiques des Systèmes Complexes

Bibliographie :

Les Systèmes complexes, H. Zwirn ed. Odile Jacob, 2006
Des réseaux et des sciences, Biologie, Informatique, sociologie : l'omniprésence des réseaux, H. Bersini, Ed. Eyrolles,
Morphogénèse, l'origine des formes, P. Bourgine, A. Lesne, Belin., 2006
Outil de simulation : http://ccl.northwestern.edu/netlogo
Réseau National de Sciences de la Complexité : http://complexsystems.lri.fr/RNSC

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Nom UE : Production de code et optimisation
Intervenant : Jacques Farré
Structure : 12 CM, 9 TD
Pré-requis( : Architecture des machines, assembleur
( Objectifs : Présenter les différentes techniques de production de code et d'optimisation pour les architectures traditionnelles, les architectures RISC et les machines virtuelles à pile
Montrer comment interfacer des programmes écrits dans des langages différents
Montrer l'influence des styles de programmation sur la qualité des optimisations
Montrer l'influence des concepts des langages sur la qualité du code produit
Programme :
Représentation interne des programmes
Représentation des données
Organisation de la pile d'exécution
Modèles de traduction des structures de contrôle
Allocation et assignation des registres
Optimisations locales et globales
Ordonnancement des instructions
Générateurs de générateurs de code
Il y a une séance de travaux dirigés par cours et un mini-projet.

Page Web : http://deptinfo.unice.fr/~jf/Cours-Compil/

Bibliographie :
Advanced Compiler Design & Implementation. S. Muchnick. Morgan Kaufmann, 1997.
Modern Compiler Design. D. Grune, H.E. Bal, C.J.H. Jacobs, K.G. Langendoen, John Wiley & Sons, 2000. Traduction par O. Lecarme et C. Fédèle : Compilateurs. Dunod, 2002.
Crafting a Compiler. Fischer et LeBlanc. Benjamin/Cumming, 1988.
Compilateurs : principes, techniques et outils. Aho, Sethi et Ullman. InterEditions, 1988.
Compiler Construction, Waite et Goos. Springer Verlag, 1984.

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Nom UE : Bio-informatique moléculaire
Intervenant : Gilles Bernot, Jean-Paul Comet
Structure : 12 CM, 9 TD
Objectifs : Comprendre les concepts de base de la biologie moléculaire et les méthodes et techniques informatiques associées
Programme :
- Introduction à la Biologie moléculaire et cellulaire
. genome, transcription et traduction
. organisation des cellules
- Traitement de séquences génomiques
. programmation dynamique
. heuristiques
- Simulation de comportements
. fondements de récriture
. machine abstraite biochimique : BioCHAM

Bibliographie :
Harvey Lodish, Arnold Berk, Paul Matsudaira, Chris-A Kaiser: "Biologie moléculaire de la cellule", De Boeck ed.
François Képès, Frédéric Dardel: "Bioinformatique : Génomique et post-génomique"
Coll. Cours X, Edition Ecole Polytechnique (16 octobre 2002) http://contraintes.inria.fr/BIOCHAM/

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Nom UE : Introduction à la conduite de projet
Intervenant : Philippe Collet
Structure : 6 CM, 6 TD
Objectifs : Appréhender les enjeux et les besoins de la gestion de projet, en particulier dans le domaine informatique. Comprendre l'utilité de l'analyse des besoins et le lien avec la préparation du projet.
Programme :
Principes de la conduite d'un projet de développement logiciel
Introduction à l'analyse de besoins et méthodes
Etude faisabilité
Compréhension des besoins des utilisateurs et du client
Définition des fonctionnalités
Définition des contraintes non fonctionnelles
Organisation du projet, processus et priorités
Planification : principes et outils

Nom UE : Programmation répartie
Intervenant : Denis Caromel
Structure : 21 CM, 21 TD
Programme :
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Nom UE : Analyse d'images
Intervenant : Georges Drettakis et Josiane Zérubia
Structure : 12 CM, 9 TD
Programme :
Introduction aux champs de Markov : définitions, quelques modèles classiques, simulation des champs de Gibbs et methodes MCMC.
Processus ponctuels marqués : définitions, ppm pour la détection d'objets, simulation des ppm et méthode MCMC à sauts réversibles.
Approche variationnelle : fonctionnelles de restauration et de segmentation d'image, calcul des variations, espace des fonctions à Variations Bornées, régularisation, algorithmes de minimisation, filtrage d'image par EDP non linéaires.
Théorie des graphes : définitions, quelques méthodes classiques pour l'analyse d'image.
Éclairage, ré-éclairage et perception
Son 3D
Textures et techniques procédurales
Mini-projets

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Nom UE : Modèles de calcul
Intervenant : Emmanuel Jeandel
Structure : 24 CM, 18 TD
Programme :
Divers modèles de calcul (machines de Turing, algorithmes de Markov, machines RAM) et leur équivalence. Rappels de théorèmes fondamentaux de calculabilité. Systèmes de programmation acceptables.
Complexité Turing I. Classes centrales P, NP, PSPACE, Réduction polynomiale. Langages NP- et PSPACE-complets. Exemples.
Complexité Turing II. Compression, accélération linéaire. Fonctions constructibles. Hiérarchies.
Machines de Turing avec oracle. Hiérarchie polynomiale.
Preuves interactives. La classe IP. Égalité des classes IP et PSPACE.

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Nom UE : Introduction à la cryptographie
Intervenant : Bruno Martin et Patrick Solé
Structure : 12 CM, 9 TD
Programme :
Présentation générale ; rappels mathématiques ; introduction à la théorie de l'information ;
Codes linéaires et leur décodage ;
Codes cycliques et leur décodage ;
Codes convolutifs et leur décodage par l'algorithme de Viterbi; construction de codes plus complexes ;
Introduction à la complexité des problèmes ; utilisation pour montrer la NP-complétude de certains problèmes de décodage ;
Introduction aux suites aléatoires et pseudo-aléatoires ; utilisation en cryptographie à clé secrète ;
Chiffres à clé secrète ; bref historique, cryptanalyse et AES ;
Chiffres à clé publique et quelques cryptanalyses ;
Autres techniques de la cryptographie à clé publique (signature, hachage, certification).

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Nom UE : Imagerie médicale
Intervenant : Xavier Pennec
Structure : 12 CM, 9 TD
Programme :
Introduction aux images médicales et a leur acquisition
Introduction aux traitement des images médicales
Recalage rigide et non rigide
Introduction aux variétés Riemanniennes et groupes de Lie
Statistiques sur des variétés Riemanniennes
Imagerie du tenseur de diffusion
EDPs sur des images à valeur dans une variété
Anatomie algorithmique (variabilité du cerveau)
Les problèmes posés par des groupes de dimension infinie

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Nom UE : Logique et calcul
Intervenant : Gregory Lafitte
Structure : 12 CM, 9 TD
Programme :

Le cours porte sur les notions introduites pour l'étude du phénomène d'incomplétude de Gödel.
Nous commencerons par rappeler les résultats classiques de la théorie de la calculabilité. Nous introduirons ensuite les notions de logiques (langages, logiques, théories, modèles, ...).
Divers théories liées à la calculabilité (Robinson (Q), Peano Arithmetic (PA), Primitive Recursive Arithmetic (PRA), ...) seront introduites.
Ensuite, nous introduirons les notions élementaires de la théorie des ensembles (le type ensemble, les ordinaux, le système Zermelo-Fraenkel (ZF), l'axiome du choix (C), les cardinaux et les modèles de ZFC).
Nous montrerons les théorèmes d'incomplétude de Gödel aussi bien du point de vue de la logique que de celui de la calculabilité et nous introduirons la notion de forcing pour pouvoir montrer des résultats d'indépendance.
Enfin, nous introduirons les notions nécessaires à la compréhension de résultats récents sur des problèmes indépendants de théories au delà de PA.

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Nom UE : Méthodes formelles pour les systèmes complexes
Intervenant : Enrico Formenti
Structure : 21 CM
Programme :

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Nom UE : Cryptographie et sécurité
Intervenant : Bruno Martin
Structure : 21 CM
Programme :
Ce cours de M2 est dans la continuité du cours «Codes et chiffres» dispensé en M1, parcours PENSUNS. Il cherche essentiellement à illustrer l’utilisation de la cryptographie pour construire des mécanismes de sécurité. Après un bref rappel des chiffres à clé secrète et à clé publique, nous décrirons comment on peut les combiner pour assurer les principaux services de sécurité : la confidentialité ; l’intégrité et l’authentification. Nous illustrerons notre propos au moyen de quelques protocoles sécurisés parmi les plus courants : Kerberos, SSL, WEP, WPA et nous en étudierons à la fois la construction et les limites. Nous nous attacherons autant à l’aspect formel de certaines attaques sur ces protocoles qu’aux aspects pratiques pendant des séances de travaux pratiques. Nous tenterons d’introduire également la notion de sécurité prouvée qui permet d’analyser formellement le but initial des schémas cryptographiques : la sécurité. Cette branche récente de la cryptologie tente de trouver des conditions suffisantes pour garantir la sécurité. Cette notion sera reprise et approfondie dans le cours «vérification et sécurité» du M2.

Bibliographie :
B. Martin, Codage, cryptologie et applications, Presses Polytechniques et Universitaires Romandes, 2004.
R. Panko, Sécurité des systèmes d’information et des réseaux, Pearson Education, 2004.
V. Shoup, Sequences of games: a tool for taming complexity in security proofs, manuscript, 2006.
W. Stallings, Cryptography and network security, Pearson International, 2006.
A. Tannenbaum, Réseaux, Pearson Education, 2004.
W. Trappe, L. Washington, Introduction to cryptography with coding theory, Pearson International, 2006.
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Nom UE : Systèmes axiomatiques
Intervenant : Emmanuel Kounalis
Structure : 21 CM
Pré requis : Enumérabilité, Récursivité, Calculabilité, Logique Classique.
Objectif : On souhaite donner un aperçu des bases de l’informatique à travers des systèmes axiomatiques. Dans un premier temps on définit le raisonnement formel dans le système axiomatique. Dans un deuxième temps, on s’intéresse au raisonnement concernant les systèmes axiomatiques et toutes les questions adjacentes : consistance, complétude, décidabilité.
Programme :
Les systèmes axiomatiques.
Les systèmes axiomatiques pour la logique des propositions et du premier ordre (Hilbert, Gentzen..).
La théorie des nombres : étude et preuve des théorèmes d’incomplétude de Gödel
La théorie axiomatique des ensembles ; 5. La théorie de l’Information à la Chatain

Bibliographie :
Jean-Paul Delahaye, L'intelligence et le calcul - Belin pour la science, 2002
Kurt Gödel, Ernest Nagel, James R. Newman, Jean-Yves Girard, Le Théorème de Gödel, Seuil.

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Nom UE : Informatique bio-inspirée
Intervenant : Philippe Collard
Structure : 15 CM, 6 TD
Objectifs : Dans le but de créer des systèmes autonomes, robustes et évolutifs, une nouvelle forme d'ingénierie trouve son inspiration dans les systèmes complexes naturels. Par exemple, pour concevoir des systèmes sécurisés contre les intrusions, il est possible d'imaginer de nouveaux mécanismes inspirés des défenses immunitaires. Les systèmes bio-inspirés doivent être pensé comme des entités auto-organisées, adaptatives et distribuées. Ils reproduisent le comportement et les schéma organisationnels qui existent dans les systèmes naturels complexes.
L'objectif de ce cours est de présenter un panorama des différents systèmes informatiques bio-inspirés utilisés en ingénierie (optimisation, communication, etc.). Il sera fait le lien entre le domaine biologique (éthologie, neurologie, évolution neo-darwienne, ...) et les méthodes informatiques. Nous inciterons sur le fait que la biologie est une source d'inspiration et non une contrainte.
Programme :
Les points suivants seront exposés :
• Optimisation par colonie de fourmis
• Optimisation par essaim particulaire
• Systèmes immunitaires artificiels
• Réseau de neurones
• Approche animat
• Algorithmes évolutionnaires
• Algorithmes épidémiques
Bibliographie :
• Machine Nature: The Coming Age of Bio-Inspired Computing, by Moshe Sipper, McGraw-Hill, New York, 2002.
• Outil de simulation : http://ccl.northwestern.edu/netlogo
• Réseau National de Sciences de la Complexité : http://complexsystems.lri.fr/RNSC

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Nom UE : Automates cellulaires
Intervenants : Enrico Formenti, Bruno Martin et Christophe Papazian
Structure : 21 CM
Programme :

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Nom UE : Nombres, jeux et stratégies
Intervenant : Christophe Papazian
Structure : 21 CM
Objectifs : Comprendre les notions de bases de la théorie des ensembles (axiomes de bases, ordinaux, cardinaux, définition des réels, fonctions, etc...). Définitions des nombres selon J.H.Conway, des jeux. Comprendre comment on calcule une stratégie gagnante, et étude de cas particuliers.
Programme :
Axiomes de base de la théorie des ensembles
Étude des ordinaux, des cardinaux, définition des réels et des nombres
Définitions des jeux, nature d'un jeu, relations d'ordre partiel sur l'ensemble des jeux
Stratégie gagnantes, jeux partiaux et impartiaux, tout petits jeux.
Température d'un jeu, études des jeux froids sur des cas concrets
Jeux de nims, addition et soustraction de nims, études de cas concrets
Thermographe, forme normale, structure de l'ensemble des jeux.

Bibliographie :
"Introduction to set theory", K. Hrbacek & T. Jech
"On Numbers and games", J.H. Conway
"Winning Ways for your mathematical play 1, 2, 3 & 4", E.R. Berlekamp & J.H. Conway & R.K. Guy

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Nom UE : Algorithmes évolutionnaires
Intervenant : Manuel Clergue
Structure : 15 CM, 6 TD
Objectifs : Les algorithmes évolutionnaires sont des méthodes de résolution de problèmes d'optimisation ou d'apprentissage inspirées de l'évolution des espèces naturelles.

Dans ce contexte, ce cours a pour objet de présenter les principes communs des approches évolutionnaires, un état de l'art sur les principaux algorithmes (algorithmes génétiques, stratégies d'évolution, programma-tion génétique, etc), les applications pratiques ainsi que les résultats théoriques.
Pré-requis : connaissances de l'algorithmique
Programme :
Les points suivants seront exposés :
Introduction : définitions et genèse
Algorithme évolutionnaires pour l'optimisation numérique et combinatoire
Stratégie d'évolution
Algorithme génétique
Stratégie multi-critère
Algorithme évolutionnaires pour l'apprentissage :
Programmation génétique
Systèmes de classeurs
Vers l'efficacité : paramétrage, techniques modernes, hybridation
Auto-adaptation
Population structurée
Recherche locale
Niche écologique
Algorithme à estimation de densité
Fondements théoriques : processus stochastique et paysages de fitness

Bibliographie :

Méta-heuristiques pour l'optimisation difficile, Johann Dréo, Alain Pétrowski, Patrick Siarry, Eric Taillard Eyrolles - 09/2003 17 x 23 - 356 pages
Booker, L., Forrest, S., Mitchell, M., and Riolo, R. L. (2005). Perspectives on Adaptation in Natural and Artificial Systems. New York: Oxford University Press.
Frameworks : Evolving Object (EO) et Java Evolutionary Computation (JEC)

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Nom UE : Analyse syntaxique appliquée au traitement des langues naturelles
Intervenant : Jacques Farré
Structure : 21CM
Pré-requis( : Automates finis et automates à piles, langages rationnels, langages algébriques, analyse syntaxique(
Objectifs : Le cours introduit quelques-uns des formalismes grammaticaux les plus utilisés pour modéliser les langues naturelles, et des algorithmes d'analyse syntaxique correspondants.
Face à un domaine à la fois doté d'une riche histoire, et d'une recherche très active, nous ne pouvons pas prétendre à l'exhaustivité, mais simplement à un aperçu de quelques principes généraux sur lesquels s'appuient les méthodes actuelles : grammaires lexicalisées, souvent enrichies de structures de traits, et analyse syntaxique tabulée et forêts partagées. Ces principes généraux s'appuient largement sur la théorie des langages formels.
Programme :
Rappels sur langages formels, automates, transducteurs, analyse LR
Analyse tabulée : Earley, GLR, ...
Lexiques et morphologie
Structures de traits et unification
Grammaires lexicales fonctionnelles
Grammaires d'arbres adjoints
Grammaires catégorielles
Il est de plus prévu 3h encadrés de TD sur machine pour expérimenter divers outils.

Page Web : http://charybde.i3s.unice.fr/~schmitz/teach/PTNLP2/
Bibliographie :
Les nouvelles syntaxes : d'unification et analyse du français. Anne Abeillé. Armand Colin. 1993.
Parsing Techniques: A Practical Guide. First edition. Dick Grune and Ceriel J. H. Jacobs. Ellis Horwood Limited, 1990. Second edition. Springer-Verlag, 2007.
The Functional Treatment of Parsing. René Leermakers. Kluwer Academic Publishers, 1993.
Parsing Theory. Seppo Sippu and Eljas Soisalon-Soininen. EATCS Monographs on Theoretical Computer Science. Springer-Verlag, 1990.

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Nom UE : Modélisation des réseaux de régulation biologique
Intervenants : Gilles Bernot, Jean-Paul Comet
Structure : 12 CM, 9 TD
Objectifs : Comprendre et savoir modéliser les réseaux d'interaction génétiques par des méthodes qualita-tives.
Programme :
Graphes d'interactions génétiques
Graphes d'états discrets
Homéostasie, multi-stationnarité et phénomènes épigénétiques
Propriétés temporelles
Etats singuliers
Modèles hybrides
Bibliographie :
- René Thomas, Denis Thieffry, Marceline Kaufman: "Dynamical behaviour of biological regulatory networks", Bull. Math. Biol., vol.57, Num.2, p.247-276, 1995
- H. de Jong, J.-L. Gouzé, C. Hernandez, M. Page, T. Sari, J. Geiselmann: "Qualitative simulation of genetic regulatory networks using piecewise-linear models", Bulletin of Mathematical Biology, 66(2):301-340, 2004.
- Gilles Bernot, Jean-Paul Comet, Adrien Richard, Janine Guespin: "A fruitful application of formal methods to biological regulatory networks: Extending Thomas' asynchronous logical approach with temporal logic", Journal of Theoretical Biology (JTB), Vol.229, Issue 3, p.339-347, 2004
Michael Huth, Mark Ryan: "Logic in Computer Science: Modelling and Reasoning about systems" Cambridge University Press, 1999.
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Nom UE : Fouille de données : application à la sécurité et à la biologie
Intervenants : Martine Collard, Florent Masseglia (?) et Nicolas Pasquier
Structure : 21 CM
Programme :
Ce module s'organisera en 2 volets :
4 séances de cours magistraux portant sur le rappel des notions principales du Data Mining, les applications en biologie et les applications en sécurité informatique.
3 séances de travaux dirigés dédiés principalement à l'étude (lecture, rapport écrit et présentation orale) d'articles de recherche et études de cas sur les applications bio-informatiques et sécuritaires du Data Mining.

Détail du programme :
Notions générales sur le Data Mining
Pré-traitement, intégration, discrétisation et normalisation des données
Algorithmes d'extraction de connaissances
Exploration et interprétation des motifs extraits
Applications à la sécurité informatique
Détection d'intrusions
Détection d'exceptions/anomalies
Méthodes spécifiques de classification supervisée et non-supervisée
Applications à la biologie
Analyse de données génomiques et protéomiques
Etudes des gènes différentiellement exprimés
Intégration de données sémantiques et ontologies d'annotations
Méthodes spécifiques de recherche d'associations et de clustering
Bibliographie :
Gilbert Saporta, Data mining et statistique décisionnelle, Éditions Technip, 2005.
Ian Witten and Eibe Frank, Data Mining, Practical Machine Learning Tools and Techniques, 2nd edition, Morgan Kaufman, 2005.
Jiawei Han and Micheline Kamber, Data Mining : Concepts and Techniques, 2nd edition, Morgan Kaufmann, 2006.
Marcus A. Maloof, Machine Learning and Data Mining for Computer Security: Methods and Applications, series: Advanced Information and Knowledge Processing, Springer, 2006.
Jaideep Vaidya, Chris Clifton, Michael Zhu, Privacy Preserving Data Mining, series: Advanced Information and Knowledge Processing, Springer, 2006.
Cynthia Gibas et Per Jambeck, Introduction à la bioinformatique, O'Reilly, 2001.
Anna Tramontano, Introduction to Bioinformatics, Chapman & Hall/CRC, 2006.
Jason Wang, Mohammed Zaki, Hannu Toivonen and Dennis Shasha, Data Mining in Bioinformatics, series: Advanced Information and Knowledge Processing, Springer, 2005.

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Nom UE : Codes, courbes et chiffres
Intervenant : Patrick Solé
Structure : 21 CM
Programme :
RSA et les corps finis
Les courbes hyperelliptiques
Crypto-systèmes hyperelliptiques
Codes géométriques de Goppa
La fonction zeta de Weil
Borne TVZ et codes trace

Bibliographie :
N. Koblitz: Algebraic aspects of Cryptography
Henning-Stichtenoth: Algebraic Function fields and codes

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Nom UE : Vérification et sécurité
Intervenant : Gilles Barthe
Structure : 21 CM
Programme :
Vérification automatique de protocoles cryptographiques: modèle de Dolev-Yao
Correction du modèle de Dolev-Yao vis-à-vis du modèle calculatoire
Preuves cryptographiques par les jeux

Bibliographie :
V. Shoup. Sequences of games: a tool for taming complexity in security proofs. Cryptology ePrint Archive, Report 2004/332. November 2004. [.pdf ]
M. Bellare and P. Rogaway. The security of triple encryption and a framework for code-based game-playing proofs. /Advances in Cryptology/ Eurocrypt 2006, LNCS 4004, Springer, pp. 409-426, 2006. [.pdf ]
S. Halevi. A plausible approach to computer-aided cryptographic proofs. Cryptology ePrint Archive, Report 2005/181. June 2005. [.pdf ]

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Nom UE : Programmation par contraintes 2
Intervenant : Michel Rueher
Structure : 21 CM
Objectifs : Compréhension approfondie du paradigme de programmation par contraintes et sensibilisation aux différents problèmes de recherche

Programme :

Programmation par contraintes: origines et motivations ; arithmétique en programmation en logique ; résolution de problèmes combinatoires.
Contraintes sur les domaines discrets :
a. Exemples, modélisation, les principaux algorithmes et heuristiques de résolution ;
b. Les contraintes "globales" disjonction constructive, contrainte de cardinalité, contrainte cumulative;
c. Problèmes d'optimisation sous contraintes : algorithmes complets, algorithmes incomplets.
Les contraintes sur les domaines continus :
d. Problèmes spécifiques aux domaines continus et applications;
e. Arithmétique des intervalles; algorithmes de filtrage.
Applications & modélisation et résolution de problèmes à l'aide de la programmation par contraintes:
f. intérêt de la programmation par contraintes pour modéliser et résoudre des problèmes complexes issus de problèmes réels;
g. présentation de l'atelier ILOG Solver ; Exemples et problèmes liés à la modélisation et à la résolution.

Bibliographie :

Constraint Processing, Rina Dechter, Morgan Kaufmann, Hardcover, Published May 2003
Principles of Constraint Programming, Krzysztof Apt, Centrum voor Wiskunde en Informatica, Amsterdam, 2003
Essentials of Constraint Programming, Thom Frühwirth and Slim Abdennadher, Textbook, Springer Verlag, 2003.

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Nom UE : Eléments de biologie pour les systèmes complexes
Intervenant : contacts en cours avec le département de biologie
Structure : 21 CM
Programme : contacts en cours avec le département de biologie

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Nom UE : Eléments de programmation pour les systèmes complexes
Intervenant :
Structure : 21 CM
Programme :

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Nom UE : Programmation Système 2
Intervenant : Fabrice Huet
Structure : 9h CM, 12h TP
Objectifs:
Comprendre le fonctionnement interne d'un système d'exploitation d'un point de vue programmation
Maîtriser les contraintes de programmation en mode noyau
Apprendre l'écriture de modules pour le système Linux

Programme:
Les cours aborderont les points suivants
Rappels sur les systèmes d'exploitation (Principes, architecture)
Bibliothèques dynamiques et modules, application à Linux
Le Virtual FileSystem Switch (VFS)
Gestion de la mémoire
Processus Linux

Bibliographie :
Le cours est basé sur les livres suivants
Understanding the Linux Kernel, Daniel P. Bovet, Marco Cesati, éditions O'Reilly
Linux Device Drivers, by Jonathan Corbet, Alessandro Rubini, and Greg Kroah-Hartman


ANNEXE 2

Etablir une fiche par enseignant chercheur de l équipe pédagogique avec les renseignements suivants :
·ð Nom, Prénom
·ð Section CNU
·ð Qualité
·ð Equipe de recherche de rattachement
·ð Enseignements dispensés
·ð Domaines de recherche
·ð Publications majeures et/ou récentes (10 références maximum)


Nom, PrénomQualitéSection CNUEnseignements dispensésNombre d heuresEquipe de rechercheAvnaim, FrancisPRAG UNSA27Géométrie algorithmique (option)10,5Domaine de recherche Géometrie AlgorithmiquePublicationsBaude, FrançoiseMC UNSA27Distribution et parallélisme42I3S-OASISDomaine de recherche Environnements de programmation et d'exécution pour langages parallèles et répartisPublicationsFrançoise Baude, Denis Caromel, Ludovic Henrio, Matthieu Morel: Collective Interfaces for Distributed Components. CCGRID 2007: 599-610

Nikos Parlavantzas, Matthieu Morel, Vladimir Getov, Françoise Baude, Denis Caromel: Performance and Scalability of a Component-Based Grid Application. IPDPS 2007: 1-8

Françoise Baude, Denis Caromel, Alexandre di Costanzo, Christian Delbé, Mario Leyton: Towards Deployment Contracts in Large Scale Clusters & Desktop Grids. IPDPS 2007: 1-8

Françoise Baude, Denis Caromel, Christian Delbé, Ludovic Henrio: Promised messages: recovering from inconsistent global states. PPOPP 2007: 154-155
2006

Françoise Baude, Denis Caromel, Mario Leyton, Romain Quilici: Grid File Transfer During Deployment, Execution, and Retrieval. OTM Conferences (2) 2006: 1191-1202

Sebastien Bezzine, Virginie Galtier, Stéphane Vialle, Françoise Baude, Mireille Bossy, Viet Dung Doan, Ludovic Henrio: A Fault Tolerant and Multi-Paradigm Grid Architecture for Time Constrained Problems. Application to Option Pricing in Finance. e-Science 2006: 49
2005

Laurent Baduel, Françoise Baude, Denis Caromel: Object-oriented SPMD. CCGRID 2005: 824-831

Françoise Baude, Denis Caromel, Christian Delbé, Ludovic Henrio: A Hybrid Message Logging-CIC Protocol for Constrained Checkpointability. Euro-Par 2005: 644-653

Laurent Baduel, Françoise Baude, Nadia Ranaldo, Eugenio Zimeo: Effective and Efficient Communication in Grid Computing with an Extension of ProActive Groups. IPDPS 2005
2004

Laurent Baduel, Françoise Baude, Denis Caromel, Christian Delbé, Nicolas Gama, Said El Kasmi, Stéphane Lanteri: A Parallel Object-Oriented Application for 3D Electromagnetism. IPDPS 2004Beauquier, BrunoMC UNSA27Optimisation combinatoire42???Domaine de recherche Théorie des graphesPublicationsBruno Beauquier, Éric Darrot: On Arbitrary Size Waksman Networks and Their Vulnerability. Parallel Processing Letters 12(3-4): 287-296 (2002)

Bruno Beauquier, Stephane Perennes, Olivier Delmas: Tight Bounds for Broadcasting in the Linear Cost Model. Journal of Interconnection Networks 2(2): 175-188 (2001)
2000

Arunabha Sen, K. Selçuk Candan, Afonso Ferreira, Bruno Beauquier, Stephane Perennes: On Shortest Path Problems with "Non-Markovian" Link Contribution to Path Lengths. NETWORKING 2000: 859-870
1999

Bruno Beauquier, Stephane Perennes, David Tóth: All-to-All Routing and Coloring in Weighted Trees of Rings. SPAA 1999: 185-190

Bruno Beauquier: All-to-all communication for some wavelength-routed all-optical networks. Networks 33(3): 179-187 (1999)
1998

Bruno Beauquier, Pavol Hell, Stephane Perennes: Optimal Wavelength-routed Multicasting. Discrete Applied Mathematics 84(1-3): 15-20 (1998)Bernhard, PierrePR UNSA26Théorie des jeux21I3S-TOPMODELDomaine de recherche Théorie des jeuxPublicationsP.B., N. El Farouq and S. Thiery : "An impulsive Differential game Arising in
Finance with Interesting Singularities", 10th ISDG International Symposium
on Dynamic Games, St Petersburg, Russie, Juillet 2000, and Annals of the
ISDG, 2005.

A. Melikyan & P.B. : ``Geometry of Optimal Paths Around Focal Singular Surfaces
in Differential games'', Applied Mathematics and Optimization, 52, pp 23-37, 2005.

P.B. "Robust Control Approach to Option pricing : an Overview", in M. Breton and
H. Ben-Ameur ed. : Numerical methods in finance, Springer, pp 91-108, 2005.

P.B.: "On the Singularities of an Impulsive Differential Game Arising
in Mathematical Finance", International Game Theory Review, 2005.

E. Wajnberg, P. B., and F. Hamelin : "Optimal patch time allocation for time
limited foragers", Behavioural Ecology and Sociobiology, 2005.

P.B.: "Chain differentials with an application to the mathematical fear operator",
Nonlinear Analysis, 62, pp 1225-1233, 2005

F. Hamelin, P. B., P. Nain and E. Wajnberg : "Foraging under competition:
evolutionarily stable patch-leaving strategies with random arrival times. 1.
Interference competition", Annals of the ISDG, 9, 2006.

F. Hamelin, P. B., A.J. Shaiju and E. Wajnberg : "Foraging under competition:
evolutionarily stable patch-leaving strategies with random arrival times. 2.
Scramble competition", Annals of the ISDG, 9, 2006.

Shaiju, A.J. and P.B. "Evolutionarily Stable Strategies : Two Nontrivial Examples
and a Theorem", 12th International Symposium on Dynamic Games and Applications, Sophia Antipolis, France, 2006

P.B., S. Thiery, and G.J.Olsder, "Robust control approach to digital option pricing :
synthesis approach", 12th International Symposium on Dynamic Games and
Applications, Sophia Antipolis, France, 2006.

P.B. "Robust Control Approach to Option Pricing : a Representation Theorem
and Fast Algorithm", en révision pour SIAM Jal on Control and Optimization.

F. Hamelin, P.B. and E. Wajnberg : "Diet selection as a differential foraging game",
en révision pour SIAM Journal on Control and Optimization.

F. Hamelin, P.B. and Éric Wajnberg : "Superparasitism as a Differential Game",
en révision pour Theoretical Population Biology.

F. Hamelin and P. Bernhard "Uncoupling Isaacs equations in two-player
nonzero-sum differential games. Conflict over parental care as an example".
To appear, Automatica, 2007.Caromel, DenisPR UNSA27Programmation répartie21I3S-OASISDomaine de recherche Programmation répartiePublicationsFrançoise Baude, Denis Caromel, Ludovic Henrio, Matthieu Morel: Collective Interfaces for Distributed Components. CCGRID 2007: 599-610

Denis Caromel, Mario Leyton: Fine Tuning Algorithmic Skeletons. Euro-Par 2007: 72-81

Nikos Parlavantzas, Matthieu Morel, Vladimir Getov, Françoise Baude, Denis Caromel: Performance and Scalability of a Component-Based Grid Application. IPDPS 2007: 1-8

Françoise Baude, Denis Caromel, Alexandre di Costanzo, Christian Delbé, Mario Leyton: Towards Deployment Contracts in Large Scale Clusters & Desktop Grids. IPDPS 2007: 1-8

Denis Caromel, Guillaume Chazarain, Ludovic Henrio: Garbage Collecting the Grid: A Complete DGC for Activities. Middleware 2007: 164-183

Françoise Baude, Denis Caromel, Christian Delbé, Ludovic Henrio: Promised messages: recovering from inconsistent global states. PPOPP 2007: 154-155

Isabelle Attali, Denis Caromel, Ludovic Henrio, Felipe Luna Del Aguila: Secured Information Flow for Asynchronous Sequential Processes. Electr. Notes Theor. Comput. Sci. 180(1): 17-34 (2007)

Denis Caromel: From Theory to Practice in Distributed Component Systems. Electr. Notes Theor. Comput. Sci. 182: 33-38 (2007)

Denis Caromel, Alexandre di Costanzo, Christian Delbé: Peer-to-Peer and fault-tolerance: Towards deployment-based technical services. Future Generation Comp. Syst. 23(7): 879-887 (2007)

Denis Caromel, Alexandre di Costanzo, Clément Mathieu: Peer-to-peer for computational grids: mixing clusters and desktop machines. Parallel Computing 33(4-5): 275-288 (2007)Clergue, ManuelMC UNSA27Optimisation stochastique et apprentissage (option), Algorithmes évolutionnaires (option)42I3S-TEADomaine de recherche Modèles de calcul bio-inspirésPublicationsMichael Defoin-Platel, Sébastien Vérel, Manuel Clergue, Malik Chami: Density Estimation with Genetic Programming for Inverse Problem Solving. EuroGP 2007: 45-54
2006

David Simoncini, Philippe Collard, Sébastien Vérel, Manuel Clergue: From Cells to Islands: An Unified Model of Cellular Parallel Genetic Algorithms. ACRI 2006: 248-257

David Simoncini, Sébastien Vérel, Philippe Collard, Manuel Clergue: Anisotropic selection in cellular genetic algorithms. GECCO 2006: 559-566

Sébastien Vérel, Philippe Collard, Manuel Clergue: Measuring the evolvability landscape to study neutrality. GECCO 2006: 613-614

Michael Defoin-Platel, Manuel Clergue: Monitoring Genetic Variations in Variable Length Evolutionary Algorithms. HIS 2006: 4
2005

Leonardo Vanneschi, Marco Tomassini, Philippe Collard, Manuel Clergue: A Survey of Problem Difficulty in Genetic Programming. AI*IA 2005: 66-77

Michael Defoin-Platel, Manuel Clergue, Philippe Collard: Size Control with Maximum Homologous Crossover. Artificial Evolution 2005: 13-24

Michael Defoin-Platel, Malik Chami, Manuel Clergue, Philippe Collard: Teams of Genetic Predictors for Inverse Problem Solving. EuroGP 2005: 341-350

Marco Tomassini, Leonardo Vanneschi, Philippe Collard, Manuel Clergue: A Study of Fitness Distance Correlation as a Difficulty Measure in Genetic Programming. Evolutionary Computation 13(2): 213-239 (2005)
2004

Philippe Collard, Sébastien Vérel, Manuel Clergue: How to Use the Scuba Diving Metaphor to Solve Problems with Neutrality? ECAI 2004: 166-170Collard, MartineMC UNSA27Introduction aux bases de données décisionnelles, Feuille de données : application à la sécurité et à la biologie (option, 1/3)28I3S-EXECODomaine de recherche Feuille de donnéesPublicationsMartine Collard: Ontologies-Based Databases and Information Systems, First and Second VLDB Workshops, ODBIS 2005/2006 Trondheim, Norway, September 2-3, 2005, Seoul, Korea, September 11, 2006, Revised Papers Springer 2007

Martine Collard, Ricardo Martínez: Extracted Knowledge Interpretation in mining biological data: a survey. RCIS 2007: 155-164

Martine Collard, Jean-Claude Vansnick: How to measure interestingness in data mining: a multiple criteria decision analysis approach. RCIS 2007: 395-400

Martine Collard, Ricardo Martínez: Extracted Knowledge Interpretation in mining biological data: a survey. IJCSA 4(2): 145-163 (2007)

Martine Collard, Yves Callejas, Jean-Louis Cavarero: Business Process Management: A Conceptual and Operational Optimisation Approach. RITA 13(1): 7-22 (2006), 2005

Yves Callejas, Jean-Louis Cavarero, Martine Collard: Conceptual Optimisation in Business Process Management. ICEIS (3) 2005: 233-239, 2001

Aziz Barbar, Martine Collard: A Distance-Based Approach for Database Re-engineering. AICCSA 2001: 188-190

Martine Collard: Une méthode d'extraction de connaissances pour l'aide à la conception orientée objet. INFORSID 1997: 663-672Collard, PhilippePR UNSA27Informatique Bio-inspirée21I3S-TEADomaine de recherche Modèles de calcul bio-inspirésPublicationsLeonardo Vanneschi, Marco Tomassini, Philippe Collard, Sébastien Vérel, Yuri Pirola, Giancarlo Mauri: A Comprehensive View of Fitness Landscapes with Neutrality and Fitness Clouds. EuroGP 2007: 241-250

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Exterieurs :

Nom, PrénomFonctionEntreprise / EtablissementEnseignements dispensésNombre d’heuresBarthe, GillesCR INRIAINRIA (Sophia) / Equipe EVERESTVérification et sécurité21Domaine de recherche :formal methods, programming languages and securityPublications :Gilles Barthe, David Pichardie, Tamara Rezk: A Certified Lightweight Non-interference Java Bytecode Verifier. ESOP 2007: 125-140

Gilles Barthe, Tamara Rezk, Alejandro Russo, Andrei Sabelfeld: Security of Multithreaded Programs by Compilation. ESORICS 2007: 2-18

Gilles Barthe, Benjamin Grégoire, Marieke Huisman, Jean-Louis Lanet: Construction and Analysis of Safe, Secure, and Interoperable Smart Devices, Second International Workshop, CASSIS 2005, Nice, France, March 8-11, 2005, Revised Selected Papers Springer 2006

Gilles Barthe, Julien Forest, David Pichardie, Vlad Rusu: Defining and Reasoning About Recursive Functions: A Practical Tool for the Coq Proof Assistant. FLOPS 2006: 114-129

Gilles Barthe, Benjamin Grégoire, Fernando Pastawski: CIC[^( )]: Type-Based Termination of Recursive Definitions in the Calculus of Inductive Constructions. LPAR 2006: 257-271

Gilles Barthe, Tamara Rezk, David A. Naumann: Deriving an Information Flow Checker and Certifying Compiler for Java. S&P 2006: 230-242

Gilles Barthe, Benjamin Grégoire, César Kunz, Tamara Rezk: Certificate Translation for Optimizing Compilers. SAS 2006: 301-317

Gilles Barthe, Tamara Rezk, Martijn Warnier: Preventing Timing Leaks Through Transactional Branching Instructions. Electr. Notes Theor. Comput. Sci. 153(2): 33-55 (2006)

Gilles Barthe, Thierry Coquand: Remarks on the equational theory of non-normalizing pure type systems. J. Funct. Program. 16(2): 137-155 (2006)

Gilles Barthe, Lilian Burdy, Marieke Huisman, Jean-Louis Lanet, Traian Muntean: Construction and Analysis of Safe, Secure, and Interoperable Smart Devices, International Workshop, CASSIS 2004, Marseille, France, March 10-14, 2004, Revised Selected Papers Springer 2005Bertot, YvesDR INRIAINRIA (Sophia) / Equipe MARELLESémantique et typage, Sémantique des langages de programmation84Domaine de recherche :description formelle d'algorithmes et de théories mathématiquesPublications :Yves Bertot. Vérification formelle d'extractions de racines entières, Technique et science informatiques, 24(9), pp. 1161--1185, 2005.

Yves Bertot, Benjamin Grégoire, Xavier Leroy
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Yves Bertot Filters on CoInductive Streams, an Application to Eratosthenes' Sieve , Proceedings of TLCA'05, Springer LNCS 3461, 2005. A preliminary version is available as INRIA research report RR-5343

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Algorithms in Structural Biology,
Data structures, Algorithms
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Robotics, Assembly planningPublications : Design of the CGAL Spherical Kernel and application to arrangements of circles on a sphere, P. M.M. de Castro, F. Cazals, S. Loriot, M. Teillaud, 2007.

Computing the exact arrangement of circles on a sphere, with applications in structural biology, F. Cazals, S. Loriot, 2007.

Jet_fitting_3: A Generic C++ Package for Estimating the Differential Properties on Sampled Surfaces via Polynomial Fitting F. Cazals, M. Pouget. 2007.

Conformal Alpha Shapes, F. Cazals, J. Giesen, M. Pauly, A. Zomorodian, The Visual Computer, Vol. 22, 2006. Conf. version: Symposium on Point Based Graphics, SPBG, 2005.

The implicit structure of ridges of a smooth parametric surface, F. Cazals, JC. Faugère, M. Pouget, F. Rouillier. Computer Aided Geometric Design, 23 (7), 2006.

Accompanying Maple9.5 worksheet.
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Randomisation,
Arithmétique exacte,
Dégénérescences,
Compression géométriquePublications :H. Brönnimann, O. Devillers, Vida Dujmovic, H. Everett, M. Glisse, X. Goaoc, S. Lazard, H.-S. Na, and S. Whitesides. Lines and free line segments tangent to arbitrary three-dimensional convex polyhedra. SIAM Journal on Computing, 37:522-551, 2007.


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Olivier Devillers, Regina Estkowski, Pierre-Marie Gandoin, Ferran Hurtado, Pedro Ramos, and Vera Sacristán. Minimal Set of Constraints for 2D Constrained Delaunay Reconstruction. Internat. J. Comput. Geom. Appl., 13:391-398, 2003.Drettakis, GeorgesCR INRIAINRIA (Sophia) / Equipe REVESAnalyse d'images10,5Domaine de recherche :rendering for computer graphicsPublications :An Interactive Perceptual Rendering Pipeline using Contrast and Spatial Masking
George Drettakis, Nicolas Bonneel, Carsten Dachsbacher, Sylvain Lefebvre, Michael Schwarz, Isabelle Viaud-Delmon
Rendering Techniques (Proceedings of the Eurographics Symposium on Rendering) - June 2007

Design and Evaluation of a Real-World Virtual Environment for Architecture and Urban Planning
George Drettakis, Maria Roussou, Alex Reche, Nicolas Tsingos
Presence: Teleoperators & Virtual Environments, MIT Press - 2007

Implicit Visibility and Antiradiance for Interactive Global Illumination
Carsten Dachsbacher, Marc Stamminger, George Drettakis, Frédo Durand
ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH Conference Proceedings), Volume 26, Number 3 - August 2007

Progressive Perceptual Audio Rendering of Complex Scenes
Thomas Moeck, Nicolas Bonneel, Nicolas Tsingos, George Drettakis, Isabelle Viaud-Delmon, David Aloza
Proceedings of the ACM SIGGRAPH Symposium on Interactive 3D Graphics and Games - April 2007

A GPU-driven Algorithm for Accurate Interactive Reflections on Curved Objects
Pau Estalella, Ignacio Martin, George Drettakis, Dani Tost
Rendering Techniques (Proceedings of the Eurographics Symposium on Rendering) - June 2006

Approximate Ambient Occlusion For Trees
Kyle Hegeman, Simon Premoze, Michael Ashikhmin, George Drettakis
Proceedings of the ACM SIGGRAPH Symposium on Interactive 3D Graphics and Games - March 2006

Effective Multi-resolution Rendering and Texture Compression for Captured Volumetric Trees
Christian Linz, Alex Reche, George Drettakis, Marcus Magnor
Proceedings of the Eurographics Workshop on Natural Phenomena - September 2006

Accurate Interactive Specular Reflections on Curved Objects
Pau Estalella, Ignacio Martin, George Drettakis, Dani Tost, Olivier Devillers, Frédéric Cazals
Proceedings of Vision Modeling and Visualization - 2005

Can VR be Useful and Usable in Real-World Contexts? Observations from the Application and Evaluation of VR in Realistic Usage Conditions
Maria Roussou, George Drettakis
Proceedings of the International Conference on Virtual Reality - July 2005

Level of Detail Continuum for Huge Geometric Data
Florent Duguet, Carlos Henandez Esteban, George Drettakis, Francis Schmitt
Rapport de recherche 5552, INRIA Research Report, Number 5552 - April 2005Havet, FrédéricCR CNRSINRIA (Sophia) / Equipe MascotteThéorie des graphes : coloration10,5Domaine de recherche :Combinatoire classique,
Applications aux télécommunicationsPublications :J.-C. Bermond, F. Havet, F. Huc and C. Linhares-Sales, Allocation de fréquences et coloration impropre des graphes hexagonaux pondérés. In 9emes rencontres francophones sur les Aspects Algorithmiques des Telecommunications (ALGOTEL'2007)}, Ile d'Ol\'eron, France, Mai 2007.

F. Havet, J. van Den Heuvel, C. McDiarmid and B. Reed, List colouring squares of planar graphs.
Eurocomb'07, September 2007, Seville.

F. Havet, S. Thomassé and A. Yeo, Hoang-Reed Conjecture for tournaments. Accepté à Discrete Mathematics

F. Havet, J.-S. Sereni and R. Skrekovski, 3-facial colouring of plane graphs Accepté à SIAM J. of Discrete Math.

F. Havet, Choosability of the square of planar graphs with large girth. Accepté àDiscrete Mathematics.

L. Addario-Berry, F. Havet and S. Thomassé, Paths with two blocks in n-chromatic digraphs. Journal of Combinatorial Theory Serie B, 97, 620-626, (2007).

S. Bessy, E. Birmelé and F. Havet, Arc-chromatic number of digraphs in which each vertex has bounded outdegree or bounded indegree. Journal of Graph Theory, 53 (4), 315-332 (2006).

F. Havet and J.-S. Sereni, Improper choosability of graphs and maximum average degree. Journal of Graph Theory, 52 (3), 181-199 (2006)

F. Havet, Stable set meeting every longest paths. Discrete Mathematics, 289 (1-3), 169-173 (2004).

F. Havet and J. Yu, (p,1)total labelling of graphs. Accepté à Discrete MathematicsLafitte, GrégoryMCUniv. de Provence / LIF-ESCAPELogique et calcul21Domaine de recherche :Calculabilité, complexité de Kolmogorov, systèmes complexes, modèles de calculPublications :Grégory Lafitte, Michael Weiss: Universal Tilings. STACS 2007: 367-380

Grégory Lafitte: On Randomness and Infinity. IFIP TCS 2002: 267-279

Grégory Lafitte: How Powerful Are Infinite Time Machines? FCT 2001: 252-263

Grégory Lafitte, Jacques Mazoyer: The Infinite Versions of LOGSPACE != P Are Consistent with the Axioms of Set Theory. MFCS 2000: 508-517Masseglia, FlorentCRINRIA (Sophia) / Equipe AXISFeuille de données : application à la sécurité et à la biologie (option, 1/3)7Domaine de recherche :- Web Usage Mining
- Sequential patterns
- Data Streams
- Complex Data
- Structure MiningPublications :Florent Masseglia, Pascal Poncelet and Maguelonne Teisseire. « Data Mining Patterns: News Methods and Applications ». Idea Group Inc (IGI) Publisher. To appear in 2007.

Florent Masseglia, Pascal Poncelet and Maguelonne Teisseire. « Successes and New Directions in Data Mining ». Idea Group Inc (IGI) Publisher. To appear in 2007.

Zhongfei Zhang, Florent Masseglia, Ramesh Jain and Alberto Del Bimbo. Special Issue of IEEE Transactions on Multimedia on « Multimedia Data Mining ». In progress. To appear 2007.

Zhongfei Zhang, Florent Masseglia, Ramesh Jain and Alberto Del Bimbo. Proceedings of MDM’06, the seventh international workshop on « Multimedia Data Mining » (held in conjunction with KDD’06). Philadelphia, USA, August 2006.

O. Boussaïd, P. Gançarski, F. Masseglia and B. Trousse (rédacteurs invités). Revue des Nouvelles Technologies de l'Information (RNTI). Numéro spécial « Fouille de données complexes ». Cépaduès éditions. Vol 7. 2005.

Florent Masseglia and Pascal Poncelet and Maguelonne Teisseire and Alice Marascu. « Web Usage Mining: Extracting Unexpected Periods from Web Logs ». In Data Mining and Knowledge Discovery (DMKD) Journal. To appear, 2007.

Alice Marascu and Florent Masseglia. « Mining Sequential Patterns from Data Streams: a Centroid Approach ». In Journal for Intelligent Information Systems (JIIS). Issue 27, Number 3, pp 291-307. November 2006.

F. Masseglia and M. Teisseire and P. Poncelet. « HDM: A client/server/engine architecture for real time web usage mining ». In Knowledge and Information Systems (KAIS), Volume 5, Number 4, pp 439 - 465, November 2003.

F. Masseglia and P. Poncelet, and M. Teisseire « Incremental mining of sequential patterns in large databases ». In Data & Knowledge Engineering (DKE), Vol. 46 (2003), pp. 97-121, July 2003.

F. Masseglia, P. Poncelet, and R. Cicchetti. « An Efficient Algorithm for Web Usage Mining ». In Networking and Information Systems ( NIS ), Vol. 2, N. 5-6, pp. 571-603, December 1999.Pennec, XavierCR INRIAINRIA (Sophia) / Equipe ASCLEPIOSImagerie Médicale21Domaine de recherche :multidimensinal image processingPublications :Xavier Pennec and Sarang Joshi, editors. Proceedings of the First International Workshop on Mathematical Foundations of Computational Anatomy - Geometrical and Statistical Methods for Modelling Biological Shape Variability, October 1st, 2006 Copenhagen, Denmark, 2006.

Xavier Pennec and Pierre Fillard. Voir l'invisible, chapter Les autoroutes de l'information neuronale. Omniscience, 2007.

Xavier Pennec and Pierre Fillard. Voir l'invisible, chapter Avons-nous tous le même cerveau?. Omniscience, 2007.

Jonathan Boisvert, Farida Cheriet, Xavier Pennec, Hubert Labelle, and Nicholas Ayache. Geometric Variability of the Scoliotic Spine Using Statistics on Articulated Shape Models. IEEE Trans. Medical Imaging, 2007. Note: In press.

Jonathan Boisvert, Farida Cheriet, Xavier Pennec, Hubert Labelle, and Nicholas Ayache. Principal Deformations Modes of Articulated Models for the Analysis of 3D Spine Deformities. Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis, 2007. Note: Submitted.

Pierre Fillard, Vincent Arsigny, Xavier Pennec, and Nicholas Ayache. Clinical DT-MRI Estimation, Smoothing and Fiber Tracking with Log-Euclidean Metrics. IEEE Transactions on Medical Imaging, 2007. Note: In Press.

Pierre Fillard, Vincent Arsigny, Xavier Pennec, Kiralee M. Hayashi, Paul M. Thompson, and Nicholas Ayache. Measuring Brain Variability by Extrapolating Sparse Tensor Fields Measured on Sulcal Lines. Neuroimage, 34(2):639-650, January 2007. Note: Also as INRIA Research Report 5887, April 2006. PMID: 17113311.

Tristan Glatard, Johan Montagnat, Diane Lingrand, and Xavier Pennec. Flexible and efficient workflow deployment of data-intensive applications on GRIDS with MOTEUR. International Journal of High Performance Computing Applications, 2007. Note: To appear in the special issue on Workflow Systems in Grid Environments.

Jean-Marc Peyrat, Maxime Sermesant, Xavier Pennec, Hervé Delingette, ChenYang Xu, Eliot R. McVeigh, and Nicholas Ayache. A Computational Framework for the Statistical Analysis of Cardiac Diffusion Tensors: Application to a Small Database of Canine Hearts. IEEE Transactions on Medical Imaging, 26(11):1500-1514, November 2007.

Tom Vercauteren, Xavier Pennec, Aymeric Perchant, and Nicholas Ayache. Diffeomorphic Demons Using ITK's Finite Difference Solver Hierarchy. Insight Journal -- ISC/NA-MIC Workshop on Open Science at MICCAI 2007, October 2007. Note: Source code available online.Romashenko, AndreiCR CNRSLIP  ENS LyonThéorie de l'information21Domaine de recherche :olmogorov complexity and algorithmic information theory, Shannon's entropy, computational complexity, fault-tolerant computationsPublications :. >. !;>6=>AB=0O 8=B5?@5B0F8O 7040G8 > 28;>G=>9 A5B8. Information Processes (electronic journal ISSN 1819-5822) 5 (2005) No. 1, pp. 20 28.

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K.Makarychev, Yu.Makarychev, A.Romashchenko, N.Vereshchagin. A New Class of non-Shannon Type Inequalities for Entropies. Communications in Information and Systems. 2 (2002) No. 2, pp. 147-166.

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A.E.Romashchenko. Pairs of Words with Nonmaterializable Mutual Information. Problems of Information Transmission. 36 (2000) No. 1, pp. 1-18. Originally published in Russian: .. >. 0@K A;>2 A =5@1;5@= 10 (cf. 3.4 pondération) pendant chaque semestre. Dans tous les cas les crédits du projet industriel (partie 1 semestre 1 et partie 2 semestre 2) et l’ensemble des crédits du stage (semestre 2) doivent être obligatoirement acquis. La non acquisition des crédits du projet industriel et du stage est éliminatoire.

Les crédits sont ventilés entre les UE, le projet industriel et le stage.

Globalement les crédits sont ventilés comme suit :
24 crédits pour les cours dont 16 sont attribués au premier semestre
24 crédits pour le projet industriel dont 14 sont attribués au premier semestre.
Et 12 crédits pour le stage attribués au 2ème semestre.

Le cursus du MBDS est découpé en deux semestres.

Le premier semestre cours d’Octobre à fin Mars et le deuxième semestre d’Avril à fin Septembre.

30 crédits sont alloués au 1e semestre et les 30 autres au 2e semestre.
Deux Jury sont organisés par année pour attribuer les crédits (un jury par semestre).

Le Jury du premier semestre se réuni au plus tard fin mars.

Le Jury du deuxième semestre se réuni au plus tard le 15 Octobre.

Le jury est composé :
Des enseignants chercheurs du MBDS
Des responsables des antennes du MBDS et / ou leurs représentants.



3.2 Règles d’attribution des crédits
3.2.1 Affectation des crédits des cours (UE)

Chaque UE est évaluée par un ou plusieurs examens. Les enseignants ont le choix sur le mode d’organisation des examens (QCM, projet, examen classique).

Pour obtenir les crédits d’une UE, l’étudiant doit avoir une moyenne >= à 10 sur l’ensemble des examens de l’UE.

Signalons aussi pour les antennes, le rôle particulier que vont jouer les examens des missionnaires. Ces examens vont servir d’une part à attribuer les crédits des UE concernés mais aussi à attribuer les crédits du projet industriel (cf. 3.5).

Affectation des crédits du projet industriel

Les 14 crédits du projet industriel sont attribués au premier semestre et les 10 restants au 2ème semestre.

Attributions des 14 crédits du premier semestre

. Pour les étudiants de Sophia-Antipolis, ces crédits sont acquis en addition les notes :
Du TP transversal (s’il y a lieu)
Du cahier des charges et de la soutenance intermédiaire du projet industriel

. Pour les étudiants des antennes sans projet industriel, ces crédits sont acquis en addition les notes :
Du TP transversal (s’il ya lieu)
La moyenne des notes des missions du 1er semestre.

. Pour les étudiants des Antennes avec projet industriel, ces crédits sont acquis en addition les notes :
Du TP transversal (s’il ya lieu)
Du cahier des charges et de la soutenance intermédiaire du projet industriel
Et de la moyenne des notes des missions du 1er semestre

Attributions des crédits du projet industriel du deuxième semestre

Pour les étudiants de Sophia-Antipolis, ces crédits sont acquis grâce à la note  de la soutenance finale du projet industriel de fin mai.

Pour les étudiants des antennes sans projet industriel, ces crédits sont acquis grâce la moyenne des notes des missions (du 1er et 2ème semestre).

Pour les étudiants de Antennes avec projet industriel, ces crédits sont acquis en addition les notes :
De la soutenance finale fin mai
Et de la moyenne des notes des missions du 1er et 2ème semestre

La moyenne des notes d’un étudiant doit être >=10 pour qu’il obtienne les crédits du projet industriel correspondants.

Affectation des crédits du stage

Les crédits du stage  sont acquis au 2e semestre. L acquisition de ces crédits est subordonnée à l obligation d obtenir une note de soutenance de stage e" 10.

Pour les antennes cette soutenance doit se faire devant un représentant de l’UNSA.

Rattrapage

En cas de note < 10 pour les unités d’enseignement (UE) un rattrapage est à prévoir.
Le rattrapage des UE du 1er Semestre se fait avant fin mai.
Le rattrapage des UE du 2ème semestre se fait avant fin Juin.
En cas de note
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