Agenda depuis 2026

Seminaire : CANA seminar: Martin Pujol

16/11/2026 à 14h00

Title: Quantum algorithm for Ideals Fluids via Hamiltonian simulation

Room: 04.05 TPR2

Abstract: Quantum computers offer theoretical speedups for selected computational problems, but designing quantum algorithms for nonlinear partial differential equations remains challenging. In this work, we develop a quantum algorithm for the two-dimensional incompressible Euler equations by exploiting their Hamiltonian structure together with suitable discretizations. A Fourier–Galerkin truncation preserves the main conservative properties of the equations and can, in the best-case regime, converge exponentially with the truncation order, as confirmed numerically. The resulting nonlinear ODE system is embedded into a Liouville formulation and discretized into a Hermitian evolution problem suitable for quantum Hamiltonian simulation. The structure of the equations and of the discretization allows the elementary evolution operators to be implemented exactly with quantum circuits using resources polynomial in the number of degrees of freedom. We introduce a Trotter-based quantum algorithm, provide explicit quantum circuits, and analyze its approximation errors and computational complexity. Observables of the original equations are reconstructed using quantum amplitude estimation. Numerical experiments and classical emulations support the theoretical analysis and illustrate the convergence of the proposed quantum algorithm.

Seminaire : CANA seminar: Colin Geniet

03/11/2026 à 14h00

Title: Reducing CMSO to unbreakable graphs cannot be computable

Room: 04.05 TPR2

Abstract: In groundbreaking work, Lokshtanov, Ramanujan, Saurabh, and Zehavi [ICALP ‘18] proved that for any fixed CMSO formula φ, testing φ on arbitrary graphs can be reduced to testing φ on highly-connected graphs, in the sense of unbreakability. We prove that the parameters in this theorem are unfortunately inherently uncomputable. I will use this as an excuse to present the LRSZ result, the definitions, statement, and some intuition on the proof techniques, and then finish with our short uncomputability proof. This is joint work with Roohani Sharma.

Seminaire : Séminaire R2I invité : Manuel Castillo-Cara

27/10/2026 à 13h30

Title: Improving Deep Learning on Tabular Data by Exploiting Synthetic Images Abstract: Despite the breakthroughs of Deep Learning in computer vision and natural language processing, tabular data (which constitutes more than 80% of real-world corporate and scientific datasets) remains dominated by decision-tree-based algorithms due to the lack of inherent spatial relationships among variables. This keynote address introduces a paradigm shift based on converting tabular observations into two-dimensional synthetic images to unlock the full potential of vision architectures. Throughout the session, the TINTOlib ecosystem will be presented, analyzing the principal spatial generation methods in the literature (supervised and unsupervised, as well as parametric approaches such as TINTO, REFINED, and IGTD). Furthermore, the presentation will address advanced modeling through Convolutional Neural Networks (CNN), Vision Transformers (ViT), and prominently, Hybrid Neural Networks (HyNN) that fuse vision and tabular branches (CNN+MLP and ViT+MLP). Drawing on real-world use cases (e.g. indoor localization using Massive MIMO technology) and recent benchmarks, it will demonstrate how these hybrid architectures not only match or outperform classical baselines, but also act as learning stabilizers and regularizers. Finally, the latest developments in Explainable AI (XAI) tailored to this domain (such as PermGrad, Grad-CAM, and hybrid CNN–KAN models) will be examined, providing the means to audit and interpret the visual patterns extracted by models from transformed tabular data.

Seminaire : CANA seminar: Sébastien Tavenas

21/10/2026 à 10h30

Title: Overview on the recent results on arithmetic circuits of constant depth

Room: 04.05 TPR2

Abstract: In recent years, there has been a strong rise of interest in constant-depth arithmetic circuits. To evaluate a polynomial on small inputs, it seems natural to perform the calculation using a sequence of arithmetic operations (addition, multiplication, subtraction, division, …). We can thus study computational models that are restricted to these operations. An arithmetic circuit is the equivalent of a Boolean circuit, but where OR, AND, NEG gates are replaced by +, *, /. One might then ask which polynomials can be computed using arithmetic circuits of polynomial size and constant depth. With Nutan and Srikanth, we had shown that it was not possible to compute the determinant of a matrix. But shortly thereafter, Andrews and Wigderson showed that it was still possible to compute a number of operations, such as the resultant or the GCD of two polynomials. During the talk, we will therefore review recent results concerning circuits of constant depth (lower bounds, upper bounds, closure).

Seminaire : Colloquium LIS - Samson Abramski

13/10/2026 à 09h00

La première édition du Colloquium du LIS aura lieu le mardi 13 octobre à partir de 9h à l'îlot Bernard Dubois (en face du campus Saint-Charles, https://feg.univ-amu.fr/fr/acces-campus#tab-3685), dans la salle de conférences au 3ème étage.
Nous aurons le plaisir d'accueillir Samson Abramsky, professeur émérite à l'Université d'Oxford (https://www.cs.ox.ac.uk/people/samson.abramsky/).

L'exposé sera accessible à l'ensemble de la communauté du LIS et mettra l'accent sur une vue d'ensemble autour de trois grands thèmes :

• Interaction (illustré par ses travaux sur la sémantique des jeux / game semantics)
• Compositionnalité (illustré par la mécanique quantique catégorique / Categorical Quantum Mechanics)
• Local vs Global (illustré par la contextualité / contextuality)

Une session posters se tiendra en parallèle de l'accueil café dès 9h (salle 15).

Programme :

• 09h00 : Accueil café (hall d'accueil) et session posters (salle 15)
• 10h00 : Exposé de Samson Abramsky
• 12h00 : Buffet

Au plaisir de vous y retrouver nombreux !
Lyes Benyoucef, Adrian Chifu, Basile Couëtoux

Seminaire : Seminaire IACD invité - Olivier Colliot (DR CNRS, ICM)

12/10/2026 à 14h00

Titre du séminaire : Caractérisation des données, reproductibilité, validation : l'IA comme une science expérimentale Date/Lieu: 12-10-2026, 14h, salle de commissions, campus St Jerome. Résumé : De nombreuses conclusions en IA reposent sur des arguments de nature expérimentale. Toutefois, les enjeux associés à cette nature expérimentale ne sont pas toujours suffisamment pris en compte. Ce thème sera abordé de trois points de vue : la reproductibilité, la caractérisation des données et la validation. Concernant la reproductibilité, j'introduirai un cadre conceptuel, distinguant différents types de reproductibilité. Je présenterai ensuite des travaux concernant la qualité des données dans le cadre d'entrepôts de données de santé où cette question est particulièrement prégnante. La troisième partie portera sur les méthodologies de validation, en particulier sur les liens entre caractéristiques d'une étude d'apprentissage automatique et incertitude sur les performances. Je terminerai par quelques résultats préliminaires dans le cas où les données sont caractérisées par une structure hiérarchique. La majorité des travaux seront illustrés dans le cadre de l'imagerie médicale. Mots-clés : qualité des données, entrepôts de données, évaluation de performances, reproductibilité, apprentissage automatique Bio : Olivier Colliot est Directeur de Recherche CNRS au sein de l'équipe ARAMIS de l'ICM (UMR 7225, CNRS, Sorbonne Université, Inserm, Inria). Depuis environ 20 ans, il travaille sur l'apprentissage automatique pour l'analyse d'images, avec pour application principale neuroimagerie. Ces dernières années, ses travaux ont débordé ce cadre applicatif spécifique. Ses thématiques de recherches actuelles porter sur la caractérisation des données, en particulier leur qualité, la reproductibilité, la validation et le benchmarking de méthodes d'apprentissage automatiques.

Seminaire : CANA seminar: Nathan Claudet

29/09/2026 à 14h00

Title: Classifying quantum graph states

Room: 04.05 TPR2

Abstract: Quantum computing is concerned with harnessing the peculiar properties of quantum mechanics, in order to perform information-processing tasks beyond the capabilities of classical computers. Graph states are a family of quantum states (the resources for quantum computers). Graph states exhibit complex forms of quantum entanglement but, unlike general quantum states, they are very easy to describe thanks to their one-to-one correspondence with mathematical graphs. I will discuss two important problems in graph-state theory: the classification of graph states according to their computational power as a quantum resource, and the classification of graph states according to their entanglement. In both instances, techniques from graph theory prove useful for tackling problems in quantum physics.

Seminaire : Séminaire COALA : Margaux SCHMIED (I3S Nice, équipe C&A)

02/07/2026 à 14h00

Lieu : Salle de réunion de l'équipe COALA

Using lower bound to improve the distance constraint on sequence variables

Abstract:
Insertion sequence variables have recently been introduced as a computational domain for modeling routing and sequencing problems in constraint programming. This paper investigates filtering for the (minimum) distance constraint over insertion sequence variables. This global constraint links a sequence to a distance variable based on a given distance matrix. So far, only a simple filtering algorithm has been proposed, which considers partial paths but ignores mandatory nodes. Our contribution introduces stronger lower bounds by integrating mandatory nodes. These bounds further enable the derivation of additional filtering rules for node insertions.

Seminaire : Séminaire GT-Santé

30/04/2026 à 13h30

Bonjour à tou.te.s, Le jeudi 30 Avril à partir de 13h30 dans la salle des commissions du LIS, le GT-Santé propose un séminaire sur la thématique de l’imagerie médicale. 1) Adrien Bouchet : De retour d’un séjour de recherche de 3 semaines à Lausanne - accueilli par A. Ogier dans le laboratoire de Matthias Stuber (Translational Magnetic Resonance Research Center: https://wp.unil.ch/cvmr/) - Adrien Bouchet nous présentera les résultats de son travail de recherche sur les INR (représentation neuronale implicite) 3D+t. Il a bénéficié de l’accès à des données exceptionnelles d’IRM du coeur en 5D, qui lui servent de "vérité terrain". 2) Lucie Jeanneton : en stage de fin d’étude, nous présentera les premiers résultats obtenus avec de nouvelles architectures pour la segmentation des organes dans les images issues de la nouvelle séquence IRM multiplans ultra-rapide que nous avons proposée. 3) Valentin Tournier et Sid Ahmed Ouassim Aidouni qui débutent leurs stages de fin d’études, nous présenteront rapidement leur cursus et leurs sujets respectifs

Seminaire : Séminaire IACD: Marwa Marwa Boulakbech (LIS/IACD), 24/3 14h

24/03/2026 à 14h00

Salle des commissions (campus st jerome, 1etage) Abstract:"Les systèmes intelligents sont confrontés aujourd’hui à plusieurs défis majeurs : l’hétérogénéité des données, la prise en compte du contexte, ainsi que la nécessité croissante d’explicabilité et de robustesse des décisions. Le paysage actuel se caractérise par une diversité d’approches à savoir les modèles purement données, les représentations symboliques, les graphes de connaissances et les architectures hybrides. À cette diversité se sont récemment ajoutés les modèles de langue, qui offrent de nouvelles capacités d’extraction et d’enrichissement de la connaissance. Également, l’apprentissage contraint, visant à injecter des connaissances dans le processus, permet d’améliorer la cohérence et la généralisation des prédictions. Dans cette présentation, je proposerai une vision unificatrice pour la conception de systèmes intelligents hybrides, contextuels et centrés utilisateur. J’aborderai d’abord la problématique de l’intégration de données pour la recommandation personnalisée, avec une attention particulière portée sur la sensibilité au contexte et à la dimension centrée utilisateur, en considérant l’utilisateur non seulement comme source de données, mais comme acteur au cœur du processus décisionnel. Je présenterai ensuite l’apport des graphes de connaissances comme support de structuration sémantique et d’explicabilité, ainsi que les méthodes d’enrichissement de ces graphes via les modèles de langage. Enfin, je discuterai l’intérêt des approches d’apprentissage guidées par la connaissance pour la prédiction contextuelle, en montrant comment l’intégration de la physique permet de renforcer la robustesse, la cohérence et l’interprétabilité des systèmes. L’objectif de ce séminaire est de montrer comment ces différents axes convergent vers une direction scientifique : celle d’une IA hybride, contextuelle et centrée utilisateur."

Seminaire : Séminaire IACD: Davide Di Pierro (LIRMM), 12/3 13h

12/03/2026 à 13h00

Titre du séminaire : "Représentation des connaissances : une perspective entre bases de données, ontologies et LLM". Abstract:"La représentation des connaissances représente encore aujourd'hui un des plus grands défis dans le cadre scientifique de l'intelligence artificielle. Bien que son origine soit liée aux tâches de raisonnement automatique, elle suscite l'intérêt dans plusieurs domaines basés sur les données, notamment les systèmes d'information, le web sémantique et les bases de données. Le scénario actuel raconte une diversité des modèles disponibles, avec des conséquences généralement en contraste. À cette variété, les LLM ont ajouté leur capacité de traiter la connaissance de façon sémantique sans barrière technique avec les utilisateurs. Dans cette présentation, je vais montrer ma proposition pour la représentation des connaissances à travers les bases de données graphe, ainsi qu'un moyen de les mettre en correspondance avec les technologies du web sémantique. Ensuite, les principaux défis contemporains de la construction d'ontologies formelles seront discutés, avec la présentation d'une base de connaissances pour le domaine des PFAS, inscrite dans le projet DAE (Détection d'anomalies environnementales). Finalement, un premier aperçu de l'intersection des bases de connaissances et des LLM sera discuté pour comprendre les avantages, les nouvelles méthodologies et les limitations de cette connexion." lieu: salle de commissions (campus st jerome, 1etage)

Seminaire : TOPOCS - séminaire Steve Oudot

02/02/2026 à 11h00

Title: "Preventing dimensional collapse in self-supervised learning" Subtitle: "A tale of sphere packings, minimum spanning trees, and topological data analysis" Abstract: "This talk is about recent work by my PhD student Julie Mordacq, who proposed a new regularizer based on minimum spanning tree length to prevent dimensional collapse in self-supervised learning. Focusing specifically on the joint-embedding problem, her work draws connections to dimension estimation, sphere packings, and topological data analysis. In the talk I will describe these connections and explain how they help address the problem via a remarkably simple method.

Seminaire : Séminaire ACRO : Lucas Picasarri-Arrieta (02/02, 10h00, REU 4.05)

02/02/2026 à 10h00

Lucas Picasarri-Arrieta (National Institute of Informatics, Tokyo) Title: Edge-colouring and orientations: applications to degree-boundedness and χ-boundedness 02/02/2026 10h00, salle REU 04.05 (LIS Luminy) Hide abstract We prove that every $2$-edge-coloured graph with sufficiently large minimum degree contains a monochromatic induced subgraph whose minimum degree remains large. As a consequence, we deduce that some classes of graphs are degree-bounded. A class $\mathcal{G}$ is degree-bounded if, for every integer $s$, there exists $d=d(s)$ such that every graph $G\in \mathcal{G}$ either contains $K_{s,s}$ or has minimum degree at most $d$. We obtain that the following classes are degree-bounded: (i) for every $k$, the graphs $G$ whose edge-set can be $k$-coloured such that no even hole of $G$ is monochromatic; (ii) for every fixed antidirected forest $F$, the graphs admitting an orientation without any induced copy of $F$; (iii) for every $\ell\geq 4$, the graphs admitting an orientation without any induced antidirected cycle of length at least $\ell$. For $k=2$, class (i) contains odd-signable graphs. Class (ii) characterises the oriented graphs $H$ such that the class of graphs admitting an orientation without any induced copy of $H$ is degree-bounded. For $\ell=5$, class (iii) contains Burling graphs. In case (i) and case (iii) for $\ell=4$, we further obtain that the classes are polynomially $\chi$-bounded.

Seminaire : Séminaire ACRO : Clément Legrand-Duschesne (12/01, 10h00, REU 4.05)

12/01/2026 à 10h00

Le séminaire de l'équipe ACRO aura lieu lundi 12 janvier à 10h en salle REU 04.05 du TPR2. On aura le plaisir d’écouter Clément Legrand-Duschesne (Jagiellonian University, Kraków) qui nous parlera de théorème de Dirac et de géométrie de couplages parfaits. Title: Dirac’s theorem and the geometry of perfect matchings Abstract: Dirac's theorem states that all $n$-vertex graphs with minimum degree $n/2$ contain a perfect matching. This is tight and graphs with minimum degree $cn$ are more generally called $c$-Dirac graphs. In fact, a phase transition occurs at $c=1/2$: $c$-Dirac graphs with $c \ge 1/2$ contain $(\frac{cn}{e+o(1)})^{n/2}$ perfect matchings [Cuckler, Kahn 2009]. Moreover, for any fixed $c$-Dirac graph $G$ with $c\ge 1/2$, there exist nice probability distributions on the perfect matchings of $G$ called spread distributions [Pham, Sah, Sawhney, Simkin 2024]; as a result, if the edges of $G$ are sampled with probability $O(\log(n)/n)$, the resulting graph still contains a perfect matching with good probability, thereby witnessing that these matchings are "everywhere" in $G$. With Ross Kang, we give a new understanding of this phase transition by describing how the perfect matchings of a Dirac graph cluster. More precisely, we analyse the geometrical properties of the space of perfect matchings of $G$, endowed with the graph metric such that perfect matchings differing on at most $k$ edges are at distance one. For any fixed $k$, we pinpoint sharp thresholds at which this space is shattered into exponentially many components, has isolated perfect matchings, becomes connected, or becomes an expander. https://acro.lis-lab.fr/seminars