Page des stages recherche pour le Master 2 informatique

Sur cette page, je collecte l'ensemble des informations utiles pour les stages recherche des étudiants du master 2 informatique.

Informations générales

Pour valider votre master, vous pouvez effectuer un stage dans un laboratoire de recherche, d'une durée de 4 à 6 mois. Il n'y a plus de différenciation entre stage à caractère industriel ou à caractère recherche. Ici seront juste référencés les stages proposés comme stage à caractère recherche par des membres du LaBRI ou ailleurs, pour simplifier la visibilité.

Stages proposés

  1. Développement d’une carte géographique basée sur la réalité augmentée pour élèves non-voyants (avec possibilité de CDD de 6 mois par la suite):
    Anke BROCK <anke.brock@u-bordeaux.fr>,Martin HACHET <martin.hachet@u-bordeaux.fr>

    Dans le cadre de ce stage nous envisageons de développer une carte géographique interactive qui se base sur l’utilisation du framework de réalité augmentée « PapARt » et qui sera par la suite utilisée par des élèves déficients visuels à l’école. PapARt est un projet Open Source qui a auparavant été développé dans notre équipe. L’idée de PapARt est de combiner des objets physiques (papier, stylo, objets tangibles) avec des informations numériques (notamment des projections). Il se base sur un système qui comprend un projecteur, une camera RGB et une caméra Kinect. Le système permet ainsi d’utiliser des techniques d’interaction variées, comme l’interaction multitouch, l’interaction spatiale ou l’interaction tangible. Dans le cadre de ce stage (et un potentiel poste CDD d’ingénieur par la suite), nous envisageons d’adapter PapARt à l’interaction non-visuelle. Il serait par exemple envisageable de fournir des retours audio (verbaux, musicaux, sons ambiants) ou tactiles, ou de travailler sur l’impression 3D pour concevoir des objets physiques pour l’interaction tangible non-visuelle. Les choix de conception seront faits lors d’une démarche de conception participative avec des personnes déficientes visuelles et se basant sur des scénarios d’apprentissage développés par les autres partenaires du projet VISTE (voir description ci-dessous). L’objectif est d’aboutir à la fin du stage un premier prototype de carte géographique interactive non-visuelle.

  2. Décidabilité et matrices :
    Vincent Delecroix < vincent.delecroix@u-bordeaux.fr>

    Le point de départ de ce stage est un article de J. Cassaigne et F. Nicolas qui étudie la question suivante. Étant données deux matrices A et B existe t-il un produit de ses deux matrices étant égal à la matrice identité. C’est un cas particulier du problème de "liberté dans les monoïdes". Ce problème est indécidable en général. Mais il le devient par exemple lorsqu’on se restreint aux matrices 2x2 à coefficients entiers. L’objectif de ce stage et de comprendre les arguments de cet article et de voir dans quelle mesure nous pouvons l’étendre aux matrices 2x2 à coefficients réels. Ce stage pourra également être l’occasion de programmer quelques algorithmes relatifs à ces problèmes.

  3. Comptage de cartes et volume d'espace de modules :
    Vincent Delecroix < vincent.delecroix@u-bordeaux.fr>

    Une thématique importante qui fait un pont entre la combinatoire et la géométrie sont les calculs asymptotiques. Par exemple, pour calculer le volume d’une figure du plan, il suffit de compter le nombres de points rationnels de la forme (p1/q, p2/q) qu’elle contient et de regarder l’asymptotique de cette quantité lorsque q grandit. Cette stratégie a été utilisée dans les deux directions: pour décrire l’asymptotique de certaines quantités compliquées ou bien pour calculer des volumes d’espaces compliqués. Dans ce stage, l’objectif sera d’une part de comprendre deux articles de J. Athreya, A. Eskin et A. Zorich qui donnent premièrement une formule pour des volumes d’espace de polygones et d'autre part que ces formules sur le volume correspondent à certaines identités combinatoires. Nous chercherons ensuite des stratégies pour étudier ces identités avec des méthodes purement combinatoire.

  4. Portage de StarPU sur la bibliothèque de communication NewMadeleine :
    Alexandre DENIS <Alexandre.Denis@inria.fr>

    Dans le cadre du calcul haute-performance, le support d'exécution StarPU permet de programmer les machines hétérogènes en ordonnançant les tâches de calcul et en transférant les données selon les dépendances. En cas d'utilisation sur plusieurs noeuds, StarPU utilise la bibliothèque MPI. L'objet de ce stage est de réaliser un portage de StarPU sur la bibliothèque NewMadeleine, qui est plus adaptée que MPI pour le type de communications demandées par StarPU (schéma RPC, dynamicité, grand nombre de requêtes simultanées, etc.)

  5. Gestion des déséquilibres de charges dans un modèle de programmation distribué à base de tâches :
    Emmanuel Agullo <emmanuel.agullo@inria.fr>,Olivier Aumage (contact) <olivier.aumage@labri.fr>,Aurélien Esnard <aurelien.esnard@inria.fr>,Samuel Thibault <samuel.thibault@labri.fr>

    Le support exécutif StarPU, développé par l'équipe STORM, fournit un cadre d'ordonnancement de tâches sur des plates-formes hétérogènes et une API permettant d'implémenter diverses classes d'algorithmes d'ordonnancement. Ce cadre d'ordonnancement travaille en coopération avec un gestionnaire de mémoire virtuellement partagée assurant l'élimination des transferts de données redondants et les recouvrements calculs/communications.
    En s'appuyant initialement sur une application synthétique, présentant un déséquilibre de charge maîtrisé, il s'agit de faire évoluer l'interface distribuée de StarPU de façon à détecter un déséquilibre de charge induit par la distribution de donnée en vigueur et déterminer les mesures correctives à appliquer.

  6. Étude et évaluation de la prise en charge des échanges de données inter-noeuds dans un support d'exécution à base de tâches, à l'aide d'une interface de communication spécialisée :
    Olivier Aumage (contact) <olivier.aumage@labri.fr>

    Le support exécutif StarPU, développé par l'équipe STORM, fournit un cadre d'ordonnancement de tâches sur des plates-formes hétérogènes et une API permettant d'implémenter diverses classes d'algorithmes d'ordonnancement. Ce cadre d'ordonnancement travaille en coopération avec un gestionnaire de mémoire virtuellement partagée assurant l'élimination des transferts de données redondants et les recouvrements calculs/communications.
    Le support d'exécution StarPU s'appuie actuellement sur MPI pour réaliser les transferts de données inter-noeuds, en utilisant des méthodes traditionnelles de type two-sided (send/receive). L'objectif de ce stage est d'explorer l'utilisation de l'extension "Endpoint" de MPI, implémentée notamment dans la bibliothèque EMPI4Re développée par l'EPCC, dans la gestion des communications de StarPU. Il s'agira notamment de repenser l'architecture de traitement des transferts de données inter-noeuds de StarPU afin d'augmenter le parallélisme en tirant parti d'un support de communication à grain fin de niveau thread.

  7. Analyse du comportement de lecture d'images de documents à l'aide d'un Eye tracker :
    Nicholas Journet <journet at labri.fr>

    L'un des enjeux actuel pour les personnes mettant des ressources documentaires en ligne (site d'information, site marchand, site vitrine, ...) est de savoir comment les contenus sont appréhendés et compris par les internautes. Selon les experts, il existe différentes catégories de lecteurs en fonction du contenu qu'il y a à lire. Pour les romans on discerne les lecteurs impliqués, lecteurs experts, lecteurs littéraires. Pour des journalistes ils peuvent même être haineux, chronologiques, casseurs, ... Dans ce projet nous nous intéresserons aux internautes lisant la presse en ligne. L'enjeu sera de déterminer, après avoir capté une séquence de lecture via eyetracker, si la personne a réalisé : une lecture sélective (de repérage), une lecture en diagonale, ou une lecture active.

  8. Diffusion temps réel multi-serveurs adaptative :
    Daniel Négru <daniel.negru at labri.fr>,Laurent Réveillère <laurent.reveillere at labri.fr>

    Les protocoles de diffusion vidéo adaptatifs, tels que MPEG-DASH ou Apple HLS, connaissent un intérêt croissant pour leurs capacités d'adaptation de la qualité d'expérience (QoE) des utilisateurs finaux. Nous avons récemment proposé une extension du protocole DASH, appelé MS-Stream, qui permet d’utiliser plusieurs serveurs de contenus en parallèle et ainsi d’améliorer non seulement la qualité d’expérience de l’utilisateur mais aussi profiter pleinement des possibilités offertes au sein du réseau de distribution. Toutefois, nos études précédentes ne portent que sur de la diffusion de contenu statique dans le cadre de vidéo à la demande.

    Dans ce stage, nous étudierons les implications d’une diffusion en temps réel (live) et les adaptations nécessaires à notre solution pour la mettre en oeuvre dans un contexte multi-serveurs. Une diffusion en temps réel multi-serveurs suppose en effet de répliquer une séquence vidéo sur un ensemble de noeuds avant une échéance de temps donnée (contrainte temps réel). Toutefois, les délais et débits de chaque lien ont vocation à évoluer au cours du temps. Ainsi, si le lien entre le noeud A et le noeud B ne supporte qu’un faible débit, le niveau de qualité que B pourra espérer de A sera faible. Si toutefois les noeuds A et B sont reliés via une connexion haut débit à un noeud C, il devient alors potentiellement intéressant de modifier la route empruntée par le flux afin de respecter au mieux la contrainte forte du temps-réel. Ces informations de routage dépendent de plusieurs paramètres : caractéristiques dynamiques des liens, nombre de clients connectés sur un noeud, qualité maximale souhaitée, etc., lesquels sont d'autant plus à même d'évoluer au cours du temps. L’étudiant recruté devra proposer une extension de notre solution MS-Stream permettant de mettre en oeuvre cette optimisation multi-critères. Pour ce faire, nous étudierons en particulier l’utilisation de fonctions NFV et SDN qui semblent le mieux adapté pour un déploiement à contraintes temps-réels, incluant la mise à l'échelle, et pouvant mettre en oeuvre dynamiquement des politiques de routage à grain fin par flux. Un prototype sera réalisé afin de démontrer expérimentalement les avantages de l’approche.

  9. Automates et improvisation musicale :
    Myriam Desainte-Catherine <myriam.desainte-catherine at labri.fr>,David Janin < david.janin at labri.fr>

    Résumé du stage : Plusieurs systèmes d'apprentissage pour l'improvisation musicale sont basés sur des automates. Notamment le continuateur de chez Sony-CSL, OMAX de l'IRCAM, PyOracle de l'Université de San Diego en Californie. Ces systèmes permettent dans un premier temps de construire un automate qui apprend le jeu d'un musicien à partir d'un fichier ou bien en temps réel. Dans un deuxième temps, l'automate peut être exécuté pour produire de la musique ressemblant à ce que le musicien a joué.
    Le sujet de ce stage consiste à étudier sur le plan formel quels sont les objets mis en jeu dans ces algorithmes et quelles sont les opérations algébriques qui pourraient leur être appliquées. L'objectif est de pouvoir manipuler des automates comme des briques de base à des fins de construction, par des opérations de concaténation, de superposition, etc. pour augmenter les possibilités créatives. Un logiciel d'expérimentation de ces opérations sur les automates devra être développé dans un langage fonctionnel.
    Liens : http://www.francoispachet.fr/continuator/continuator.html, http://www.ircam.fr/project/detail/omax/, http://omax.ircam.fr/,http://omax.ircam.fr/, https://pypi.python.org/pypi/PyOracle, http://www.pucktronix.com/media/papers/Surges_Dubnov_MuME2013_final.pdf

  10. Sujets de stage potentiels autour des graphes dynamiques :
    Arnaud Casteigts <arnaud.casteigts@labri.fr>

    Plusieurs sujets potentiels sont proposés autour des graphes dynamiques, pour un (voire deux) stages à pourvoir. L'un des sujets est orienté théorie des graphes, un autre plutôt algorithmique distribuée et le troisième plutôt optimisation. Pour plus d'informations, voir le PDF en lien ci-dessus, qui présente en détail chaque sujet. Le stage est susceptible de déboucher sur une thèse de doctorat, dont le financement est déjà assuré.

  11. Coloration de graphes par multi-sommes :
    Olivier Baudon <olivier.baudon@labri.fr>,  Éric Sopena <eric.sopena@labri.fr>

    Le but de ce stage est d’étudier une nouvelle forme de coloration de graphes, que nous appellerons coloration par multi-somme. Cette coloration est inspirée de deux types de colorations déjà étudiées : la coloration par somme et la décomposition de graphes en sous-graphes localement irréguliers.

    Dans la coloration par somme, il s’agit de mettre sur chaque arête d’un graphe G un poids compris entre 1 et un entier k, de telle façon que la somme des poids des arêtes incidentes calculée pour chaque sommet forme une coloration propre des sommets. La 1-2-3-conjecture suggère que pour tout graphe n’ayant pas d’arête isolée, il est toujours possible d’obtenir une telle coloration avec k ≤ 3.

    La décomposition d’un graphe en sous-graphes localement irréguliers consiste à colorier les arêtes du graphe (de façon impropre) de telle façon que dans chaque graphe partiel induit par les arêtes d’une même couleur, deux sommets voisins aient toujours des degrés différents. Certains graphes ne sont pas décomposables en sous-graphes localement irréguliers, mais pour tous ceux pour lesquels une telle décomposition est possible, il est conjecturé [BBPW15] que là aussi, trois couleurs suffisent.

    La multi-coloration par somme consiste à colorier les arêtes du graphe à l’aide d’un ensemble C de couleurs et à leur affecter un poids compris entre 1 et k. Pour chaque sommet, on calcule la somme des poids des arêtes incidentes d’une même couleur c ∈ C. On obtient donc pour chaque sommet un |C|-uplet (s1,...,s|C|) et l’on veut que pour toute paire de sommets voisins, il existe au moins une couleur c pour laquelle les valeurs de sc soient différentes.

    Si |C| = 1, la multi-coloration par somme correspond à la coloration par somme. Si k = 1, elle correspond à la décomposition en sous-graphes localement irréguliers.

    L’objet du stage est donc d’étudier cette notion, en particulier pour |C| = k = 2.

  12. Deux offres de stages en calcul haute performance chez Altair (Sophia-Antipolis):

  13. Visualisation de vecteurs supports :
    Romain Giot <romain.giot at labri.fr>

    Les Séparateurs à Vaste Marge (SVM) sont des classifieurs qui permettent de séparer deux classes en fonction d'un hyperplan séparateur (éventuellement non linéaire en utilisant une fonction noyau). Cet hyperplan est défini à l'aide de vecteurs supports appartenant à chacune des deux classes et disposé autour d'une marge. L'étape d'apprentissage du classifieur consiste à sélectionner un certain nombre de vecteur supports depuis le jeu de données d'apprentissage grâce à une étape d'optimisation contrainte par différents méta-paramètres (souplesse aux erreurs dans la construction de l'hyperplan, fonction noyau et ses paramètres). L'étape de classification consiste a effectuer une somme pondérée des appels du produit scalaire (ou de la fonction noyau) entre l'exemple à classifier et chaque vecteur support. Les performances de reconnaissance du SVM dépendent directement du choix de ces vecteurs supports (VS) censés bien représenter les données.

    En fonction du jeu de données ou des méta-paramètres sélectionnés lors de l'apprentissage, les performances de reconnaissance peuvent être désastreuses. Il n'existe pas, à notre connaissance, de méthodes pour interpréter ces mauvaises performances en fonction de la visualisation des vecteurs supports. On peut dire la même chose pour la visualisation des vecteurs supports d'un système qui fonctionne convenablement.

    Dans la littérature, nous pouvons trouver des méthodes pour visualiser les variables internes d'un réseau de neurone convolutionnel [3,4] ; ce qui montre que ce type de visualisation a donc un intérêt pour l'utilisateur d'outils d'apprentissage automatique (et donc de SVM).

    Concernant la visualisation, le défi consiste à réussir à projeter en 2D des données de grandes dimension probablement non linéairement séparables de telle façon à rapidement identifier les vecteurs support des deux classes. D'autant plus que le paramètre de souplesse peut générer des vecteurs supports d'une classe plus proche des vecteurs de l'autre classe que de la sienne.

  14. Reconnaissances des objets dans la vidéo égocentrique: aide au contrôle de neuro-prothèses :
    Jenny Benois-Pineau jenny.benois-pineau@u-bordeaux.fr>, Pascal Desbarats <desbarat@labri.fr>, Akka Zemmari <zemmari@labri.fr>

    Due to the rapid development of wearable video acquisition devices which are light and low-weight, egocentric video analysis becomes popular in various application domains including Health[1]. The classical problem of analysis pattern recognition, computer vision arise on these complex content. [2]. In the master internship project we are interested in recognition of objects to grasp with the goal of assistance of amputees wearing neuro-prostheses of upper limbs. The visual control set-up consists of an eye-tracker and a scene camera mounted on the glasses ( Tobii). It records the egocentric view of the subject. During the time frame preceding the grasping action, these data express visual attention and intention of the subject. Visual attention maps are computed with these data and delimit the regions of interest (ROI) comprising the objects-of-interest (OI). OI recognition toll is the central component of a hybrid Vision-EMG control system which is being designed for the prostheses control. The frist object recognition framework has been developed in LABRI during the project PEPS CNRS-Idex Suvipp time-frame [5] together with bio-physical Lab INCIA. A Deep CNN architecture as in [4] is the basis of this framework. During the master internship project we expect to further develop the object recognition approach focusing on the real-life objects in the wild, that is in an ecological situation for subjects. But also the new methodology of incremental learning has to be implemented, indeed the categories of objects in the everyday life scenarios are repeatable, but their shapes and appearances change. A pre-trained recognition tool needs to be adaptable to evolving environment.

  15. Optimisation robuste des réseaux d’apprentissage profond. Application à la détection des objets dans le flux vidéo avec la saillance visuelle. :
    Jenny Benois-Pineau jenny.benois-pineau@u-bordeaux.fr>, Akka Zemmari <zemmari@labri.fr>

    L’apprentissage profond (deep learning) est une branche de l’apprentissage machine et de l’intelligence artificielle [1,2,3]. Il se distingue des approches d’apprentissage classiques par le fait qu’il traite les informations par couches successives. Chaque couche fournissant un niveau d’abstraction plus grand que les couches précédentes. On parle alors de réseaux d’apprentissage profond. Les champs d’application de l’apprentissage machines sont multiples, ils couvrent des domaines aussi variés que la reconnaissance de la parole, le traitement d’images, le traitement de la vidéo, … L’apprentissage profond, et l’apprentissage machine en général, est fortement lié, entre autres, aux statistiques, aux calculs de probabilités et à la théorie de l’information. Il s’agit d’apprendre, à partir de données d’entraînement, et par un processus d’optimisation, des modèles statistiques réutilisables ensuite pour la classification et/ou la reconnaissance de nouvelles données. Malheureusement, il n’est pas rare, en pratique, que les données d’apprentissage soient altérées par « du bruit ». Ce qui risque d’induire en erreur le processus d’optimisation et faire, ainsi, échouer les algorithmes d’apprentissage. Le but de ce stage est définir et étudier des estimateurs robustes, résistant au bruit et pouvant rendre robuste l’optimisation des réseaux d’apprentissage profond. Un des cas de présence de bruit dans les données concerne les données visuelles, notamment des objets dans la vidéo égocentrée sélectionnés à l’aide des cartes de saillance visuelle[4]. Lors de processus d’annotation des erreurs humaines ne sont pas exclues. Elles engendrent le bruit dans des données d’apprentissage des réseaux profonds lors d’entraînement pour la reconnaissance des catégories des objets.

  16. Etude de paramètres de qualité de voix pour la détection de la dépression :
    Jean-Luc Rouas 1 <rouas@labri.fr>,P. Philip 2

    De nombreux articles scientifiques récents tendent à montrer que les états émotionnels des locuteurs peuvent être déterminés par le biais de l'analyse de la voix (notamment en ce qui concerne les états de somnolence et de dépression). Cependant, malgré l'assurance que nous apportent ces publications sur la pertinence de la modélisation de la voix pour la caractérisation de l'humeur ou du niveau d'éveil, un certain nombre de problèmes sont toujours présents : - Quelle base de données utiliser pour la validation (comment contrôler l'acquisition des données et les valider par des experts) ? - Comment définir un ensemble restreint de paramètres pertinents ?

    L'objectif de ce stage est d'apporter des éléments de réponse à ces questions. Nous allons procéder à des enregistrements contrôlés cliniquement de patients du CHU avec l'aide de médecins afin d'établir un diagnostic précis, avec un objectif d'une dizaine d'enregistrements audio/vidéo par semaine au cours de la durée du stage. Il faudra mettre au point d'un protocole d'enregistrement et le faire valider par les médecins. Ce protocole devra comporter une lecture de texte et une phase d'entretien guidé. Les enregistrements auront lieu au CHU aux heures de disponibilité des patients (probablement fin de journée / soirée) et seront entièrement supervisés par le stagiaire. La constitution de cette base de données est une part importante du stage car elle permettra d'effectuer de nombreuses études postérieures.

    En parallèle, nous étudierons la pertinence de plusieurs types de descripteurs pour la détection de la dépression en lien étroit avec les indices utilisés par les médecins. L'objectif est de confronter les paramètres utilisés au LABRI pour la caractérisation de la voix (paramètres cepstraux, prosodie, qualité de voix) aux paramètres utilisés dans les systèmes état de l'art (notamment les systèmes proposés dans le cadre du challenge AVEC 2016) et de déterminer un ensemble de paramètres pertinents pouvant inclure des descripteurs originaux.

  17. Comptage de répétitions avec gaps dans les mots d'un langage régulier :
    Philippe DUCHON <duchon at labri.fr>

    On s'intéresse au comptage, dans des mots aléatoires, des occurrences de motifs formés d'une répétition d'un sous-motif à une distance qui est bornée par la longueur du sous-motif: facteurs uvu, où u et v sont des mots quelconques, avec |uv|≤ C|u|. Un travail récent de Duchon, Nicaud et Pivoteau montre que la série génératrice de tous les mots selon divers paramètres liés à ces répétitions (nombre de facteurs uvu, longueur totale des motifs u, longueur totale des motifs v) est une série rationnelle, et que les valeurs moyennes de ces paramètres sont linéaires, avec des constantes qui dépendent explicitement du paramètre C. L'objectif de ce stage de recherche sera d'étendre cette étude au cas où les mots dans lesquels on cherche un motif sont ceux d'un langage régulier décrit par un automate fini. Ce travail sera l'occasion de manipuler des automates finis, et de se familiariser avec les outils élémentaires de la combinatoire analytique.

  18. Étude du comportement des solveurs SAT dans un contexte massivement parallèle: comment construire des preuves courtes en parallèle. :
    Laurent Simon <lsimon at labri.fr>

    Ce sujet propose de développer une nouvelle vision des solveurs SAT, dans un contexte parallèle, en se focalisant sur la parallélisation de la preuve visée plutôt que la parallélisation de l’exploration. Le stage est financé par un projet ANR autour du sujet. Une poursuite en thèse, financée par cette même ANR, est possible.

  19. Profiter des architectures de type Many Integrated Components (Xeon Phi) pour la résolution efficace du problème SAT: vers de nouvelles solutions :
    Alexandre Denis <alexandre.denis at inria.fr>, Laurent Simon <lsimon at labri.fr>

    Ce sujet propose d'appréhender les limitations des nouvelles architectures "many cores" dans un contexte SAT. Il s'agit d'un travail exploratoire permettant d'utiliser des modèles de calcul typiquement HPC (High Performance Computing) au delà de leur "zone de confort" habituelle. Le stage est financé par un projet ANR autour du sujet. Une poursuite en thèse, financée par cette même ANR, est possible.

  20. Analyse et Visualisation d’Informations Issues de Géoportails :
    Bruno Pinaud <bruno.pinaud@u-bordeaux.fr>,Guy Melançon <guy.melancon@u-bordeaux.fr>

    GÉOBS est un projet de recherche coordonné par le laboratoire de géographie PASSAGES (UMR5319) en partenariat avec le LaBRI. Son objectif est d’analyser le contenu de 45 géoportails institutionnels. Les géoportails sont des infrastructures web qui indexent les bases de données cartographiques dans des géocatalogues et les diffusent dans des interfaces de consultation.
    L’objectif du stage est d’analyser les données indexées (présentées sous forme de page web) dans les 45 géoportails étudiés (16 nationaux et 29 régionaux). En lien avec les experts des données, le travail principal consiste à regrouper et à hiérarchiser les données thématiquement sachant que les thèmes ne sont a priori pas connus (plus connus sous le nom d’approche non supervisée). Un point de départ peut être de produire des graphes de similarité thématique entre les pages des géoportails. Les regroupements seront formés à partir de seuils à définir sur la similarité.
    Une première extraction des données réalisée à l’été 2016, a permis de rassembler 160 600 fiches de métadonnées (fichiers XML) actuellement stockées dans une BD PostgreSQL (l’utilisation de PostresSQL peut être remise en question). Une seconde extraction sera réalisée en avril 2017. Un autre axe de travail sera de faire émerger les différences entre les données de 2016 et celle de 2017.
    Le travail pourra s’effectuer sur la plateforme Tulip1 développée au LaBRI mais selon la vitesse d’avancement des travaux, des visualisations utilisant des tehcnologies web pour afficher les graphes pourront être envisagées. L’utilisation de bases de données NoSQL (MongoDB ou Neo4J) est aussi envisagée.

  21. Reconnaissance de gestes sportifs dans des vidéos : application au tennis de table :
    Renaud Peteri <renaud.peteri at univ-lr.fr>,Laurent Mascarilla, Jenny Benois-Pineau <benois-p at labri.fr>

    Le thème de ce stage porte sur l’analyse de vidéos pour la classification d'activités sportives, en particulier le tennis de table dans un contexte de compétition haut niveau. Cette problématique s'inscrit dans le cadre du projet SPORTLAB, porté par l’Université Bordeaux (STAPS), dont le but est de capturer et d'analyser des gestes sportifs en situation écologique. Ce projet sera mené en collaboration avec les laboratoires LABRI et MIA de l'Université de La Rochelle qui travaille aussi sur la reconnaissance d'actions complexes dans des vidéos depuis plusieurs années.

  22. Approches (semi) automatisées pour la visualisation de réseaux multi-couches :
    Guy Melançon <Guy.Melancon@u-bordeaux.fr>

    On souhaite élaborer une méthode rigoureuse qui permettrait,

    Cela suppose de formaliser le calcul des vues, et le calcul des mécanismes de projection; de concevoir une façon de matérialiser, de manière automatique, l'accès à ces vues et l'application de ces projections au niveau de l'interface de visualisation.

  23. Live coding spatio-temporel multimédia :
    David Janin janin&labri.fr.

    Contexte: développée au sein du projet PoSET, la modélisation par tuilage offre une nouvelle approche pour la programmation de système multimédia temporisé et interactif.
    Objectif: en s'appuyant sur le T-calcul, un prototype de langage "tuilé", l'objectif du stage est d'en réaliser une version "live coding", embarquée en java-script, afin de constuire une plateforme web de démos et/ou de tutoriel.
    Remarque: Le sujet se prette à une poursuite en thèse (master "Recherche") mais peut, tout aussi bien, constituer un stage de type master "Pro".
    Mots clés : programation fonctionnelle, programmation web, web audio, systèmes embarqués.