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Thématique
2025

juin

  • 11:00
    12:00

    Antoine Toullalan (LITIS)

    Title: The Shortest Temporal Exploration Problem

    Abstract:

    A temporal graph is a graph for which the edge set can change from one time step to the next. This paper considers undirected temporal graphs defined over L time steps and connected at each time step. We study the Shortest Temporal Exploration Problem (STEXP) that, given all the evolution of the graph, asks for a temporal walk that starts at a given vertex, moves over at most one edge at each time step, visits all the vertices, takes at most L time steps and traverses the smallest number of edges. We prove that every constantly connected temporal graph with n vertices can be explored with O(n^{1.5}) edges traversed within O(n²) time steps. This result improves the upper bound of O(n²) edges for an exploration provided by the upper bound of time steps for an exploration which is also O(n²). Morever, we study the case where the graph has a diameter bounded by a parameter k at each time step and we prove that there exists an exploration which takes O(n²) time steps and traverses O(kn) edges. Finally, the case where the underlying graph is a cycle is studied and tight bounds are provided on the number of edges traversed in the worst-case if L≥2n-3.

    The talk will be in English

    https://algodist.labri.fr/index.php/Main/GT

    LaBRI salle 178 - lien visio https://webconf.u-bordeaux.fr/b/arn-4tr-7gp
  • 10:00
    14:00

    À l’ère du numérique, où la prolifération des contenus texto-auditifs redéfinit les modes de communication, l’analyse des dynamiques médiatiques multilingues devient un enjeu scientifique fondamental. Les interactions humaines, qu’elles soient écrites ou orales, se déploient désormais dans un enchevêtrement linguistique complexe, intégrant des expressions informelles, dialectales et des discours en alternance codique. Face à cette fragmentation linguistique, il devient impératif de concevoir des approches avancées capables de structurer, d’interpréter et d’exploiter ces flux massifs d’informations. Cette thèse se positionne au croisement de trois axes majeurs : l’extraction des tendances discursives, la transcription automatique multilingue et l’analyse des sentiments dans des scénarios linguistiques informels. En réponse à ces enjeux, nous proposons une nouvelle approche pour décoder les dynamiques thématiques en s’appuyant sur des modèles probabilistes (LDA, HDP) couplés à des modèles prédictifs séquentiels (ARIMA), afin d’extraire les tendances latentes et de modéliser les dynamiques temporelles sous-jacentes, tout en analysant l’évolution des préoccupations sociétales. Ensuite, nous introduisons un système hybride de transcription automatique multilingue et de détection de mots-clés en discours continu, s’appuyant sur une architecture intégrant des versions optimisées de Whisper (FasterWhisper et WhisperX), associées aux modèles de détection d’activité vocale (Silero VAD et Pyannote VAD), garantissant une meilleure résilience face aux variations linguistiques et contextuelles. Par ailleurs, nous associons des réseaux neuronaux résiduels (ResNet-18, ResNet-152) avec des embeddings acoustiques (MFCC) et contextuels (M-BERT) afin d’optimiser l’identification rapide des informations critiques en situation d’urgence. 
    Enfin, l’objectif est de proposer une stratégie d’analyse des sentiments dans des contenus multilingues, où les échanges dialectaux et en alternance codique, caractérisés par des ambiguïtés sémantiques, complexifient l’interprétation et représentent un défi inédit. Pour y répondre, une architecture hybride combinant des réseaux neuronaux bi-directionnels profonds (Bi-LSTM) et une approche d’apprentissage par ensemble (AdaBoost-SVM), intégrant une pondération adaptative des coûts, permet d’améliorer la précision de la classification des opinions, tout en atténuant les biais liés aux déséquilibres des corpus explorés.

     

    Amphi 3 (Bât A9)
  • 14:00
    17:00

    Ce travail comporte deux parties indépendantes, qui traitent toutes deux des graphes. Un graphe est un ensemble de points appelés sommets, qui peuvent être voisins (adjacents) ou non. Dans la première partie, on étudie comment rendre des graphes “irréguliers”, c’est à dire comment les transformer pour que deux sommets adjacents puissent être distingués par le nombre de leurs voisins. Dans la deuxième partie, on étudie des graphes qui modélisent des réseaux qui doivent être capables de surveiller les défaillances dans les connexions. Le problème principal est de trouver un ensemble de surveillance d’arêtes, à savoir, un ensemble de nœuds du réseaux, appelés sondes, aussi petit que possible tel que, si une connexion du réseau échoue, alors la latence d’une communication entre deux sondes change. En termes de graphes, cela veut dire que si une arête est supprimée, alors la distance entre deux 
    sondes change.

     

    Amphi LaBRI
  • 11:00
    12:00

    Maria Kokkou (LIS)

    Self-stabilisation

    Title: TBA

    https://algodist.labri.fr/index.php/Main/GT

    LaBRI salle 178 - lien visio https://webconf.u-bordeaux.fr/b/arn-4tr-7gp
  • 14:00
    18:00

    Paul Bastide soutiendra sa thèse, le 26 juin 2025 à 14h, Amphi du LaBRI.
    L’intitulé de sa thèse est : « Structures locales en combinatoire : Reconstruction, saturation, dispersion et universalité »
     

    Amphi LaBRI