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SynopsisLes méthodes deep learning sont devenues de plus en plus populaires pour construire des systèmes intelligents. Actuellement, de nombreuses architectures deep learning constituent l'état de l'art dans leurs domaines respectifs, tels que la reconnaissance d'images, la génération de texte, la reconnaissance vocale, etc. La disponibilité de bibliothèques et de frameworks matures pour développer de tels systèmes est également un facteur clé de ce succès.Ce travail explore l'utilisation de ces architectures pour construire des systèmes intelligents pour les langues des signes. La création grands corpus de données en langue des signes a rendu possible l'entraînement d'architectures deep learning à partir de zéro. Les contributions présentées dans ce travail couvrent tous les aspects du développement d'un système intelligent basé sur l'apprentissage profond. Une première contribution est la création d’une base de données pour la Langue des Signes de Belgique Francophone (LSFB). Celle-ci est dérivé d’un corpus existant et a été adapté aux besoins des méthodes deep learning. La possibilité de recourir à des méthodes de collecte participative (crowdsourcing) pour recueillir d'avantages de données est également explorée.La deuxième contribution est le développement ou l’adaptation d'architectures pour la reconnaissance automatique de la langue des signes. L'utilisation de méthodes contrastives pour apprendre de meilleures représentations est explorée, et la transférabilité de ces représentations à d'autres langues des signes est évaluée.Enfin, la dernière contribution est l’intégration des modèles dans des logiciels destinés au grand public. Cela a permis de mener une réflexion sur les défis lié à l'intégration d'un module intelligent dans le cycle de vie du développement logiciel.Membres du juryProf. Wim VANHOOF, Président, Université de NamurProf. Benoît FRENAY, Promoteur, Université de NamurProf. Anthony CLEVE, Co-promoteur, Université de NamurProf. Laurence MEURANT, Membre interne, Université de NamurProf. Lorenzo BARALDI, Membre externe, Université de ModèneProf. Annelies BRAFFORT, Membre externe, Université de Paris-SaclayProf. Joni DAMBRE, Membre externe, Université de Gand 

Sujet de la Dissertation Essays on the macroeconomic effects of cross-country and time heterogeneity in a monetary union Composition du Jury PromoteursProfesseur Jean-Yves Gnabo, Université de NamurProfesseur Hamza Bennani (Université de Nantes), Co-promoteurAutres membres du JuryProfesseure Sophie Béreau, Université de NamurProfesseure Pauline Gandré, Université Paris NanterreProfesseure Yuliya Rychalovska, Université de NamurPrésident du JuryProfesseur Oscar Bernal, Université de Namur 

SynopsisOver recent years, the development of agent-based models has allowed researchers to advance their understanding of naturally occurring collective behaviours. Swarm robotics, a field studying the design of decentralised robot swarms, has emerged following the replication of some collective behaviours in artificial groups of robots. The first part of this thesis provides novel techniques for the aggregation of heterogeneous swarms. First, we enhance an existing controller for an aggregation problem on two sites through the use of informed robots. We show that our simplified approach offers a wider range of operating conditions and a greater flexibility. Second, we provide a new method for the aggregation of robot swarms with adaptive random walks. We separately study cue-based aggregation with a swarm of robots only sensing private information and neighbour-based aggregation with a swarm of robots sensing social information. We show that a trade-off can be obtained with a heterogeneous swarm composed of the two robot types, forming a dense cluster near the minimum of an environmental cue. Private and social information also play a key role in the evolution of biological processes inside animal groups. Dispersal, the movement of an animal from site of birth to site of reproduction, is strongly affected by the acquisition and the use of information. Since experimental research is often difficult to conduct while accounting for multiple information sources and environmental variability, the use of agent-based models offer an opportunity to study the evolution of dispersal and its associated costs linked to private and social information in a controlled setting. The second part of this thesis provides an agent-based model of dispersal including the acquisition of information and its associated costs. Throughout three case studies, we observe the evolution of genes linked to the acquisition of information and the obtained dispersal strategies in different scenarios. Jury members Prof. Wim Vanhoof, Président, Université de Namur, BelgiqueProf. Elio Tuci, Secrétaire, Université de Namur, BelgiqueProf. Timoteo Carletti, Membre interne, Université de Namur, Belgique Prof. Eliseo Ferrante, Membre externe, Vrije Universiteit Amsterdam, Pays-BasProf. Mauro Birattari, Membre externe, ULB, Belgique Prof. Andreagiovanni Reina, Membre externe, Universität Konstanz, Allemagne 

Étudiantes en droit à l’UNamur, Marilyn Emmerechts et Delphine Blomme font partie de la MUN Society Belgium (MSB), un organisme qui propose de simulations de débat dans des comités de l'ONU. En mars, leur équipe s’est rendue à Manille, aux Philippines, pour disputer les championnats du monde de diplomatie estudiantine, organisés par l’Université d’Harvard. Pendant cinq jours, elles ont débattu aux côtés de plus de 1 000 étudiants. Rencontre.

Obtenir instantanément la traduction en langue des signes (LSFB) d’un mot écrit en français : voilà ce que permet MOSI (Du mot au signe). Ce nouvel outil est le fruit d’une collaboration entre l’Université de Namur, l’asbl École et Surdité et l’asbl LSFB, soutenue par la Fondation Roi Baudouin.

Depuis une dizaine d’années, le professeur Guilhem Cassan travaille sur la question du lien entre médias et vie politique en collaboration avec la Professeure Julia Cagé, qui vient de recevoir le très prestigieux Prix Yrjö Jahnsson, qui consacre le meilleur économiste Européen de moins de 45 ans. Le Département d’économie de l'UNamur (Faculté EMCP) et l'Institut DeFiPP (Centre CRED) possèdent un réseau et une expertise internationale reconnue en économie du développement et en économie de l’environnement. 

Synopsis The spreading of internet-based technologies since the mid-90s has led to a paradigm shift from monolithic centralized information systems to distributed information systems based upon the composition of software components, interacting with each other and of heterogeneous natures. The popularity of these systems is nowadays such that our everyday life is touched by them.Classically concurrent and distributed systems are coded by using the message passing paradigm-according to which components exchange information by sending and receiving messages. In the aim of clearly separating computational and interactional aspects of computations, Gelernter and Carriero have proposed an alternative framework in which components interact through the availability of information placed on a shared space. Their framework has been concretized in a language called Linda. A series of languages, referred to nowadays as coordination languages, have been developed afterwards. In addition to providing a more declarative framework, such languages nicely fit applications like Facebook, LinkedIn and Twitter, in which users share information by adding it or consulting it in a common place. Such systems are in fact particular cases of so-called socio-technical systems in which humans interact with machines and their environments through complex dependencies. As coordination languages nicely meet social networks, the question naturally arises whether they can also nicely code socio-technical systems. However, answering this question first requires to see how well programs written in coordination languages can reflect what they are assumed to model.This thesis aims at addressing these two questions. To that end, we shall use the Bach coordination language developed at the University of Namur as a representative of Linda-like languages. We shall extend it in a language named Multi-Bach to be able to code and reason on socio-technical systems. We will also introduce a workbench Anemone to support the modelling of such systems. Finally, we will evidence the interest of our approach through the coding of several social-technical systems. The Jury Prof. Wim Vanhoof - University of Namur, BelgiumProf. Jean-Marie Jacquet - University of Namur, BelgiumProf. Katrien Beuls - University of Namur, BelgiumProf. Pierre-Yves Schobbens - University of Namur, BelgiumProf. Laura Bocchi - University of Kent, United KingdomProf. Stefano Mariani - UNIMORE University, Italy Participation upon registration. Register here

Pour Bruno Dumas, l’informatique s’inscrit dans les principes de la psychologie appliquée L’intelligence artificielle (IA) s’immisce dans nos vies professionnelles comme dans nos vies privées. Elle nous séduit comme elle nous inquiète. À l’échelle mondiale, elle est au cœur d’importants enjeux stratégiques, sociétaux ou économiques, débattus encore mi-février 2025, lors du sommet mondial de l’IA à Paris. Mais comment ne pas la subir en tant qu’utilisateur ? Comment avoir accès à cette nécessaire transparence de son fonctionnement ? En plaçant son prisme de recherche du côté de l’utilisateur, Bruno Dumas est en quelque sorte « un psychologue de l’informatique ». Expert en interaction humain-machine, co-président de l’Institut NaDI (Namur Digital Institut), il défend l'idée d'une utilisation raisonnée et éclairée des technologies émergentes. 

Mesurer la pauvreté et le bien-être, pour mieux comprendre les inégalités de développement entre les pays et mieux évaluer les politiques de développement. Telle est la thématique sur laquelle travaille Benoit Decerf, professeur assistant au sein du Département d’économie et chercheur au sein du centre de recherche en économie du développement de l’UNamur.  Il a participé à améliorer les indicateurs de pauvreté utilisés par la Banque mondiale. 

Abstract Detecting semantic code clones in logic programs is a longstanding challenge, due to the lack of a unified definition of semantic similarity and the diversity of syntactic expressions that can represent similar behaviours. This thesis introduces a formal and flexible framework for semantic clone detection based on Constrained Horn Clauses (CHC). The approach considers two predicates as semantic clones if they can be independently transformed, via semantics-preserving program transformations, into a common third predicate. At the core of the method lies anti-unification, a process that computes the most specific generalisation of two predicates by identifying their shared structural patterns. The framework is parametric in regard with the allowed program transformations, the notion of generality, and the so-called quality estimators that steer the anti-unification process. Jury Prof. Wim Vanhoof - University of Namur, BelgiumProf. Katrien Beuls - University of Namur, BelgiumProf. Jean-Marie Jacquet - University of Namur, BelgiumProf. Temur Kutsia - Johannes Kepler University, AustriaProf. Frédéric Mesnard - University of the Reunion, Reunion IslandProf. Paul Van Eecke - Free University of Brussels, Belgium

Au programme pour tous et toutes 09h00 | Accueil09h30 | Cérémonie d'accueil des nouveaux étudiants11h00 | Célébration de la rentrée à la Cathédrale Saint-Aubain (Place Saint-Aubain - 5000 Namur) puis accueil des étudiants par les Cercles. En savoir plus