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Un ordinateur peut-il apprendre une langue comme le fait un enfant ? Une étude récente publiée dans la revue de référence Computational Linguistics par les professeurs Katrien Beuls (Université de Namur) et Paul Van Eecke (AI-lab, Vrije Universiteit Brussel) apporte un nouvel éclairage sur cette question. Les chercheurs plaident pour une révision fondamentale de la manière dont l'intelligence artificielle acquiert et traite le langage. 

Katrien Beuls est sans aucun doute un bel exemple de ces femmes qui sont de plus en plus nombreuses dans les carrières STEM (sciences, technologies, ingénierie et mathématiques). Après un parcours plutôt littéraire, guidée par sa curiosité, elle entame des études en informatique et s’intéresse aux méthodes computationnelles pour traiter le langage humain avec l’aide de l’Intelligence Artificielle (IA). Explications.

La conférence annuelle de Trail, la structure qui rassemble tous les chercheurs en intelligence artificielle de la Fédération Wallonie-Bruxelles, et intitulée « Inclusion, Parcimonie et Pluralité : l’Avenir de l’IA ? », s’est tenue à l’UNamur le 14 mai dernier. 150 participants sont venus écouter un programme particulièrement riche et varié.

Progressivement, des technologies de plus en plus sophistiquées envahissent nos sphères d’activités sans que nous ayons préalablement été consultés en tant que citoyens. Les nouveaux outils numériques, intelligences artificielles ou technologies issues des progrès en neurosciences, qui transforment nos rapports identitaires et sociaux, ne devraient-ils pas faire l’objet de vastes débats démocratiques suffisamment informés ? Cette question est au cœur du projet de «recherche-action» international «Un nouvel humanisme au temps des neurosciences et de l’intelligence artificielle» auquel participe l’UNamur.

Le projet TEF-Health : Testing and Experimentation Facilities for Health AI and Robotics est un projet européen d’envergure qui a pour objectif l'adoption rapide de solutions basées sur l'intelligence artificielle et la robotique dans le secteur médical. L’UNamur, avec l’expertise de son Centre de Recherche Information Droit et Société (CRIDS), est partenaire de ce projet.

Au programme 14h00 | Conférence principale sur l'utilisation de l'IA dans la recherche - Hugues BERSINI, professeur à l’Université libre de Bruxelles : "Can science be just data driven ?" 15h00 | Exposés de chercheurs de l'UNamur15h00 | Catherine Guirkinger : Use of AI in an economic history project15h15 | Nicolas Roy (PI : Alexandre Mayer) :  L'IA au service de l'innovation en photonique et optique :  révéler les secrets des parchemins par la classification des espèces animales15h25 | Nemanja Antonic (PI : Elio Tuci) : An in silico representation of C. elegans collective behaviour15h35 | Nicolas Franco : The benefits and dangers of “predicting the future” with covid-like machine learning models 15h45 | Michel Ajzen : Implications managériales et humaines de l’IA dans les organisations 15h55 | Robin Ghyselinck (PI : Bruno Dumas) : Deep Learning for endoscopy: towards next generation computer-aided diagnosis16h05 | Auguste Debroise (PI : Guilhem Cassan) : LLMs pour mesurer l'importance des stéréotypes au sein des représentations de genre dans les films hollywoodiens16h15 | Gabriel Dias De Carvalho : Pratiques d’apprentissage en physique à l’aide des IA génératives16h25 | Sébastien Dujardin (PI : Catherine Linard) : Where Geography meets AI: A case study on mapping online flood conversations16h35 | Jeremy Dodeigne : LLMs in SHS: revolutionary tools in a Wild West Territory? Reflections on costs, transparency and open science16h45 | Antoinette Rouvroy : Governing AI in Democracy17h00 | Conférence principale sur l'éthique et les lignes directrices à prendre en compte lors de l'utilisation de l'IA dans le cadre de projets de recherche et de la rédaction d’articles de recherche - Bettina BERENDT, professeure à la KU Leuven18h00 | Benoît Frenay et Michaël Lobet : Création d'un comité scientifique IA à l'UNamur18h10 | DrinkUne attestation de présence, valant pour 0,5 crédit de formation doctorale transversale, sera délivrée sur demande.  Contact : secretariat.adre@unamur.beCet évènement est gratuit mais l’inscription est obligatoire.   Je m'inscris

Séminaire de recherche co-organisé par Louis Carré et Sabina Tortorella dans le cadre des activités de l’Institut Esphin, du Département de philosophie, et du Centre Arcadie ainsi que du projet Marie Skłodowska-Curie SOCIAL Ce séminaire se propose d’explorer les usages contemporains de la pensée pratique de Hegel ainsi que d’en interroger la pertinence et l’héritage. Des thèmes centraux dans les débats philosophiques récents, tels que la globalisation, la race, le féminisme ou l’anthropocène, ainsi que les défis contemporains auxquelles la réflexion philosophique se trouve confrontée – comme la justice sociale et la transition écologique, la souveraineté de l’Etat face aux marchés internationaux et à l’émergence de sujets supranationaux, ou encore la crise de la démocratie face à la montée du populisme et au retour de la guerre – peuvent solliciter une mobilisation de la pensée hégélienne. L’objectif de ce séminaire n’est pas nécessairement de proposer une lecture strictement historico-philosophique de la pensée hégélienne, mais plutôt de chercher à porter Hegel au-delà de Hegel lui-même, en engageant une réflexion sur des problématiques qui trouvent en lui une première formulation, mais qui se sont développées bien au-delà de son cadre conceptuel, ou encore en interrogeant ses concepts à partir de perspectives qui ne se revendiquent pas nécessairement de l’hégélianisme. Cette approche vise ainsi à faire dialoguer la pensée de Hegel avec d’autres traditions philosophiques et courants de philosophie politique afin d’interroger sa capacité à éclairer certains enjeux majeurs de notre époque. En mettant en question son actualité et ses limites, ce séminaire entend examiner ce que la philosophie pratique hégélienne peut encore nous apporter aujourd’hui et comment elle permet d’interroger nos propres problèmes sous un angle renouvelé. Si elle ne peut pas probablement fournir des solutions toutes faites, elle peut en revanche nous aider, peut-être, à poser les bonnes questions et à penser autrement les tensions de notre époque.Chiara Magni (Università degli Studi Roma Tre) interviendra sur le thème : « Quel droits pour l'accusé et pour la personne condamnée ? Poursuite pénale et dignité humaine à la lumière de la philosophie pratique de Hegel »Lien pour assiter au séminaire en ligne Contact : sabina.tortorella@unamur.beThis project has received funding from the European Union’s Horizon Europe research and innovation programme under the Marie Skłodowska-Curie grant agreement No 101150961.

SynopsisA honeypot is a security tool deliberately designed to be vulnerable, thereby enticing attackers to probe, exploit, and compromise it. Since their introduction in the early 1990s, honeypots have remained among the most widely used tools for capturing cyberattacks, complementing traditional defenses such as firewalls and intrusion detection systems. They serve both as early warning systems and as sources of valuable attack data, enabling security professionals to study the techniques and behaviors of threat actors.While conventional honeypots have achieved significant success, they remain deterministic in their responses to attacks. This is where adaptive or intelligent honeypots come into play. An adaptive honeypot leverages Machine Learning techniques, such as Reinforcement Learning, to interact with attackers. These systems learn to take actions that can disrupt the normal execution flow of an attack, potentially forcing attackers to alter their techniques. As a result, attackers must find alternative routes or tools to achieve their objectives, ultimately leading to the collection of more attack data.Despite their advantages, traditional honeypots face two main challenges. First, emulation-based honeypots (also known as low- and medium-interaction honeypots) are increasingly susceptible to detection, which undermines their effectiveness in collecting meaningful attack data. Second, real-system-based honeypots (also known as high-interaction honeypots) pose security risks to the hosting organization if not properly isolated and protected. Since adaptive honeypots rely on the same underlying systems, they also inherit these challenges.This thesis investigates whether it is possible to design a honeypot system that mitigates these challenges while still fulfilling its primary objective of collecting attack data. To this end, it proposes a new abstract model for adaptive self-guarded honeypots, designed to balance attack data collection, detection evasion, and security preservation, ensuring that it does not pose a risk to the rest of the network.Membres du juryProf. Wim VANHOOF, Président, Université de NamurProf. Jean-Noël COLIN, Promoteur, Université de NamurProf. Florentin ROCHET, Membre interne, Université de NamurProf. Benoît FRENAY, Membre interne, Université de NamurProf. Ramin SADRE, Membre externe, Université catholique de Louvain Dr. Jérôme FRANCOIS, Membre externe, Université du LuxembourgVous êtes cordialement invités à un drink, qui suivra la soutenance publique. Pour une bonne organisation, merci de donner votre réponse pour le mardi 20 mai 2025.   Je m'inscris