Résultats de recherche

Souvent détecté trop tard, le cancer du pancréas est l’un des plus agressifs, avec moins de 10 % de survie à cinq ans. À l’Université de Namur, une équipe de chercheurs s’attaque à cette pathologie en étudiant les premiers changements cellulaires liés à la maladie. Objectifs : ouvrir la voie à un dépistage précoce et à de nouvelles pistes thérapeutiques.

Des chercheuses et chercheurs des universités de Namur (UNamur), Bruxelles (ULB) et Liège (ULiège) viennent de franchir une étape clé dans la compréhension des mécanismes viraux. Leur étude, publiée dans la revue scientifique internationale PLOS Pathogens, s’intéresse à un type particulier de molécules produites par les virus, les ARN circulaires, et présente un outil bio-informatique innovant capable de mieux les identifier. 

Programme16:00-18:00 Focus sur sept projets de recherche cliniqueDécouvrez sept projets innovants portés par des chercheurs namurois :Alexandre Goussens | Biofabrication de greffons œsophagiens biocompatiblesMorgane Canonne | Thérapie innovante pour la leucémie myéloïde aiguëMélanie Lefebvre | IA et diabète : vers une autonomie accrue des patients diabétiquesEmma Calluy | Exploration des biomarqueurs sanguins liés à la démenceJonathan Douxfils | Le test nAPCsr : prévenir les risques de thrombose associés aux contraceptifs orauxDelphine Bourmorck | Le rôle des services d’urgence dans les soins palliatifs aux patients âgésEric Mormont | Suicide chez les patients atteints de démence: une revue systématique18:00-20:00 Session posters et Walking dinnerUn moment convivial d’échanges autour des posters et d’un walking dinner. L'événement se clôturera à 20h par l'annonce des meilleurs présentations poster.Appel à postersTous les (cliniciens)-chercheurs actifs dans la recherche clinique sont invités à soumettre un abstract pour une présentation sous forme de poster. Des prix seront décernés aux meilleures présentations!InscriptionsLes inscriptions, avec ou sans soumission d'abstract, sont ouvertes jusqu'au 26 septembre via un formulaire unique.Des attestations de présence seront délivrées à tous les participants et permettront aux doctorants de faire valider des crédits de formation doctorale.Une accréditation INAMI est demandée pour les médecins.Comité organisateurProf. Marie de Saint-Hubert, CHU UCL Namur, Service de gériatrieProf. Charlotte Beaudart, UNamur, Département des sciences biomédicales, URPC, Public Health Aging Research & Epidemiology (PHARE) Group  Je m'inscris

Abstract Plastic pollution has emerged as a pervasive environmental threat, with micro- and nanoplastics (MPs and NPs) accumulating across ecosystems and organisms, including humans. Their ability to adsorb and transport contaminants raises critical concerns for both environmental and public health.This thesis investigates the developmental neurotoxicity of MPs and NPs in zebrafish (Danio rerio), emphasizing the influence of particle size and mixture toxicity. NPs were shown to cross the embryonic chorion, disrupt physiological functions, and induce anxiety-like behaviour, whereas MPs mainly altered gene expression related to neurodevelopment. When co-exposed with methylmercury (MeHg), NPs enhanced MeHg accumulation in the brain and sensory organs, exacerbating its neurotoxic effects. Notably, the mixture induced severe hypoactivity, impaired lipid metabolism and neurotransmission, and increased mortality.These findings highlight the critical need to assess plastic particle toxicity not only in isolation but also in environmentally relevant mixtures. NPs, due to their small size and high reactivity, may act as vectors for toxicants like MeHg, amplifying their effects during sensitive developmental stages. Jury Prof. Frédéric SILVESTRE (UNamur), PrésidentProf. Patrick KESTEMONT (UNamur), SecrétaireDr Valérie CORNET (UNamur)Prof. Eli THORÉ (UNamur)Prof. Jérôme CACHOT (Université de Bordeaux)Dr Krishna DAS (Université de Liège) Inscription obligatoire. Je m'inscris

Troisième et dernier focus de l’été sur le centre de recherche NaDI-CeRCLe, qui s’est démarqué à l’international ces dernières semaines grâce aux reconnaissances obtenues par trois jeunes chercheurs en management des services. Après Floriane Goosse et Victor Sluÿters, nous vous proposons de découvrir le travail de Florence Nizette, jeune chercheuse travaillant sur les technologies d’Intelligence artificielle.

Le carcinome hépatocellulaire est le cancer primitif du foie le plus fréquent. Malheureusement, cette tumeur présente toujours un haut taux de mortalité en raison de l’absence de traitements efficaces contre ses formes les plus avancées ou mal localisées. Dans le cadre d’un partenariat avec le CHU UCL Namur - site de Godinne et avec le soutien de l’entreprise Roche Belgique, les chercheurs et les chercheuses du Département des sciences biomédicales de la Faculté de médecine tentent de comprendre pourquoi les cellules tumorales du foie sont si résistantes aux traitements et d’identifier des alternatives thérapeutiques pour mieux les cibler. 

Abstract In recent decades, the volume of data generated worldwide has grown exponentially, significantly accelerating advancements in machine learning. This explosion of data has led to an increased need for effective data exploration techniques, giving rise to a specialized field known as dimensionality reduction. Dimensionality reduction methods are used to transform high-dimensional data into a low-dimensional space (typically 2D or 3D), so that it can be easily visualized and understood by humans. Algorithms such as Principal Component Analysis (PCA), Multidimensional Scaling (MDS), and t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) have become essential tools for visualizing complex datasets. These techniques play a critical role in exploratory data analysis and in interpreting complex models like Convolutional Neural Networks (CNNs). Despite their widespread adoption, dimensionality reduction techniques, particularly non-linear ones, often lack interpretability. This opacity makes it difficult for users to understand the meaning of the visualizations or the rationale behind specific low-dimensional representations. In contrast, the field of supervised machine learning has seen significant progress in explainable AI (XAI), which aims to clarify model decisions, especially in high-stakes scenarios. While many post-hoc explanation tools have been developed to interpret the outputs of supervised models, there is still a notable gap in methods for explaining the results of dimensionality reduction techniques. This research investigates how post-hoc explanation techniques can be integrated into dimensionality reduction algorithms to improve user understanding of the resulting visualizations. Specifically, it explores how interpretability methods originally developed for supervised learning can be adapted to explain the behavior of non-linear dimensionality reduction algorithms. Additionally, this work examines whether the integration of post-hoc explanations can enhance the overall effectiveness of data exploration. As these tools are intended for end-users, we also design and evaluate an interactive system that incorporates explanatory mechanisms. We argue that combining interpretability with interactivity significantly improves users' understanding of embeddings produced by non-linear dimensionality reduction techniques. In this research, we propose enhancements to an existing post-hoc explanation method that adapts LIME for t-SNE. We introduce a globally-local framework for fast and scalable explanations of t-SNE embeddings. Furthermore, we present a completely new approach that adapts saliency map-based explanations to locally interpret non-linear dimensionality reduction results. Lastly, we introduce our interactive tool, Insight-SNE, which integrates our gradient-based explanation method and enables users to explore low-dimensional embeddings through direct interaction with the explanations. Jury Prof. Wim Vanhoof - University of Namur, BelgiumProf. Benoit Frénay - University of Namur, BelgiumProf. Bruno Dumas - University of Namur, BelgiumProf. John Lee - University of Louvain, BelgiumProf. Luis Galarraga - University of Rennes, France La défense publique sera suivie d'une réception.Inscription obligatoire. Je m'inscris

Abstract Deep learning has become an extremely important technology in numerous domains such as computer vision, natural language processing, and autonomous systems. As neural networks grow in size and complexity to meet the demands of these applications, the cost of designing and training efficient models continues to rise in computation and energy consumption. Neural Architecture Search (NAS) has emerged as a promising solution to automate the design of performant neural networks. However, conventional NAS methods often require evaluating thousands of architectures, making them extremely resource-intensive and environmentally costly.This thesis introduces a novel, energy-aware NAS pipeline that operates at the intersection of Software Engineering and Machine Learning. We present CNNGen, a domain-specific generator for convolutional architectures, combined with performance and energy predictors to drastically reduce the number of architectures that need full training. These predictors are integrated into a multi-objective genetic algorithm (NSGA-II), enabling an efficient search for architectures that balance accuracy and energy consumption.Our approach explores a variety of prediction strategies, including sequence-based models, image-based representations, and deep metric learning, to estimate model quality from partial or symbolic representations. We validate our framework across three benchmark datasets, CIFAR-10, CIFAR-100, and Fashion-MNIST, demonstrating that it can produce results comparable to state-of-the-art architectures with significantly lower computational cost. By reducing the environmental footprint of NAS while maintaining high performance, this work contributes to the growing field of Green AI and highlights the value of predictive modelling in scalable and sustainable deep learning workflows. Jury Prof. Wim Vanhoof - University of Namur, BelgiumProf. Gilles Perrouin - University of Namur, BelgiumProf. Benoit Frénay - University of Namur, BelgiumProf. Pierre-Yves Schobbens - University of Namur, BelgiumProf. Clément Quinton - University of Lille, FranceProf. Paul Temple- University of Rennes, FranceProf. Schin’ichi Satoh - National Institute of Informatics, Japon La défense publique sera suivie d'une réception.Inscription obligatoire. Je m'inscris

Passionnée de jeux vidéo depuis toujours, Fanny Barnabé, chercheuse au centre de recherche CRIDS (Namur Digital Institute) et chargée de cours à l’Université de Namur, explore les coulisses d’un phénomène culturel majeur : le streaming de jeux vidéo sur Twitch. Entre humour, ironie et discours toxiques, elle décrypte les enjeux d’un espace numérique en pleine mutation.

Le centre de recherche NaDI-CeRCLe s’est brillamment démarqué sur la scène internationale ces dernières semaines. Trois jeunes chercheurs issus de la Faculté EMCP ont en effet été couronnés de reconnaissances prestigieuses lors d’événements internationaux de premier plan pour leur recherche en management des services : il s’agit de Floriane Goosse, Victor Sluÿters et Florence Nizette. Cet été, découvrons le travail de ces doctorants et leurs contributions significatives à la progression des connaissances et pratiques dans ce domaine. 

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 La défense publique sera suivie d'une réception.Inscription obligatoire. Je m'inscris

Fin novembre, l’entreprise Cellistic®, basée à Mont-Saint-Guibert, a fait don à l’UNamur d’équipements dont elle n’avait plus usage. En permettant à l’université de donner une seconde vie à ce matériel, Cellistic accomplit un geste important au bénéfice du développement de la recherche universitaire.