La
compréhension des phénomènes naturels, sociaux, épidémiologiques, etc.,
du monde actuel, devient de plus en plus indispensable aux décideurs
politiques et économiques. Les sciences de la complexité connaissent un
développement croissant motivé par les enjeux globaux (écologie, santé
publique, stabilité sociale) qui concernent, conséquence de la
mondialisation, autant les pays industrialisés que les pays en
développement.
Les sciences de la complexité requièrent la maîtrise d’outils
mathématiques et informatiques sophistiqués ainsi qu’une compréhension
en profondeur des thématiques spécifiques auxquelles elles
s’appliquent. Aussi chaque sujet spécifique de l’analyse des systèmes
complexes se caractérise par un type de modèles et une application
thématique.
Les travaux de modélisation de systèmes complexes proposés à ce thème
devront avoir un lien fort avec leur application thématique, que ce
soit en écologie, en biologie, en épidémiologie, en dynamique urbaine,
en sciences sociales, etc. D'un point de vue méthodologique, ce thème
porte principalement sur le développement de méthodes de modélisation
mathématique (systèmes dynamiques, agrégation de variables, etc.),
informatique (systèmes multi-agents, modélisation participative, etc.)
et hybride mathématique-informatique.
Understanding natural, social, epidemiological, etc.,
phenomenons is becoming more and more essential to the political and
economic decision makers. The sciences of complexity are becoming
increasingly motivated by global development issues (ecology, public
health, social stability) that concern industrialized and developing
countries likewise, as a consequence of globalization.
Sciences of complexity require mastering sophisticated mathematical and
computer tools and a deep understanding of the specific themes to which
they apply. Hence, each specific analysis of a complex system is
characterized by a type of model and a particular thematic application.
Modeling works submitted to this track should have a strong bond with
their thematic application, whether in ecology, biology, epidemiology,
urban dynamics, social sciences, etc. From a methodological point of
view, the track welcomes mathematical modeling methods (dynamical
systems, aggregation of variables, etc.), computational modeling
methods (multi-agent systems, participatory modeling, etc.), and
mathematical-computational hybrid methods.
Les
nouvelles architectures parallèles et distribuées ont permis
d’accélérer considérablement les performances des applications
scientifiques, mais elles ont également fortement modifiées les
algorithmes et la façon de programmer. Le thème contient tous les
développements d’outils nécessaires aux implémentations d’applications
scientifiques qui requièrent d’importantes ressources de calcul ou de
mémoire, numériques et/ou informatiques. Il inclut également les
applications elles-mêmes. Il se différencie du thème de la modélisation
des systèmes complexes par l’accent qui est mis sur la résolution des
équations issues du modèle choisi plus que sur le modèle à choisir.
Le thème comporte donc principalement l’algorithmique numérique, le
calcul à haute performance et sa mise en oeuvre, en particulier sur des
réseaux de machines et clouds.
1. Algorithmique numérique
Discrétisation des équations
Modèles stochastiques
Méthodes de résolution de grands systèmes
Méthodes de recherche de valeurs propres
Intégrateurs d’équations différentielles
2. Nouvelles plates-formes de calcul
Algorithmes numériques parallèles et leur mise en oeuvre sur réseaux de machines parallèles,
Outils pour le parallélisme
Gestion efficace des ressources distribuées
Outils de visualisations
Outils pour la mise en oeuvre
Accélérateurs de calcul
3. Applications
The new parallel and distributed platforms have considerably
improved the performance of scientific applications, but at the same
time, they have also greatly modified the algorithms and the way of
programming. This topic contains all the tools developed for the
implementation of scientific applications that require significant
computing resources and memory requirements. It also includes the
applications themselves. It differs from the theme of modeling complex
systems by the emphasis on solving the equations of the model chosen
more than on the model to choose. The topic therefore comprises mainly
the numerical algorithms, high performance computing and its various
implementation issues, especially on many-cores and cloud networks.
1. Numerical Algorithms
- Discretisation
- Stochastic models
- Methods for large sparse linear systems
- Eigenvalue problems
- Parallel ODE
2. New computing platforms
- Parallel numerical algorithms and their implementation
- Tools for High Performance Computing
- Management of distributed resources
- Visualization tools
- Accelerators
3. Applications
This
track is intended to discuss the most recent innovations, trends,
outcomes, experiences, and challenges in the field of software
engineering. The submissions addressing topics across the spectrum of
software engineering are welcomed, including but not limited to:
Software engineering techniques and methodologies: Software reuse,
component development, open source software development and
methodologies, Software architecture, aspects, features, generic
programming
Service computing and virtualization (software engineering for
distributed systems): Requirements engineering methods and techniques
for service computing; Design methods and techniques for service
computing; Serviceoriented architecture methods and techniques; Service
computing technologies; Service level reuse paradigm; Cloud computing
development methods; SaaS development methods and techniques; Service
computing paradigm; QoS models for service computing; Testing methods
for service computing
Formal methods in software development, Models and transformations:
DSL, MDA, Methods and tools for models transformation, models
visualisation
Business engineering and technologies: Business process modelling and
management, enterprise architecture, business alignment, Enterprise
Data Warehouse; Data Mining; Workflows; Business Rules Management
(BRM);
Big Data management system
Specialized software advanced applications: Cryptography and security,
Webmapping software and application, software for mobile and embedded
devices
Les
masses de données aujourd’hui disponibles engendrent un problème
spécifique lié à leur traitement automatique. Des méthodes d'Extraction
et d'Organisation des Connaissances (EOC) peuvent en partie répondre à
cette difficulté. Dans ce contexte, le développement du domaine
émergent de la Science des Données met en exergue de nouveaux besoins
comme la capacité à traiter, fouiller, organiser et visualiser des
masses de données hétérogènes, dynamiques et de qualité différente. Les
applications liées à l’extraction et l'organisation des connaissances,
comme par exemple celles relevant du domaine du web sémantique, des
ontologies, du web social ou des systèmes de recommandation,
constituent un vaste champ de recherche, d’expérimentation et de
valorisation dans lequel se développent des méthodologies innovantes.
Extracting knowledge from the Big Data has become
increasingly difficult; as a consequence, Knowledge Organization and
Mining (KOM) methods and tools are more and more necessary. In a
context of heterogeneous data of unequal quality, Data Science emerges
with a collection of new tools dedicated to wrapping, mining,
classifying and visualization. A new and vast field of research
centered on Knowledge Organization and Mining, with its own and
innovative experimentations and assessment methods is emerging at the
crossroads of the Semantic Web, the Social Web, Ontologies and
Recommender Systems. La liste non exhaustive des sujets considérés sont
les suivants / Topics of interest are the following but not limited to:
Fouille de données, Fouille du web, Visualisation analytique / Data
mining, Webmining, Visualization.
Graphes de connaissances, Représentation des connaissances / Knowledge
graphs, Knowledge representation.
Ontologies, Web Sémantique, Web des données / Ontologies, Semantic web,
Web of data.
Intelligence collective, Systèmes de recommandation, Aide à la décision
/ Collective Intelligence, Computational Intelligence, Recommender
Systems, Systems for Decision Support.
Réseaux sociaux, Social web, Analyse multimédia / Social Networks,
Social Web Multimedia Analysis. Intégration de données et
connaissances, Entrepôts de données / Data and Knowledge Integration,
Data Warehouses.
Traitement automatique du langage naturel, Recherche d’information /
Natural Language Processing, Information Retrieval
Ce
thème traite des systèmes répartis large échelle, des réseaux
informatiques filaires ou sans-fils, protocoles associés ainsi que des
moyens de les évaluer quantitativement et qualitativement. Il s’agit
d’y discuter des évolutions de ces domaines, des nouvelles
problématiques et challenges scientifiques, des technologies récentes
et des nouveaux paradigmes. C’est aussi le lieu pour partager les
résultats récents.
This track deals with large-scale distributed systems,
wired or wireless networks, associated protocols as well as means for
their quantitative and qualitative assessment. It is about discussing
evolutions in these domains, new issues and scientific challenges,
recent technologies, and new paradigms. It intends to be the place for
sharing recent results.
La liste non exhaustive des sujets considérés est la suivante / Topics of interest are the following but not limited to:
Architectures de réseaux & Ingénierie des protocoles /
Network Architecture & protocol engineering
Evolution de l’architecture de l’Internet/ Internet architecture
evolution
Gestion et administration des réseaux / Network management and
administration
Réseaux ad-hoc & réseaux de capteurs / Adhoc & Sensor Networks
Réseaux mobiles, radio cognitif, sans-fil et satellites / Mobile
Network, Cognitive radio, Wireless and Satellites
Objets communicants et Internet des objets / Communicating Objects and
Internet of Things (IoT)
Réseaux à haut débit / High-speed networks
Transmission video/audio et Qualité de service (QoS) / Video/audio
transmission and Quality of service (QoS)
Systèmes embarqués et temps réel / Real time Embedded systems
Réseaux Pair-à-Pair / Peer-to-peer networks
Algorithmes et applications distribués / Distributed Algorithms and
Tools Software Defined Network (SDN) and Network Function
Virtualization (NFV)
Validation, test de protocoles (conformité, interopérabilité) /
Protocol validation and testing (conformance and interoperability)
Evaluations de performances / Performance evaluation
Sécurité des réseaux et des applications réparties / Security in
networks and distributed systems
Le
but est de rassembler des chercheurs et praticiens du milieu
universitaire et de l'industrie, qui travaillent dans le domaine
multidisciplinaire du traitement du signal, de l'image et de la vidéo.
La portée de cette session couvre tous les aspects théoriques et
pratiques du domaine, de la recherche fondamentale au développement
d’applications. Une attention particulière sera donnée aux articles sur
l'image et le traitement de la vidéo dédiés aux services dans des
secteurs comme le multimédia, le médical, l’aéraonotique, la robotique,
la sécurité, la communication, les arts etc. The purpose is to bring
together researchers and practitioners from both academia and industry,
who are active in the multidisciplinary field of image and video
processing.
The
scope of this Ttrack covers all theoretical and practical aspects of
the domain, from basic research to application development. Contributed
articles on image and video processing may be focused on specific
techniques, on diverse functionalities and services, within the context
of various activity sectors (e.g., multimedia, medical, aerial,
robotics, security, communications, arts), or on employing diverse data
formats.
La liste non exhaustive des sujets considérés sont les suivants / Topics of interest are the following but not limited to:
Analyse d'image, détection et reconnaissance
Analyse d’Image, traitement vidéo
Image, vidéo et traitement du signal multidimensionnel
Analyse de formes et modélisation
Théories et méthodes du traitement de signal
Parole et Traitement Automatique des Langues
Recherche de motifs
Traitement du signal biomédical
Détection et traitement des signaux de capteurs
Défis actuels et émergents des techniques de traitement d'images
Image Analysis, Detection and Recognition
Image, Video, and Multidimensional Signal Processing
Shape Analysis and Modeling
Machine Learning for Signal Processing
Multimedia Signal Processing
Signal Processing Theory and Methods
Speech and Language Processing
Pattern discovery
Biomedical signal processing
Sensing and sensor signal processing
Multiview Geometry and 3D Computer Vision
Biomedical Applications
Current challenges and emerging techniques in image-based procedures Audio, speech and language processing.
La
convergence des technologies de l’information et de communications ont
conduit au développement à travers le web de systèmes de plus en plus
décentralisés, interconnectés, marqués d’une composante de mobilité et
de multimédia, intégrant image, son et parole notamment dans le domaine
du E-learning. Dans ce contexte, les techniques de l’Intelligence
Artificielle allant des ontologies aux fouilles de données en passant
par les architectures multi-agents, le travail collaboratif et les
grilles de connaissances prennent tout leur sens, avec notamment
l’émergence de la Web Intelligence (WI). La thématique « Intelligence
artificielle (IA) et Environnements Informatiques pour l’Apprentissage
Humain (EIAH)» a pour objectif de réunir des chercheurs développant
et/ou appliquant différentes méthodes, techniques et outils
d'Intelligence Artificielle aux diverses technologies du Web avec un
regard particulier sur les méthodologies de l’EIAH. Nous sollicitons
des articles de qualité dans tous les domaines faisant l’objet du
présent appel, les propositions de communication portant sur de
nouvelles directions de recherche ou des nouveaux domaines seront
examinés avec une attention particulière.
La présente liste de thèmes, non exhaustive, est donnée ci-dessous à titre indicatif /
· E-learning, Portails et Environnements Virtuels d’Apprentissage
· Agents & Systèmes coopératifs
· Ingénierie et représentation des Connaissances
· Ontologies (création, évolution, évaluation)
· Extraction de connaissances à partir de texts, video, signal et images
· Interaction Homme-Machine /
· Raisonnement à base de modèles /
· Apprentissage symbolique, Algorithmes Génétiques & Réseaux de Neurones
· Web sémantique et Multimédia
· Techniques et accès universel au Web / Technics for universal access to the web
· Services Web basés sur les Applications des Grilles / Web Services-based Grid Applications
· fouille de données et fouilles de textes/ Data Mining and Text Mining.
The convergence of Information and Communication
Technologies led to the development through the Web of systems
increasingly decentralized, inter-connected, distinguished by
components of mobility and multi-media, integrating image, sound and
speech in particular in the field of E-learning. In this context,
Artificial Intelligence technics ranging from ontologies, to Data
Mining via multi-agent architecture, computer supported collaborative
work and Knowledge Grid take all their true meaning, with in particular
the emergence of the Web Intelligence (WI). The thematic “Artificial
Intelligence & Computer-based Collaborative Learning Environment
(CCLE)” aims to bring together researchers developing and/or applying
different methods, techniques and tools of Artificial Intelligence to
the various technologies of the Web with a meaningfully look to the
CCLE methodologies. We request quality papers in all the fields being
the subject of this call, the proposals relating new directions of
research or new fields will be examined with a special attention. The
present list of topics given below include but not limited to:
- E-Learning portals and Virtual Learning Environments,
- Agents and Cooperative Systems
- Knowledge Engineering and Knowledge representation
- Ontology (creation, evolution, evaluation)
-knowledge extraction from text, video, signals and images
- Computer-Human Interaction
- Model Based reasonning
- Symbolic - Learning, Genetic Algorithms and Neural Networks
- Multimedia and Semantic Web
- Technics for universal access to the web
- Web Services-based Grid Applications
- Data Mining and Text Mining.
Scientific objectives: The
aim of this theme is to gather specialists of the domain to exchange
their most recent results concerning the mathematical modelling for
biological and environmental problems. This meeting between biologists
and mathematicians around a discipline with very strong societal impact
will also allow to review advances realized in fields of application.
These biomedical applications are numerous, we shall quote as an
example: the electroencephalography, the electrocardiography, the
epidemiology, the cancer research. For environmental fields, we shall
be interested in particular in the study and in the resource management
of groundwater.
Summary of the scientific contents: The
conferences are mainly researchers working on the modelling of
biological phenomena by Partial Differential Equations (for direct or
inverse problems), by dynamic systems or by stochastic analysis. The
presentations will cover the mathematical aspects, the development of
numerical methods and the use of the numerical simulation for the
understanding of the biological and environmental phenomena. Among the
themes, we quote for example:
The mathematical study of the models of the bioprocesses
and the population dynamics for the understanding and the control of
the ecosystems and the development of treatment systems. The Development of methods and mathematical and numerical technics
which allow to study and to model the biological processes.
Observation and optimal control of ecosystems.
Modelling of the eco-evolution, the cellular dynamics
and the DNA.
Modelling in cardiac electrophysiology, electroencephalography, chemotaxis.
Problems of water treatment and biofilms.
Statistical Processing of the signal and the images, the medical imaging.
Groundwater resources management.
Mathematical modelling in hydrogeology.
Solutes and pollutants transport modeling.
Exchanged water fluxes and marine discharge in coastal aquifers.
Objectifs scientifiques :
L'objectif de cette thématique au sein du CARI est de réunir des
spécialistes du domaine afin d'échanger leurs résultats les plus
récents portant sur la modélisation mathématique pour les problèmes
biologiques et environnementaux. La rencontre entre biologistes, et
mathématiciens autour d’une discipline à très fort impact sociétal
permettra de faire le point sur les avancées réalisées dans plusieurs
domaines d’applications. Les applications biomédicales sont nombreuses,
nous citerons à titre d’exemple : l'électro-encephalographie,
l’électro-cardiographie, l’épidémiologie, la cancérologie. Dans le
domaine de l’environnement on s’intéressera en particulier à l’étude et
à la gestion des ressources en eau souterraine.
Résumé du contenu scientifique : Les
conférenciers sont principalement des chercheurs travaillant sur la
modélisation de phénomènes biologiques ou environnementaux par
Equations aux Dérivées partielles (problèmes directs ou inverses), par
des systèmes dynamiques ou par analyse stochastique. Les présentations
couvriront les aspects mathématiques, le développement de méthodes
numériques et l'utilisation de la simulation numérique pour la
compréhension des phénomènes biologiques ou environnementaux. Parmi les
thèmes mis en avant pour cette session on cite par exemple :
L’étude mathématique des modèles des bioprocédés et de
dynamique des populations pour la compréhension et le contrôle des
écosystèmes et la mise au point des systèmes de traitement. Le Développement de méthodes et techniques
mathématiques et numériques qui permettent d’étudier et de modéliser
les processus biologiques. Observation et contrôle optimal des
écosystèmes. Modélisation de l’éco-évolution, de la dynamique cellulaire et de l’ADN.
Modélisation en électrophysiologie cardiaque, électroencéphalographie, chémotaxie.
Problèmes de traitement de l’eau et de biofilms.
Traitement statistique du signal et des images, imagerie médicale.
La gestion et l’exploitation des ressources en eau souterraine.
Modélisation mathématique en hydrogéologie.
Modélisation et simulation du transport des sels et des polluants.
Etude des problèmes d’intrusion et de décharge marine liés aux nappes côtières.
