Author: "Thierry Viéville" / Database: OpenAIRE - Searchworks@Jio Institute Digital Library Search Results

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106 results on '"Thierry Viéville"'

1. Activité pour apprendre la pensée computationnelle en mode branché et débranché

Author: Margarida ROMERO, Thierry Viéville, Marie Duflot-Kremer, Laboratoire d'Innovation et Numérique pour l'Education (LINE), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA), Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Modeling and Verification of Distributed Algorithms and Systems (VERIDIS), Max-Planck-Institut für Informatik (MPII), Max-Planck-Gesellschaft-Max-Planck-Gesellschaft-Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Formal Methods (LORIA - FM), Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Proof-oriented development of computer-based systems (MOSEL), Department of Formal Methods (LORIA - FM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), UCA - INSPE Académie de Nice, and MSc - SmartEdtech
Subjects: Unplugged activity, [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, [INFO.INFO-GL]Computer Science [cs]/General Literature [cs.GL], Computational thinkink, Pedagogical robotics
Abstract: The introduction of computing into schools can drive the development of computational thinking along with associated problem-solving skills. In this context we look at the different types of activities used to learn computing, with the aim of establishing a protocol to compare plugged and unplugged activities at school, and more specifically to see how effectively unplugged activities can be used for skills transfer in order to learn computing.
Published: 2022

2. Bio-inspired Robotics

Author: María-José Escobar, Frédéric Alexandre, Thierry Viéville, Adrian Palacios, Viéville, Thierry, Departamento de Electrónica, Universidad Tecnica Federico Santa Maria [Valparaiso] (UTFSM), Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Facultad de Ciencias, Centro Interdisciplinario de Neurociencia de Valparaíso, and Universidad de Valparaiso [Chile]
Subjects: robotics, sensorimotor behavior, [INFO.INFO-RB] Computer Science [cs]/Robotics [cs.RO], [INFO.INFO-RB]Computer Science [cs]/Robotics [cs.RO], [SDV.NEU.SC]Life Sciences [q-bio]/Neurons and Cognition [q-bio.NC]/Cognitive Sciences, computer vision, [SDV.NEU.SC] Life Sciences [q-bio]/Neurons and Cognition [q-bio.NC]/Cognitive Sciences
Abstract: International audience; The fields of artificial intelligence and bio-inspired robotics have proven to cross several other fields of expertise including Cognitive Neuroscience. Here, we review principles of interaction between a natural (or artificial) organism and the environment where it lives. Then we ask whether such structural coupling shapes the way it behaves. For instance, how the sensory processing of the external world controls actions, and finally, behavior? We remind the main sources of inspiration for bio-inspired robotics and relate them to currently active fields of research like Embodiment and Enaction. These latter concepts are illustrated by examples of recent researches on two main aspects: (i) bio-inspired algorithms processing sensory signals coming from the outer world and (ii) bio-inspired controllers based on human behavior and physiology. Finally, we include an example of a bio-inspired robot controller design based on the concepts here exposed.
Published: 2022

3. Ontology as neuronal-space manifold: Towards symbolic and numerical artificial embedding

Author: Chloé Mercier, Hugo Chateau-Laurent, Frédéric Alexandre, Thierry Viéville, Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), AEx AIDE, Viéville, Thierry, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest
Subjects: [SCCO]Cognitive science, Ontology, Semantic Pointer Architecture, Resource Description Framework, [INFO]Computer Science [cs], [SCCO] Cognitive science, [INFO] Computer Science [cs], Neural Engineering Framework, Neurosymbolism, Vector Symbolic Architecture
Abstract: International audience; Some human cognitive tasks may involve tightly interleaved logical and numerical computations. On the one hand, ontologies allow us to describe symbolic structured knowledge and perform logical inference, providing a rather natural representation of human reasoning as modeled in cognitive psychology. On the other hand, spiking neural networks are a biologically plausible implementation of processing in brain circuits, yet they process numeric vectors rather than symbolic data. Unifying these symbolic and sub-symbolic approaches is still a wide and open question, and the Semantic Pointer Architecture (SPA) based on the Vector Symbolic Architecture (VSA) provides a way to manipulate symbols embedded as numeric vectors that carry semantic information. In this paper, as a step towards filling the symbolic/numerical gap, we propose to map an ontology onto a SPA-based architecture with a preliminary partial implementation into spiking neural networks. More specifically, we focus on ontology standards used in the semantic web such as Resource Description Framework [Schema] (RDF[S]) and the Web Ontology Language (OWL). We provide a detailed implementation example in the case of specific RDFS entailments based on predicate chaining. To that end, we used the neural simulator Nengo with two associative memories in interaction, the first one storing assertions and the second one storing entailment rules. Reporting interesting formal results, our embedding enjoys intrinsic properties allowing semantic reasoning through distributed numerical computing. This original preliminary work thus combines symbolic and numerical approaches for cognitive modeling, which might be useful to model some complex human tasks such as ill-defined problem-solving, involving neuronal knowledge manipulation.
Published: 2021

4. Reinforcement Symbolic Learning

Author: Chloé Mercier, Thierry Viéville, Frédéric Alexandre, Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Innovation et Numérique pour l'Education (LINE), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA), AEx AIDE, Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS)
Subjects: Models for Learning Sciences, Ontology Edit Distances, Computer science, business.industry, [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience, [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, Perspective (graphical), 0102 computer and information sciences, Ontology (information science), 01 natural sciences, Task (project management), Symbolic learning, Reinforcement Symbolic Learning, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, 010201 computation theory & mathematics, Reinforcement learning, Artificial intelligence, Reinforcement, Representation (mathematics), business, Set (psychology), 030217 neurology & neurosurgery
Abstract: International audience; Complex problem solving involves representing structured knowledge, reasoning and learning, all at once. In this prospective study, we make explicit how a reinforcement learning paradigm can be applied to a symbolic representation of a concrete problem-solving task, modeled here by an ontology. This preliminary paper is only a set of ideas while feasibility verification is still a perspective of this work.
Published: 2021

5. Formalizing Problem Solving in Computational Thinking : an Ontology approach

Author: Lisa Roux, Frédéric Alexandre, Chloé Mercier, Margarida Romero, Thierry Viéville, Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Innovation et Numérique pour l'Education (LINE), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA), AEx AIDE, Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS)
Subjects: Computer science, Formalism (philosophy), Cognitive Neuroscience, [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, media_common.quotation_subject, 0211 other engineering and technologies, 02 engineering and technology, Ontology (information science), [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Task (project management), Human–computer interaction, 0502 economics and business, Problem Solving, Problem-Solving, media_common, 021103 operations research, Operationalization, Ontology, [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience, Computational thinking, 05 social sciences, Creativity, Learning sciences, Computational Thinking, Proof of concept, Learning Sciences, 050203 business & management
Abstract: International audience; We introduce the idea of a symbolic description of a complex human learning task, in order to contribute to better understand how we learn. The learner is modeled on the basis of knowledge from learning sciences with the contribution of cognitive neurosciences, including machine learning formalism, in the very precise framework of a task, named #CreaCube reviewed here, related to initiation to computational thinking presented as an open-ended problem, which involves solving a problem and appealing to creativity. We target problem-solving tasks using tangible interfaces for computational thinking initiation, and describe in details how we model the task and the learner behavior in this task, including goal-driven versus stimulus-driven behavior and the learner knowledge construction. We show how formalizing these elements using an ontology offers a well-defined computational model and the possibility of inferences about model elements, analyzing and predicting the learner behavior. This operationalization of a creative problem-solving task is still at a preliminary stage, but an effective proof of concept is described in this study.
Published: 2021

6. Why, What and How to help each Citizen to Understand Artificial Intelligence?

Author: Marie-Hélène Comte, Romain Liblau, Aurelie Lagarrigue, Thierry Viéville, Frédéric Alexandre, Jade Becker, Margarida Romero, Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Magic Makers, Inria Learning Lab (ILL), Inria Siège, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire d'Innovation et Numérique pour l'Education (LINE), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA), Class´Code, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Direction de la Culture et de l’Information Scientifiques (DCIS), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Inria Siège, and Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS)
Subjects: [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, Learning analytics, Quantitative Evaluations, MOOC, 02 engineering and technology, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Artificial Intelligence, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Educational science, Sociology, Competence (human resources), Artificial intelligence for all, business.industry, 4. Education, Computational thinking, 05 social sciences, Perspective (graphical), 050301 education, Project Reports, Open Educational Resources (OERs), Scale (social sciences), 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, business, 0503 education, Discipline
Abstract: A critical understanding of digital technologies is an empowering competence for citizens of all ages. In this paper we introduce an open educational approach of artificial intelligence (AI) for everyone. Through a hybrid and participative MOOC we aim to develop a critical and creative perspective about the way AI is integrated in the different domains of our lives. We have built and now operate a MOOC in AI for all the citizens from 15 years old. The MOOC aims to help understanding AI foundations and applications, intended for a large public beyond the school domain, with more than 20,000 participants engaged in the MOOC after nine months. This study addresses the pedagogical methods for designing and evaluating the MOOC in AI. Through this study we raise four questions regarding citizen education in AI: Why (i.e., to which aim) sharing such citizen formation? What is the disciplinary knowledge to be shared? What are the competencies to develop? How can it be shared and evaluated? We finally share learning analytics, quantitative and qualitative evaluations and explain to which extent educational science research helps enlighten such large scale initiatives. The analysis of the MOOC in AI helps to identify that the main feedback related to AI is “fear”, because AI is unknown and mysterious to the participants. After developing playful AI simulations, the AI mechanisms become familiar for the MOOC participants and they can overcome their misconception on AI to develop a more critical point of view. This contribution describes a K-12 AI educational project or initiatives of a considerable impact, via the formation of teachers and other educators. Supplementary Information The online version contains supplementary material available at 10.1007/s13218-021-00725-7.
Published: 2021

7. Analyse d’activités d’apprentissage médiatisées en robotique pédagogique

Author: Margarida Romero, Thierry Viéville, Laurent HEISER, Laboratoire d'Innovation et Numérique pour l'Education (LINE), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA), Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), B. Alberto, J.Thievenaz, and AEx AIDE
Subjects: [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education
Abstract: National audience; La robotique pédagogique a connu un nouvel essor au cours des dernières années, aussi bien du point de vue de la banalisation des robots pédagogiques en classe que celui de l’intégration de la programmation dans les curricula scolaires. A cela s’ajoute l’intérêt des élèves et des enseignants pour ce type de technologie. Au cours des dernières années, cet essor a été accompagné d’études d’une grande diversité épistémologique et méthodologique en SEF. La multi-dimensionnalisé des phénomènes étudiés dans cette discipline donne lieu à des positionnements de pluralisme épistémologique mais aussi à des travaux visant à fédérer différentes approches autour du concept d’activité visant à le concevoir comme susceptible de constituer un « cadre organisateur » permettant de « structurer (...) un corpus théorique et méthodologique commun ». Dans cette perspective, ce chapitre présente des méthodes d’analyse d’activités d’apprentissage médiatisées en robotique pédagogique, en particulier dans des situations de résolution de problèmes, à partir de l'opérationnalisation d’observables et de schémas d’analyse de l’activité effective des apprenants. Deux cas d’étude en robotique pédagogique illustrent le propos.
Published: 2021

8. Les hauts de Otesia

Author: Lisa Roux, Margarida ROMERO, Frédéric Alexandre, Thierry Viéville, Laboratoire d'Innovation et Numérique pour l'Education (LINE), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA), Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and AEx AIDE
Subjects: [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, Pensée informatique, Modélisation de l'apprenant, Ontologie, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: National audience; Lorsqu'on parle d'intelligence artificielle, surgit très souvent le problème de la définition de ce que cette notion recouvre, en opposition ou en complément à une intelligence dite "humaine". Profitant des travaux sur la formalisation d'une intelligence mécanique et de nombreux outils développés dans ce cadre, abordons la question passionnante de la modélisation de l'intelligence humaine ! Regardons ici comment quelques scientifiques essayent d'aborder cette question.
Published: 2020

9. Éducation et numérique, Défis et enjeux

Author: Gérard Giraudon, Pascal Guitton, Margarida Romero, Didier Roy, Thierry Viéville, Inria Siège, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Popular interaction with 3d content (Potioc), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire d'Innovation et Numérique pour l'Education (LINE), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA), Flowing Epigenetic Robots and Systems (Flowers), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Unité d'Informatique et d'Ingénierie des Systèmes (U2IS), École Nationale Supérieure de Techniques Avancées (ENSTA Paris)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées (ENSTA Paris), Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Monteil, Alain, Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS)
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.EIAH] Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, [SHS.EDU] Humanities and Social Sciences/Education, [INFO.INFO-GL]Computer Science [cs]/General Literature [cs.GL], [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [INFO.INFO-LG] Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-GL] Computer Science [cs]/General Literature [cs.GL], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; Ce document est le fruit d’un travail collectif qui a pour ambition d’analyser l’impact du numérique comme vecteur de transformation éducative, d’une part par la nécessité de la formation à la pensée computationnelle dans un monde devenu numérique et d’autre part par l’usage croissant des outils numériques. L’objectif était de présenter les défis et les enjeux notamment de souveraineté numérique et de respect de la vie privée, d’identifier des questions de recherche pour les sciences du numérique et de faire quelques recommandations. La crise liée à la pandémie de Covid-19 est survenue au moment de la finalisation de sa rédaction et bien entendu, nous nous sommes interrogés sur notre projet. Était-il toujours d’actualité ? Le contenu était-il toujours pertinent ? Quels ont été les usages et les limites du numérique pour soutenir la continuité pédagogique pendant la crise ? De nouvelles questions de recherche sont-elles posées ? Autant d’interrogations qui nous ont conduits à un travail supplémentaire de réflexion.Les livres blancs d'Inria examinent les grands défis actuels posés par le numérique et présentent les actions menées par nos équipes-projets pour les résoudre. Ils ont pour objectif de faire le point sur une problématique en précisant ses complexités, en détaillant les voies de recherches existantes ou en émergence et en décrivant les impacts sociétaux attendus et à prévoir.
Published: 2020

10. Développement d'une ontologie pour l'analyse d'observables de l'apprenant dans le contexte d'une tâche avec des robots modulaire

Author: Lisa Roux, Margarida ROMERO, Frédéric Alexandre, Thierry Viéville, Chloé Mercier, Laboratoire d'Innovation et Numérique pour l'Education (LINE), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA), Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), La docteure Lisa Roux est postdoc au Laboratoire d’Innovation et Numérique pour l’Education (LINE) de l’Université Côte d’Azur dans le cadre du projet Artificial Intelligence Devoted to Education (AIDE) financé par Otesia, sous la direction de Margarida Romero et Frédéric Alexandre.Otesia http://web.univ-cotedazur.fr//institutes/otesia, Inria, AEx AIDE, Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, COMUE Université Côte d'Azur (2015 - 2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015 - 2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Problem solving, Résolution de problème, Computational educational science, Ontology, Apprentissage de la pensée informatique, Sciences de l'éducation computationnelles, [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, Ontologie, [SDV.NEU.SC]Life Sciences [q-bio]/Neurons and Cognition [q-bio.NC]/Cognitive Sciences, Computational thinking, CeaCube, CreaCube, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: The aim of this document is to present the design of an ontology allowing to carry out a modeling of the learner, the task and the observables during a learning activity, in order to develop a model applicable to the observed learning analytics which can be exploited to analyze them with computational approaches.The challenge here is to work from a relatively small batch of data (a few dozen to compare with the thousands of data used with classic statistical methods), highly structured, therefore to introduce a maximum of a priori information upstream to the analysis in order the results to be meaningful.The learner is modeled on the basis of knowledge from the educational science and cognitive neurosciences, including machine learning formalisms, in the very precise framework of a task, named CreaCube, related to initiation to computational thinking presented as an open-ended problem, which involves solving a problem and appealing to creativity.This document presents these elements and discusses the exploration and exploitation issues, the different goals (for example of performance, speed or mastery of the task), before relating this to the different types of memory and discussing the basics of problem solving, including engaging in a learning activity.It then describes the very precise construction of an ontology which formalizes this process of task resolution and knowledge construction, taking into account the stimuli received, the discovery of affordances, the setting of hypotheses, clearly distinguished from the notion of belief, without forgetting contextual knowledge.The production is shared as a free and open resource, and both the implications and the perspectives of this pioneering work of formalizing such a human learning task are discussed in conclusion.This research report and ontology corresponds to the short Post Doc research work of Lisa Roux, who is also the main author of the document, supervised by Margarida Romero and Frédéric Alexandre and was carried out within the framework of the Aex AIDE project supported by the Otesia Observatory of Technological, Economic and Societal impacts of Artificial Intelligence and Digital Technology.; Le but de ce document est de présenter la conception d'une ontologie permettant de réaliser une modélisation de la personne apprenante, de la tâche et des observables au cours de l'activité, ceci afin de développer un modèle applicable aux traces d'apprentissage qui puisse être exploité pour les analyser avec des approches computationnelles. L'enjeu est ici de travailler à partir d'un relativement petit lot de données (quelques dizaines à comparer aux milliers de données utilisées avec les méthodes statistiques classiques), fortement structurées, donc d'introduire un maximum d'informations a priori en amont de l'analyse pour permettre que les résultats soient significatifs.L'apprenant·e est modélisé·e à partir de connaissances issues des sciences de l'éducation et des neurosciences cognitives, y compris les formalismes d'apprentissage machine, dans le cadre très précis d'une tâche -dite « CreaCube »- d'initiation à la pensée informatique, présentée sous forme d'un problème ouvert, qui implique la résolution d'un problème et de faire appel à la créativité.Ce document présente ces éléments et discute les problématiques d'exploration et exploitation, les différents buts (par exemple de performance, de célérité ou de maîtrise de la tâche), avant de relier cela aux différents types de mémoire et de discuter les bases de la résolution de problèmes, et l'engagement dans une activité d'apprentissage.Il décrit ensuite la construction très précise d'une ontologie qui formalise ce processus de résolution de tâche et de construction de connaissances, prenant en compte les stimuli reçus, la découverte d'affordances, la pose d'hypothèses, bien distinguées de la notion de croyance, sans oublier les connaissances contextuelles.La production est mise en partage sous forme de ressource libre et ouverte, et on discute en conclusion à la fois les implications et les perspectives de ce travail pionnier de formalisation d'une telle tâche d'apprentissage humain.Ce rapport de recherche et l'ontologie correspond au travail de recherche de Lisa Roux, qui est aussi la principale autrice du document, encadrée par Margarida Romero et Frédéric Alexandre et a été réalisé dans le cadre du projet Aex AIDE soutenu par Otesia, l'Observatoire des impacts Technologiques, Économiques et Sociétaux de l'Intelligence Artificielle et du numérique.
Published: 2020

11. Une para-plateforme pour faire communauté autour de l’enseignement de l’informatique

Author: Benjamin Ninassi, Margarida ROMERO, Olivier Goletti, Sabrina Barnabé, Sébastien Hoarau, Thierry Massart, Kim Mens, Patricia Corieri, Thierry Viéville, Médiation Scientifique Inria (Mecsci), Inria Siège, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire d'Innovation et Numérique pour l'Education (LINE), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA), Département d'Ingénierie Informatique - UCL (INGI), Université Catholique de Louvain = Catholic University of Louvain (UCL), SNJazur, Université de La Réunion - Faculté des Sciences et Technologies (FST), Université de La Réunion (UR), Faculté des Sciences [Bruxelles] (ULB), Université libre de Bruxelles (ULB), La Scientothèque [Bruxelles], Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Inria, Gabriel Parriaux, Jennifer Christophe, Maryna Rafalska, Vassilis Komis, Jean Olgiati, Rawad Ghostin, European Project: CAI, Direction de la Culture et de l’Information Scientifiques (DCIS), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Inria Siège, Viéville, Thierry, Erasmus+ Communauté d'Apprentissage de l'Informatique - CAI - INCOMING, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), and Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest
Subjects: Community of practice, [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, [SHS.EDU] Humanities and Social Sciences/Education, Enseignement de l’informatique, Plateforme numérique, Communauté de pratique, Computer science education, Digital platform
Abstract: Computer science education is a major issue in the training of the adults of tomorrow who will have to enroll in a society where technology is increasingly present. However, for compulsory education in many European countries it has only recently been introduced or is only at the draft stage. The European Commission, aware of the major challenges of digital and computer education, has designed a frame of reference and within this frame of reference, our project more specifically targets the learning of computer science in link with item 3 “Digital content creation” and 5 “Problem solving ”.In this context, the Computer Learning Community project aims to bring French spiking teachers into a community to facilitate the discovery of computer science and the necessary methods and tools for their learning, considering students aged 10 to 18. years. Our platform and related tools allow mutual assistance between teachers and other education professionals through discussions, sharing of experiences and open educational resources.Here, after a brief overview of the existing expression of need, and a presentation of the methodology of a community of practice, we describe the implementation of what we call a “para”-platform with is in connection with already existing initiatives, to help them.Experimenting and evaluating this proposal will take place in 2021 and 2020 and constitutes the perspective of this preliminary work., L’enseignement de l’informatique est un enjeu majeur dans la formation des adultes de demain qui devront s’inscrire dans une société où la technologie est de plus en plus présente. Cependant, pour l’enseignement obligatoire dans de nombreux pays européens, il n’a été que tout récemment introduit ou n’est seulement qu’au stade de projet. La Commission européenne, consciente des enjeux majeurs de l’enseignement du numérique et de l’informatique, a conçu un cadre de référence et au sein de ces référentiels, notre projet vise plus particulièrement l’apprentissage des sciences informatiques via les points 3 “Digital content creation” et 5 “Problem solving”. Dans ce contexte, le projet de Communauté d'Apprentissage de l'Informatique vise la mise en communauté d’enseignant·e·s pour leur faciliter la découverte de l’informatique et d’outils nécessaires pour son apprentissage aux élèves de 10 à 18 ans. Une plateforme et des outils numériques permettent l'entraide entre enseignant·e·s et autres professionnel·le·s de l’éducation à travers discussions et partages d’expériences et de ressources pédagogiques. Nous discutons ici, après un bref panorama de l’existant de l’expression des besoins, et de la méthodologie d’uune communauté de pratique avant de décrire l’implémentation de ce que nous appelons une “para”-plateforme qui vient en appui et en lien des plateformes existantes.Expérimenter et évaluer cette proposition se fera en 2021 et 2020 et constitue la perspective de ce travail préliminaire.
Published: 2020

12. Apprendre en jouant

Author: Eric Sanchez, Margarida ROMERO, Thierry Viéville, Laboratoire d'innovation pédagogique (LIP), Université catholique de Lille (UCL), Laboratoire d'Innovation et Numérique pour l'Education (LINE), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA), Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest
Subjects: [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education
Abstract: National audience; On devrait rendre l’enseignement plus ludique ! Quel professeur n’a jamais entendu cette aﬃrmation, de la part de parents – ou même de collègues – qui voient dans le jeu une solution idéale pour favoriser la motivation des élèves et lutter contre le décrochage scolaire ?L’idée n’est pas nouvelle. Mais l’omniprésence des smartphones, le saut technologique récent et l’inventivité des créateurs de jeux-vidéo ont redonné à cette question une belle actualité.Est-ce à dire que, pour enseigner, il faudrait désormais s’inspirer des codes de Fortnite ou de Minecraft ?Fidèles aux principes de la collection, les auteurs s’emploient à passer au tamis les mythes et les réalités qui entourent la question du jeu dans un cadre scolaire tels que :« Le jeu, c’est surtout pour les enfants »,« La gamiﬁcation ou ludicisation permet d’améliorer les apprentissages »,« On apprend mieux en jouant »,« Le jeu est une activité solitaire qui privilégie la compétition ».
Published: 2020

13. LINE - Mnémosyne : Des neurosciences computationnelles aux sciences de l’éducation computationnelles pour la modélisation du cerveau de l’apprenant et du contexte de l’activité d’apprentissage

Author: Margarida ROMERO, Frédéric Alexandre, Thierry Viéville, Gérard Giraudon, Laboratoire d'Innovation et Numérique pour l'Education (LINE), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA), Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Inria Siège, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), AEx AIDE, Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest
Subjects: Sciences de l'éducation, Sciences computationnelles de l’éducation, [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, Neurosciences cognitives, Intelligence artificielle
Abstract: National audience; Face au défi de comprendre les processus d’apprentissage humain, notre programme de recherche interdisciplinaire vise donc à combiner d’une part des modélisations développée en neurosciences computationnelles et en intelligence artificielle bio-inspirée et d’autre part la modélisation en sciences de l’éducation de la personne apprenante et la situation d’apprentissage dans une tâche bien définie. Ce programme doit contribuer aux travaux initiés dans ce domaine émergent des sciences computationnelles de l’éducation (Computational Learning Sciences).
Published: 2020

14. When a Master of Sciences on EdTech becomes an International Community

Author: Margarida ROMERO, Saint-Clair Lefèvre, Thierry Viéville, Laboratoire d'Innovation et Numérique pour l'Education (LINE), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA), Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), and Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest
Subjects: [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, ComputingMilieux_COMPUTERSANDEDUCATION
Abstract: International audience; The MSc SmartEdTech program at Université Côte d’Azur aims to develop a quality approach to digital education with a co-creative and participative education. The program is embedded within a socioeconomic sensibility, specifically related to the Global Goals of the United Nations in relation to education. The challenge is to both improve today's education and create tomorrow’s education, by means of breakthrough digital pedagogies. Perhaps the most interesting and motivating aspect of this experience is the way in which this tiny, lively, global group has started to form a multicultural, interdisciplinary and international community, with a common objective, sharing ideas and practices, being.
Published: 2020

15. Computational thinking development and assessment through tabletop escape games

Author: Margarida Romero, Thierry Viéville, Divya Menon, Laboratoire d'Innovation et Numérique pour l'Education (LINE), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA), Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA), Médiation Scientifique Inria (Mecsci), Direction de la Culture et de l’Information Scientifiques (DCIS), Inria Siège, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Inria Siège, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), AEx AIDE, Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)
Subjects: Computer science, [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, Game based learning, 02 engineering and technology, Board Game, Field (computer science), lcsh:QA75.5-76.95, Education, Escape Game, Development (topology), Artificial Intelligence, 020204 information systems, Evaluation methods, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Mathematics education, lcsh:Computer software, 4. Education, Applied Mathematics, Computational thinking, 05 social sciences, ComputingMilieux_PERSONALCOMPUTING, 050301 education, Computer Graphics and Computer-Aided Design, Game-based learning, escape games, board games, tabletop games, computational thinking, competency assessment, Competency Assessment, Human-Computer Interaction, Computational Thinking, Tabletop Game, Competency assessment, lcsh:QA76.75-76.765, lcsh:Electronic computers. Computer science, lcsh:L, Game-Based Learning, 0503 education, Software, lcsh:Education
Abstract: International audience; The development and assessment of computational thinking (CT) is garnering a lot of attention and research since the last decade. However, CT learning is perceived as a time-consuming and frustrating experience by many K-12 and university students. Hence, educators are coming up with various methodologies to make CT both accessible and engaging for learners, thus leading to a spurt in various game-based learning (GBL) approaches in this field, ranging from board games to educational robotic games. This paper strives to evaluate tabletop escape games as a potential tool to develop CT as a competency among K-12 learners and the assessment of its effectiveness in achieving the learning outcomes. To do this, the authors conducted a literature review of existing papers on tabletop games that use the theme of an escape game to develop and assess CT as a competency. Based on a systematic analysis of the existing literature, they conducted an analytical review of three papers on tabletop games in CT to identify the CT components being developed, the evaluation methods explained in them, the current limitations faced by the authors of these three papers and the possible ways to circumvent such limitations. This paper also covers the design aspects to be considered for the development of a CT-based educational escape game to support and evaluate this competency and its components.
Published: 2019

16. Apprentissage de la pensée informatique : de la formation des enseignant·e·s à la formation de tou·te·s les citoyen·ne·s

Author: Corinne Atlan, Jean-Pierre Archambault, Olivier Banus, Frédéric Bardeau, Amélie Blandeau, Antonin Cois, Martine Courbin-Coulaud, Gérard Giraudon, Saint-Clair Lefèvre, Valérie Letard, Bastien Masse, Florent Masseglia, Benjamin Ninassi, Sophie de Quatrebarbes, Margarida ROMERO, Didier Roy, Thierry Viéville, Canopé académie de Marseille, Retraité, Simplon.co, Médiation Scientifique Inria (Mecsci), Direction de la Culture et de l’Information Scientifiques (DCIS), Inria Siège, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Inria Siège, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), La Ligue de l'Enseignement, Information et Édition Scientifiques (IES), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire d'Innovation et Numérique pour l'Education (LINE), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA), La Compagnie du Code, Département de Mathématiques et Informatique - Université de Nantes, Université de Nantes (UN), S24B, COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA), Flowing Epigenetic Robots and Systems (Flowers), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Canopé, Association Enseignement Public et Informatique (EPI), Association Enseignement Public et Informatique, Educazur, Poppy Station, Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Scientific Data Management (ZENITH), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Unité d'Informatique et d'Ingénierie des Systèmes (U2IS), École Nationale Supérieure de Techniques Avancées (ENSTA Paris)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées (ENSTA Paris), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM)
Subjects: Parity, Computer Thinking, Parité, Fracture Numérique, Equal Opportunity, Lifelong Learning, [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, Digital Fracture, [INFO.INFO-OH]Computer Science [cs]/Other [cs.OH], Pensée informatique, Égalité des chances, Formation au long de la vie
Abstract: National audience; In recent years, in France, computer learning (under the term of code) has entered the school curriculum, in primary and high school. This learning is also aimed at developing computer thinking to enable students, girls and boys, to start master all aspects of the digital world (science, technology, industry, culture). However, neither teachers, nor parents are trained to teach or educate on these topics. Furthermore, if the educational system progresses progressively towards these objectives, in everyday life and in professional context there is also a need for lifelong training in computer thinking. Large-scale projects on coding initiation are now quite successful in supporting the training of professionals in education on these topics. However, they require an infrastructure of people and important resources to maintain their level of efficiency. In order to further develop the objectives of helping people to demystify IT thinking, we aim to question here the way by which it is possible to conceive a concrete and operational initiative that addresses this issue. A huge challenge: Let's share a proposal here and discuss it.; En France au cours de ces dernières années, l’apprentissage de l’informatique (sous le terme d’« apprentissage du code ») est entré dans les programmes scolaires, en primaire et secondaire. Cet apprentissage vise notamment le développement de la pensée informatique (au sens défini par Wing) afin de permettre aux élèves, filles et garçons, d’acquérir les bases, une étape initiale vers la maîtrise du numérique, sous tous ses aspects (science, technologie, industrie et culture). Cependant, peu d’enseignant·e·s, ou de parents, ont été formé·e·s pour enseigner les sciences du numérique ou éduquer à leurs fondements et leurs usages. De plus, si le système éducatif avance progressivement au niveau de ces objectifs, dans la vie quotidienne et en contexte professionnel, il existe aussi un besoin de formation tout au long de la vie à la pensée informatique. Des projets d’envergure sur l’apprentissage du code sont aujourd’hui forts d’un véritable succès en matière de support à la formation des professionnel·le·s de l’éducation sur ces sujets. Cependant ces projets nécessitent une main d'oeuvre importante tant pour la création de ressources que pour leur actualisation, afin de rester en phase avec les besoins de formation dans un domaine en évolution constante. Dans le but de développer davantage les objectifs de démystification de la pensée informatique vers un large public de citoyens et de citoyennes, nous voulons questionner ici la manière dont il est possible de concevoir une initiative concrète et opérationnelle qui relève ce défi. Partageons ici une proposition et discutons-la. Ce qui est proposé porte un nom : une Université, Citoyenne en Sciences et Culture du Numérique (#UCscN) qui s’inscrit dans la tradition des universités populaires. Il s’agit donc très simplement d’étendre à toutes et tous cette éducation pour penser l’informatique en capitalisant sur l’expérience acquise de Class’Code en formant les professionnel·le·s de l’éducation.
Published: 2019

17. Proceedings of the ANR #CreaMaker workshop: co-creativity, robotics and maker education

Author: Laura Cassone, Margarida ROMERO, Thierry Viéville, Cindy de Smet, Mbemba Ndiaye, Laboratoire d'Innovation et Numérique pour l'Education (LINE), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA), Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), and Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest
Subjects: [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2019

18. AI in the media and creative industries

Author: Baptiste Caramiaux, Fabien Lotte, Joost Geurts, Giuseppe Amato, Malte Behrmann, Frédéric Bimbot, Fabrizio Falchi, Ander Garcia, Jaume Gibert, Guillaume Gravier, Hadmut Holken, Hartmut Koenitz, Sylvain Lefebvre, Antoine Liutkus, Andrew Perkis, Rafael Redondo, Enrico Turrin, Thierry Viéville, Emmanuel Vincent, Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Extreme Interaction (EX-SITU), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Popular interaction with 3d content (Potioc), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Direction des Partenariats Européens et Internationaux (DPEI), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Consiglio Nazionale delle Ricerche [Pisa] (CNR PISA), bbw Hochschule, Parcimonie et Nouveaux Algorithmes pour le Signal et la Modélisation Audio (PANAMA), SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE (IRISA-D5), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, VicomTech, Eurecat - Centro Tecnológico de Catalunya, Creating and exploiting explicit links between multimedia fragments (LinkMedia), MEDIA ET INTERACTIONS (IRISA-D6), Holken Consultants, University of the Arts Utrecht (HKU), Matter from Graphics (MFX), Department of Algorithms, Computation, Image and Geometry (LORIA - ALGO), Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Nancy - Grand Est, Scientific Data Management (ZENITH), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Norwegian University of Science and Technology [Trondheim] (NTNU), Norwegian University of Science and Technology (NTNU), Federation of European Publishers (FEP), Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Speech Modeling for Facilitating Oral-Based Communication (MULTISPEECH), Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Natural Language Processing & Knowledge Discovery (LORIA - NLPKD), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), New European Media (NEM), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Inria Siège, Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE (IRISA-D5), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-MEDIA ET INTERACTIONS (IRISA-D6), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Algorithms, Computation, Image and Geometry (LORIA - ALGO), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-CentraleSupélec-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Inria Nancy - Grand Est, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL), CentraleSupélec-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), CentraleSupélec-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-CentraleSupélec-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1)
Subjects: Media, [SHS.INFO]Humanities and Social Sciences/Library and information sciences, Inclusivity, News, [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], GeneralLiterature_MISCELLANEOUS, [INFO.INFO-SI]Computer Science [cs]/Social and Information Networks [cs.SI], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Video games, Creativity, [INFO.INFO-CY]Computer Science [cs]/Computers and Society [cs.CY], [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], Artificial Intelligence, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], Diversity, Creative Economy, [SHS.ARCHI]Humanities and Social Sciences/Architecture, space management, [SHS.MUSIQ]Humanities and Social Sciences/Musicology and performing arts, Personalization, [INFO.INFO-WB]Computer Science [cs]/Web, [INFO.INFO-MM]Computer Science [cs]/Multimedia [cs.MM], [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], [INFO.INFO-IA]Computer Science [cs]/Computer Aided Engineering, [SHS.ART]Humanities and Social Sciences/Art and art history, [INFO.INFO-GR]Computer Science [cs]/Graphics [cs.GR], [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing, Sound, [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], Open Society, [INFO.INFO-SD]Computer Science [cs]/Sound [cs.SD], [INFO.INFO-ET]Computer Science [cs]/Emerging Technologies [cs.ET], Music, Design
Abstract: Thanks to the Big Data revolution and increasing computing capacities, Artificial Intelligence (AI) has made an impressive revival over the past few years and is now omnipresent in both research and industry. The creative sectors have always been early adopters of AI technologies and this continues to be the case. As a matter of fact, recent technological developments keep pushing the boundaries of intelligent systems in creative applications: the critically acclaimed movie “Sunspring”, released in 2016, was entirely written by AI technology, and the first-ever Music Album, called “Hello World”, produced using AI has been released this year. Simultaneously, the exploratory nature of the creative process is raising important technical challenges for AI such as the ability for AI-powered techniques to be accurate under limited data resources, as opposed to the conventional “Big Data” approach, or the ability to process, analyse and match data from multiple modalities (text, sound, images, etc.) at the same time. The purpose of this white paper is to understand future technological advances in AI and their growing impact on creative industries. This paper addresses the following questions: Where does AI operate in creative Industries? What is its operative role? How will AI transform creative industries in the next ten years? This white paper aims to provide a realistic perspective of the scope of AI actions in creative industries, proposes a vision of how this technology could contribute to research and development works in such context, and identifies research and development challenges.
Published: 2019

19. Going beyond digital literacy to develop computational thinking in K-12 education

Author: Divya Menon, Sowmya Bp, Margarida ROMERO, Thierry Viéville, Laboratoire d'Innovation et Numérique pour l'Education (LINE), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA), Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA), Linda Daniela, AEx AIDE, ANR-18-CE38-0001,CreaMaker,#CreaMaker: évaluation de la co-créativité dans une activité de fabrication physico-numérique de type maker(2018), ANR-15-IDEX-0001,UCA JEDI,Idex UCA JEDI(2015), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest
Subjects: 0209 industrial biotechnology, educational robotics, coding for young learners, 4. Education, [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, 05 social sciences, [INFO.INFO-OH]Computer Science [cs]/Other [cs.OH], 050301 education, 02 engineering and technology, Creative programming, 020901 industrial engineering & automation, computational thinking, ComputingMilieux_COMPUTERSANDEDUCATION, Unplugged activities, 21st-century skills, 0503 education
Abstract: International audience; In the past decade, digital learning has contributed to the transformation of K-12 education by using a variety of technology-enhanced pedagogical approaches, and it helps understand the basics of computational thinking (CT). In the area of CT for young learners, educators are experimenting with digital or digital-inspired methods to go beyond digital literacy, towards also improving other skills, such as problem-solving, logical thinking and abstraction. By improving these skills, we aim to empower learners with the required knowledge as technology users and to aid in mastering the technology to develop their creative and citizenship potential through them. This chapter will provide a literature review on studies conducted to teach computer programming and computational concepts to K-12 students using visual programming tools, unplugged activities and educational robotics while evaluating how it can also help improve CT skills.
Published: 2019

20. Analyse comparative d’une activité d’apprentissage de la programmation en mode branché et débranché

Author: Margarida ROMERO, Benjamin Lille, Thierry Viéville, Marie Duflot-Kremer, Cindy de Smet, David Belhassein, Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA), Université Laval [Québec] (ULaval), Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Modeling and Verification of Distributed Algorithms and Systems (VERIDIS), Max-Planck-Institut für Informatik (MPII), Max-Planck-Gesellschaft-Max-Planck-Gesellschaft-Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Formal Methods (LORIA - FM), Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Proof-oriented development of computer-based systems (MOSEL), Department of Formal Methods (LORIA - FM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Académie de Nice, Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Max-Planck-Institut für Informatik (MPII), Max-Planck-Gesellschaft-Max-Planck-Gesellschaft, and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)
Subjects: Programmation, Code, [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, Pensée informatique, Scratch, Informatique débranchée
Abstract: International audience; L’introduction de la programmation à l’école peut être un levier pour développer la penséeinformatique en lien avec une démarche de résolution de problèmes. Dans ce contexte, nous nous intéressonsaux différents types d’activités d’apprentissage de la programmation dans le but d’établir un protocole pourcomparer les activités branchées et débranchées à l’école, et plus particulièrement de voir dans quelle mesureune activité débranchée permet un transfert de compétences vers l’apprentissage de la programmation. Nousdiscutons la méthodologie et les résultats en lien aux observations réalisées au cours des activités deformation Class’Code.
Published: 2018

21. Que disent les sciences de l’éducation à propos de l’apprentissage du code ?

Author: Margarida ROMERO, Stephanie Noirpoudre, Thierry Viéville, École supérieure du professorat et de l'éducation - Académie de Nice (ESPE Nice), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA), Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), and Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest
Subjects: [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, [INFO.INFO-OH]Computer Science [cs]/Other [cs.OH]
Abstract: National audience; L’apprentissage de la pensée informatique est une tendance croissante à l’échelle internationale. Dans ce contexte, des projets comme Class’Code ont permis développer des formations pour les éducateurs, des ressources et une communauté d’apprentissage interdisciplinaire. A l’échelle internationale, des nombreuses expérimentations ont eu lieu dans différents contextes, bien que l’analyse de ces différents pilotes n’ait pas été conduit de manière systématique. En vue d’établir un état des connaissances ces apprentissages, nous partageons ici une lecture et une synthèse de différentes études produites dans le domaine des sciences de l’éducation. Cette revue pourra servir à analyser Class’Code en vue d’établir un bilan du dispositif.
Published: 2018

22. PRANAS: A new platform for retinal analysis and simulation

Author: Bruno Cessac, Pierre Kornprobst, Selim Kraria, Hassan Roland Nasser, Daniela Pamplona, Geoffrey Portelli, Thierry Viéville, Biologically plausible Integrative mOdels of the Visual system : towards synergIstic Solutions for visually-Impaired people and artificial visiON (BIOVISION), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Inria Sophia Antipolis, Inria Bordeaux Sud-Ouest, ANR-10-INTB-0204,KEOpS,Algorithmes pour la modélisation du système visuel: de la vision naturelle aux applications numériques.(2010), European Project: 600847,EC:FP7:ICT,FP7-ICT-2011-9,RENVISION(2013), European Project: 227747,EC:FP7:ERC,ERC-2008-AdG,NERVI(2009), and Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest
Subjects: Population coding, Maximum entropy, Spike train generation, Spike train statistics, [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience, Retina simulator, Gibbs distributions, Large scale spiking activity, Multi-electrode array recordings
Abstract: The retina encodes visual scenes by trains of action potentials that are sent to the brain via the optic nerve. In this paper, we describe a new free access user-end software allowing to better understand this coding. It is called PRANAS (https://pranas.inria.fr), standing for Platform for Retinal ANalysis And Simulation. PRANAS targets neuroscientists and modelers by providing a unique set of retina-related tools. PRANAS integrates a retina simulator allowing large scale simulations while keeping a strong biological plausibility and a toolbox for the analysis of spike train population statistics. The statistical method (entropy maximization under constraints) takes into account both spatial and temporal correlations as constraints, allowing to analyze the effects of memory on statistics. \PRANAS also integrates a tool computing and representing in 3D (time-space) receptive fields. All these tools are accessible through a friendly graphical user interface. The most CPU-costly of them has been implemented to run in parallel.; La rétine encode les scènes visuelles par des trains de potentiels d’action qui sont envoyés au cerveau via le nerf optique. Dans cet article, nous décrivons un nouveau logiciel libre d’accés qui permet de mieux comprendre ce codage. Il s’appelle PRANAS (https://pranas.inria.fr), ayant pour signification Platform for Retinal ANalysis And Simulation. PRANAS cible les neuroscientifiques et les modélisateurs en fournissant un ensemble unique d’outils liés à la rétine. PRANAS intègre un simulateur de rétine permettant des simulations à grande échelle tout en conservant une forte plausibilité biologique et une boîte à outils pour l’analyse statistiquedes trains d’impulsion dans une population de neurones. La méthode statistique (maximisation de l’entropie sous contraintes) prend en compte les corrélations spatio-temporelles comme contraintes, permettant d’analyser les effets de la mémoire sur les statistiques.PRANAS intègre également un outil de calcul et de représentation en 3D (temps-espace) des champs récepteurs.Tous ces outils sont accessibles grâce à une interface utilisateur conviviale. Les plus coûteux d’entre eux en terme de temps de calculs ont été implémentés pour fonctionner en parallèle.
Published: 2017

23. No clock to rule them all

Author: Wahiba Taouali, Thierry Viéville, Frédéric Alexandre, Nicolas P. Rougier, Neuromimetic intelligence (CORTEX), INRIA Lorraine, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL)-Université Nancy 2-Université Henri Poincaré - Nancy 1 (UHP)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL)-Université Nancy 2-Université Henri Poincaré - Nancy 1 (UHP), and Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Henri Poincaré - Nancy 1 (UHP)-Université Nancy 2-Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Henri Poincaré - Nancy 1 (UHP)-Université Nancy 2-Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Scheme (programming language), Dynamic field, Central clock, Theoretical computer science, Dynamic neural fields, Computer science, Models, Neurological, Stability (learning theory), 02 engineering and technology, [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], USable, Whole systems, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, Artificial Intelligence, Physiology (medical), 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Computer Simulation, computer.programming_language, Asynchronous computation, Artificial neural network, General Neuroscience, Numerical analysis, [INFO.INFO-NA]Computer Science [cs]/Numerical Analysis [cs.NA], 020201 artificial intelligence & image processing, Numerical methods, Neural Networks, Computer, computer, Neural networks, Algorithms, 030217 neurology & neurosurgery
Abstract: International audience; This article introduces general concepts and definitions related to the notion of asynchronous computation in the framework of artificial neural networks. Using the dynamic field theory as an illustrative example, we explain why one may want to perform such asynchronous computation and how one can implement it since this computational scheme draws several consequences on both the trajectories and the stability of the whole system. After giving an unequivocal definition of asynchronous computation, we present a few practically usable methods and quantitative bounds that can guarantee most of the mesoscopic properties of the system.
Published: 2011

24. Simulation of networks of spiking neurons: A review of tools and strategies

Author: Andrew P. Davison, Alain Destexhe, Olivier Rochel, Abigail Morrison, Anders Lansner, Dejan Pecevski, Milind Zirpe, Mikael Djurfeldt, Frederick C. Harris, Michelle Rudolph, Philip H. Goodman, Thomas Natschläger, G. Bard Ermentrout, Michael L. Hines, Eilif Muller, Ted Carnevale, Sami El Boustani, Romain Brette, David Beeman, Thierry Viéville, James M. Bower, Markus Diesmann, Département d'informatique - ENS Paris (DI-ENS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL), Unité de neurosciences intégratives et computationnelles (UNIC), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Neurobiologie Alfred Fessard (INAF), Yale University [New Haven], University of Colorado [Boulder], University of Texas Health Science Center, The University of Texas Health Science Center at Houston (UTHealth), Bernstein Center Freiburg (BCF), Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, RIKEN Center for Brain Science [Wako] (RIKEN CBS), RIKEN - Institute of Physical and Chemical Research [Japon] (RIKEN), Brain Laboratory [Reno], University of Nevada [Reno], Software Competence Center Hagenberg (SCCH), Johannes Kepler Universität Linz (JKU), Graz University of Technology [Graz] (TU Graz), Department of Computer Science - University of Pittsburgh, University of Pittsburgh (PITT), Pennsylvania Commonwealth System of Higher Education (PCSHE)-Pennsylvania Commonwealth System of Higher Education (PCSHE), Department of Speech, Music and Hearing [KTH Stockholm] (KTH TMH), Royal Institute of Technology [Stockholm] (KTH ), School of Computing [Leeds], University of Leeds, Computer and biological vision (ODYSSEE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Inria Paris-Rocquencourt, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École des Ponts ParisTech (ENPC), Kirchhoff Institut für Physik, Universität Heidelberg [Heidelberg], Département d'informatique de l'École normale supérieure (DI-ENS), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), and Universität Heidelberg [Heidelberg] = Heidelberg University
Subjects: Computer science, Cognitive Neuroscience, Models, Neurological, 02 engineering and technology, Machine learning, computer.software_genre, Article, Task (project management), Set (abstract data type), 03 medical and health sciences, Cellular and Molecular Neuroscience, 0302 clinical medicine, Resource (project management), Software, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Animals, Humans, Computer Simulation, Neurons, Spiking neural network, Quantitative Biology::Neurons and Cognition, business.industry, Sensory Systems, Electrophysiology, Open source, Quantitative Biology - Neurons and Cognition, FOS: Biological sciences, Synapses, Theory of computation, Benchmark (computing), [SDV.NEU]Life Sciences [q-bio]/Neurons and Cognition [q-bio.NC], Neurons and Cognition (q-bio.NC), 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, Nerve Net, business, computer, Algorithms, 030217 neurology & neurosurgery
Abstract: We review different aspects of the simulation of spiking neural networks. We start by reviewing the different types of simulation strategies and algorithms that are currently implemented. We next review the precision of those simulation strategies, in particular in cases where plasticity depends on the exact timing of the spikes. We overview different simulators and simulation environments presently available (restricted to those freely available, open source and documented). For each simulation tool, its advantages and pitfalls are reviewed, with an aim to allow the reader to identify which simulator is appropriate for a given task. Finally, we provide a series of benchmark simulations of different types of networks of spiking neurons, including Hodgkin-Huxley type, integrate-and-fire models, interacting with current-based or conductance-based synapses, using clock-driven or event-driven integration strategies. The same set of models are implemented on the different simulators, and the codes are made available. The ultimate goal of this review is to provide a resource to facilitate identifying the appropriate integration strategy and simulation tool to use for a given modeling problem related to spiking neural networks., Comment: 49 pages, 24 figures, 1 table; review article, Journal of Computational Neuroscience, in press (2007)
Published: 2007

25. From biological to numerical experiments in systemic neuroscience: a simulation platform

Author: Nicolas Denoyelle, Florian Pouget, Thierry Viéville, Frédéric Alexandre, Maxime Carrere, Topology-Aware System-Scale Data Management for High-Performance Computing (TADAAM), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), A.R. Londral, P. Encarnação, Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Computational Neuroscience, 0303 health sciences, Computational neuroscience, Computer science, business.industry, Representation (systemics), Virtual Reality, [SDV.NEU.SC]Life Sciences [q-bio]/Neurons and Cognition [q-bio.NC]/Cognitive Sciences, Cognition, Benchmarking, Virtual reality, External Data Representation, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, Artificial intelligence, Neural coding, business, Neuroscience, 030217 neurology & neurosurgery, Simulation, 030304 developmental biology, Complement (set theory)
Abstract: International audience; Studying and modeling the brain as a whole is a real challenge. For such systemic models (in contrast to models of one brain area or aspect), there is a real need for new tools designed to perform complex numerical experiments, beyond usual tools distributed in the computer science and neuroscience communities. Here, we describe an effective solution, freely available on line and already in use, to validate such models of the brain functions. We explain why this is the best choice, as a complement to robotic setup, and what are the general requirements for such a benchmarking platform. In this experimental setup, the brainy-bot implementing the model to study is embedded in a simplified but realistic controlled environment. From visual, tactile and olfactory input, to body, arm and eye motor command, in addition to vital interoceptive cues, complex survival behaviors can be experimented. We also discuss here algorithmic high-level cognitive modules, making the job of building biologically plausible bots easier. The key point is to possibly alternate the use of symbolic representation and of complementary and usual neural coding. As a consequence, algorithmic principles have to be considered at higher abstract level, beyond a given data representation, which is an interesting challenge.
Published: 2015

26. Pour apprendre à apprendre l’informatique, peut-on se contenter d’un MOOC ?

Author: Camila Canellas, Camille Daniel, Claude Terosier, Colin de la Higuera, Daniela Guegant-Silva, Guillaume Hutzler, Martine Courbin-Coulaud, Pierre Dubuc, Sophie de Quatrebarbes, Thierry Viéville, Valérie François, françoise Greffier, LINA, Université de Nantes (UN), OpenClassrooms, Magic Makers, Laboratoire d'Informatique de Nantes Atlantique (LINA), Mines Nantes (Mines Nantes)-Université de Nantes (UN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Informatique, Biologie Intégrative et Systèmes Complexes (IBISC), Université d'Évry-Val-d'Essonne (UEVE), Médiation Scientifique Inria (Mecsci), Direction de la Culture et de l’Information Scientifiques (DCIS), Inria Siège, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Inria Siège, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Information et Édition Scientifiques (IES), Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Edition, Littératures, Langages, Informatique, Arts, Didactique, Discours - UFC (UR 4661) (ELLIADD), Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC), Inria, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Mines Nantes (Mines Nantes)-Université de Nantes (UN), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Edition, Littératures, Langages, Informatique, Arts, Didactique, Discours - UFC (EA 4661) (ELLIADD)
Subjects: littéracie numérique, MOOC, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, culture code, initiation à l'informatique
Abstract: TALN_HCERES2020; L'égalité des chances au XXIe siècle passe par une éducation populaire massive aux fondements dunumérique, et pour cela, en France, il faut former plusieurs centaines de milliers de formateurs sur ce sujet,souvent inédit pour elles ou eux. Peut-on simplement supposer que déployer un MOOC va permettre derelever ce défi ? Cet article répond de manière constructive par la négative à cette vision simplifiée, etpropose de déployer un dispositif hybride de formation présentielle et en ligne. Très concrète, cetteproposition correspond au projet Class'Code qui est en train de se déployer, et le travail de recherchepréparatoire ce projet désormais accepté est partagé ici.
Published: 2015

27. When sharing computer science with everyone also helps avoiding digital prejudices

Author: Marie Duflot, Martin Quinson, Florent Masseglia, Didier Roy, Julien Vaubourg, Thierry Viéville, Modeling and Verification of Distributed Algorithms and Systems (VERIDIS), Department of Formal Methods (LORIA - FM), Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Max-Planck-Institut für Informatik (MPII), Max-Planck-Gesellschaft-Max-Planck-Gesellschaft, Algorithms for the Grid (ALGORILLE), Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Networks, Systems and Services (LORIA - NSS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL), Scientific Data Management (ZENITH), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Flowing Epigenetic Robots and Systems (Flowers), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Unité d'Informatique et d'Ingénierie des Systèmes (U2IS), École Nationale Supérieure de Techniques Avancées (ENSTA Paris)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées (ENSTA Paris), Management of dynamic networks and services (MADYNES), Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Max-Planck-Institut für Informatik (MPII), Max-Planck-Gesellschaft-Max-Planck-Gesellschaft-Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Formal Methods (LORIA - FM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest
Subjects: Creative programming, Preconception, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, Scratch, Computer science, Popular education
Abstract: International audience; We, computer scientists, have to increase human knowledge, e.g. help to better understand what is mechanical intelligence. We further have to contribute to generate good goods out of it. But we also have the duty to share this knowledge with everyone. To be sure that no one endure, whereas each one benefits from the derived technology. And we observe that the main challenge is : free people from preconception, misconception and prejudices about computers and robots. And the main enemy is “belief in artificial intelligence phantasms” ! To escape from such deleterious magic, creative computing with Scratch is our best friend, unplug activities our best lever and playful robotics our best partner. Let us tell it as a story..
Published: 2015

28. A deterministic biologically plausible classifier

Author: Sylvie Crahay and Thierry Viéville
Subjects: Cognitive Neuroscience, Data classification, 02 engineering and technology, Visual system, Sign language, Machine learning, computer.software_genre, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, Artificial Intelligence, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, medicine, Mathematics, Biological modeling, business.industry, Supervised learning, Computer Science Applications, Visual cortex, medicine.anatomical_structure, Statistical learning theory, 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, business, computer, Classifier (UML), 030217 neurology & neurosurgery
Abstract: Regarding biological visual classification, recent series of experiments have enlightened that data classification can be realized in the human visual cortex with latencies of about 100 ms , which, considering the visual pathways latencies, is only compatible with a very specific processing architecture, described by the so-called Thorpe model. Surprisingly enough, this experimental evidence is in coherence with algorithms derived from the statistical learning theory, following the work of Vapnik. More precisely, there is a double link: on one hand, the Vapnik theory offers tools to evaluate and analyze the Thorpe model performances and on the other hand, this model is an interesting front-end for algorithms derived from the Vapnik theory. The present contribution develops this idea and experiments its performances using a tiny sign language recognition experiment.
Published: 2004

29. The use of super-resolution techniques to reduce slice thickness in functional MRI

Author: Pierre Kornprobst, Ronald R. Peeters, Michael K. Ng, Olivier Faugeras, Grégoire Malandain, Paul Van Hecke, Stefan Sunaert, Thierry Viéville, Mila Nikolova, Rachid Deriche, Department of radiology [K.U.Leuven], Catholic University of Leuven, Computer and biological vision (ODYSSEE), Département d'informatique de l'École normale supérieure (DI-ENS), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Inria Paris-Rocquencourt, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École des Ponts ParisTech (ENPC), Département Traitement du Signal et des Images (TSI), Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications (ENST), Medical imaging and robotics (EPIDAURE), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Department of Mathematics, The University of Hong Kong (HKU), Département d'informatique - ENS Paris (DI-ENS), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), and Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM)
Subjects: Correctness, [SDV.IB.IMA]Life Sciences [q-bio]/Bioengineering/Imaging, Computer science, Slice thickness, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, SNR, 030218 nuclear medicine & medical imaging, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Robustness (computer science), [INFO.INFO-IM]Computer Science [cs]/Medical Imaging, Functional mr, Computer vision, Electrical and Electronic Engineering, Image resolution, Super-Resolution algorithm, business.industry, fMRI, [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, Superresolution, Super resolution algorithm, Electronic, Optical and Magnetic Materials, Acquisition Protocol, Computer Vision and Pattern Recognition, Artificial intelligence, business, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, 030217 neurology & neurosurgery, Software
Abstract: International audience; The problem of increasing the slice resolution of functional MRI (fMRI) images without a loss in signal-to-noise ratio is considered. In standard fMRI experiments, increasing the slice resolution by a certain factor decreases the signal-to-noise ratio of the images with the same factor. For this purpose an adapted EPI MRI acquisition protocol is proposed, allowing one to acquire slice-shifted images from which one can generate interpolated super-resolution images, with an increased resolution in the slice direction. To solve the problem of correctness and robustness of the created super-resolution images from these slice-shifted datasets, the use of discontinuity preserving regularization methods is proposed. Tests on real morphological, synthetic functional, and real functional MR datasets have been performed, by comparing the obtained super-resolution datasets with high-resolution reference datasets. In the morphological experiments the image spatial resolution of the different types of images are compared. In the synthetic and real fMRI experiments, on the other hand, the quality of the different datasets is studied as function of their resulting activation maps. From the results obtained in this study, we conclude that the proposed super-resolution techniques can both improve the signal-to-noise ratio and augment the detectability of small activated areas in fMRI image sets acquired with thicker slices.
Published: 2004

30. VirtualEnaction: A Platform for Systemic Neuroscience Simulation

Author: Nicolas Denoyelle, Frédéric Alexandre, Thierry Viéville, Florian Pouget, Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, and Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)
Subjects: Computational Neuroscience, 0303 health sciences, Computational neuroscience, Computer science, Virtual Reality, Environment controlled, [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science, Cognition, Virtual reality, Effective solution, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, Line (geometry), Neuroscience, 030217 neurology & neurosurgery, Simulation, 030304 developmental biology
Abstract: International audience; Considering the experimental study of systemic models of the brain as a whole (in contrast to models of one brain area or aspect), there is a real need for tools designed to realistically simulate these models and to experiment them. We explain here why a robotic setup is not necessarily the best choice, and what are the general requirements for such a bench-marking platform. A step further, we describe an effective solution, freely available on line and already in use to validate functional models of the brain. This solution is a digital platform where the brainy-bot implementing the model to study is embedded in a simplified but realistic controlled environment. From visual, tactile and olfactory input, to body, arm and eye motor command, in addition to vital somesthetic cues, complex survival behaviors can be experimented. The platform is also complemented with algorithmic high-level cognitive modules, making the job of building biologically plausible bots easier.; Dans le domaine de l'étude expérimentale des modèles systémiques du cerveau pris dans son ensemble (par opposition aux modèles de la zone du cerveau ou une image), il y a un réel besoin d'outils conçus pour simuler de manière réaliste ces modèles et les expérimenter. Nous expliquons ici pourquoi une installation robotique n'est pas nécessairement le meilleur choix, et quelles sont les exigences générales d'une telle plateforme en terme de benchmarking. Nous décrivons alors une solution efficace, disponible gratuitement en ligne et déjà utilisées pour valider les modèles fonctionnels du cerveau. Cette solution est une plate-forme numérique où un "brainy-bot" implémente le modèle étudié et permet son intégration dans un environnement de survie contrôlé, simplifié, mais réaliste. Des entrées visuelles, tactiles et olfactive, un corps très simplifié, un bras et une commandande mootrice des yeux, en plus de la somesthésie des variavles vitales sont disponibles. De ce fait, des comportements de survie complexes peuvent être expérimentées. La plate-forme est également complétée par des modules algorithmiques de simulation de fonctions cognitives de haut niveau, facilitant le travail de construction de comportement biologiquement plausibles.
Published: 2014

31. [Untitled]

Author: F. Gaspard, Thierry Viéville, and Diane Lingrand
Subjects: Mathematical optimization, Hierarchy (mathematics), business.industry, Estimation theory, Set (abstract data type), Software, Artificial Intelligence, Outlier, Pattern recognition (psychology), Computer Vision and Pattern Recognition, business, Software architecture, Dykstra's projection algorithm, Mathematics
Abstract: We revisit the problem of parameter estimation in computer vision, reconsidering and implementing what may be called the Kanatani's estimation method, presented here as a simple optimisation problem, so (a) without any direct reference to a probabilistic framework but (b) considering (i) non-linear implicit measurement equations and parameter constraints, plus (ii) robust estimation in the presence of outliers and (iii) multi-model comparisons. Here, (A) a projection algorithm based on generalisations of square-root decompositions allows an efficient and numerically stable local resolution of a set of non-linear equations. On the other hand, (B) a robust estimation module of a hierarchy of non-linear models has been designed and validated. A step ahead, (C) the software architecture of the estimation module is discussed with the goal of being integrated in reactive software environments or within applications with time constraints, while an experimentation considering the parameterisation of retinal displacements between two views is proposed as an illustration of the estimation module.
Published: 2001

32. [Untitled]

Author: Thierry Viéville and Diane Lingrand
Subjects: Monocular, Computer science, business.industry, 3D reconstruction, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, Astrophysics::Instrumentation and Methods for Astrophysics, Robotics, Image processing, Iterative reconstruction, Artificial Intelligence, Camera auto-calibration, Motion estimation, Computer vision, Computer Vision and Pattern Recognition, Artificial intelligence, Affine transformation, business, Software
Abstract: Considering the field of un-calibrated image sequences and self-calibration, this paper analyzes the use of specific displacements (such as fixed axis rotation, pure translations,...) or specific sets of camera parameters. This allows to induce affine or metric constraints, which can lead to self-calibration and 3D reconstruction. A uniformed formalism for such models already developed in the literature plus some novel models are developed here. A hierarchy of special situations is described, in order to tailor the most appropriate camera model to either the actual robotic device supporting the camera, or to tailor the fact we only have a reduced set of data available. This visual motion perception module leads to the estimation of a minimal 3D parameterization of the retinal displacement for a monocular visual system without calibration, and leads to self-calibration and 3D dynamic analysis. The implementation of these equations is analyzed and experimented.
Published: 1999

33. Self-calibration from four views with possibly varying intrinsic parameters

Author: Reyes Enciso and Thierry Viéville
Subjects: Euclidean space, Adaptive system, Signal Processing, Euclidean geometry, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, Image processing, Computer Vision and Pattern Recognition, Fundamental matrix (computer vision), Algorithm, Matrix calculus, Mathematics
Abstract: In this paper we address the problem of evaluating how accurate the Euclidean reconstruction using a self-calibration method can be. We focus on the self-calibration of a binocular head-eye system from four views with varying intrinsic and extrinsic parameters. The only information provided to the algorithm is the fundamental matrices [1] and the point correspondences between the four views. The main improvements of this article are: (a) to take account of intrinsic and extrinsic parameters change; (b) to exploit the information of the cross-correspondences to improve the Euclidean reconstruction.
Published: 1997

34. Informatique et sciences du numérique : Édition spéciale Python

Author: Gilles Dowek, Jean-Pierre Archambault, Emmanuel Baccelli, Claudio Cimellli, Albert Cohen, Christine Eisenbeis, Thierry Viéville, Benjamin Wack, Hugues Bersini, Guillaume Le Blanc, Deduction modulo, interopérabilité et démonstration automatique (DEDUCTEAM), Inria Paris-Rocquencourt, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Association Enseignement Public et Informatique (EPI), Association Enseignement Public et Informatique, INFormation NEtworks (INFINE), Inria Saclay - Ile de France, Institut universitaire de formation des maîtres - Académie de Créteil (IUFM Créteil), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), Parallélisme de Kahn Synchrone (Parkas ), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Paris-Rocquencourt, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Département d'informatique de l'École normale supérieure (DI-ENS), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Global parallel and distributed computing (GRAND-LARGE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille (LIFL), Université de Lille, Sciences et Technologies-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lille, Sciences Humaines et Sociales-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille, Sciences et Technologies-Université de Lille, Sciences Humaines et Sociales-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-CentraleSupélec, Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Formal islands: foundations and applications (PAREO), Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Formal Methods (LORIA - FM), Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL), Ecole Polytechnique de Bruxelles, Université libre de Bruxelles (ULB), Institut de Recherches interdisciplinaires et de Développements en Intelligence Artificielle [Bruxelles] (IRIDIA), Sciences, Philosophie, Humanités (SPH), Université Bordeaux Montaigne-Université de Bordeaux (UB), Département d'informatique - ENS Paris (DI-ENS), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Paris-Rocquencourt, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille (LIFL), Université de Lille, Sciences et Technologies-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lille, Sciences Humaines et Sociales-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille, Sciences et Technologies-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lille, Sciences Humaines et Sociales-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Bordeaux (UB)-Université Bordeaux Montaigne (UBM), Baccelli, Emmanuel, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Inria Paris-Rocquencourt, and Université de Bordeaux (UB)-Université Bordeaux Montaigne
Subjects: [INFO.INFO-NI]Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI], [INFO.INFO-NI] Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI]
Abstract: National audience; Enfin un véritable manuel d'informatique pour les lycéens et leurs professeurs !Les quatre concepts de machine, d'information, d'algorithme et de langage sont au coeur de l'informatique, et l'objet de ce cours est de montrer comment ils fonctionnent ensemble. En première partie, nous apprendrons à écrire des programmes, en découvrant les ingrédients qui les constituent : l'affectation, la séquence et le test, les boucles, les types, les fonctions et les fonctions récursives. Dans la deuxième partie, on verra comment représenter les informations que l'on veut communiquer, les stocker et les transformer - textes, nombres, images et sons. On apprendra également à structurer et compresser de grandes quantités d'informations, à les protéger par le chiffrement. On verra ensuite que derrière les informations, il y a toujours des objets matériels : ordinateurs, réseaux, robots, etc., qui font partie de notre quotidien. Enfin, on s'initiera à des savoir-faire utiles au XXIe siècle : ajouter des nombres exprimés en base deux, dessiner, retrouver une information par dichotomie, trier des informations et parcourir des graphes.Ce cours comporte des chapitres élémentaires et avancés. Chacun contient une partie de cours, des sections de savoir-faire qui permettent d'acquérir les capacités essentielles, et des exercices, notés difficiles pour certains, avec corrigé lorsque nécessaire.A qui s'adresse ce livre ?Ce manuel de cours est destiné aux élèves de terminale ayant choisi la spécialité Informatique et sciences du numérique au lycée ; il s'appuie sur le langage de programmation Python (version 3). Il sera également lu avec profit par tous les professionnels de l'informatique, qu'ils soient autodidactes ou non.
Published: 2013

35. Quantitative analysis of cell migration using optical flow

Author: Patricio Orio, Thierry Viéville, Kathleen E. Whitlock, Katica Boric, Centro Interdisciplinario de Neurociencia, Facultad de Ciencias, Universidad de Valparaíso, Valparaíso, Chile, Centro Interdisciplinario de Neurociencia de Valparaiso (CINV), Universidad de Valparaiso [Chile], Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Viéville, Thierry, and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest
Subjects: Embryo, Nonmammalian, Anatomy and Physiology, Image Processing, Cell, lcsh:Medicine, Green fluorescent protein, Animals, Genetically Modified, Engineering, 0302 clinical medicine, Cranial neural crest, Cell Movement, Morphogenesis, lcsh:Science, Zebrafish, Teratology, 0303 health sciences, education.field_of_study, Multidisciplinary, SOXE Transcription Factors, [SDV.NEU.SC]Life Sciences [q-bio]/Neurons and Cognition [q-bio.NC]/Cognitive Sciences, Neural crest, Cell migration, Animal Models, Anatomy, affine motion, Cell biology, medicine.anatomical_structure, Neural Crest, embryonic structures, Algorithms, Research Article, Green Fluorescent Proteins, SOX10, Population, Cell Migration, Biology, Models, Biological, Time-Lapse Imaging, Neurological System, optical flow, 03 medical and health sciences, Model Organisms, Developmental Neuroscience, medicine, Animals, education, 030304 developmental biology, Ethanol, lcsh:R, Central Nervous System Depressants, Videotape Recording, Zebrafish Proteins, biology.organism_classification, Neuroanatomy, Cellular Neuroscience, Signal Processing, lcsh:Q, Organism Development, [SDV.NEU.SC] Life Sciences [q-bio]/Neurons and Cognition [q-bio.NC]/Cognitive Sciences, 030217 neurology & neurosurgery, Developmental Biology, Neuroscience
Abstract: Neural crest cells exhibit dramatic migration behaviors as they populate their distant targets. Using a line of zebrafish expressing green fluorescent protein (sox10:EGFP) in neural crest cells we developed an assay to analyze and quantify cell migration as a population, and use it here to characterize in detail the subtle defects in cell migration caused by ethanol exposure during early development. The challenge was to quantify changes in the in vivo migration of all Sox10:EGFP expressing cells in the visual field of time-lapse movies. To perform this analysis we used an Optical Flow algorithm for motion detection and combined the analysis with a fit to an affine transformation. Through this analysis we detected and quantified significant differences in the cell migrations of Sox10:EGFP positive cranial neural crest populations in ethanol treated versus untreated embryos. Specifically, treatment affected migration by increasing the left-right asymmetry of the migrating cells and by altering the direction of cell movements. Thus, by applying this novel computational analysis, we were able to quantify the movements of populations of cells, allowing us to detect subtle changes in cell behaviors. Because cranial neural crest cells contribute to the formation of the frontal mass these subtle differences may underlie commonly observed facial asymmetries in normal human populations., Les cellules de la crête neurale peuvent présenter des comportements migratoires cliniquement dramatiques lors de leur migration distante. En utilisant un marqueur exprimant la protéine fluorescente verte (SOX10: EGFP) dans les cellules de la crête neurale, nous avons développé un test pour analyser et quantifier la migration cellulaire en tant que population, et caractériser en détail les défauts subtils dans la migration cellulaire causée par l'exposition à l'éthanol, au début du développement neural. Le défi était de quantifier les changements dans la migration in vivo de toutes les cellues de type Sox10:EGFP observable dans le champ visuel des films réalisés à très basse fréquence. Pour réaliser cette analyse, nous avons utilisé un algorithme de flux optique pour la détection de mouvement et combiné l'analyse avec un ajustement par une transformation affine. Grâce à cette analyse, nous avons détectés et quantifiés des différences notoires dans les migrations cellulaires de populations soumises à l'éthanol, au regard d'embryons non traités. Plus précisément, la migration est affectée par unec augmentation de l'asymétrie gauche-droite des cellules migrantes et une modification de la direction des mouvements cellulaires. En appliquant cette analyse computationnelle, nous avons été en mesure de quantifier les mouvements de populations de cellules, permettant de détecter des changements subtils dans les comportements cellulaires. Les cellules de la crête neurale crânienne contribuant à la formation de la masse cranienne antérieure, ces asymétries sous-tendent fréquemment des asymétries faciales observés dans les populations humaines concernées.
Published: 2013

36. The First Order Expansion of Motion Equations in the Uncalibrated Case

Author: Olivier Faugeras and Thierry Viéville
Subjects: Continuous modelling, Independent equation, Mathematical analysis, Equations of motion, Topology, Motion field, Motion estimation, Signal Processing, Linear motion, Structure from motion, Computer Vision and Pattern Recognition, Focus (optics), Software, Mathematics
Abstract: In the present paper we address the problem of computing structure and motion, given set point correspondences in a monocular image sequence, consideringsmall motionswhen the camera isnot calibrated. We first set the equations defining the calibration, rigid motion, and scene structure. We then review the motion equation, the structure from motion equation, and the depth evolution equation, including the particular case of planar structures, considering a discrete displacement between two frames. As a further step, we develop the first order expansion of these equations and analyze the observability of the related infinitesimal quantities. It is shown that we obtain a complete correspondence between these equations and the equation derived in the discrete case. However, in the case of infinitesimal displacements, the projection of the translation (focus of expansion or epipole) is clearly separated from the rotational component of the motion. This is an important advantage of the present approach. Using this last property, we propose a mechanism of image stabilization in which the rotational disparity is iteratively canceled. This allows a better estimation of the focus of expansion, and simplifies different aspects of the analysis of the equations: structure from motion equation, analysis of ambiguity, and geometrical interpretation of the motion equation. This mechanism is tested on different sets of real images. The discrete model is compared to the continuous model. Projective reconstructions of the scene are provided.
Published: 1996

37. Motion of points and lines in the uncalibrated case

Author: Thierry Viéville, Quang-Tuan Luong, and Olivier Faugeras
Subjects: business.industry, Epipolar geometry, Motion (geometry), Motion field, Artificial Intelligence, Motion estimation, Line (geometry), Computer vision, Computer Vision and Pattern Recognition, Affine transformation, Artificial intelligence, business, Algorithm, Software, Projective representation, Mathematics, Projective geometry
Abstract: In the present paper we address the problem of computing structure and motion, given a set point and/or line correspondences, in a monocular image sequence, when the camera is not calibrated. Considering point correspondences first, we analyse how to parameterize the retinal correspondences, in function of the chosen geometry: Euclidean, affine or projective geometry. The simplest of these parameterizations is called the FQs-representation and is a composite projective representation. The main result is that considering N+1 views in such a monocular image sequence, the retinal correspondences are parameterized by 11 N−4 parameters in the general projective case. Moreover, 3 other parameters are required to work in the affine case and 5 additional parameters in the Euclidean case. These 8 parameters are “calibration” parameters and must be calculated considering at least 8 external informations or constraints. The method being constructive, all these representations are made explicit. Then, considering line correspondences, we show how the the same parameterizations can be used when we analyse the motion of lines, in the uncalibrated case. The case of three views is extensively studied and a geometrical interpretation is proposed, introducing the notion of trifocal geometry which generalizes the well known epipolar geometry. It is also discussed how to introduce line correspondences, in a framework based on point correspondences, using the same equations. Finally, considering the F Qs-representation, one implementation is proposed as a “motion module”, taking retinal correspondences as input, and providing and estimation of the 11 N−4 retinal motion parameters. As discussed in this paper, this module can also estimate the 3D depth of the points up to an affine and projective transformation, defined by the 8 parameters identified in the first section. Experimental results are provided.
Published: 1996

38. Experimenting with 3D vision on a robotic head

Author: Hervé Mathieu, Reyes Enciso, Thierry Viéville, Emmanuelle Clergue, Computer Vision and Robotics (ROBOTVIS), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), and Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)
Subjects: Robotic head, Computer science, business.industry, Machine vision, Head (linguistics), General Mathematics, Robotics, Kinematics, Tracking (particle physics), [INFO.INFO-GR]Computer Science [cs]/Graphics [cs.GR], Motion (physics), Computer Science Applications, Structure and motion, 3D tracking, Control and Systems Engineering, Computer vision, Artificial intelligence, business, Sensory cue, Software
Abstract: International audience; We intend to build a vision system that will allow dynamic 3D-perception of objects of interest. More specifically, we discuss the idea of using 3D visual cues when tracking a visual target, in order to recover some of its 3D characteristics (depth, size, kinematic information). The basic requirements for such a 3D vision module to be embedded on a robotic head are discussed. The experimentation reported here corresponds to an implementation of these general ideas, considering a calibrated robotic head. We analyse how to make use of such a system for (1) detecting 3D-objects of interest, (2) recovering the average depth and size of the tracked objects, (3) fixating and tracking such objects, to facilitate their observation.
Published: 1995

39. Computation of ego motion using the vertical cue

Author: Thierry Viéville, P. E. Dos Santos Facao, and E. Clergue
Subjects: Sequence, Monocular, Computer science, business.industry, Computation, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, Motion (geometry), Computer Science Applications, Hardware and Architecture, Structure from motion, Computer vision, Computer Vision and Pattern Recognition, Artificial intelligence, Active vision, business, Correspondence problem, Rotation (mathematics), Software
Abstract: This paper describes the development and implementation of some layers of a line-segment-based module to recover ego motion while building a 3D map of the environment in which the absolute vertical is taken into account. We use a monocular sequence of images and 2D-line segments in this sequence. The proposed method reduces the disparity between two frames in such a way that 3D vision is simplified. In particular, the correspondence problem is simplified. Moreover, a estimation of the 3D rotation is provided. Using the vertical as a basic cue for 3D-orientation tremendously simplifies and improves the structure from motion paradigm, but the usual equations have to be worked out in a different way. An approach which combines ecological hypotheses and general rigid motion equations is presented, and the equations are derived and discussed in the case of small rigid motions. Algorithms, based on the minimization of theMahalanobis distance between two estimates, are given and their implementations discussed.
Published: 1995

40. Analyzing large-scale spike trains data with spatio-temporal constraints

Author: Hassan Roland Nasser, Olivier Marre, Selim Kraria, Thierry Viéville, Bruno Cessac, Mathematical and Computational Neuroscience (NEUROMATHCOMP), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Jean Alexandre Dieudonné (LJAD), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA), Institut de Neurobiologie Alfred Fessard (INAF), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Unité de Neurosciences Information et Complexité [Gif sur Yvette] (UNIC), Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), European Project: 227747,EC:FP7:ERC,ERC-2008-AdG,NERVI(2009), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Jean Alexandre Dieudonné (JAD), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest
Subjects: [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience
Abstract: National audience; Recent experimental advances have made it possible to record several hundred neurons simultaneously in the retina as well as in the cortex. Analyzing such a huge amount of data requires to elaborate statistical, mathematical and numer- ical methods, to describe both the spatio-temporal structure of the population activity and its relevance to sensory coding. Among these methods, the maxi- mum entropy principle has been used to describe the statistics of spike trains. Recall that the maximum entropy principle consists of xing a set of constraints, determined with the empirical average of quantities ("observables") measured on the raster: for example average ring rate of neurons, or pairwise corre- lations. Maximising the statistical entropy given those constraints provides a probability distribution, called a Gibbs distribution, that provides a statistical model to t the data and extrapolate phenomenological laws. Most approaches were restricted to instantaneous observables i.e. quantities corresponding to spikes occurring at the same time (singlets, pairs, triplets and so on).; Les récents progrès expérimentaux ont permis d'enregistrer plusieurs centaines de simultanément neurones de la rétine ainsi que dans le cortex. Analyser un tel énorme quantité de données nécessite d'élaborer des statistiques, mathématiques et de nom- méthodes iCal, pour décrire à la fois la structure spatio-temporelle de la population activité et sa pertinence pour codage sensoriel. Parmi ces méthodes, le maxi- principe de l'entropie maman a été utilisé pour décrire les statistiques de trains de potentiels. Rappelons que le principe de l'entropie maximale se compose de xing un ensemble de contraintes, déterminée par la moyenne empirique des quantités ("observables") mesurée sur la trame: pour le taux d'anneau exemple moyenne de neurones, ou par paires corres- tions. Maximiser l'entropie statistique compte tenu de ces contraintes constitue une distribution de probabilité, appelée distribution de Gibbs, qui donne une statistique modèle de t les données et extrapoler les lois phénoménologiques. La plupart des approches ont été limitées aux quantités observables instantanées dire correspondant à pointes se produisant en même temps (maillots, paires, triplets et ainsi de suite).
Published: 2012

41. Informatique et Sciences du Numérique - Spécialité ISN en Terminale S

Author: Gilles Dowek, Jean-Pierre Archambault, Emmanuel Baccelli, Claudio Cimellli, Albert Cohen, Christine Eisenbeis, Thierry Viéville, Benjamin Wack, Deduction modulo, interopérabilité et démonstration automatique (DEDUCTEAM), Inria Paris-Rocquencourt, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Association Enseignement Public et Informatique (EPI), Association Enseignement Public et Informatique, High performance communication (HIPERCOM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut universitaire de formation des maîtres - Académie de Créteil (IUFM Créteil), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), Parallélisme de Kahn Synchrone (Parkas ), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Paris-Rocquencourt, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Département d'informatique de l'École normale supérieure (DI-ENS), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Architectures, Languages and Compilers to Harness the End of Moore Years (ALCHEMY), Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 - Institut universitaire de formation des maîtres - Académie de Grenoble (UJF IUFM Grenoble), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF), Département d'informatique - ENS Paris (DI-ENS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Inria Paris-Rocquencourt, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Viéville, Thierry, École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Paris-Rocquencourt, and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest
Subjects: [INFO.INFO-OH] Computer Science [cs]/Other [cs.OH], [INFO.INFO-OH]Computer Science [cs]/Other [cs.OH]
Abstract: National audience; Manuel scolaire de la spécialité ISN en Terminale S, l'objectif du livre est d'introduire et donner une ensemble maximal d'éléments pour permettre cet enseignement nouveau, orienté autour de projets, en tenant compte de multiples variantes selon les axes choisis. Il est donc un ouvrage de référence, des savoirs et savoirs faire fondamentaux, mais aussi des contenus optionnels qui les entourent. Il s'articulent autour des quatre concepts de l'Informatique, mais surtout de montrer la manière dont ils fonctionnent ensemble. Quand nous étudierons les algorithmes fondamentaux, nous les exprimerons souvent dans un langage de programmation. Quand nous étudierons l'organisation des machines, nous verrons comment elles permettent d'exécuter des programmes exprimés dans un langage de programmation. Quand nous étudierons la notion d'information, nous verrons des algorithmes de compression, de chiffrement, etc. Ce livre est donc organisé en quatre parties regroupé en vingt-deux chapitres.
Published: 2012

42. Informatique et sciences du numérique ― Spécialité ISN en terminale S, avec des exercices corrigés et des idées de projets

Author: Gilles Dowek, Jean-Pierre Archambault, Emmanuel Baccelli, Claudio Cimelli, Albert Cohen, Christine Eisenbeis, Thierry Viéville, Benjamin Wack, Gérard Berry, Cohen, Albert, Deduction modulo, interopérabilité et démonstration automatique (DEDUCTEAM), Inria Paris-Rocquencourt, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Association Enseignement Public et Informatique (EPI), Association Enseignement Public et Informatique, High performance communication (HIPERCOM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Ministère de l'Education Nationale, Parallélisme de Kahn Synchrone (Parkas ), Département d'informatique - ENS Paris (DI-ENS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Inria Paris-Rocquencourt, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Architectures, Languages and Compilers to Harness the End of Moore Years (ALCHEMY), Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 - Institut universitaire de formation des maîtres - Académie de Grenoble (UJF IUFM Grenoble), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF), Secure Diffuse Programming (INDES), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Paris-Rocquencourt, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Département d'informatique de l'École normale supérieure (DI-ENS), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Ministère de l'Éducation nationale, École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Paris-Rocquencourt, and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest
Subjects: [INFO.INFO-PL]Computer Science [cs]/Programming Languages [cs.PL], [INFO.INFO-DC] Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], [INFO.INFO-ES]Computer Science [cs]/Embedded Systems, [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [INFO.INFO-PL] Computer Science [cs]/Programming Languages [cs.PL], [INFO.INFO-ES] Computer Science [cs]/Embedded Systems
Abstract: International audience; no abstract
Published: 2012

43. Robust and fast computation of edge characteristics in image sequences

Author: Thierry Viéville and Olivier Faugeras
Subjects: Orientation (computer vision), business.industry, Computation, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, Derivative, Edge (geometry), Curvature, Subpixel rendering, Image (mathematics), Artificial Intelligence, Pattern recognition (psychology), Computer vision, Computer Vision and Pattern Recognition, Artificial intelligence, business, Algorithm, Software, Mathematics
Abstract: In this paper we consider a non-parametric analytical model of the intensity for a curved edge, and derive the relations between the image data and some local characteristics of the edge, in the discrete case. In order to identify this model we also study how to develop high order non-biased spatial derivative operators, with subpixel accuracy. In fact, this discrete approach corresponds to the notion of spatio-temporal surfaces in the continuous case, and provides a way to obtain some of the spatio-temporal parameters from an image sequence. An implementation is proposed, and experimental data are provided. Computed characteristics are subpixel localization, normal displacement between two frames, orientation and curvature, but the method is easy to extend to other geometrical or dynamical parameters of the edge. Results derived in this paper are always valid for step-like edges, but computation of orientation and curvature are also valid for edges with more general profiles.
Published: 1994

44. Auto-calibration of visual sensor parameters on a robotic head

Author: Thierry Viéville
Subjects: business.industry, Computer science, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, Experimental data, Tracking (particle physics), Displacement (vector), Computer Science::Robotics, Robotic systems, Signal Processing, Head (vessel), Computer vision, Computer Vision and Pattern Recognition, Artificial intelligence, business, Rotation (mathematics), Auto calibration, Simulation
Abstract: We propose a new method of auto-calibration for a visual sensor mounted on a robotic head. The method is based on the tracking of stationary targets, while the robotic system, performs a specific controlled displacement, namely a fixed axis rotation. We derive here the equations related to this paradigm, and demonstrate that we can calibrate intrinsic and extrinsic parameters using this method. Experimental data is provided.
Published: 1994

45. A model using mutual influence of firing rates of corticomotoneurons for learning a precision grip task

Author: Octave Boussaton, Thierry Viéville, Laurent Bougrain, and Selim Eskiizmirliler
Subjects: Computer science, General Neuroscience, Spike train, lcsh:QP351-495, Process (computing), Value (computer science), Base (topology), Thresholding, lcsh:RC321-571, Cellular and Molecular Neuroscience, lcsh:Neurophysiology and neuropsychology, Poster Presentation, Trajectory, Code (cryptography), Spike (software development), Algorithm, lcsh:Neurosciences. Biological psychiatry. Neuropsychiatry, Simulation
Abstract: As a part of a Brain-Machine Interface, we are currently defining a model for learning and forecasting muscular activity, given sparse brain activity in the form of action potential signals (spike trains). We have been working on the flexion of a finger during a trained precision grip performed by a monkey (macaca nemestrina), as she clasps a metal gauge with her finger and thumb. Experimentally, the activity of about a hundred neurons in the motor cortex can be recorded simultaneously with the help of a multielectrode array, see Figure A and [1] for more details about retrieving and filtering the data. Our method is based on a system of equations involving the firing rate of each recorded neurons, a set of thresholds, and Euclidian distances between averaged and current state at each time step. The firing rates are computed according to given time-windows, between 25 and 100 milliseconds. The thresholds used depend on these firing rates. The learning is done on a subset of the experiments and then evaluated on what remains. A raw estimation is done in order to be used as a reference for estimating the efficiency of each part of the learning formula brings to the final result. The complete improvement formula is divided into three stages and can be expressed as follows: p(t+1) = p(t) + A(t) + B(t) + C(t) where p(t) is the force exerted on the gauge at time t. The A part is the learning reference base of the method in which a straight matching is done between each neuronal code and the derivative of the observed force in the finger at each timestep. What we call a neuronal code is the vector of all the values of the firing rate functions at any given time and during the training stage, to any neuronal code is associated the average value of all the recorded derivatives of the force. The B part is an actuation made on the distance between the current activity of each neuron and its average activity over a former time window of the same length as the time-window used to compute the spike trains. Finally, the C part is a system of equations in which we suppose that every neuron is correlated to each other in a weighted way we optimize during the learning process. The purpose of this study is multifold, we want to estimate (i) the influence of the neurons on each other qualitatively, (ii) the efficiency of various easy-to-tract improvement techniques and (iii) the importance of thresholding the firing rates. We are developing a kind of a systematic approach to spike trains analysis and how they are related to the execution of a movement that allows us to better estimate the influence of several factors, without separating neurons into different groups initially, as in [3] for example but rather consider the information as a whole. The pre-treatment phase ensures that any measurement (corresponding to what we earlier called a neuronal code) is as relevant as any other. The results are quite satisfying and encouraging, given the very restricted complexity of the method, see Figure Figure1A1A. Figure 1 On the left is depicted the experiment. On the right is an example of what can be obtained through our method.The black curve is the observed trajectory that the gray one is supposed to approximate. In this case we used the information of four neurons ...
Published: 2011

46. Une introduction à la science informatique pour les enseignants de la discipline en lycée

Author: Gilles Dowek, Jean-Pierre Archambault, Emmanuel Baccelli, Sylvie Boldo, Denis Bouhineau, Patrick Cegielski, Thomas Heide Clausen, Irène Guessarian, Stéphane Lopes, Laurent Mounier, Benjamin Nguyen, Franck Quessette, Anne Rasse, Brigitte Rozoy, Claude Timsit, Thierry Viéville, Jean-Marc Vincent, Deduction modulo, interopérabilité et démonstration automatique (DEDUCTEAM), Inria Paris-Rocquencourt, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Association Enseignement Public et Informatique (EPI), Association Enseignement Public et Informatique, High performance communication (HIPERCOM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Modèles et Technologies pour l’Apprentissage Humain (MeTAH), Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Algorithmique Complexité et Logique (LACL), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] (LIX), École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'informatique Algorithmique : Fondements et Applications (LIAFA), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Parallélisme, Réseaux, Systèmes, Modélisation (PRISM), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), VERIMAG (VERIMAG - IMAG), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Secured and Mobile Information Systems (SMIS), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Inria Paris-Rocquencourt, Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Middleware efficiently scalable (MESCAL), Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG), Gilles Dowek, Christine Moulin, Viéville, Thierry, MeTAH, Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Inria Paris-Rocquencourt, Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X), and Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Inria Grenoble - Rhône-Alpes
Subjects: [INFO.INFO-OH] Computer Science [cs]/Other [cs.OH], [INFO.INFO-OH]Computer Science [cs]/Other [cs.OH]
Abstract: National audience; La rentrée 2012 a vu l'introduction d'une spécialité " Informatique et sciences du numérique " en classe de Terminale S, et cet ouvrage collectif, rédigé sous la direction de Gilles Dowek par une une équipe de chercheurs et d'enseignants à l'INRIA et à l'université, s'adresse aux enseignants qui en seront chargés (professeurs de mathématiques, de science physique ou de STI) afin de les former à cette " nouvelle discipline ". Les différents concepts qui structurent l'informatique, les notions d'information, de langage, de machine et d'algorithme y sont présentés de manière synthétique. L'ouvrage s'interroge sur la manière d'enseigner l'informatique, resituer ces connaissances dans le monde contemporain, en apportant un éclairage particulier aux questions relatives au droit d'auteur, à la protection de la vie privée ou à la gouvernance du réseau. Les lectures complémentaires proposées permettent de poursuivre la formation au-delà des notions exposées.
Published: 2011

47. Parametric estimation of spike train statistics by Gibbs distributions : an application to bio-inspired and experimental data

Author: Bruno Cessac, Juan Carlos Vasquez, Hassan Roland Nasser, Horacio Rostro-Gonzalez, Thierry Viéville, Adrian Palacios, NEUROMATHCOMP, Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-INRIA Rocquencourt, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Jean Alexandre Dieudonné (JAD), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), Neuromimetic intelligence (CORTEX), INRIA Lorraine, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Henri Poincaré - Nancy 1 (UHP)-Université Nancy 2-Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Henri Poincaré - Nancy 1 (UHP)-Université Nancy 2-Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de recherche en épistémologie appliquée (CREA), École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL)-Université Nancy 2-Université Henri Poincaré - Nancy 1 (UHP)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL)-Université Nancy 2-Université Henri Poincaré - Nancy 1 (UHP)
Subjects: Quantitative Biology::Neurons and Cognition, Action selection, Others, [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience, Information coding, [SDV.NEU]Life Sciences [q-bio]/Neurons and Cognition [q-bio.NC], System dynamics
Abstract: We review here the basics of the formalism of Gibbs distributions and its numerical implementation, (its details published elsewhere \cite{vasquez-cessac-etal:10}, in order to characterizing the statistics of multi-unit spike trains. We present this here with the aim to analyze and modeling synthetic data, especially bio-inspired simulated data e.g. from Virtual Retina \cite{wohrer-kornprobst:09}, but also experimental data Multi-Electrode-Array(MEA) recordings from retina obtained by Adrian Palacios. We remark that Gibbs distribution allow us to estimate the spike statistics, given a design choice, but also to compare different models, thus answering comparative questions about the neural code.
Published: 2010

48. Les ingrédients des algorithmes

Author: Gilles Dowek, Thierry Viéville, Jean-Pierre Archambault, Emmanuel Baccelli, Benjamin Wack, Types, Logic and computing (TYPICAL), Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] (LIX), École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Neuromimetic intelligence (CORTEX), Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Complex Systems, Artificial Intelligence & Robotics (LORIA - AIS), Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Retraité, High performance communication (HIPERCOM), Inria Paris-Rocquencourt, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Lycée Jean Prévost, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Inria Saclay - Ile de France, and Interstices, inria
Subjects: fonction, [INFO.INFO-PL]Computer Science [cs]/Programming Languages [cs.PL], indécidabilité algorithmique, programme, erreur, syntaxe d'un programme, langage de programmation, condition, [INFO.INFO-PL] Computer Science [cs]/Programming Languages [cs.PL], preuve de programme, variable, séquence d'instructions, boucle, sémantique d'un programme, algorithme
Abstract: National audience; Pour programmer un ordinateur, le plus important ce sont les méthodes mises en œuvre. Découvrez les ingrédients à combiner pour créer ces algorithmes !
Published: 2010

49. Specific Displacements for Self-calibration

Author: Thierry Viéville, François Gaspard, and Diane Lingrand
Subjects: Computer science, Calibration (statistics), Spatial Displacement, Geodesy
Published: 2010

50. Overview of facts and issues about neural coding by spikes

Author: Hélène Paugam-Moisy, Bruno Cessac, Thierry Viéville, NEUROMATHCOMP, Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-INRIA Rocquencourt, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Jean Alexandre Dieudonné (JAD), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Machine Learning and Optimisation (TAO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-CentraleSupélec, Neuromimetic intelligence (CORTEX), INRIA Lorraine, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL)-Université Nancy 2-Université Henri Poincaré - Nancy 1 (UHP)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL)-Université Nancy 2-Université Henri Poincaré - Nancy 1 (UHP), ANR MACCAC, ANR-07-BLAN-0335,MAPS,Mappings, Adaptation, Plasticity and Spatial computation(2007), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), and Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Henri Poincaré - Nancy 1 (UHP)-Université Nancy 2-Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Henri Poincaré - Nancy 1 (UHP)-Université Nancy 2-Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Neural code, Time Factors, Theoretical computer science, Computer science, Models, Neurological, Action Potentials, 02 engineering and technology, Random neural network, Time constraints, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, Physiology (medical), 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Animals, Humans, Computer Simulation, Neuron network, Neurons, Spiking neural network, Quantitative Biology::Neurons and Cognition, business.industry, General Neuroscience, [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience, ComputerSystemsOrganization_PROCESSORARCHITECTURES, Spike train metrics, Nonlinear system, Nonlinear Dynamics, restrict, 020201 artificial intelligence & image processing, Neural Networks, Computer, Artificial intelligence, Nerve Net, Spiking neuron networks, business, Neural coding, 030217 neurology & neurosurgery, Coding (social sciences), Biological simulation
Abstract: International audience; In the present overview, our wish is to demystify some aspects of coding with spike-timing, through a simple review of well-understood technical facts regarding spike coding. Our goal is a better understanding of the extent to which computing and modeling with spiking neuron networks might be biologically plausible and computationally efficient. We intentionally restrict ourselves to a deterministic implementation of spiking neuron networks and we consider that the dynamics of a network is defined by a non-stochastic mapping. By staying in this rather simple framework, we are able to propose results, formula and concrete numerical values, on several topics: (i) general time constraints, (ii) links between continuous signals and spike trains, (iii) spiking neuron networks parameter adjustment. Beside an argued review of several facts and issues about neural coding by spikes, we propose new results, such as a numerical evaluation of the most critical temporal variables that schedule the progress of realistic spike trains. When implementing spiking neuron networks, for biological simulation or computational purpose, it is important to take into account the indisputable facts here unfolded. This precaution could prevent one from implementing mechanisms that would be meaningless relative to obvious time constraints, or from artificially introducing spikes when continuous calculations would be sufficient and more simple. It is also pointed out that implementing a large-scale spiking neuron network is finally a simple task.
Published: 2010

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