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2,550 results on '"Fort A"'

1. Des ressources lexicales du français et de leur utilisation en TAL : étude des actes de TALN

Author

Choi, Hee-Soo, Fort, Karën, Guillaume, Bruno, Constant, Mathieu, Analyse et Traitement Informatique de la Langue Française (ATILF), 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), Servan, Christophe, and Vilnat, Anne

Subjects
ressources lexicales, lexiques, français, [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]
Abstract

International audience; Au début du XXIe siècle, le français faisait encore partie des langues peu dotées. Grâce aux efforts de la communauté française du traitement automatique des langues (TAL), de nombreuses ressources librement disponibles ont été produites, dont des lexiques du français. À travers cet article, nous nous intéressons à leur devenir dans la communauté par le prisme des actes de la conférence TALN sur une période de 20 ans.

Published
2023

2. Stochastic Approximation Beyond Gradient for Signal Processing and Machine Learning

Author

Dieuleveut, Aymeric, Fort, Gersende, Moulines, Eric, Wai, Hoi-To, Centre de Mathématiques Appliquées - Ecole Polytechnique (CMAP), École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 (IMT), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), The Chinese University of Hong Kong [Hong Kong], Fondation Simone et Cino Del Duca Institut de France (author G. Fort), HKRGC Project 23203520 (author H-T. Wai), and Hi!Paris FLAG project (authors A. Dieuleveut and E. Moulines)

Subjects
FOS: Computer and information sciences, Stochastic approximation, Machine Learning (stat.ML), TD-learning, Convergence Analysis, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Compressed Stochastic Gradient, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Statistics - Machine Learning, Optimization and Control (math.OC), [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], FOS: Mathematics, [MATH.MATH-OC]Mathematics [math]/Optimization and Control [math.OC], Mathematics - Optimization and Control, Expectation Maximization
Abstract

Stochastic Approximation (SA) is a classical algorithm that has had since the early days a huge impact on signal processing, and nowadays on machine learning, due to the necessity to deal with a large amount of data observed with uncertainties. An exemplar special case of SA pertains to the popular stochastic (sub)gradient algorithm which is the working horse behind many important applications. A lesser-known fact is that the SA scheme also extends to non-stochastic-gradient algorithms such as compressed stochastic gradient, stochastic expectation-maximization, and a number of reinforcement learning algorithms. The aim of this article is to overview and introduce the non-stochastic-gradient perspectives of SA to the signal processing and machine learning audiences through presenting a design guideline of SA algorithms backed by theories. Our central theme is to propose a general framework that unifies existing theories of SA, including its non-asymptotic and asymptotic convergence results, and demonstrate their applications on popular non-stochastic-gradient algorithms. We build our analysis framework based on classes of Lyapunov functions that satisfy a variety of mild conditions. We draw connections between non-stochastic-gradient algorithms and scenarios when the Lyapunov function is smooth, convex, or strongly convex. Using the said framework, we illustrate the convergence properties of the non-stochastic-gradient algorithms using concrete examples. Extensions to the emerging variance reduction techniques for improved sample complexity will also be discussed., Comment: Accepted for publication at IEEE Transactions on Signal Processing; 31 pages, 7 pages of supplementary materials

Published
2023

3. Le métadiscours : moteur de/dans la création

Author

Fort, Pierre-Louis and FORT, Pierre-Louis

Subjects
[SHS.LITT] Humanities and Social Sciences/Literature, [SHS] Humanities and Social Sciences, [INFO.INFO-GL] Computer Science [cs]/General Literature [cs.GL]
Published
2023

4. Lire La Place, hier et aujourd'hui : retour(s) sur un récit emblématique

Author

Fort, Pierre-Louis and FORT, Pierre-Louis

Subjects
Littérature - 20e siècle, Annie Ernaux 1940- -- Critique et interprétation, [SHS] Humanities and Social Sciences
Abstract

Journée d'étude organisée par la section d'Études françaises du Dipartimento di Studi Europei, Americani e Interculturali, Sapienza Univesità di Roma, en collaboration avec L’Observatoire des écritures françaises et francophones contemporaines de l’Université de Paris-Nanterre.

Published
2023

5. Conférence Annie Ernaux

Author

Fort, Pierre-Louis and FORT, Pierre-Louis

Subjects
Annie Ernaux 1940, [INFO.INFO-GL] Computer Science [cs]/General Literature [cs.GL]
Published
2023

7. Can Synthetic Text Help Clinical Named Entity Recognition? A Study of Electronic Health Records in French

Author

Hiebel, Nicolas, Ferret, Olivier, Fort, Karën, Névéol, Aurélie, Université Paris-Saclay, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique (LISN), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sciences et Technologies des Langues (STL), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département Intelligence Ambiante et Systèmes Interactifs (DIASI), Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST (CEA)), Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay, Semantic Analysis of Natural Language (SEMAGRAMME), 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), 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), Sorbonne Université (SU), and ANR-20-CE23-0026,CODEINE,Création éthique de données textuelles artificielles : Synthèse Automatique de documents Hospitaliers(2020)

Subjects
Ethics, [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing
Abstract

International audience; In sensitive domains, the sharing of corpora is restricted due to confidentiality, copyrights, or trade secrets. Automatic text generation can help alleviate these issues by producing synthetic texts that mimic the linguistic properties of real documents while preserving confidentiality. In this study, we assess the usability of synthetic corpus as a substitute training corpus for clinical information extraction. Our goal is to automatically produce a clinical case corpus annotated with clinical entities and to evaluate it for a named entity recognition (NER) task. We use two auto-regressive neural models partially or fully trained on generic French texts and fine-tuned on clinical cases to produce a corpus of synthetic clinical cases. We study variants of the generation process: (i) fine-tuning on annotated vs. plain text (in that case, annotations are obtained a posteriori) and (ii) selection of generated texts based on models' parameters and filtering criteria. We then train NER models with the resulting synthetic text and evaluate them on a gold standard clinical corpus. Our experiments suggest that synthetic text is useful for clinical NER.

Published
2023

8. A keystone avian predator faces elevated energy expenditure in a warming Arctic

Author

Melissa L. Grunst, Andrea S. Grunst, David Grémillet, Akiko Kato, Paco Bustamante, Céline Albert, Émile Brisson‐Curadeau, Manon Clairbaux, Marta Cruz‐Flores, Sophie Gentès, Antoine Grissot, Samuel Perret, Eric Ste‐Marie, Dariusz Jakubas, Katarzyna Wojczulanis‐Jakubas, Jérôme Fort, LIttoral ENvironnement et Sociétés (LIENSs), La Rochelle Université (ULR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (CEFE), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Montpellier (UM), Centre d'Études Biologiques de Chizé - UMR 7372 (CEBC), La Rochelle Université (ULR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), McGill University = Université McGill [Montréal, Canada], University College Cork (UCC), University of Gdańsk (UG), and ANR-20-CE34-0006,ARCTIC-STRESSORS,Effets combinés des stresseurs environnementaux multiples sur les oiseaux marins Arctiques(2020)

Subjects
climate change, mercury, sea surface temperature, activity budgets, daily energy expenditure, plasticity, [SDV.TOX.ECO]Life Sciences [q-bio]/Toxicology/Ecotoxicology, [SDV.EE.BIO]Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment/Bioclimatology, dovekie, Ecology, Evolution, Behavior and Systematics, ecotoxicology
Abstract

International audience; Climate change is transforming bioenergetic landscapes, challenging behavioral and physiological coping mechanisms. A critical question involves whether animals can adjust behavioral patterns and energy expenditure to stabilize fitness given reconfiguration of resource bases, or whether limits to plasticity ultimately compromise energy balance. In the Arctic, rapidly warming temperatures are transforming food webs, making Arctic organisms strong models for understanding biological implications of climate change-related environmental variability. We examined plasticity in the daily energy expenditure (DEE) of an Arctic seabird, the little auk (Alle alle) in response to variability in climate change-sensitive drivers of resource availability, sea surface temperature (SST) and sea ice coverage (SIC), and tested the hypothesis that energetic ceilings and exposure to mercury, an important neurotoxin and endocrine disrupter in marine ecosystems, may limit scope for plasticity. To estimate DEE, we used accelerometer data obtained across years from two colonies exposed to distinct environmental conditions (Ukaleqarteq [UK], East Greenland; Hornsund [HS], Svalbard). We proceeded to model future changes in SST to predict energetic impacts. At UK, high flight costs linked to low SIC and high SST drove DEE from below to above 4 × basal metabolic rate (BMR), a proposed energetic threshold for breeding birds. However, DEE remained below 7 × BMR, an alternative threshold, and did not plateau. Birds at HS experienced higher, relatively invariable SST, and operated above 4 × BMR. Mercury exposure was unrelated to DEE, and fitness remained stable. Thus, plasticity in DEE currently buffers fitness, providing resiliency against climate change. Nevertheless, modeling suggests that continued warming of SST may promote accelerating increases in DEE, which may become unsustainable.

Published
2023

9. Similarité surfacique et similarité sémantique dans des cas cliniques générés

Author

Hiebel, Nicolas, Ferret, Olivier, Fort, Karën, Névéol, Aurélie, Université Paris-Saclay, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique (LISN), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sciences et Technologies des Langues (STL), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département Intelligence Ambiante et Systèmes Interactifs (DIASI), Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST (CEA)), Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay, Semantic Analysis of Natural Language (SEMAGRAMME), 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), 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), Sorbonne Université (SU), and ANR-20-CE23-0026,CODEINE,Création éthique de données textuelles artificielles : Synthèse Automatique de documents Hospitaliers(2020)

Subjects
[INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing, French, Synthetic Text, Generation, [INFO]Computer Science [cs], Génération, Similarity, Clinical Text, Similarité, Texte clinique, Texte synthétique, Français
Abstract

National audience; La disponibilité restreinte des documents cliniques est un frein à la recherche en traitement automatique de la langue dans le domaine médical. Les corpus cliniques dont l'accès est relativement facile en français (E3C (Magnini et al., 2020), CAS (Grabar et al., 2018)) ne sont pas tout à fait représentatifs des documents confidentiels présents dans les hôpitaux. Le partage des connaissances au sein de la communauté scientifique est compliqué. Aucune reproductibilité n'est possible, tout comme les comparaisons avec d'autres méthodes / données. Une piste de création de ressource partageable en substitut des données confidentielles est la génération de données similaires à ces données privées. Cela pourrait permettre à des personnes ayant accès à un corpus privé de générer un corpus librement distribué à partir du premier. En partageant la méthode de génération, il serait également possible de reproduire l'expérience sur d'autres données confidentielles. La mise à disposition des données générées donnerait alors à la communauté scientifique un terrain de test, de comparaison, de discussion et d'entraide dans la recherche en TAL biomédical. Nous proposons ici une méthode d'évaluation de textes cliniques générés à base de plongements de phrases.

Published
2023

10. Éthique et TAL : ce dont on parle, ce dont on ne parle plus, ce dont on ne parle pas (un état de l'art)

Author

Fort, Karën, Semantic Analysis of Natural Language (SEMAGRAMME), 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), 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), Sorbonne Université (SU), and Fort, Karën

Subjects
[INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing, tal, éthique, [INFO.INFO-TT] Computer Science [cs]/Document and Text Processing, [INFO]Computer Science [cs], [INFO] Computer Science [cs], nlp, ethics
Abstract

National audience; Depuis quelques années, l’éthique est devenue un sujet reconnu dans les domaines de l’IA et plus particulièrement dans le traitement automatique deslangues (TAL). Cette évolution récente est due à plusieurs facteurs, dont le fait que le TAL est devenu suffisamment rentable commercialement pour sortir des laboratoires de recherche et envahir nos vies quotidiennes, avec des conséquences immédiatement visibles pour le grand public. Je reviendrai dans cette présentation sur l’évolution qu’a connu le sujet sur la dernière décennie, qui a vu certaines problématiques devenir évidentes (comme la rémunération des travailleurs du clic) et ne plus être discutées, alors que d’autres (notamment les biais des modèles de langues) occupent le devant de la scène, occultant les questions les plus difficiles. Une large place sera laissée à la discussion, afin de permettre des échanges de vues sur ces sujets.

Published
2022

11. Ethical Internal Logistics 4.0: Observations and Suggestions from a Working Internal Logistics Case

Author

Anderson, Marc, Fort, Karën, Semantic Analysis of Natural Language (SEMAGRAMME), 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), 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), Sorbonne Université (SU), and Fort, Karën

Subjects
[INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], material identification, [SHS.PHIL] Humanities and Social Sciences/Philosophy, [SHS.PHIL]Humanities and Social Sciences/Philosophy, human-centered manufacturing, supporting technologies, industry 4.0, artificial intelligence, ethics, internal logistics 4.0, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract

International audience; In this paper we present our experiences and insights from a Use Case in heavy industry, where OCR text recognition is combined with algorithms to correctly identify labels for additives to be introduced into a production process. Ethical issues are presented relative to the effects of the Use Case upon the shop floor operators using the new technology. We then discuss recommendations given and our success in getting them implemented. An argument follows, regarding what we view as the source of many of the ethical issues: the unreflective acceptance of Industry 4.0 and Internal Logistics 4.0 as a generalized and idealized 'plan' which technological development and the human operator have to adapt to. We contrast this to an approach where the needs of the human in the work context would drive and limit internal logistics 4.0 development as a set of gradual improvements tailored to the worker's situation.

Published
2022

12. An online Minorization-Maximization algorithm

Author

Hien Nguyen, Florence Forbes, Gersende FORT, Olivier Cappé, University of Queensland [Brisbane], Modèles statistiques bayésiens et des valeurs extrêmes pour données structurées et de grande dimension (STATIFY), 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 Jean Kuntzmann (LJK), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Université Grenoble Alpes (UGA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Université Grenoble Alpes (UGA), Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 (IMT), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL), G. Fort is partly funded by the Fondation Simone et Cino Del Duca, project OpSiMorE, and Inria Associated Team LANDER

Subjects
[STAT.AP]Statistics [stat]/Applications [stat.AP], online algorithms, Minorization-Maximization, Stochastic Approximation, [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science, ComputerApplications_COMPUTERSINOTHERSYSTEMS, Expectation-Maximization, [INFO.INFO-NA]Computer Science [cs]/Numerical Analysis [cs.NA], [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], [STAT.OT]Statistics [stat]/Other Statistics [stat.ML], [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-IT]Computer Science [cs]/Information Theory [cs.IT], [INFO.INFO-IM]Computer Science [cs]/Medical Imaging, parameter estimation
Abstract

International audience; Modern statistical and machine learning settings often involve high data volume and data streaming, which require the development of online estimation algorithms. The online Expectation-Maximization (EM) algorithm extends the popular EM algorithm to this setting, via a stochastic approximation approach. We show that an online version of the Minorization-Maximization (MM) algorithm, which includes the online EM algorithm as a special case, can also be constructed in a similar manner. We demonstrate our approach via an application to the logistic regression problem and compare it to existing methods.

Published
2022

13. Temporal evolution of the Covid19 pandemic reproduction number: Estimations from proximal optimization to Monte Carlo sampling

Author

Patrice Abry, Gersende FORT, Barbara Pascal, Nelly Pustelnik, Laboratoire de Physique de l'ENS Lyon (Phys-ENS), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 (IMT), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 (CRIStAL), Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), G. Fort is partly funded by the Fondation Simone et Cino del Duca, Institut de France, École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon, Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Université de Lille-Centrale Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
FOS: Computer and information sciences, Physics - Physics and Society, [STAT.AP]Statistics [stat]/Applications [stat.AP], Reproduction, Populations and Evolution (q-bio.PE), FOS: Physical sciences, COVID-19, Bayes Theorem, Physics and Society (physics.soc-ph), Statistics - Applications, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], FOS: Biological sciences, Humans, Applications (stat.AP), [SDV.SPEE]Life Sciences [q-bio]/Santé publique et épidémiologie, Quantitative Biology - Populations and Evolution, Monte Carlo Method, Pandemics, [STAT.ME]Statistics [stat]/Methodology [stat.ME]
Abstract

International audience; Monitoring the evolution of the Covid19 pandemic constitutes a critical step in sanitary policy design. Yet, the assessment of the pandemic intensity within the pandemic period remains a challenging task because of the limited quality of data made available by public health authorities (missing data, outliers and pseudoseasonalities, notably), that calls for cumbersome and ad-hoc preprocessing (denoising) prior to estimation. Recently, the estimation of the reproduction number, a measure of the pandemic intensity, was formulated as an inverse problem, combining data-model fidelity and space-time regularity constraints, solved by nonsmooth convex proximal minimizations. Though promising, that formulation lacks robustness against the limited quality of the Covid19 data and confidence assessment. The present work aims to address both limitations: First, it discusses solutions to produce a robust assessment of the pandemic intensity by accounting for the low quality of the data directly within the inverse problem formulation. Second, exploiting a Bayesian interpretation of the inverse problem formulation, it devises a Monte Carlo sampling strategy, tailored to a nonsmooth log-concave a posteriori distribution, to produce relevant credibility intervalbased estimates for the Covid19 reproduction number. Clinical relevance Applied to daily counts of new infections made publicly available by the Health Authorities for around 200 countries, the proposed procedures permit robust assessments of the time evolution of the Covid19 pandemic intensity, updated automatically and on a daily basis.

Published
2022

14. Kendall quantile ordering on R 2 , probabilistic transport maps and their empirical counterpart

Author

Berthet, Philippe, Fort, Jean-Claude, Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 (IMT), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Mathématiques Appliquées Paris 5 (MAP5 - UMR 8145), and Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPCité)

Subjects
Wasserstein distance AMS Subject Classification: 62G30, Generalized quantile transform, Transport map, Explicit coupling, Bivariate ranks, Generator, 60F15, [MATH]Mathematics [math], 60E10, Empirical distribution, 62H20
Abstract

We build a universal r.v. generator from the intrinsic geometry induced by what we define to be the Kendall quantile ordering of probability distribution functions on R 2 , having its own statistical interest. Using this generator we define a closed form transport map τ F G between any smooth distributions F and G. This τ F G is optimal when reduced to the Kendall quantile curves, for a large class of coordinate-wise convex costs. It coincides with the optimal transport if F and G share the same copula. The empirical counterpart τ n,m of τ F G is a non parametric transport plan that is easy to compute even for large samples. We illustrate the probabilistic geometry of τ F G by simulations of τ n,m that exhibit good performance with respect to the L 2 Wasserstein distance, and point out some statistical applications.

Published
2023

15. La santé vient en mangeant ! Proposition d’une typologie de consommateurs marocains selon leur perception du caractère sain d’un produit alimentaire

Author

Kerzazi, Imane, Siadou-Martin, Béatrice, Fort, Fatiha, Montpellier Research in Management (MRM), Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Université de Montpellier (UM), Montpellier Interdisciplinary center on Sustainable Agri-food systems (Social and nutritional sciences) (UMR MoISA), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre International de Hautes Etudes Agronomiques Méditerranéennes - Institut Agronomique Méditerranéen de Montpellier (CIHEAM-IAMM), Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Françoise Choncon-Andreani, Julien Schmitt, Alberto Pastore, Klaus-Peter Wiedmann, and Julio Jiménez

Subjects
Categorization, Typology of consumer, [SHS.GESTION]Humanities and Social Sciences/Business administration, Aliment sain, Catégorisation, typologie de consommateur, Healthy food
Abstract

International audience; This research analyzes the process of categorizing a healthy food. Based on the theory of cognitive psychology, it shows that the categorization of a healthy food differs from one individual to another, not only according to the characteristics of the product but also in relation to the motivations. We conducted a qualitative exploratory study using 22 semi-structured individual interviews. The results of the survey highlight the existence of four distinct groups of consumers : the traditionalists-nostalgic, the savvy-cautious, the distrustful and the hedonists. The in-depth knowledge of these profiles will allow decision-makers to design more targeted public actions to promote healthy eating, as well as food manufacturers to segment their customers according to the different perceptions of healthy food and the underlying motivations.; Cette recherche analyse le processus de catégorisation d’un aliment sain. Sur la base de la théorie de la psychologie cognitive, elle montre que la catégorisation d’un aliment sain diffère d’un individu à l’autre, non seulement selon les caractéristiques du produit mais aussi par rapport à ses motivations. Nous avons mené une étude exploratoire qualitative à l’aide de 22 entretiens individuels semi-directifs. Les résultats de l’enquête mettent en évidence l’existence de quatre groupes distincts de consommateurs : les traditionnalistes - nostalgiques, les avertis – prudents, les méfiants - sceptiques et les hédonistes. La connaissance poussée de ces profils permettra aux pouvoirs publics de concevoir des actions publiques plus ciblées pour promouvoir une alimentation saine ainsi qu’aux industriels de l’agroalimentaire de segmenter leurs clients en fonction des différentes perceptions de l’aliment sain et des motivations sous-jacentes.

Published
2023

16. Hybridization and localized flat band in the WSe2/MoSe2 heterobilayer

Author

Lama Khalil, Debora Pierucci, Emilio Velez-Fort, José Avila, Céline Vergnaud, Pavel Dudin, Fabrice Oehler, Julien Chaste, Matthieu Jamet, Emmanuel Lhuillier, Marco Pala, Abdelkarim Ouerghi, Centre de Nanosciences et de Nanotechnologies (C2N), Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), SPINtronique et TEchnologie des Composants (SPINTEC), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche Interdisciplinaire de Grenoble (IRIG), Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Grenoble Alpes (UGA), Synchrotron SOLEIL (SSOLEIL), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Physico-chimie et dynamique des surfaces (INSP-E6), Institut des Nanosciences de Paris (INSP), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-17-CE24-0030,RhomboG,Propriétés electroniques de couches minces de graphite rhombohedrique(2017), ANR-18-CE24-0007,MAGICVALLEY,Polarisation de vallée induite par couplage d'échange magnétique dans les matériaux 2D à grande échelle(2018), ANR-19-CE09-0026,GRaSkop,Tuning Giant Rashba Spin-Orbit Coupling in Polar Single Layer Transition Metal Dichalcogenides(2019), and ANR-10-LABX-0035,Nano-Saclay,Paris-Saclay multidisciplinary Nano-Lab(2010)

Subjects
perovskite oxides, [PHYS]Physics [physics], MBE, Mechanical Engineering, quantum materials, ferroelectrics, Bioengineering, General Chemistry, 2D materials, heterostructures, Mechanics of Materials, transition-metal dichalcogenides, General Materials Science, Electrical and Electronic Engineering, angle-resolved photoemission spectroscopy, XPS/ARPES, [PHYS.COND]Physics [physics]/Condensed Matter [cond-mat]
Abstract

Nearly localized moiré flat bands in momentum space, arising at particular twist angles, are the key to achieve correlated effects in transition-metal dichalcogenides. Here, we use angle-resolved photoemission spectroscopy (ARPES) to visualize the presence of a flat band near the Fermi level of van der Waals WSe2/MoSe2 heterobilayer grown by molecular beam epitaxy. This flat band is localized near the Fermi level and has a width of several hundred meVs. By combining ARPES measurements with density functional theory calculations, we confirm the coexistence of different domains, namely the reference 2H stacking without layer misorientation and regions with arbitrary twist angles. For the 2H-stacked heterobilayer, our ARPES results show strong interlayer hybridization effects, further confirmed by complementary micro- Raman spectroscopy measurements. The spin-splitting of the valence band at K is determined to be 470 meV. The valence band maximum (VBM) position of the heterobilayer is located at the Γ point. The energy difference between the VBM at Γ and the K point is of −60 meV, which is a stark difference compared to individual single monolayer WSe2 and monolayer WSe2, showing both a VBM at K.

Published
2023

17. Stochastic Variable Metric Proximal Gradient with variance reduction for non-convex composite optimization

Author

Fort, Gersende, Moulines, Eric, Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 (IMT), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de Mathématiques Appliquées - Ecole Polytechnique (CMAP), École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Fondation Simone et Cino Del Duca, projet OpSiMorE, ANR-19-CE23-0017,MaSDOL,Mathématiques de l'optimisation déterministe et stochastique liées à l'apprentissage profond(2019), Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
FOS: Computer and information sciences, Statistics and Probability, Computer Science - Machine Learning, Variance reduction, Stochastic optimization, Preconditioned Stochastic Gradient Descent, Proximal methods, Incremental Expectation Maximization, Variable Metric Forward-Backward splitting, Machine Learning (cs.LG), Theoretical Computer Science, Computational Theory and Mathematics, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], Optimization and Control (math.OC), [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], FOS: Mathematics, Non-asymptotic convergence bounds, [MATH.MATH-OC]Mathematics [math]/Optimization and Control [math.OC], Statistics, Probability and Uncertainty, Mathematics - Optimization and Control, [STAT.ME]Statistics [stat]/Methodology [stat.ME]
Abstract

This paper introduces a novel algorithm, the Perturbed Proximal Preconditioned SPIDER algorithm (3P-SPIDER), designed to solve finite sum non-convex composite optimization. It is a stochastic Variable Metric Forward-Backward algorithm, which allows approximate preconditioned forward operator and uses a variable metric proximity operator as the backward operator; it also proposes a mini-batch strategy with variance reduction to address the finite sum setting. We show that 3P-SPIDER extends some Stochastic preconditioned Gradient Descent-based algorithms and some Incremental Expectation Maximization algorithms to composite optimization and to the case the forward operator can not be computed in closed form. We also provide an explicit control of convergence in expectation of 3P-SPIDER, and study its complexity in order to satisfy the epsilon-approximate stationary condition. Our results are the first to combine the composite non-convex optimization setting, a variance reduction technique to tackle the finite sum setting by using a minibatch strategy and, to allow deterministic or random approximations of the preconditioned forward operator. Finally, through an application to inference in a logistic regression model with random effects, we numerically compare 3P-SPIDER to other stochastic forward-backward algorithms and discuss the role of some design parameters of 3P-SPIDER., Statistics and Computing, In press

Published
2023

18. Les textes cliniques français générés sont-ils dangereusement similaires à leur source ? Analyse par plongements de phrases

Author

Hiebel, Nicolas, Olivier, Ferret, Fort, Karën, Névéol, Aurélie, Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique (LISN), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST (CEA)), Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA), Semantic Analysis of Natural Language (SEMAGRAMME), 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), 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), Sorbonne Université (SU), Servan, Christophe, and Vilnat, Anne

Subjects
Évaluation, Génération, Similarité, Texte clinique, Texte synthétique, Français, [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]
Abstract

International audience; Les ressources textuelles disponibles dans le domaine biomédical sont rares pour des raisons de confidentialité. Des données existent mais ne sont pas partageables, c'est pourquoi il est intéressant de s'inspirer de ces données pour en générer de nouvelles sans contrainte de partage. Une difficulté majeure de la génération de données médicales est que les données générées doivent ressembler aux données originales sans compromettre leur confidentialité. L'évaluation de cette tâche est donc difficile. Dans cette étude, nous étendons l'évaluation de corpus cliniques générés en français en y ajoutant une dimension sémantique à l'aide de plongements de phrases. Nous recherchons des phrases proches à l'aide de similarité cosinus entre plongements, et analysons les scores de similarité. Nous observons que les phrases synthétiques sont thématiquement proches du corpus original, mais suffisamment éloignées pour ne pas être de simples reformulations qui compromettraient la confidentialité.

Published
2023

19. Credibility Intervals for the Reproduction Number of the Covid-19 Pandemic Using Proximal Langevin Samplers

Author

Abry, Patrice, Fort, Gersende, Pascal, Barbara, Pustelnik, Nelly, Laboratoire de Physique de l'ENS Lyon (Phys-ENS), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 (IMT), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Centrale de Nantes (Nantes Univ - ECN), Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes université - UFR des Sciences et des Techniques (Nantes univ - UFR ST), Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université - pôle Sciences et technologie, and Nantes Université (Nantes Univ)

Subjects
[STAT.AP]Statistics [stat]/Applications [stat.AP], [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, log-concave composite density, Reproduction number, Langevin Monte Carlo, Proximal operators, Markov Chain Monte Carlo, Bayesian credibility intervals, Covid-19
Abstract

Monitoring the time evolution of the intensity of the Covid-19 pandemic within the pandemic and despite the limited quality of the data is both crucial and challenging. In the context of a pandemic, providing a level of confidence in the estimation of epidemiological indicators is essential to inform decision makers. The present work proposes a Bayesian estimation of the pandemic Covid-19 reproduction number and of the denoised reported counts through credibility intervals. The challenge stems from an epidemiological Bayesian model robust to errors in reported counts, which yields a non differentiable a posteriori log-density. Four different Hastings-Metropolis algorithms combining Langevin approaches and proximal operators are compared on a toy example; the most efficient one is plugged into a Metropolis-within-Gibbs algorithm performing a credibility intervals-based estimation of Covid-19 pandemic indicators, exemplified for several countries worldwide.

Published
2022

20. CREDIBILITY INTERVAL DESIGN FOR COVID19 REPRODUCTION NUMBER FROM NONSMOOTH LANGEVIN-TYPE MONTE CARLO SAMPLING

Author

Hugo Artigas, Barbara Pascal, Gersende FORT, Patrice Abry, Nelly Pustelnik, Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 (IMT), Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Physique de l'ENS Lyon (Phys-ENS), École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon, The work by H. Artigas and G. Fort is partly supported by the Fondation Simone and Cino Del Duca. P. Abry partially supported by Grant 80PRIME-2021 CNRS., The work by H. Artigas and G. Fort is partly supported by the Fondation Simone and Cino Del Duca, École polytechnique (X), Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 (CRIStAL), Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
[STAT.AP]Statistics [stat]/Applications [stat.AP], [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], reproduction number, Covid19, Bayesian credibility interval, [STAT.ME]Statistics [stat]/Methodology [stat.ME], Nonsmooth Langevin Monte Carlo sampler
Abstract

International audience; Monitoring the Covid19 pandemic is critical to design sanitary policies. Recently, reliable estimates of the pandemic reproduction number were obtained from a nonsmooth convex optimization procedure designed to fit epidemiology requirements and to be robust to the low quality of the data (outliers, pseudo-seasonalities, \ldots). Applied to daily new infection counts made public by National Health Agencies and centralized by Johns Hopkins University, robust estimates of the reproduction number for 200+ countries are updated and published every day. To further improve estimation procedures and also, and mostly, increase their usability by epidemiologists, the present work exploits the Bayesian paradigm and derives a new Monte Carlo method to sample from a nonsmooth convex a posteriori distribution. This new sampler stems from an original combination of the Langevin Monte Carlo algorithm with Proximal operators. Its relevance and practical efficiency to produce meaningful credibility intervals for the Covid19 reproduction number are assessed from several indices quantifying the statistics of the Monte Carlo chains, and making use of real daily new infection counts.

Published
2021

21. Myriadisation et éthique pour le traitement automatique des langues

Author

Fort, Karën, Semantic Analysis of Natural Language (SEMAGRAMME), 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), 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), Sorbonne Université (SU), ED n°77 : Informatique - Automatique - Électronique - Électrotechnique - Mathématiques de Lorraine (IAEM-Lorraine), Philippe Blache, and Claire Gardent

Subjects
Ethics, [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing, Games with a purpose, Traitement automatique des Langues, Jeux ayant un but, Natural language Processing, Éthique
Abstract

In the past ten years, Natural Language Processing (NLP) has undergone two revolutions : the extreme shortening of the distance between research outputs and the end user and the advent of deep learning. As a result, data needs have exploded alongside ethical issues. This "habilitation à diriger des recherches" presents the work I have carried out in the field of the production of manual annotations for NLP by crowdsourcing, in particular using games with a purpose, and in that of ethics for the TAL. I redefine crowdsourcing and citizen science in general and I present in detail the games with a purpose, their strengths and their limits. I focus more particularly on ZombiLingo, which was used to collect dependency syntax annotations for French, and RigorMortis, a game aiming at collecting multiword expressions (MWE). In the last part, I focus on ethics for NLP, a sub-field that was only truly recognized from 2016 and of which I was a forerunner. I return to its history, its recent evolution and present my work, carried out in a more deontological than consequentialist perspective, allowing to have a systemic vision of NLP and the ethical problems it poses.; Le traitement automatique des langues (TAL) a subi deux révolutions ces dix dernières années : le raccourcissement extrême de la distance entre les productions de la recherche et l’utilisateur final et l’avènement de l’apprentissage profond (deep learning). En conséquence, les besoins en données ont explosé en parallèle des questions éthiques. Cette habilitation à diriger des recherches présente les travaux que j’ai menés dans le domaine de la production d’annotations manuelles pour le TAL par myriadisation (crowdsourcing), en particulier par le jeu (games with a purpose), et dans celui de l’éthique pour le TAL. J’y redéfini la myriadisation et les sciences participatives en général et je présente en détail les jeux ayant un but, leurs atouts et leurs limites. Je m’attarde plus particulièrement sur ZombiLingo, qui a servi à collecter des annotations en syntaxe de dépendances pour le français et RigorMortis, un jeu d’annotation d’unités polylexicales. Je me concentre dans une dernière partie sur l’éthique pour le TAL, un sous-domaine qui n’a véritablement été reconnu qu’à partir de 2016 et dont j’ai été précurseure. Je reviens sur son historique, son évolution récente et présente mes travaux, menés dans une optique plus déontologiste que conséquentialiste, permettant d’avoir une vision systémique du TAL et des problèmes éthiques qu’il pose.

Published
2022

22. L’Accord UE-Tunisie de 1998 rend-il la filière de l’huile d’olive tunisienne plus durable : une approche qualitative

Author

Zadmehran, Samson, Fort, Fatiha, Roussey, Clara, Bouhsina, Zouhair, Montpellier Interdisciplinary center on Sustainable Agri-food systems (Social and nutritional sciences) (UMR MoISA), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre International de Hautes Etudes Agronomiques Méditerranéennes - Institut Agronomique Méditerranéen de Montpellier (CIHEAM-IAMM), Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), European Project: 101000551,TRADE4SD, SCHLEICH, Jean-Walter, and Planting the seeds for a more sustainability-oriented agricultural trade policy - TRADE4SD - 101000551 - INCOMING

Subjects
Huile d’olive, Accord UE-Tunisie, Certification bio, Commoning, [SHS.GESTION]Humanities and Social Sciences/Business administration, Filière, [SHS.GESTION] Humanities and Social Sciences/Business administration, Durabilité
Abstract

International audience; Depuis 1998, l’UE et la Tunisie sont liées par un accord de libre-échange qui octroie à la Tunisie la possibilité d’exporter vers l’UE en franchise de droits 56 700 tonnes d’huile d’olive. Nous qualifions l’oliveraie tunisienne de common soit par le foncier soit par la gestion de l’eau qui est une ressource rare dans un climat désertique. Nous nommons commoning l’ensemble de pratiques partagées par les petits oléiculteurs qui garantit une huile quasiment bio. Ceci regroupe les choix de gestion en eau, en intrants et d’occupation des sols par des oliviers endémiques. Pourtant malgré cette production bio potentiellement à forte valeur ajoutée, l’huile d’olive est vendue à des importateurs européens quasiment en vrac. Nous étudions les règles l’UE qui régulent l’importation d’huile et étudions leurs impacts sur l’exclusion des petits producteurs, leur commoning et la durabilité de l’oliveraie tunisienne.

Published
2022

23. Nitrogen availability and plant–plant interactions drive leaf silicon concentration in wheat genotypes

Author

Felix de Tombeur, Taïna Lemoine, Cyrille Violle, Hélène Fréville, Sarah J. Thorne, Sue E. Hartley, Hans Lambers, Florian Fort, Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (CEFE), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Montpellier (UM), The University of Western Australia (UWA), Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, University of York [York, UK], University of Sheffield [Sheffield], Agence Nationale de la Recherche ANR-19-E32-0011, and European Project: 639706,H2020,ERC-2014-STG,CONSTRAINTS(2015)

Subjects
agroecology, nutrient limitation, plant competition, intraspecific variation, genotype mixture, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, phenotypic plasticity, Ecology, Evolution, Behavior and Systematics, facilitation, plant height
Abstract

1. Estimating plasticity of leaf silicon (Si) in response to abiotic and biotic factors underpins our comprehension of plant defences and stress resistance in natural and agroecosystems. However, how nitrogen (N) addition and intraspecific plant–plant interactions affect Si concentration remains unclear.\ud \ud 2. We grew 19 durum wheat genotypes (Triticum turgidum ssp. durum) in pots, either alone or in intra- or intergenotypic cultures of two individuals, and with or without N. Above-ground biomass, plant height and leaf [Si] were quantified at the beginning of the flowering stage.\ud \ud 3. Nitrogen addition decreased leaf [Si] for most genotypes, proportionally to the biomass increase. Si plasticity to plant–plant interactions varied significantly among genotypes, with both increases and decreases in leaf [Si] when mixed with a neighbour, regardless of the mixture type (intra-/intergenotype). Besides, increased leaf [Si] in response to plant–plant interactions was associated with increased plant height.\ud \ud 4. Our results suggest the occurrence of both facilitation and competition for Si uptake from the rhizosphere in wheat mixtures. Future research should identify which leaf and root traits characterise facilitating neighbours for Si acquisition. We also show that Si could be involved in height gain in response to intraspecific competition, possibly for increasing light capture. This important finding opens up new research directions on Si and plant–plant interactions in both natural ecosystems and agroecosystems. More generally, our results stress the need to explore leaf Si plasticity in responses to both abiotic and biotic factors to understand plant stress resistance.

Published
2022

24. Étude qualitative du programme « Valoriser son image pro » dans le cadre du Plan d’Investissement dans les Compétences. Synthèse

Author

Laubressac, Christian, Loarer, Even, Gaffiot, Julien, Caro, Mathilde, Prudhomme Mougin, Nathalie, Werquin, Patrick, Tripon, Sophie, Ruiu, Laurence, Fort, Isabelle, Auteur indépendant, Centre de recherche sur le travail et le développement (CRTD), Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM), HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM)-HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM), Institut national d'étude du travail et d'orientation professionnelle (INETOP-CNAM), Centre de Recherche en Psychologie de la Connaissance, du Langage et de l'Émotion (PsyCLÉ), Aix Marseille Université (AMU), Ministère du travail, DARES, Ministère du travail, and Darès

Subjects
[SHS]Humanities and Social Sciences
Published
2022

25. Étude qualitative du programme « Valoriser son image pro » dans le cadre du Plan d’Investissement dans les Compétences

Author

Laubressac, Christian, Gaffiot, Julien, Caro, Mathilde, Loarer, Even, Prudhomme, Nathalie, Werquin, Patrick, Tripon, Sophie, Ruiu, Laurence, Fort, Isabelle, Auteur indépendant, Centre de recherche sur le travail et le développement (CRTD), Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM), HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM)-HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM), Institut national d'étude du travail et d'orientation professionnelle (INETOP-CNAM), Aix Marseille Université (AMU), Ministère du travail, DARES, Ministère du travail, and Darès

Subjects
[SHS]Humanities and Social Sciences
Published
2022

26. Programmation de systèmes temps réels adaptatifs

Author

Fort, Frédéric, Analyse symbolique et conception orientée composants pour des systèmes embarqués temps-réel modulaires (SYCOMORES), Inria Lille - Nord Europe, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 (CRIStAL), Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 (CRIStAL), Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), University of Lille, Giuseppe Lipari, and ANR-17-CE25-0003,Corteva,Une méthodologie correcte par construction pour supporter la variabilité du temps d'exécution dans les systèmes temps réel(2017)

Subjects
Systèmes temps réel, [INFO.INFO-PL]Computer Science [cs]/Programming Languages [cs.PL], [INFO.INFO-FL]Computer Science [cs]/Formal Languages and Automata Theory [cs.FL], Synchronous languages, multicore, Real-Time Systems, langages synchrones, systèmes multi-coeurs, multimode, systèmes multi-mode
Abstract

A real-time system is a system whose correctness depends not only on the correctness of the values it produces, but also on the time when it produces those values. The rate at which it must produce values is defined by the environment it operates in. When programming such a system, it is important that the programming language allows to reason about the constraints introduced by this context. Synchronous languages [14] are well-adapted to theprogramming of critical real-time systems thanks to their clean formal semantics and to their formally defined compilation process. In this work, we will present extensions to the synchronous language Prelude [67] to tackle two issues: Programming multicore systems predictably and handling system reconfiguration during execution.Multicore hardware platforms have the potential to increase the performance of real-time systems. However, their architecture, especially the shared central memory, is prone to hard-to-predict delays, outweighing the potential benefits. To address this issue, models such as PREM [71] and AER [32] have been proposed. Our first contribution aims at producing AER-compliant multicore C code from a high-level Prelude program. This shifts the responsibility of low-level implementation concerns related to task communications onto the compiler, saving tedious and error-prone development efforts.A multi-mode real-time system must respect different functional requirements during its execution. A mode of execution represents a possible system configurations, for an aircraft control system these may include take-off, cruise and landing. Mode change protocols define transitions to change safelyfrom one mode to another. Our second contribution proposes clock views to decouple the rate of tasks and transitions. The resulting multi-mode support is both formally defined and generic enough to allows programmers to choose the kind of protocol they need for their application. A clock calculus based on refinement typing [39, 83] infers and checks the consistency of rates and views.; Un système temps réel est un système dont la correction dépend non seulement de la correction des valeurs qu’il produit, mais aussi du temps quand il les produit. Le rythme de production de ces valeurs est défini par l’environnement dans lequel il opère. La programmation d’un tel système nécessite un langage de programmation permettant de résonner sur les contraintes introduites par ce contexte. Les langages synchrones [14] sont bien adaptés pourla programmation de systèmes critiques temps réel de part leur sémantique et leur processus de compilation formellement définis. Dans ce travail, nous présentons des extensions au langage synchrone Prelude [67] pour aborder deux problèmes : La programmation de systèmes multicœur prédictibleset la reconfiguration du système durant l’exécution.Les plateformes matérielles multicœurs possèdent un potentiel de performances accrues des systèmes temps réel. Cependant, leur architecture, en particulier la mémoire centrale partagée, est sujette à des délais difficiles à prédire, contrebalançant les gains potentiels. Les modèles tel que PREM [71] et AER [32] remédient à cette limitation. Notre première contribution permet de produire du code multicœur en accord avec le modèle AER à partir d’un programme haut-niveau Prelude. Ceci permet de transférer la responsabilité des problèmes bas niveau liés aux communications inter-tâches, évitantdes efforts de développement fastidieux et sujets aux erreurs. Les exigences fonctionnelles d’un système temps-réel multi-mode évoluent durant son exécution. Un mode d’exécution représente une configuration possible du système, par exemple décollage, croisière ou atterrissage pour un système de contrôle d’avion. Les protocoles de changement de mode définissent des transitions afin de changer de mode en sécurité. Notre seconde contribution propose les vues d’horloge pour découpler le rythme d’exécution des tâches de celui des transitions. Le mécanisme multi-mode résultant est à la fois formellement défini et générique afin de permettre de choisir le type de protocole approprié à application. Un calcul d’horloge basé sur le typage par raffinement [39, 83] infère et vérifie la cohérence des rythmes et vues.

Published
2022

27. Estimation et intervalles de crédibilité pour le taux de reproduction de la Covid19 paréchantillonnage Monte Carlo Langevin proximal

Author

Patrice Abry, Gersende FORT, Barbara Pascal, Nelly Pustelnik, Laboratoire de Physique de l'ENS Lyon (Phys-ENS), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 (IMT), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 (CRIStAL), Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Projet OpSiMorE, Fondation Simone et Cino Del Duca, Laboratoire de Physique de l'ENS Lyon [Phys-ENS], Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 [IMT], Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL], École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon, Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
[STAT]Statistics [stat], [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [STAT.ME]Statistics [stat]/Methodology [stat.ME]
Abstract

International audience; -Surveiller l'évolution temporelle de la Covid19 en temps réel et ce, malgré la qualité limitée des données disponibles, est un problème crucial et difficile. L'objectif de ce travail est de comparer six stratégies différentes d'échantillonneurs Monte Carlo de type Langevin proximal utilisées pour l'estimation par intervalles de crédibilité du taux de reproduction de la Covid19, et du compte débruité de nouvelles infections quotidiennes. La difficulté résulte de la formulation bayésienne utilisée qui, pour produire des estimées robustes, fait usage d'une loi a posteriori non régulière. L'applicationà des données réelles de la Covid19, de plusieurs pays, montre la pertinence des stratégies proposées dites duales.

Published
2022

28. Réservoir en eau du sol utilisable par les cultures - Guide d'estimation

Author

Bouthier, Alain, Scheurer, Olivier, Seger, Maud, Lagacherie, Philippe, Beaudoin, Nicolas, Deschamps, Thibaud, Sauter, Joëlle, Fort, Jean-Luc, Cousin, Isabelle, ARVALIS - Institut du végétal [Paris], UniLaSalle, Unité de Science du Sol (Orléans) (URSols), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Laboratoire d'étude des Interactions Sol - Agrosystème - Hydrosystème (UMR LISAH), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Transfrontalière BioEcoAgro - UMR 1158 (BioEcoAgro), Université d'Artois (UA)-Université de Liège-Université de Picardie Jules Verne (UPJV)-Université du Littoral Côte d'Opale (ULCO)-Université de Lille-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-JUNIA (JUNIA), Université catholique de Lille (UCL)-Université catholique de Lille (UCL), Chambre Régionale d'Agriculture Grand Est, Chambre Régionale d'Agriculture Nouvelle Aquitaine (CRA Nouvelle Aquitaine), Editions Arvalis, and Seger, Maud

Subjects
[SDE.MCG] Environmental Sciences/Global Changes, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, [SDV.SA.SDS]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Soil study, [SDV.SA.SDS] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Soil study
Abstract

Document pdf téléchargeable sur le site du RMT Sols et territoires; International audience; Au travers de neuf chapitres, ce guide reprend les concepts de bases (pourquoi parler de réservoir utilisable plutôt que de réserve utile ? ; différence entre RU et RUM). Il s'appuie sur les derniers travaux de recherche pour aborder la question du réservoir en eau dans les éléments grossiers, recense les classes et fonctions de pédotransfert permettant d'estimer le réservoir utilisable maximal et bien d'autres aspects...Le sixième chapitre est la partie principale et opérationnelle de cette brochure : un guide d’estimation du RU (Réservoir Utilisable) et du RUM (Réservoir Utilisable Maximal) dans de nombreuses situations ; il est éclairé par des exemples concrets et chiffrés.Le dixième et dernier chapitre présente les modes opératoires permettant de mesurer les différents éléments pour calculer le réservoir utilisable.

Published
2022

29. Personality trait prediction by machine learning using physiological data and driving behavior

Author

Morgane Evin, Antonio Hidalgo-Munoz, Adolphe James Béquet, Fabien Moreau, Helène Tattegrain, Catherine Berthelon, Alexandra Fort, Christophe Jallais, Laboratoire de Biomécanique Appliquée (LBA UMR T24), Aix Marseille Université (AMU)-Université Gustave Eiffel, Cognition, Langues, Langage, Ergonomie (CLLE), École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Toulouse Mind & Brain Institut (TMBI), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT), Laboratoire Ergonomie et Sciences Cognitives pour les Transports (TS2-LESCOT ), and Université Gustave Eiffel

Subjects
[INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], Machine learning, [SCCO.PSYC]Cognitive science/Psychology, [SDV.MHEP.PHY]Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology/Tissues and Organs [q-bio.TO], Driver physiological data, Personality traits, anxiety, electrodermal activity
Abstract

International audience; This article explores the influence of personality on physiological data while driving in reaction to near crashes and risky situations using Machine Learning (ML). The objective is to improve the driving assistance systems in considering drivers’ characteristics.Methods: Physiological and behavioral data were recorded in sixty-three healthy volunteers during risky urban situations and analyzed using 5 ML algorithms to discriminate the driver’s personality according to Big Five Inventory and STAI trait. Seven step process was performed including data pre-processing, Electrodermal Activity (EDA) time windows selection (one by one backward and forward approach comparison with a pseudo-wrapped), personality traits assessment, input algorithms parameters optimization, algorithm comparison and personality trait cluster prediction. ROC Area Under the Curve (AUC) was used to describe improvement.Results/discussion: The pseudo-wrapped/all possibilities method comparison resulted in 8.3% on average for all personality traits and all algorithms (% of ROC AUC of backward and forward approach). The ROC AUC for the detection of the personality ranged between 0.968 to 0.974 with better detection of Openness, Agreeability and Neuroticism. Use of association between Neuroticism, Extraversion and Conscientiousness previously defined in the literature slightly improve personality detection (maximum ROC AUC of 0.961 to 0.993 for cluster). Results are discussed in terms of contribution to driving aids.Conclusion: This study is one of the first to use machine learning techniques to detect personality traits using behavioral and physiological measures in a driving context. Additionally, it questions input parameters optimization approach, time windows selection, as well as clustering and association of personality trait for detection improvement.

Published
2022

30. Avant-Propos

Author

Fort, Pierre-Louis and FORT, Pierre-Louis

Subjects
[SHS.LITT] Humanities and Social Sciences/Literature, Annie Ernaux
Published
2022

31. « Une Place à part »

Author

Fort, Pierre-Louis and FORT, Pierre-Louis

Subjects
sociologie, genres, Annie Ernaux, [SHS] Humanities and Social Sciences, [INFO.INFO-GL] Computer Science [cs]/General Literature [cs.GL]
Published
2022

32. 'Ce sont les livres qui existent, pas moi'. Entretien avec Annie Ernaux

Author

Fort, Pierre-Louis and FORT, Pierre-Louis

Subjects
[SHS.LITT] Humanities and Social Sciences/Literature, entretien, Annie Ernaux, Nobel 2022, [SHS] Humanities and Social Sciences, littérature, [INFO.INFO-GL] Computer Science [cs]/General Literature [cs.GL], écriture
Published
2022

33. Biocatalyse et oligosaccharides de chitine pour une agriculture plus verte

Author

Rousseau, Antoine, Armand, Sylvie, Cottaz, Sylvain, Fort, Sébastien, and Fort, Sébastien

Subjects
sustainable agriculture, [CHIM.POLY] Chemical Sciences/Polymers, biocatalyse, biocatalysis, agriculture durable, oligosaccharides, Chitin, Chitine, [SDV.BIO] Life Sciences [q-bio]/Biotechnology, [SDV.BV.BOT] Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology/Botanics
Abstract

The proliferation of toxic algae in Brittany as well as the industrial accidents of AZF in Toulouse and more recently of the port of Beirut have highlighted the hazards of the massive use of nitrogen fertilizers in agriculture and the urgency to adopt more sustainable practices. Plants, which have developed the ability to assimilate soil nutrients and defend themselves against pathogens, are a source of inspiration for reducing inputs (water, pesticides, andfertilizers). Chitin, a nitrogenous polysaccharide that forms the wall of fungi and the cuticle of insects and crustaceans, plays an intricate and major role in plants. In order to better understand and take advantage of chitin perception mechanisms by plants, it is essential to control the synthesis and modification of these molecules whose chemistry is particularly complex. Biocatalysis is a precious tool to carry out this work., La prolifération d’algues toxiques en Bretagne ainsi que les accidents industriels d’AZF à Toulouse et plus récemment du port de Beyrouth ont mis en lumière les dangers de l’utilisation massive d’engrais azotés en agriculture et l’urgence d’adopter des pratiques plus durables. Les plantes, qui au fil de l’évolution ont développé la capacité à assimiler les nutriments du sol et à se défendre contre des agents pathogènes, sont une source d’inspiration pour réduire les intrants (eaux, pesticides, fertilisants). La chitine, un polysaccharide azoté constitutif de la paroi des champignons et de la cuticule des insectes et crustacés, joue un rôle complexe et majeur chez les plantes. Afin de mieux comprendre et tirer avantage des mécanismes de perception de la chitine et de ses oligosaccharides par les plantes, il est indispensable de maîtriser la synthèse et la modification de ces molécules dont la chimie est particulièrement délicate. La biocatalyse est un précieux outil pour mener ce travail.

Published
2022

34. Cahier de l'Herne : Annie Ernaux

Author

Fort, Pierre-Louis and FORT, Pierre-Louis

Subjects
[SHS.LITT] Humanities and Social Sciences/Literature, Annie Ernaux
Published
2022

35. « 'Être prof me déchire' : Annie Ernaux et l’enseignement »

Author

FORT, Pierre-Louis, FORT, Pierre-Louis, Héritages : Culture(s), Patrimoine(s), Création(s) (Héritages - UMR 9022), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Ministère de la Culture (MC)-CY Cergy Paris Université (CY)

Subjects
[SHS.LITT] Humanities and Social Sciences/Literature, [SHS.LITT]Humanities and Social Sciences/Literature, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2022

38. Le Grevisse de l’étudiant : littérature française

Author

Fort, Pierre-Louis, Bertrand, Olivier, Froloff, Nathalie, Houdart-Merot, Violaine, Massonnaud, Dominique, Zemmour, David, and FORT, Pierre-Louis

Subjects
Genres littéraires, [SHS.LITT] Humanities and Social Sciences/Literature, auteurs français, Histoire littéraire, [SHS] Humanities and Social Sciences, littérature
Published
2022

40. L’« équipement » nécessaire au fonctionnement d’une villa. La villa de Saint-Clément (Yonne)

Author

Fort, Bérangère, Tisserand, Nicolas, Chevrier, Sébastien, and Fort, Bérangère

Subjects
[SHS.ARCHEO] Humanities and Social Sciences/Archaeology and Prehistory, Outillage, Saint-Clément, cave, équipement, Antiquité, Villa, Bourgogne Franche-Comté, Yonne
Abstract

Dans le comblement d’une cave du bâtiment de la pars urbana, mêlé à des gravats, a été découvert un lot composé de près de 200 objets métalliques, en sus de la clouterie. La cause de la destruction du bâtiment dans le courant de la première moitié du IIIe siècle de notre ère semble être un incendie. L’effondrement rapide d’une partie du bâtiment a scellé bon nombre d’éléments dans la cave (céramique, enduits peints, objets métalliques). La découverte d’un lot de mobilier homogène constituant un ensemble clos illustrant les activités d’un tel établissement à un instant T demeure exceptionnelle.

Published
2022

41. Results of the development of the MXT x-ray telescope for the SVOM mission

Author

Karine Mercier, François Gonzalez, Diego Götz, Martin Boutelier, Narjiss Boufracha, Sebastien Clamagirand, Adrien Fort, Albert Gomes, Emmanuel Guilhem, Jean-Michel Le Duigou, Sophie MAZEAU, Julien Sanisidro, Aline Meuris, Charlotte F. Feldman, James F. Pearson, Richard Willingale, Vadim Burwitz, Norbert Meidinger, Florent Robinet, Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES), Département d'Astrophysique (ex SAP) (DAP), Institut de Recherches sur les lois Fondamentales de l'Univers (IRFU), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay, Laboratoire de Physique des 2 Infinis Irène Joliot-Curie (IJCLab), and Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
[PHYS.PHYS.PHYS-INS-DET]Physics [physics]/Physics [physics]/Instrumentation and Detectors [physics.ins-det], [PHYS.ASTR]Physics [physics]/Astrophysics [astro-ph]
Abstract

International audience; SVOM (space-based multi-band astronomical variable objects monitor) is a mission developed within a Sino-French cooperation context and dedicated to the detection, localization and study of gamma ray bursts (GRBs) and other high-energy transient phenomena. Four instruments, operating in different wavelengths, are implemented on board in order to perform GRB detection and observations. The MXT instrument, developed by the National French Space Agency (CNES) in collaboration with CEA, MPE, IJCLab and the University of Leicester, is dedicated to the observation of GRB afterglows in the soft x-ray band and is one of the four instruments implemented on the Chinese satellite. First the design chosen of this instrument will be described and then the main results of the qualification campaign performed with the development models as EQM or STM and PFM models will be presented, as much at the instrument level as at the SVOM satellite QM level. Then, we will present how flight model design has been updated regarding the qualification campaign results. Furthermore, it will be presented how the performance of this kind of instrument is evaluated or measured through several models at sub system level or at instrument level. Finally, we will provide as a conclusion the main steps which have been achieved for this kind of development and give our main feedback. © COPYRIGHT Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers (SPIE). Downloading of the abstract is permitted for personal use only.

Published
2022

42. From the Ground Up: Developing a Practical Ethical Methodology for Integrating AI into Industry

Author

Anderson, Marc, Fort, Karën, Semantic Analysis of Natural Language (SEMAGRAMME), 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), 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), Sorbonne Université (SU), and European Project: 957391,AI Proficient

Subjects
workplace, [SHS.PHIL]Humanities and Social Sciences/Philosophy, ethical supervisor, tailored ethics, industry 4.0, artificial intelligence, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract

International audience; In this article we present a new approach to practical artificial intelligence (AI) ethics in heavy industry, which was developed in the context of an EU Horizons 2020 multi partner project. We begin with a review of the concept of Industry 4.0, discussing the limitations of the concept, and of iterative categorization of heavy industry generally, for a practical human centered ethical approach. We then proceed to an overview of actual and potential AI ethics approaches to heavy industry, suggesting that current approaches with their emphasis on broad high-level principles are not well suited to AI ethics for industry. From there we outline our own approach in two sections. The first suggests tailoring ethics to the time and space situation of the shop floor level worker from the ground up, including giving specific and evolving ethical recommendations. The second describes the ethicist's role as an ethical supervisor immersed in the development process and interpreting between industrial and technological (tech) development partners. In presenting our approach we draw heavily on our own experiences in applying the method in the Use Cases of our project, as examples of what can be done.

Published
2022

43. ORTHOSKIM: In silico sequence capture from genomic and transcriptomic libraries for phylogenomic and barcoding applications

Author

Pouchon, Charles, Boyer, Frédéric, Roquet, Cristina, Denoeud, France, Chave, Jérome, Coissac, Eric, Alsos, Inger Greve, Lavergne, Sébastien, Smyčka, J, Boleda, M, Thuiller, W, Gielly, L, Taberlet, P, Rioux, D, Hombiat, A, Bzeznick, B, Alberti, A, Wincker, P, Orvain, C, Perrier, C, Douzet, R, Rome, M, Valay, Jg, Aubert, S, Zimmermann, N, Wüest, Ro, Latzin, S, Wipf, S, van Es, J, Garraud, L, Villaret, Jc, Abdulhak, S, Bonnet, V, Huc, S, Fort, N, Legland, T, Sanz, T, Pache, G, Mikolajczak, A, Noble, V, Michaud, H, Offerhaus, B, Pires, M, Morvant, Y, Dentant, C, Salomez, P, Bonet, R, Delahaye, T, Leccia, Mf, Perfus, M, Eggenberg, S, Möhl, A, Hurdu, B, Pușcaș, M, Slovák, M, Alsos, Ig, Merkel, F, Lammers, Y, Coissac, E, Pouchon, C, Denoeud, F, Laboratoire d'Ecologie Alpine (LECA ), Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA), Université Paris Cité (UPCité), Evolution et Diversité Biologique (EDB), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), National Centre for Biosystematics [Oslo], Natural History Museum [Oslo], University of Oslo (UiO)-University of Oslo (UiO), Cellule Terroirs Viticoles, Partenaires INRAE, Istituto per la Microelettronica e Microsistemi [Catania] (IMM), National Research Council of Italy | Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR), Institut de Biologie François JACOB (JACOB), Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA), Université d'Angers (UA), Centre National de la Propriété Forestière (CNPF-IDF), and ANR-16-CE93-0004,Origin-Alps,Origins, assembly and conservation of plant diversity in the European Alps(2016)

Subjects
[SDV.BBM.GTP]Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Genomics [q-bio.GN], Genetics, DNA, Chloroplast, Genomics, Sequence Analysis, DNA, Genome, Chloroplast, Transcriptome, DNA, Mitochondrial, DNA, Ribosomal, Ecology, Evolution, Behavior and Systematics, Phylogeny, Biotechnology
Abstract

Low-coverage whole genome shotgun sequencing (or genome skimming) has emerged as a cost-effective method for acquiring genomic data in nonmodel organisms. This method provides sequence information on chloroplast genome (cpDNA), mitochondrial genome (mtDNA) and nuclear ribosomal regions (rDNA), which are over-represented within cells. However, numerous bioinformatic challenges remain to accurately and rapidly obtain such data in organisms with complex genomic structures and rearrangements, in particular for mtDNA in plants or for cpDNA in some plant families. Here we introduce the pipeline ORTHOSKIM, which performs in silico capture of targeted sequences from genomic and transcriptomic libraries without assembling whole organelle genomes. ORTHOSKIM proceeds in three steps: (i) global sequence assembly, (ii) mapping against reference sequences and (iii) target sequence extraction; importantly it also includes a range of quality control tests. Different modes are implemented to capture both coding and noncoding regions of cpDNA, mtDNA and rDNA sequences, along with predefined nuclear sequences (e.g., ultraconserved elements) or collections of single-copy orthologue genes. Moreover, aligned DNA matrices are produced for phylogenetic reconstructions, by performing multiple alignments of the captured sequences. While ORTHOSKIM is suitable for any eukaryote, a case study is presented here, using 114 genome-skimming libraries and four RNA sequencing libraries obtained for two plant families, Primulaceae and Ericaceae, the latter being a well-known problematic family for cpDNA assemblies. ORTHOSKIM recovered with high success rates cpDNA, mtDNA and rDNA sequences, well suited to accurately infer evolutionary relationships within these families. ORTHOSKIM is released under a GPL-3 licence and is available at: https://github.com/cpouchon/ORTHOSKIM.

Published
2022

44. CLISTER : A Corpus for Semantic Textual Similarity in French Clinical Narratives

Author

Hiebel, Nicolas, Ferret, Olivier, Fort, Karën, Névéol, Aurélie, Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique (LISN), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Information, Langue Ecrite et Signée (ILES), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sciences et Technologies des Langues (STL), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département Intelligence Ambiante et Systèmes Interactifs (DIASI), Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST (CEA)), Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay, Semantic Analysis of Natural Language (SEMAGRAMME), 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), 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), Sorbonne Université (SU), ANR-20-CE23-0026,CODEINE,Création éthique de données textuelles artificielles : Synthèse Automatique de documents Hospitaliers(2020), CEA, Contributeur MAP, and Création éthique de données textuelles artificielles : Synthèse Automatique de documents Hospitaliers - - CODEINE2020 - ANR-20-CE23-0026 - AAPG2020 - VALID

Subjects
Similarité sémantique, [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing, Français Semantic Similarity, Développement de corpus, French, [INFO.INFO-TT] Computer Science [cs]/Document and Text Processing, Corpus Development, Semantic Similarity, Clinical Text, Texte clinique, Français
Abstract

National audience; Natural Language Processing relies on the availability of annotated corpora for training and evaluating models. There are very few resources for semantic similarity in the clinical domain in French. Herein, we introduce a definition of similarity guided by clinical facts and apply it to the development of a new shared corpus of 1,000 sentence pairs manually annotated with similarity scores. We evaluate the corpus through experiments of automatic similarity measurement. We show that a model of sentence embeddings can capture similarity with state of the art performance on the DEFT STS shared task data set (Spearman=0.8343). We also show that CLISTER is complementary to DEFT STS.; Le TAL repose sur la disponibilité de corpus annotés pour l'entraînement et l'évaluation de modèles. Il existe très peu de ressources pour la similarité sémantique dans le domaine clinique en français. Dans cette étude, nous proposons une définition de la similarité guidée par l'analyse clinique et l'appliquons au développement d'un nouveau corpus partagé de 1 000 paires de phrases annotées manuellement en scores de similarité. Nous évaluons ensuite le corpus par des expériences de mesure automatique de similarité. Nous montrons ainsi qu'un modèle de plongements de phrases peut capturer la similarité avec des performances à l'état de l'art sur le corpus DEFT STS (Spearman=0,8343). Nous montrons également que le contenu du corpus CLISTER est complémentaire de celui de DEFT STS.

Published
2022

45. FENEC : a balanced sample corpus for French named entity recognition

Author

Millour, Alice, Dupont, Yoann, Jouglar, Alexane, Fort, Karën, Lieux, Identités, eSpaces, Activités (LISA), Université Pascal Paoli (UPP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Observatoire des textes, des idées et des corpus (ObTIC), Bibliothèque nationale de France (BnF)-Centre d’étude de la langue et des littératures françaises (CELLF), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)- Sorbonne Center for Artificial Intelligence (SCAI), Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université de Technologie de Compiègne (UTC)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Européen d'administration des Affaires (INSEAD)-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université de Technologie de Compiègne (UTC)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Européen d'administration des Affaires (INSEAD), Sorbonne Université (SU), Semantic Analysis of Natural Language (SEMAGRAMME), 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), 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), and 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)

Subjects
[INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing, evaluation, Named Entities, évaluation, Entités nommées, corpus
Abstract

National audience; We present FENEC (FrEnch Named-entity Evaluation Corpus), a balanced sample corpus containing six genres and annotated with named entities according to Quæro, a rich annotation scheme. The characteristics of this corpus allow us to evaluate and compare three automatic annotation tools—one rule-based and two neural network-based—by playing on three dimensions of the evaluation: the precision of the label set, the genre of the corpora, and the evaluation metrics.; Nous présentons ici FENEC (FrEnch Named-entity Evaluation Corpus), un corpus à échantillons équilibrés contenant six genres, annoté en entités nommées selon le schéma fin Quaero. Les caractéristiques de ce corpus nous permettent d'évaluer et de comparer trois outils d'annotation automatique-un à base de règles et deux à base de réseaux de neurones-en jouant sur trois dimensions : la finesse du jeu d'étiquettes, le genre des corpus, et les métriques d'évaluation.

Published
2022

46. Use of a Citizen Science Platform for the Creation of a Language Resource to Study Bias in Language Models for French: a case study

Author

Fort, Karën, Névéol, Aurélie, Dupont, Yoann, Bezançon, Julien, Semantic Analysis of Natural Language (SEMAGRAMME), 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), 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), Sorbonne Université (SU), Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique (LISN), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Observatoire des textes, des idées et des corpus (ObTIC), Bibliothèque nationale de France (BnF)-Centre d’étude de la langue et des littératures françaises (CELLF), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)- Sorbonne Center for Artificial Intelligence (SCAI), and Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université de Technologie de Compiègne (UTC)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Européen d'administration des Affaires (INSEAD)-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université de Technologie de Compiègne (UTC)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Européen d'administration des Affaires (INSEAD)

Subjects
[INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing, citizen science, language resource development, bias fairness and social impact
Abstract

International audience; There is a growing interest in the evaluation of bias, fairness and social impact of Natural Language Processing models and tools. However, little resources are available for this task in languages other than English. Translation of resources originally developed for English is a promising research direction. However, there is also a need for complementing translated resources by newly sourced resources in the original languages and social contexts studied. In order to collect a language resource for the study of biases in Language Models for French, we decided to resort to citizen science. We created three tasks on the LanguageARC citizen science platform to assist with the translation of an existing resource from English into French as well as the collection of complementary resources in native French. We successfully collected data for all three tasks from a total of 102 volunteer participants. Participants from different parts of the world contributed and we noted that although calls sent to mailing lists had a positive impact on participation, some participants pointed barriers to contributions due to the collection platform.

Published
2022

47. Quantification Annotation in ISO 24617-12, Second Draft

Author

Bunt, Harry, Amblard, Maxime, Bos, Johan, Fort, Karën, de Groote, Philippe, Guillaume, Bruno, Li, Chuyuan, Ludmann, Pierre, Musiol, Michel, Pavlova, Siyana, Perrier, Guy, Pogodalla, Sylvain, Tilburg University [Tilburg], Netspar, Semantic Analysis of Natural Language (SEMAGRAMME), 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), 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), University of Groningen [Groningen], Sorbonne Université (SU), Analyse et Traitement Informatique de la Langue Française (ATILF), Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Nicoletta Calzolari, Frédéric Béchet, Hélène Mazo, Jan Odijk, Stelios Piperidis, Philippe Blache, Khalid Choukri, Christopher Cieri, Thierry Declerck, Sara Goggi, Hitoshi Isahara, Bente Maegaard, Joseph Mariani, and Amblard, Maxime

Subjects
[INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-TT] Computer Science [cs]/Document and Text Processing, [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science, interoperability, [INFO] Computer Science [cs], [SCCO.LING]Cognitive science/Linguistics, semantic annotation, quantification, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing, [SCCO.COMP] Cognitive science/Computer science, ISO standard, annotation schema, [INFO]Computer Science [cs], [SCCO.LING] Cognitive science/Linguistics
Abstract

International audience; This paper describes the continuation of a project that aims at establishing an interoperable annotation scheme for quantification phenomena as part of the ISO suite of standards for semantic annotation, known as the Semantic Annotation Framework. After a break, caused by the Covid-19 pandemic, the project was relaunched in early 2022 with a second working draft, which deals with certain issues in the annotation of quantification in a more satisfactory way than the original first working draft.

Published
2022

48. Do we Name the Languages we Study? The #BenderRule in LREC and ACL articles

Author

Ducel, Fanny, Fort, Karën, Lejeune, Gaël, Lepage, Yves, Sens, Texte, Informatique, Histoire (STIH), Sorbonne Université (SU), Équipe Linguistique computationnelle (STIH-LC), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU), Semantic Analysis of Natural Language (SEMAGRAMME), 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), 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), and Waseda University [Tokyo, Japan]

Subjects
[INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing, language diversity, ethics, #BenderRule
Abstract

International audience; This article studies the application of the #BenderRule in Natural Language Processing (NLP) articles according to two dimensions. Firstly, in a contrastive manner, by considering two major international conferences, LREC and ACL, and secondly, in a diachronic manner, by inspecting nearly 14,000 articles over a period of time ranging from 2000 to 2020 for LREC and from 1979 to 2020 for ACL. For this purpose, we created a corpus from LREC and ACL articles from the above-mentioned periods, from which we manually annotated nearly 1,000. We then developed two classifiers to automatically annotate the rest of the corpus. We show that LREC articles tend to respect the #BenderRule (80 to 90% of them respect it), whereas only around half of ACL articles do. Interestingly, over the considered periods, the results appear to be stable for the two conferences, even though a rebound in ACL 2020 could be a sign of the influence of the blog post about the #BenderRule.

Published
2022

49. Federated Expectation Maximization with heterogeneity mitigation and variance reduction

Author

Aymeric Dieuleveut, Gersende FORT, Eric Moulines, Geneviève Robin, Département de Mathématiques Appliquées de l'École polytechnique (X-DEP-MATHAPP), École polytechnique (X), Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 (IMT), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Laboratoire de Mathématiques et Modélisation d'Evry (LaMME), Université d'Évry-Val-d'Essonne (UEVE)-ENSIIE-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), The work of A. Dieuleveut and E. Moulines is partially supported by ANR-19-CHIA-0002-01 /chaire SCAI. The work of G. Fort is partially supported by the Fondation Simone et Cino del Duca under the project OpSiMorE., Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
FOS: Computer and information sciences, Computer Science - Machine Learning, Artificial Intelligence (cs.AI), [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], Computer Science - Artificial Intelligence, Optimization and Control (math.OC), [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], FOS: Mathematics, Mathematics - Optimization and Control, Machine Learning (cs.LG), [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract

International audience; The Expectation Maximization (EM) algorithm is the default algorithm for inference in latent variable models. As in any other field of machine learning, applications of latent variable models to very large datasets make the use of advanced parallel and distributed architectures mandatory. This paper introduces FedEM, which is the first extension of the EM algorithm to the federated learning context. FedEM is a new communication efficient method, which handles partial participation of local devices, and is robust to heterogeneous distributions of the datasets. To alleviate the communication bottleneck, FedEM compresses appropriately defined complete data sufficient statistics. We also develop and analyze an extension of FedEM to further incorporate a variance reduction scheme. In all cases, we derive finite-time complexity bounds for smooth non-convex problems. Numerical results are presented to support our theoretical findings, as well as an application to federated missing values imputation for biodiversity monitoring.

Published
2021

50. Investigating Dominant Word Order on Universal Dependencies with Graph Rewriting

Author

Choi, Hee-Soo, Guillaume, Bruno, Fort, Karën, Perrier, Guy, Sorbonne Université (SU), Semantic Analysis of Natural Language (SEMAGRAMME), 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), 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), Sens, Texte, Informatique, Histoire (STIH), and Fort, Karën

Subjects
[INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing, [INFO.INFO-TT] Computer Science [cs]/Document and Text Processing
Abstract

International audience; This paper details experiments we performed on the Universal Dependencies 2.7 corpora in order to investigate the dominant word order in the available languages. For this purpose, we used a graph rewriting tool, GREW, which allowed us to go beyond the surface annotations and identify the implicit subjects. We first measured the distribution of the six different word orders (SVO, SOV, VSO, VOS, OVS, OSV) in the corpora and investigated when there was a significant difference in the corpora within a given language. Then, we compared the obtained results with information provided in the WALS database (Dryer and Haspelmath, 2013) and inÖstling (2015). Finally, we examined the impact of using a graph rewriting tool for this task. The tools and resources used for this research are all freely available.

Published
2021

Catalog

Books, media, physical & digital resources
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