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Evénements marquants

SOUTENANCES DE THESE (2023 & 2024)

29/11/2024, Soutenance de la thèse de M Robin DURAZ, Trustable machine learning for Intrusion Detection Systems

Rapporteurs avant soutenance : M. Philippe Owezarski (LAAS CNRS), M Eric Totel (Télécom Sud Paris)

Composition du jury: M. Eric Totel, M. Philippe Owezarski, M. Yufei Han (INRIA Rennes),  Mme Isabelle Chrisment (Télécom Nancy), Mme Sandrine Vaton (directrice de thèse), M. David Espès (UBO, co-encadrant), M. Julien Francq (Naval Group, co-encadrant). Invité: M. Olivier Bettan (Thalès).

04/10/2024, Soutenance de la thèse de M Colin TROISEMAINE,  Novel Class Discovery in Tabular Data : an Application to Network Fault Diagnosis 

Rapporteuses avant soutenance : Mme Michèle Sebag (Univ. Paris Saclay), Mme Pascale Kuntz (Univ. Nantes)

Composition du jury : Mme Michèle Sebag, Mme Pascale Kuntz, Mme Catherine Lepers (Télécom Sud Paris), M. Eric Fabre (INRIA Rennes), Mme Sandrine Vaton (directrice de thèse), M. Stéphane Gosselin (Orange Innovation, co-encadrant), M. Alexandre Reiffers-Masson (co-encadrant).

15/12/2023, Soutenance de la thèse de Mme Sanaa GHANDI, Analysis of network delay measurements: data mining methods for completion and segmentation

Rapporteurs avant soutenance: M. Yezekael Hayel (Université d'Avignon), M. Jean-Louis Rougier (Télécom Paris)

Composition du jury: M. Yezekael Hayel, M. Jean-Louis Rougier, M. Tijani Chahed (Télécom Sud Paris), M. Kevin Vermeulen (LAAS CNRS), Mme Sandrine VATON (directrice de thèse), M. Thierry CHONAVEL (co-directeur de thèse), M. Alexandre Reiffers-Masson (co-encandrant)

22/12/2023, Soutenance de la thèse de M. Ziad TLAISS, Automated network packet traces analysis methods for fault recognition and TCP flavor identification

Rapporteurs avant soutenance: M. Chadi Barakat (INRIA Université Côte d'Azur), M. André-Luc Beylot (ENSEEIHT)

Composition du jury: M. Chadi Barakat, M. André-Luc Beylot, M. Mohamed Aymen Chalouf (Université Rennes 1/IUT de Lannion), Mme Sandrine Vaton (directrice de thèse), Mme Isabelle Hamchaoui (Orange, co-directrice de thèse),

Membres invités: Mme Isabel Amigo (co-encadrante), M. Alexandre Ferrieux (Orange, co-encadrant)

 

JOURNEES ANNUELLES DU PÔLE CYR DU LABSTICC

  • 04/07/2024 à Université de Bretagne Occidentale; 05/07/2023 à IMT Atlantique, Brest
  • Participation des membres permanents et non permanents des équipes Math&Net et IRIS

 

SEMINAIRE DU PROJET STIC AmSud RAMONAAS

  • du 25 au 30/09/2023 à IMT Atlantique, Brest; du 25 au 27/06/2024 à IMT Atlantique, Brest
  • Participation de chercheurs de IMT Atlantique, de l’UdelaR (Uruguay) et de l’UFRJ (Brésil)

 

SEMINAIRE RECHERCHE

  • 17/09/2021: Local Model-Agnostic Methods, Alexandre Reiffers-Masson [XAI reading group]
  • 05/10/2021: Example-Based Explanations (Imen Ben-Amor, Univ. Avignon), and Stop Explaining Black Box Machine Learning Models for High Stakes Decisions and Use Interpretable Models Instead (Antoine Caubrière, Univ. Avignon) [XAI reading group]
  • 22/10/2021: Interpretability of Neural Networks, Robin DURAZ [XAI reading group]
  • 15/12/2021, Andrea Moricetta (TU Wien), Explain-IT: Towards eXplainable AI for unsupervised network traffic analysis, , Conférence Invitée [XAI reading group]
  • 10/03/2022, Nathan Dahlin (University of Southern California), Designing interpretable approximations to deep reinforcement learning with soft decision trees, Conférence Invitée [XAI reading group]
  • 28/03/2022, Vincent Messié, A decentralized data layer for collaborative End-to-End service assurance, ICIN 2022 accepted paper
  • 11/04/22, Sanaa Gandhi, Non-negative matrix factorization for network delay matrix completion, NOMS 2022 accepted paper (AnNet workshop)
  • 12-13/05/22, Séminaire du département Informatique d'IMT Atlantique à Brignogan Plage
  • 17/05/2022, Robin Duraz, Machine learning and visualization tools for cyberattack detection, RESSI 2022 accepted paper
  • 18/05/2022, Stéphane Gosselin (Orange Innovation/Networks), Artificial Intelligence for Network Management -- a use case perspective [Machine Learning track @ IMT Atlantique]
  • 23/05/2022, Minqi Wang, A MEC and UPF Compatible OLT for Time-Critical Mobile Services, ONDM 2022 Best Paper Award
  • 25/02/2022, Julien Francq (Naval Group), Anomaly Detection using Machine Learning on Public ICS Datasets [Machine Learning track @ IMT Atlantique]
  • 30/05/2022, Gugan Thoppe (Indian Institute of Science), Improving Sample Efficiency in Evolutionary Reinforcement Learning using Off-policy Ranking
  • 31/05/2022 & 28/02/2023, Ziad Tlaiss, Troubleshooting enhancement with automated Slow-Start detection
  • 09/06/2022, Lucas Drumetz, Handling stochasticity when learning dynamical systems from data