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Chercheur·euses, doctorant·es, artistes, designers, enseignant·es, créatif·ves de tous horizons : c’est une occasion unique de faire sortir vos idées du cadre habituel pour les faire vivre autrement. Objectif de cette première édition : concevoir ensemble une chasse au trésor ludo-pédagogique à Namur, autour de la thématique de la désinformation, destinée aux jeunes de 15 à 18 ans.En pratiqueQuand ? les 1, 2 et/ou 3 juin 2026 (9h–16h), participation flexible (quelques heures, une demi-journée, une journée ou 3 jours)Où ? Le TRAKK à NamurLunch offert par le NADI + café/thé à volonté dans une ambiance collaborativeTout est prévu pour expérimenter, tester, créerInscription : gratuite, mais envoyez un mail à digifactory.asbl@gmail.comUn moment pour croiser les disciplines, sortir des silos…et inventer d’autres manières de raconter, de transmettre et de partager.NB: Pour les doctorant·es, la participation est valorisable dans le parcours doctoral (crédits de formation).OrganisateursJulie Henry, Fanny Boraita, Fanny Barnabé, Benoît Vanderose, Xavier Devroey, Maxime Verbesselt

Dans le cadre des Inforums et des séminaires CyberExcellence, nous aurons le plaisir d’accueillir le Dr. Ryan Wails (Georgetown University), qui nous parlera de cyber-sécurité. Vous trouverez l’abstract de sa présentation ainsi que sa bio ci-dessous.Pas d'inscription nécessaire.Nous espérons vous retrouver nombreux·ses à cet événement !On the Interplay of Modern Traffic Analysis and Internet Censorship & Circumvention TechniquesIn this talk, I will review the current state of real-world Internet censorship and some tools that network users employ to circumvent censorship. Then, I'll take a prospective view about how censors might incorporate modern ML-based traffic analysis techniques to block users, motivating the need for stronger circumvention tools. Finally, I'll discuss our new internet censorship evasion technique called Unidentified Protocol Generation (published at USENIX Security 2025, which is able to evade detection by state-of-the-art traffic analysis.Author bio: Ryan Wails is a Postdoc a Georgetown University researching network privacy and security. He has been doing his PhD while working at the US Naval Research Laboratory. This lab is known for originating the Tor network, and creating the PETs research community which is now among the top international research communities in computer security. Ryan is a core contributor of the Tor project and has published in top conferences on Networking simulators, privacy attacks, privacy-preserving measurements, path selection algorithms, censorship circumvention, and website fingerprinting. He received several international disctinctions, including Best papers in top conferences and award recognitions at community events for his contributions.

Save the date ! Le samedi 27 juin 2026, de 13h à 16h30, l’Université de Namur vous ouvre à nouveau ses portes pour un après-midi de rencontres et de découvertes.Au programme :Échanges enrichissants — Rencontrez nos professeurs, assistants, étudiants et membres du staff.Conseils personnalisés — Obtenez des réponses à toutes vos questions sur vos futures études et la vie universitaire à Namur.Accompagnement pratique — Faites le plein d’infos utiles pour finaliser vos démarches : inscription, cours préparatoires, recherche de logement, aides financières et bien plus encore.Restez à l’écoute ! Le programme détaillé de l’après-midi sera disponible une dizaine de jours avant l’évènement.Venez préparer votre rentrée en toute sérénité… et entrez dans l’été l’esprit léger !  Plus d'informations sur les portes ouvertes d'été 2026

JuryProf. Johan WOUTERS (UNamur), présidentProf. Steve LANNERS (UNamur), secrétaireProf. Stéphane VINCENT (UNamur)Prof. Johan WINNE (UGent)Prof. Andrew MITCHELL (Illinois State University)RésuméLe taxpropellane est un taxane complexe à la structure particulièrement élaborée. Bien que ses propriétés biologiques soient encore inconnues, sa complexité structurale en fait une cible synthétique de choix. L’approche développée dans cette thèse repose sur une simplification rétrosynthétique vers un bicyclo[5.4.0]undécane, dont la préparation nécessite de nouvelles méthodologies, en particulier le développement d’une cycloaddition (5+2) d’oxydopyrylium utilisant une agrafe temporaire pour construire les composés bicycliques requis.Les oxydopyryliums sont des intermédiaires aromatiques très réactifs, couramment utilisés pour synthétiser des cycles à 7 via des réactions de cycloaddition. Leur utilisation pour des cycloadditions intermoléculaires est fortement limitée en raison de leur rapide dimérisation lorsque le dipolarophile n’est pas suffisamment réactif. La stratégie développée dans ce travail repose sur l’utilisation d’une agrafe temporaire de type éther afin de surmonter cette limitation. De nombreux composés bicycliques ont ainsi été synthétisés efficacement grâce à cette méthodologie. Nous avons montré que cette diastéréosélectivité dépend uniquement de la manière dont les deux fragments réactifs sont reliés. Ainsi, la méthodologie proposée permet un contrôle total de la stéréosélectivité. La coupure de l’agrafe a également été investiguée. Cette dernière peut être réalisée de deux façons différentes. Ce travail étend l’utilisation des oxydopyryliums en synthèse et cette méthodologie sera appliquée à la synthèse totale du taxpropellane, suite à la synthèse d'un dipolarophile approprié également décrite ici.

Infos pratiquesPublic : Doctorant·es de l'UNamur et des universités de la FWB (projet COARA)Tarif : GratuitLangue de la formation : FrançaisDurée : Une journéeInscription obligatoireDescription de la formationEn tant que support de communication visuel, le poster doit être structuré, équilibré et attrayant pour faire passer un message clair en quelques minutes. Pourtant, rares sont les posters scientifiques qui soient lisibles et dynamiques.  Comment rédiger le contenu, comment le structurer et le mettre en forme avec efficacité ? Comment le présenter face au public ?Cette formation propose astuces et bonnes pratiques pour réaliser et présenter un poster efficace et attirant l’attention du public visé, de la conception à la mise en forme.  Cette formation vous propose une méthode de conception et d’écriture d’un poster scientifique en évitant les pièges courants, tant sur le fond que sur la forme et analysant de nombreux exemple. Objectifs Communiquer efficacement sur votre rechercheSusciter l’intérêt de votre publicConcevoir un titre et une structure attractive et lisibleApprendre à épurer le message Prérequis Disposer d’un abstract d’article, d’un draft de poster ou d’un poster déjà présenté afin de mettre en  pratique cette boite à outil de la conception d’un poster efficace.  Cette formation est organisée par le Confluent des Savoirs,  le service de diffusion et de sensibilisation à la recherche de l’UNamur

Infos complémentaires Milan Van Steenvoort - milan.vansteenvoort@unamur.beNathan J'Espère - nathan.jespere@unamur.beGuilhem Cassan - guilhem.cassan@unamur.be Accéder au programme et à la liste des intervenants

Inspirée du Prologue d’Ainsi parlait Zarathoustra de Nietzsche, cette pièce propose une expérience théâtrale à la fois vivante, pédagogique et profondément philosophique. À travers la scène, la parole et le corps, nous explorons les grandes interrogations nietzschéennes - le surhumain, le sens de la terre, le nihilisme - dans un dispositif scénique original, qui approche aussi les enjeux contemporains de la pratique théâtrale.Nous vous attendons nombreux pour partager ce moment de pensée en acte, où la philosophie se joue et se voit autant qu’elle se réfléchit.Un évènement organisé par : Nicolas Monseu, Fabien Robert, Jean Loubry, Chloé Guzman-Mardones, Lucien Flament, Marie Forget, Alixe Barbier, Joachim Rens, Nounou Remy et Emilie Chasseur

JuryProf. Joseph WINKIN (UNamur), PrésidentProf. Timoteo CARLETTI (UNamur), SecrétaireProf. Alexandre MAUROY (UNamur)Prof. Malbor ASLLANI (Florida State University)Dr Maxime LUCAS (UNamur)Dr Riccardo MUOLO (RIKEN Institute)RésuméSynchronization is a ubiquitous phenomenon in our surrounding world. It is a crucial feature guaranteeing the good functioning of many complex systems. The different generators in a power grid have to emit alternative current at a common rhythm, the brain cortical regions synchronize their activities to enable the brain to pilot the human body. Those systems can be modeled coupled oscillators, like in the famous Kuramoto model, where the entities interact by pairs so that they globally synchronize.However, synchronization can also be an issue. For instance, a too strong synchronization of the brain dynamics leads to pathological states like epileptic seizures. It is thus needed to develop methods allowing to reduce the global synchronization by locally controlling the dynamics of some oscillators. In particular, a control scheme based on a Hamiltonian framework has been designed to effectively desynchronize the Kuramoto model.Nevertheless, some limitations remain. Firstly, the controlled nodes are selected at random without considering their particular features. Secondly, this method is designed to control systems coupled with a network structure, i.e., with a pairwise coupling, whereas many recent works demonstrated the relevance of higher-order networks, i.e., group interactions, in the modeling of such systems.In this PhD thesis, we aim to fill those gaps through several works. We explore the best way to select the controlled nodes so that the control is the most efficient, study its capacity to desynchronize systems with higher-order interactions and develop a new control method adapted to the latter framework.Our results not only improve those control techniques but also offer novel perspectives on the synchronization of complex systems. They allow us to better understand the influence of each local entity on the collective behavior and the role played by the interactions of different orders. Among other things, they shed light on the non-monotonic relation between the synchronization capacity and the higher-order interaction strength.

Abstract La maintenance prédictive (PdM) est de plus en plus utilisée pour améliorer la fiabilité des systèmes, réduire les temps d’arrêt et optimiser les coûts opérationnels dans des environnements industriels complexes grâce à la détection d’anomalies. À mesure que les systèmes industriels deviennent plus complexes, avec des composants inter- agissant entre eux et surveillés par des réseaux de capteurs en constante expansion, la détection d’anomalies fait face à de nouveaux défis méthodologiques. En particulier, un manque apparaît dans la littérature qui considère la détection d’anomalies avec des méthodes traditionnelles de Machine Learning (ML) utilisant une approche Single Label Classification (SLC), inadaptée lorsque plusieurs défaillances peuvent survenir simultanément.Les approches traditionnelles de détection d’anomalies basées sur des méthodes de ML utilisant une formulation SLC supposent que chaque observation appartient à une seule catégorie d’anomalie. Cette hypothèse ne tient pas lorsque plusieurs défaillances surviennent simultanément sur le même équipement, ce qui entraîne une perte d’information. Ceci commence par une illustration de cette limite à travers un exemple concret montrant que l’utilisation d’une approche SLC au lieu d’une formulation multi-label dégrade la classification des anomalies simultanées. Pour répondre à ce problème, la détection d’anomalies est reformulée comme un problème de Multi Label Classification (MLC), permettant de détecter plusieurs défaillances au sein d’un même pas de temps. Suite à cette reformulation, la problématique du choix des classificateurs multi- label adaptés au contexte de la Predictive Maintenance (PdM) doit être étudiée. La conclusion générale de la littérature est que la performance des classificateurs dépend fortement du contexte et qu’il existe un grand nombre de méthodes de détection sans qu’aucune ne soit universellement dominante. Bien que des études comparatives approfondies existent dans le domaine du MLC, les jeux de données issus de systèmes complexes sont absents de ces comparaisons, alors même qu’ils présentent des caractéristiques spécifiques telles que des structures en séries temporelles multivariées, un fort déséquilibre des labels et des interactions complexes entre composants.Pour combler ce manque, un protocole d’évaluation structuré et reproductible est proposé afin d’évaluer huit méthodes de ML à l’état de l’art dans un cadre MLC sur trois jeux de données industriels publics. Les résultats confirment que la performance des classificateurs dépend fortement des caractéristiques du jeu de données et qu’aucune méthode ne domine systématiquement tous les scénarios. Toutefois, réaliser ce type de comparaison pour chaque nouveau contexte industriel est coûteux en termes de temps, de ressources computationnelles et de besoins en données, ce qui limite sa faisabilité pour un déploiement industriel réel. La thèse aborde également cette problématique par la réduction de dimension et les méthodes de sélection de variables. Les systèmes de PdM génèrent de grands ensembles de données multivariées dont seule une partie des variables est réellement pertinente pour la détection d’anomalies. Une stratégie évolutionnaire auto-adaptative est proposée pour effectuer une sélection de variables de type wrapper et obtenir un sous-ensemble ne contenant que les variables les plus informatives. Les résultats expérimentaux montrent que la réduction de l’espace des variables améliore l’efficacité computationnelle et, dans la plupart des cas, la performance de prédiction des anomalies. La comparaison de la méthode proposée avec des approches métaheuristiques issues de l’état de l’art sur trois jeux de données PdM et cinq méthodes de détection d’anomalies confirme sa compétitivité en termes de performance prédictive et de taille optimale du sous-ensemble de caractéristiques sélectionné. Enfin, la réduction de l’espace des caractéristiques optimise non seulement les ressources nécessaires à la détection, mais réduit également le nombre de signaux que les techniciens doivent analyser lors des investigations de recherche de cause racine. Cette simplification vise à renforcer la confiance dans le système. Enfin, la thèse traite des aspects pratiques du déploiement des méthodes de détection dans les systèmes complexes. Parmi ceux-ci, on observe un manque de confiance et de transparence chez les techniciens de maintenance et les décideurs. Une analyse de l’interprétabilité et la robustesse des méthodes de détection d’anomalies est fournie afin de contribuer directement à leur déploiement en conditions réelles. Tout d’abord, la stratégie de sélection de variables proposée est évaluée sur un jeu de données PdM public à l’aide d’explications basées sur SHAP afin de vérifier la cohérence entre les variables sélectionnées et celles identifiées comme les plus importantes par des outils dédiés à l’interprétabilité. Les résultats montrent que les variables sélectionnées sont cohérentes avec les plus importantes selon ces outils. De plus, l’analyse visuelle des variables les plus influentes met en évidence que les anomalies sont associées à un sous-ensemble limité et bien défini de signaux venant des capteurs, ce qui contribue à améliorer la transparence et à renforcer la confiance dans les systèmes de détection automatique. En parallèle, il est nécessaire de mener une étude de la robustesse des classificateurs multi-label dans des scénarios contrôlés de dégradation de capteurs, incluant différentes familles de dégradations et plusieurs niveaux de sévérité. Les résultats montrent que la performance des classificateurs peut fortement se dégrader, en particulier en présence de dérives progressives. Pour atténuer cet effet, l’introduction de dégradations de capteurs durant l’entraînement apparaît comme une stratégie pertinente. Finalement, cette thèse propose un cadre structuré pour la détection d’anomalies multi-label dans les systèmes complexes, couvrant les méthodes de classification, l’optimisation de l’espace des variables, l’interprétabilité et la robustesse. Pour chacun de ces aspects, la thèse adopte un point de vue industriel et prend en compte les différences entre les conditions expérimentales contrôlées en laboratoire et les contraintes supplémentaires des environnements complexes réels. Le jury Prof. Katrien Beuls - Université de Namur, BelgiqueProf. Elio Tuci - Université de Namur, BelgiqueProf. Patrick Heymans - Université de Namur, BelgiqueProf. Jenni Raitoharju - Université de Jyväskylä, FinlandeMr. Fabio Pinna - Telespazio, BelgiqueMr. Vito Trianni - ISTC-CNR, Italie Je m'inscris

Aperçu du programme Cet événement se déroulera sur deux journées passionnantes, avec un programme varié, conçu pour offrir une expérience dynamique et interactive à tous les participants. L'ensemble du symposium se déroulera en anglais.Les mercredi 9 et jeudi 10 décembre, deux journées scientifiques et techniques seront consacrées aux thèmes des protéines alternatives, du microbiome et des ingrédients fonctionnels.Le mercredi 9 décembre, conférence publique (en anglais) présentée par le Dr Patrice Cani et portera sur le thème « Nourrir votre intestin : nutrition, microbiote et santé ».Pour les chercheurs confirmés et les responsables de groupes, nous organisons une troisième journée le 11 décembre consacrée à la collaboration internationale, comprenant des visites de laboratoires et un atelier dédié à la mise en place de projets de collaboration structurés. Une inscription spécifique est requisePrésentation des thématiquesCe symposium s’articule autour des trois projets du portefeuille FoodWal, tout en repoussant leurs limites et en les inscrivant dans une approche « One Health ».La session intitulée « Construire des chaînes de valeur durables pour les protéines alternatives : des sources de protéines au développement de produits alimentaires sains » sera l’occasion de présenter les avancées scientifiques et technologiques en matière de création et de caractérisation de sources et de produits protéiques alternatifs, ainsi que des perspectives socio-économiques sur le développement, le maintien et la croissance de chaînes de valeur durables pour les protéines alternatives.La session intitulée « Recherche sur le microbiome et les microbiotiques : l’innovation en nutrition au service d’une meilleure santé » présentera les avancées scientifiques en matière de caractérisation, de compréhension et de modulation du microbiome, ainsi que les technologies de pointe destinées à développer des microbiotiques innovants.Enfin, la session intitulée « Ingrédients fonctionnels et composés bioactifs : la science alimentaire et la biotechnologie au service de la santé » mettra l’accent sur les avancées scientifiques en matière d’identification, de caractérisation et de compréhension des mécanismes d’action des ingrédients fonctionnels, ainsi que sur les technologies de pointe destinées à développer et à produire des ingrédients fonctionnels innovants.Sur inscription via le lien ci-dessous. Plus d'infos sur le site de FoodWal Je m'inscris

JuryProf. Steve LANNERS (UNamur), PrésidentProf. Johan WOUTERS (UNamur), SecrétaireProf. Pierre FRANCOTTE (ULiège)Dr Marie HAUFROID (UCB)Prof. Lionel POCHET (UNamur)RésuméActuellement, Mycobacterium tuberculosis demeure le deuxième agent infectieux le plus meurtrier au monde, responsable de 1,6 million de décès en 2021. La lourdeur et le coût du traitement actuel (6 mois et 4 000 euros), couplés à l'émergence alarmante de souches antibiorésistantes, soulignent l'urgence absolue de développer de nouvelles molécules thérapeutiques. Ce travail se concentre sur la phosphosérine phosphatase de Mycobacterium tuberculosis (MtSerB2), une enzyme essentielle à la biosynthèse de la sérine et vitale à la survie du pathogène. De surcroît, cette protéine joue un rôle déterminant dans l'invasion de l'hôte (via ses interactions avec le facteur NF-κB et le cytosquelette cellulaire), ce qui érige MtSerB2 en cible thérapeutique de premier plan pour le développement de nouveaux antituberculeux puissants.L'une des stratégies novatrices explorées dans cette thèse repose sur la déstabilisation de l'architecture protéique (disruption de l'architecture protéique). L'objectif est de concevoir une molécule capable de perturber la conformation de l'enzyme, entraînant ainsi la perte de son activité catalytique. Il est attendu que cette nouvelle classe de molécules présente une sélectivité nettement supérieure pour MtSerB2 par rapport à son homologue humain, la human phosphosérine phosphatase (hPSP).À cette fin, la phosphosérine phosphatase de Mycobacterium avium (MaSerB) a d'abord été exploitée comme système modèle, justifié par une identité de séquence de 83 % avec MtSerB2 et par sa propension à cristalliser rapidement. Dans un premier temps, un criblage virtuel ciblant des médicaments déjà disponibles sur le marché a été mené afin d’identifier des inhibiteurs potentiels de MaSerB. Des essais enzymatiques basés sur la détection au vert de malachiteont ensuite été réalisés pour évaluer le pouvoir inhibiteur des différents candidats. Les résultats ont mis en évidence une sélectivité accrue de ces composés pour les protéines dimériques (MtSerB2 et MaSerB) par rapport à l'enzyme humaine hPSP.Fait remarquable, les tests enzymatiques ultérieurs menés directement sur MtSerB2 ont révélé des profils de réponse divergents par rapport à ceux observés avec le modèle MaSerB. Afin d'élucider les bases moléculaires de ces différences, la structure de la protéine à l'état lié (ligand bound state) est actuellement en cours d'investigation. Dans cette optique, des complexes protéine-inhibiteur ont été cristallisés et seront analysés par diffraction des rayons X.