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Les intelligences artificielles créent, imitent et transforment des contenus à grande échelle. Mais à qui appartiennent ces créations ? Et que deviennent les œuvres utilisées pour entraîner ces modèles ? Cette quatrième séance du cycle "Et si l'IA ?" aborde les enjeux de propriété intellectuelle liés à l’IA générative.En partant de cas récents impliquant l’utilisation d’œuvres protégées pour entraîner des modèles, les intervenants expliqueront les tensions entre innovation technologique et respect des droits d’auteur. Cette séance offrira des clés pour comprendre les défis actuels du droit de la propriété intellectuelle face à ces technologies et les implications pour les créateurs.

Ce rallye touristique en voiture est ouvert à tous les véhicules et tous les types de motorisation. L’ensemble des recettes de la journée seront reversées à l’opération Télévie. Merci à toutes les voitures et aux passagers au grand cœur qui prendront part à cet événement pour faire grimper le compteur du Télévie !Informations pratiquesLieu de rendez-vous : Arsenal de Namur (rue de l’Arsenal, 5000 Namur)Véhicules : Oldtimers, GT, Cabrios, voitures de tous les jours et toutes motorisations : tous et toutes sont les bienvenus pour soutenir le Télévie !Prix : 25 € par véhicule (peu importe le nombre de passagers).     ==> Le prix inclut le roadbook, la plaque de rallye (première plaque UNamur !) ainsi qu’une farde de documentation sur la région visitée.Départs : départs libres entre 8H45 et 10H30 (boucle d’environ 85 km)Non compris dans le prix d’inscription mais à commander lors de l’inscription :     - petit déjeuner avant le départ (8H-9H30) : 5 € (viennoiserie, cake, thé, café, jus)     - lunch au retour (12h-14h) : 10 € (assiette de fromages, fruits, petits pains)     - pour les gourmands : buffet de desserts et bar (à régler sur place). InscriptionsLe plus facile : inscription et paiement en ligne via notre module sécurisé sur la page https://soutenir.unamur.be/fr-FR/p/balade-touristique-au-profit-du-televie-2026Vous préférez un virement traditionnel ?     Adressez votre paiement sur le compte de l’UNamur BE92 3500 0000 0123 en mentionnant en communication : RALLYE Télévie 5847850 Nom Prénom    Rappel : 25 € par véhicule + montants du/des petits déjeuners (5 €/pers.) /lunchs (10 €/pers.)Rejoignez-nous pour cet évènement convivial et placé sous le signe de la générosité, au cœur de la capitale wallonne !   Un événement organisé avec l'aide précieuse du club Les Matinales. 

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

Au programme pour tous et toutes 09h00 | Accueil au Pedro Arrupe, rue de Bruxelles, 67 - 5000 Namur09h30 | Cérémonie à l'Espace Pedro Arrupe 11h00 | Célébration de la rentrée à l'Eglise Saint-Loup - à confirmer, rue du Collège - 5000 Namur -  puis accueil des étudiants par les Cercles.Les autres activités spécifiques de cette journée sont disponibles sur les pages de chaque Faculté. Plus d'infos sur la page de la rentrée

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

S’adressant à tous les chercheurs.euses de l'UNamur, cet événement propose une après-midi ludique autour des services de l’UNamur liés à Euraxess. Vous aurez donc l’occasion d’échanger avec le service des relations internationales, le personnel de l’administration de la recherche, le Confluent des Savoirs et le service des ressources humaines. La rencontre avec ces différents acteurs vous permettra d’en apprendre davantage sur les opportunités en termes de mobilités, les outils d’aide aux chercheurs au sein de notre université, les procédures administratives liées aux statuts, ou encore de découvrir le centre Matteo Ricci, centré sur l’accueil des chercheurs internationaux.Evènement gratuit sur inscription.  Deadline pour s'inscrire : lundi 12/09/2026. 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.

Ma Thèse en 180 secondes : relevez le défi !Ma Thèse en 180 secondes est un concours destiné aux doctorants et jeunes docteurs. Son principe ? Présenter son sujet de recherche en 3 minutes, en français, avec des mots simples et accessibles, sans jargon scientifique, afin de captiver un public non spécialiste.Au-delà du concours, c'est une excellente occasion de développer vos compétences en communication, de valoriser vos travaux de recherche et de vous préparer à des exercices tels que la soutenance de thèse, des conférences courtes ou des présentations grand public.Une formation complète pour apprendre à vulgariser votre recherchePour vous accompagner dans cette aventure, une formation sous forme de coaching est proposée par des professionnels de la communication. Elle se compose de trois modules complémentaires :Vulgariser son pitchDécouvrez les techniques qui permettent de rendre votre recherche plus attractive, de susciter la curiosité et de capter l'attention de votre auditoire.Structurer et synthétiser son messageApprenez à organiser vos idées grâce à la méthode du mind mapping et construisez un pitch clair, percutant et parfaitement adapté au format de 3 minutes.Développer sa communication orale et non verbaleÀ travers des exercices pratiques, travaillez votre prise de parole en public : diction, gestion de la voix, posture, gestuelle, expression corporelle et maîtrise des émotions pour présenter votre flash-talk avec assurance..Une séance d'information pour tout découvrirVous souhaitez participer au concours ou simplement en savoir plus sur la formation ?Rejoignez la séance d'information qui se tiendra le 8 décembre 2026, de 12 h à 13 h. Vous y découvrirez le déroulement du concours, le contenu de la formation ainsi que les modalités de participation.Envie de relever le défi ? Inscrivez-vous dès maintenant à la séance d'information !