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Public cibleMédecins généralistes (en activité ou en formation)PharmaciensÉtudiants en médecine et en pharmacieObjectifsPartager et discuter d’articles scientifiques pertinents pour la pratique de première ligne dans un climat convivial et bienveillantRenforcer les compétences en lecture critique et en médecine fondée sur les preuvesCréer un lien durable entre le terrain et le monde académiqueFédérer une communauté médico-pharmaceutique active et engagéePourquoi participer ?Parce que la science évolue vite, et que nous gagnons tous à prendre le temps de lire, comprendre, et questionner la littérature ensemble. Parce que le soin de qualité commence par une réflexion partagée. Et parce que c’est l’occasion idéale de renforcer les ponts entre disciplines.Lieu et fréquence des rencontresUNamur - Quai22 - 2 fois par anPremière rencontre : 5/06/2025 (gratuit sur inscription)Accréditation INAMI demandé. Je m'inscris

Dans une volonté de rapprocher le monde académique des réalités du terrain, nous avons le plaisir de vous inviter à rejoindre cette nouvelle initiative : un espace de rencontre et d’échange entre médecins généralistes, pharmaciens et étudiants autour de la littérature scientifique en lien avec les soins primaires. À travers des discussions régulières sur des articles sélectionnés, nous viserons à enrichir nos pratiques, ensemble.

SynopsisA honeypot is a security tool deliberately designed to be vulnerable, thereby enticing attackers to probe, exploit, and compromise it. Since their introduction in the early 1990s, honeypots have remained among the most widely used tools for capturing cyberattacks, complementing traditional defenses such as firewalls and intrusion detection systems. They serve both as early warning systems and as sources of valuable attack data, enabling security professionals to study the techniques and behaviors of threat actors.While conventional honeypots have achieved significant success, they remain deterministic in their responses to attacks. This is where adaptive or intelligent honeypots come into play. An adaptive honeypot leverages Machine Learning techniques, such as Reinforcement Learning, to interact with attackers. These systems learn to take actions that can disrupt the normal execution flow of an attack, potentially forcing attackers to alter their techniques. As a result, attackers must find alternative routes or tools to achieve their objectives, ultimately leading to the collection of more attack data.Despite their advantages, traditional honeypots face two main challenges. First, emulation-based honeypots (also known as low- and medium-interaction honeypots) are increasingly susceptible to detection, which undermines their effectiveness in collecting meaningful attack data. Second, real-system-based honeypots (also known as high-interaction honeypots) pose security risks to the hosting organization if not properly isolated and protected. Since adaptive honeypots rely on the same underlying systems, they also inherit these challenges.This thesis investigates whether it is possible to design a honeypot system that mitigates these challenges while still fulfilling its primary objective of collecting attack data. To this end, it proposes a new abstract model for adaptive self-guarded honeypots, designed to balance attack data collection, detection evasion, and security preservation, ensuring that it does not pose a risk to the rest of the network.Membres du juryProf. Wim VANHOOF, Président, Université de NamurProf. Jean-Noël COLIN, Promoteur, Université de NamurProf. Florentin ROCHET, Membre interne, Université de NamurProf. Benoît FRENAY, Membre interne, Université de NamurProf. Ramin SADRE, Membre externe, Université catholique de Louvain Dr. Jérôme FRANCOIS, Membre externe, Université du LuxembourgVous êtes cordialement invités à un drink, qui suivra la soutenance publique. Pour une bonne organisation, merci de donner votre réponse pour le mardi 20 mai 2025.  

SynopsisLes méthodes deep learning sont devenues de plus en plus populaires pour construire des systèmes intelligents. Actuellement, de nombreuses architectures deep learning constituent l'état de l'art dans leurs domaines respectifs, tels que la reconnaissance d'images, la génération de texte, la reconnaissance vocale, etc. La disponibilité de bibliothèques et de frameworks matures pour développer de tels systèmes est également un facteur clé de ce succès.Ce travail explore l'utilisation de ces architectures pour construire des systèmes intelligents pour les langues des signes. La création grands corpus de données en langue des signes a rendu possible l'entraînement d'architectures deep learning à partir de zéro. Les contributions présentées dans ce travail couvrent tous les aspects du développement d'un système intelligent basé sur l'apprentissage profond. Une première contribution est la création d’une base de données pour la Langue des Signes de Belgique Francophone (LSFB). Celle-ci est dérivé d’un corpus existant et a été adapté aux besoins des méthodes deep learning. La possibilité de recourir à des méthodes de collecte participative (crowdsourcing) pour recueillir d'avantages de données est également explorée.La deuxième contribution est le développement ou l’adaptation d'architectures pour la reconnaissance automatique de la langue des signes. L'utilisation de méthodes contrastives pour apprendre de meilleures représentations est explorée, et la transférabilité de ces représentations à d'autres langues des signes est évaluée.Enfin, la dernière contribution est l’intégration des modèles dans des logiciels destinés au grand public. Cela a permis de mener une réflexion sur les défis lié à l'intégration d'un module intelligent dans le cycle de vie du développement logiciel.Membres du juryProf. Wim VANHOOF, Président, Université de NamurProf. Benoît FRENAY, Promoteur, Université de NamurProf. Anthony CLEVE, Co-promoteur, Université de NamurProf. Laurence MEURANT, Membre interne, Université de NamurProf. Lorenzo BARALDI, Membre externe, Université de ModèneProf. Annelies BRAFFORT, Membre externe, Université de Paris-SaclayProf. Joni DAMBRE, Membre externe, Université de Gand 

Une délégation de l’Université de Namur a participé à une mission exploratoire à l’Université Cheikh Anta Diop (UCAD) de Dakar, au Sénégal. L’objectif : découvrir les recherches menées sur le terrain, rencontrer les chercheurs de l’UCAD et initier de futures collaborations entre les deux institutions. 

Ils sont futurs vétérinaires, médecins, juristes, historiens, géographes, ou encore informaticiens et ils partagent ce point commun : le souci de se former, volontairement, aux enjeux du développement durable et de la transition. Depuis octobre 2024, 25 étudiants essentiellement de 3ème année issus des différentes facultés de l’UNamur participent à une expérience pilote : les Journées de l’Education au Développement Durable et à la Transition (JEDDT). Ce lundi 17 mars, ils présentaient sous une forme créative, le fruit de leur réflexion après 6 mois de formation.  

La profonde transformation du contexte de santé à laquelle nous assistons depuis de nombreuses années exige l’adaptation de la formation des professionnels de la santé. Depuis septembre 2021, l'Hénallux propose un Master en Sciences infirmières, en codiplomation avec la HEPN, la HELHA, l'UCLouvain et l'UNamur. Il s'agit d'un Master conjoint Hautes Écoles-Universités de 120 crédits, programmé pour combiner études et travail.Accréditation en éthique et économie demandée.Participation : 85 eurosTarif préférentiel pour les étudiants d’un consortium (dont UNamur) : 25 eurosPlus d’infos et inscriptions : https://www.henallux.be/journee-scientifique-du-master-en-sciences-infirmieres 

This thesis presents a novel approach to address the challenges of deploying and managing Network Functions Virtualization (NFV) in resource-constrained and multi-domain environments. The proposed solution leverages a Raspberry Pi clusterbased approach for NFV deployment in resource-constrained environments, combined with a deployable Sidecar VNF (S-VNF) coordinator for multi-domain NFV orchestration.The thesis demonstrates the feasibility of integrating NFV into edge computing environments by successfully deploying and managing Network Services (NSs) on a Raspberry Pi cluster. The S-VNF coordinator facilitates efficient cross-cloud VNF deployment and management while ensuring security and interoperability.While the obtained deployment and scaling delays in the testbed setup were significant due to the bare-metal deployment process used, the proposed solution remains valuable in environments where service maintenance time is a critical factor.By automating deployment and scaling, organizations can minimize the impact of service maintenance time, improve customer satisfaction, and enhance system resilience. Moreover, the solution enables NFV to be deployed effectively in edge environments, providing benefits such as reduced latency and improved network performance.Overall, this thesis contributes to the advancement of NFV by providing innovative solutions for deployment and management in challenging environments. The proposed framework has the potential to enable the widespread adoption of NFV and drive the development of new network services.Dirigée par le Prof. Laurent SCHUMACHER et le Prof. Sokchenda SRENG.Devant un jury composé de :Prof. Wim VANHOOF, Président, Université de NamurProf. Laurent SCHUMACHER, Co-Promoteur, Université de NamurProf. Sokchenda SRENG, Co-Promoteur, ITC Graduate School (Cambodge)Prof. Florentin ROCHET, Membre interne, Université de NamurProf. Johann MARQUEZ-BARJA, Membre externe, Université d’AnversProf. Bruno QUOITIN, Membre externe, Université de MonsProf. Raveth HIN, Membre externe, ITC Graduate School (Cambodge)Vous êtes cordialement invités à un drink, qui suivra la soutenance publique.Pour une bonne organisation, merci de donner votre réponse pour le jeudi 20 mars.Contact : Daelman Isabelle – isabelle.daelman@unamur.be

Organisée par Jonathan Douxfils.

Le programme de la soirée : 16h45 – 17h00 : Accueil à La Bourse - Place d'Armes 1 à Namur17h00 – 18h30 : Conférence sur le thème : « Vers une informatique toujours plus humaine et responsable »Mot d’accueil : Wim Vanhoof – Doyen de la faculté d’informatiqueManel BarkallahJules DejaeghereXavier DevroyeJérôme FinkRobin GhyselinckJérôme MaquoiAnthony SimonofskiBenoît Vanderose18h30 – 18h45 : Pause18h45 – 19h45 : Mot de la Rectrice et carte blanche du Professeur Naji HabraCet événement, qui allie réflexion et convivialité, sera une occasion unique d’échanger autour de l'impact de l'informatique sur la société, dans une ambiance propice à la discussion et à la célébration.

Les 23 et 24 janvier 2025, des experts de l’UNamur étaient présents au salon SETT (School Education Transformation Technology) pour sa sixième édition. Un rendez-vous incontournable du numérique dans l'enseignement en Fédération Wallonie-Bruxelles, dédié aux directeurs, enseignants et conseillers technico-pédagogiques.  

Depuis septembre 2023, Marc Hennequart, professeur en biochimie et biologie cellulaire à l’UNamur, mène des recherches novatrices sur le cancer du pancréas. Son équipe, basée à la Faculté de médecine et à l’Institut Narilis, étudie les étapes précoces de l’oncogenèse (processus de transformation d’une cellule normale en une cellule cancéreuse) pour mieux comprendre les changements métaboliques à l’origine de ce cancer particulièrement agressif.