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JuryProf. Benoit Frénay, Université de Namur (Promoteur)Prof. Isabelle Linden, Université de Namur (Co-Promoteur) ;Prof. Xavier Devroey, Université Namur (Président) ;Prof. Claire Lobet, Université de Namur ;Prof. Florentin Kucharczak, Université de Montpellier ;Mr. Achimi Hassaini, Thales Alenia SpaceMr. Olivier Dequenne, AISIN Europe.AbstractThis thesis proposes a robust, interpretable, and transferable deep-learning framework for anomaly detection in safety-critical domains such as industrial quality control and medical diagnostics. These two fields, though distinct, share major challenges: class imbalance with limited abnormal samples, and the need for trustworthy and real-time decisions under strict reliability constraints. The main objective is, thus, to build methods with minimal supervision (training with normal data only) while allowing a human-aligned interpretability.The approach combines artificial intelligence unsupervised generative modeling with supervised classification, focusing on patching techniques, local representation, and interpretable scoring. Four key contributions structure this work:(i) Generative Adversarial Network Anomaly Detection through IntermediatePatches (GanoDIP), a Generative Adversarial Network (GAN) architecture for high-resolution, industrial anomaly localization at the patch level.(ii) Vector Quantized Generative Adversarial Network Anomaly Detectionthrough Intermediate Patches (VQGanoDIP), an extension with vector-quantized latent representations and composite scoring for improved reconstruction and fidelity.(iii) Cycle Generative Adversarial Network-Anomaly Detection (CGAN-AD), a conditional image translation model that integrates both normal and abnormal data for enhanced domain transfer in industrial and medical settings.(iv) Trustworthy approximated partial AUC (tapAUC), a loss function that enforces the Zero False Negative constraint, for high recall in critical scenarios.These models are deployed in real-world use cases. The framework is integrated into an active production line to detect unexpected components (such as screws) in printed circuit boards, delivering interpretable decisions with minimal false alarms. In the medical domain, the approach is adapted to well perform in Positron Emission Tomography (PET) based coma receptivity analysis, and some techniques are incorporated for an ovarian cancer segmentation application. These results demonstrate not only technical efficiency but also organizational viability through human-in-the-loop deployment and real-time scalability.Together, these contributions establish a modular, constraint-aware, and explainable anomaly detection paradigm, advancing the field towards trustworthy and human-centered artificial intelligence in high-stakes environments.

Terminator pour parler d’IA ? Wall-E pour parler de la dépendance technologique ? The Truman Show pour évoquer les réseaux sociaux ? Dans un nouvel ouvrage, deux professeurs de l’UNamur, Anthony Simonofski (transformation numérique- Faculté EMCP – Institut NaDI) et Benoît Vanderose (Génie logiciel – Faculté d’informatique – Institut NaDI), proposent un voyage à la croisée du numérique et de l’imaginaire cinématographique. 

Un Hackathon est un moment de courte durée où des équipes réfléchissent à une thématique particulière. Elles tentent d'y apporter des solutions en développant des projets innovants. À la fin de l'évènement, un jury détermine quels sont les projets qui ont retenu leur attention et qui ont donc gagné la compétition. Une initiative du CSLabs Le Computer Science Labs est une junior entreprise issue de la Faculté d’Informatique de l’Université de Namur. Pratiquement, ses actions s’articulent autour de la réalisation de projets, de la formation des membres sur des thématiques liées à l'informatique et de l'organisation d'événements. En savoir plus

Synopsis The spreading of internet-based technologies since the mid-90s has led to a paradigm shift from monolithic centralized information systems to distributed information systems based upon the composition of software components, interacting with each other and of heterogeneous natures. The popularity of these systems is nowadays such that our everyday life is touched by them.Classically concurrent and distributed systems are coded by using the message passing paradigm-according to which components exchange information by sending and receiving messages. In the aim of clearly separating computational and interactional aspects of computations, Gelernter and Carriero have proposed an alternative framework in which components interact through the availability of information placed on a shared space. Their framework has been concretized in a language called Linda. A series of languages, referred to nowadays as coordination languages, have been developed afterwards. In addition to providing a more declarative framework, such languages nicely fit applications like Facebook, LinkedIn and Twitter, in which users share information by adding it or consulting it in a common place. Such systems are in fact particular cases of so-called socio-technical systems in which humans interact with machines and their environments through complex dependencies. As coordination languages nicely meet social networks, the question naturally arises whether they can also nicely code socio-technical systems. However, answering this question first requires to see how well programs written in coordination languages can reflect what they are assumed to model.This thesis aims at addressing these two questions. To that end, we shall use the Bach coordination language developed at the University of Namur as a representative of Linda-like languages. We shall extend it in a language named Multi-Bach to be able to code and reason on socio-technical systems. We will also introduce a workbench Anemone to support the modelling of such systems. Finally, we will evidence the interest of our approach through the coding of several social-technical systems. The Jury Prof. Wim Vanhoof - University of Namur, BelgiumProf. Jean-Marie Jacquet - University of Namur, BelgiumProf. Katrien Beuls - University of Namur, BelgiumProf. Pierre-Yves Schobbens - University of Namur, BelgiumProf. Laura Bocchi - University of Kent, United KingdomProf. Stefano Mariani - UNIMORE University, Italy Participation upon registration. Register here

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 

Sujet de la Dissertation Essays on the macroeconomic effects of cross-country and time heterogeneity in a monetary union Composition du Jury PromoteursProfesseur Jean-Yves Gnabo, Université de NamurProfesseur Hamza Bennani (Université de Nantes), Co-promoteurAutres membres du JuryProfesseure Sophie Béreau, Université de NamurProfesseure Pauline Gandré, Université Paris NanterreProfesseure Yuliya Rychalovska, Université de NamurPrésident du JuryProfesseur Oscar Bernal, Université de Namur 

SynopsisOver recent years, the development of agent-based models has allowed researchers to advance their understanding of naturally occurring collective behaviours. Swarm robotics, a field studying the design of decentralised robot swarms, has emerged following the replication of some collective behaviours in artificial groups of robots. The first part of this thesis provides novel techniques for the aggregation of heterogeneous swarms. First, we enhance an existing controller for an aggregation problem on two sites through the use of informed robots. We show that our simplified approach offers a wider range of operating conditions and a greater flexibility. Second, we provide a new method for the aggregation of robot swarms with adaptive random walks. We separately study cue-based aggregation with a swarm of robots only sensing private information and neighbour-based aggregation with a swarm of robots sensing social information. We show that a trade-off can be obtained with a heterogeneous swarm composed of the two robot types, forming a dense cluster near the minimum of an environmental cue. Private and social information also play a key role in the evolution of biological processes inside animal groups. Dispersal, the movement of an animal from site of birth to site of reproduction, is strongly affected by the acquisition and the use of information. Since experimental research is often difficult to conduct while accounting for multiple information sources and environmental variability, the use of agent-based models offer an opportunity to study the evolution of dispersal and its associated costs linked to private and social information in a controlled setting. The second part of this thesis provides an agent-based model of dispersal including the acquisition of information and its associated costs. Throughout three case studies, we observe the evolution of genes linked to the acquisition of information and the obtained dispersal strategies in different scenarios. Jury members Prof. Wim Vanhoof, Président, Université de Namur, BelgiqueProf. Elio Tuci, Secrétaire, Université de Namur, BelgiqueProf. Timoteo Carletti, Membre interne, Université de Namur, Belgique Prof. Eliseo Ferrante, Membre externe, Vrije Universiteit Amsterdam, Pays-BasProf. Mauro Birattari, Membre externe, ULB, Belgique Prof. Andreagiovanni Reina, Membre externe, Universität Konstanz, Allemagne 

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.

À travers des enquêtes aux méthodes variées (socio-histoire, ethnographie, prosopographie, lexicométrie), cette journée d’études vise à répondre à plusieurs questions fondamentales : Quel est le rôle des syndicats dans la politisation et l’action collective, et comment interagissent-ils avec des partis politiques ? Comment les partis politiques belges s’adaptent-ils aux transformations du paysage syndical et d’une société en voie de dépilarisation ? La journée se déclinera en trois axes :1. Les relations entre partis politiques et syndicats en Belgique : un lien en mutation ?Cet axe explorera les transformations des relations entre partis et syndicats, dans un contexte de désintermédiation des relations politiques et de dépilarisation des relations sociales. 2. Les enjeux de la participation syndicale dans un contexte de crise sociale et économique Le rôle des syndicats dans l’organisation des travailleurs et leur participation à la vie politique sera au cœur de cet axe. Nous analyserons également la façon dont les transformations économiques et sociales influencent les priorités politiques des syndicats et leur positionnement vis-à-vis des partis.3. Le PTB et les mouvements sociaux : entre engagement contestataire et institutionnalisationCet axe portera une attention particulière au Parti du Travail de Belgique, un parti dont l’implantation sociale s’est renforcée dans les dernières décennies. Nous étudierons comment le PTB maintient des ramifications sociales, via les syndicats, les maisons de médecine du peuple et les organisations étudiantes, tout en s’inscrivant de plus en plus dans les institutions politiques. Programme de la journée 9h : Accueil, café et viennoiseries9h30 : Introduction générale de la journée9h45-10h30 : Présentation de Luca Ciccia, coordinateur du service d’études de la CSC wallonne et francophone : Partis et syndicats : quelles relations au temps du capitalisme autoritaire ? 10h30-12h30 : Rapports politiques au syndicalisme en Belgique : des échanges privilégiés à l'épreuve de la dépilarisation ? - présentations du groupe de travail PDR Enquêter sur les politisations ordinaires et partisanes : une étude comparée des formations syndicales        Isil Erdinç, Chargée de cours à l’Université libre de Bruxelles, METICES        Cécile Piret, Postdoctorante à l’Université libre de Bruxelles, METICESEncaisser sans protester - Ethnographie de la « non-participation » dans le secteur de la grande distribution        Charlotte Dumont, Doctorante à l’Université libre de Bruxelles, METICESReprésenter les travailleurs : discours et stratégie électorale du PTB aux élections de 2024         Arthur Borriello, Chargé de cours à l’Université de Namur, TRANSITIONS12h30-13h45 : Pause midi14-16h : Les ancrages sociaux du Parti du Travail de Belgique - présentations du groupe de travail MISPolitiser par le soin, soigner par l’action politique. Pistes de recherche sur Médecine pour le Peuple et l’ancrage du PTB dans le monde médical en Belgique.        Lili Soussoko, Post-doctorante à l’Université de Liège, PragmApolis Le PTB-PVDA par le bas. Sociologie de l'engagement dans un contexte de déclin du militantisme partisan en Europe       Thomas Goffard, doctorant à l’Université de Liège, PragmApolis Le PTB dans une perspective comparée        Manuel Cervera-Marzal, Chercheur qualifié FNRS, Université de Liège, PragmApolis Saisir le PTB par les idées partisanes. Marxisme, lutte des classes et socialisme 2.0 en Belgique       Antoine Aubert, post-doctorant à l’Université de Liège, PragmApolis 16h-16h30 : Pause café16h30-17h : Synthèse critique de la journée       Mateo Alaluf, professeur émérite à l’Université libre de Bruxelles/METICES17h-17h30 : ConclusionPersonnes de contact : Arthur Borriello et Isil Erdinc (isil.erdinc@ulb.be) 

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.  

Depuis une dizaine d’années, le professeur Guilhem Cassan travaille sur la question du lien entre médias et vie politique en collaboration avec la Professeure Julia Cagé, qui vient de recevoir le très prestigieux Prix Yrjö Jahnsson, qui consacre le meilleur économiste Européen de moins de 45 ans. Le Département d’économie de l'UNamur (Faculté EMCP) et l'Institut DeFiPP (Centre CRED) possèdent un réseau et une expertise internationale reconnue en économie du développement et en économie de l’environnement.