Résultats de recherche

En se tournant vers des investissements autorisés ou non de l'espace public, performances, usages de supports éphémères et autres sorties du cadre, différentes interventions interrogeront les enjeux de formes d'écriture déployées hors du livre et leurs effets sur les représentations de la pratique poétique.Thème du jour : La poésie dans la rueL’acclimatation de la poésie à la communication publicitaire a contribué à renforcer son inscription urbaine, de sorte qu’elle apparaît aujourd’hui fréquemment sur les murs de nos villes, souvent par le biais de citations fragmentaires et de vers isolés. Ces écrits sont parfois issus de commandes et sont dès lors tout à fait autorisés, mais ils peuvent aussi relever d’une production sauvage : quelles sont les formes alors privilégiées et comment les archiver ? De l’énonciation de ces poésies urbaines à leur reprise sur les réseaux sociaux, cette première séance du séminaire de l’OLSa sera l’occasion de se pencher sur les modes d’émergence, de circulation et de conservation des littératures sauvages. Les prochains séminaires29 octobre 2025, L12, 16h-18h : Benoît Cottet (Paris 8) - La poésie en performance.11 décembre 2025, L01, 16h-18h : Arvi Sepp (VUB) et Florence Pierre (UNamur) - Autres formes, autres murs. 

Abstract Deep learning has become an extremely important technology in numerous domains such as computer vision, natural language processing, and autonomous systems. As neural networks grow in size and complexity to meet the demands of these applications, the cost of designing and training efficient models continues to rise in computation and energy consumption. Neural Architecture Search (NAS) has emerged as a promising solution to automate the design of performant neural networks. However, conventional NAS methods often require evaluating thousands of architectures, making them extremely resource-intensive and environmentally costly.This thesis introduces a novel, energy-aware NAS pipeline that operates at the intersection of Software Engineering and Machine Learning. We present CNNGen, a domain-specific generator for convolutional architectures, combined with performance and energy predictors to drastically reduce the number of architectures that need full training. These predictors are integrated into a multi-objective genetic algorithm (NSGA-II), enabling an efficient search for architectures that balance accuracy and energy consumption.Our approach explores a variety of prediction strategies, including sequence-based models, image-based representations, and deep metric learning, to estimate model quality from partial or symbolic representations. We validate our framework across three benchmark datasets, CIFAR-10, CIFAR-100, and Fashion-MNIST, demonstrating that it can produce results comparable to state-of-the-art architectures with significantly lower computational cost. By reducing the environmental footprint of NAS while maintaining high performance, this work contributes to the growing field of Green AI and highlights the value of predictive modelling in scalable and sustainable deep learning workflows. Jury Prof. Wim Vanhoof - University of Namur, BelgiumProf. Gilles Perrouin - University of Namur, BelgiumProf. Benoit Frénay - University of Namur, BelgiumProf. Pierre-Yves Schobbens - University of Namur, BelgiumProf. Clément Quinton - University of Lille, FranceProf. Paul Temple- University of Rennes, FranceProf. Schin’ichi Satoh - National Institute of Informatics, Japon

Moisson de récompenses pour le centre de recherche NaDI-CeRCLe ces dernières semaines. Les recherches en management des services de trois jeunes doctorants de la Faculté EMCP ont en effet été reconnues par leurs pairs lors d’événements scientifiques internationaux de premier plan : il s’agit de Floriane Goosse, Victor Sluÿters et Florence Nizette. Cet été, nous vous proposons de découvrir leurs parcours et leurs travaux.  

Abstract Plastic pollution has emerged as a pervasive environmental threat, with micro- and nanoplastics (MPs and NPs) accumulating across ecosystems and organisms, including humans. Their ability to adsorb and transport contaminants raises critical concerns for both environmental and public health.This thesis investigates the developmental neurotoxicity of MPs and NPs in zebrafish (Danio rerio), emphasizing the influence of particle size and mixture toxicity. NPs were shown to cross the embryonic chorion, disrupt physiological functions, and induce anxiety-like behaviour, whereas MPs mainly altered gene expression related to neurodevelopment. When co-exposed with methylmercury (MeHg), NPs enhanced MeHg accumulation in the brain and sensory organs, exacerbating its neurotoxic effects. Notably, the mixture induced severe hypoactivity, impaired lipid metabolism and neurotransmission, and increased mortality.These findings highlight the critical need to assess plastic particle toxicity not only in isolation but also in environmentally relevant mixtures. NPs, due to their small size and high reactivity, may act as vectors for toxicants like MeHg, amplifying their effects during sensitive developmental stages. Jury Prof. Frédéric SILVESTRE (UNamur), PrésidentProf. Patrick KESTEMONT (UNamur), SecrétaireDr Valérie CORNET (UNamur)Prof. Eli THORÉ (UNamur)Prof. Jérôme CACHOT (Université de Bordeaux)Dr Krishna DAS (Université de Liège)

Bénéficiant d'un crédit de recherche FNRS (2025-2027), ce chantier prend pour point de départ le fait que l’acclimatation de la poésie à la communication publicitaire a contribué à renforcer son inscription urbaine, de sorte qu’elle apparaît aujourd’hui fréquemment sur les murs de nos villes, souvent par le biais de citations fragmentaires et de vers isolés.

Abstract Detecting semantic code clones in logic programs is a longstanding challenge, due to the lack of a unified definition of semantic similarity and the diversity of syntactic expressions that can represent similar behaviours. This thesis introduces a formal and flexible framework for semantic clone detection based on Constrained Horn Clauses (CHC). The approach considers two predicates as semantic clones if they can be independently transformed, via semantics-preserving program transformations, into a common third predicate. At the core of the method lies anti-unification, a process that computes the most specific generalisation of two predicates by identifying their shared structural patterns. The framework is parametric in regard with the allowed program transformations, the notion of generality, and the so-called quality estimators that steer the anti-unification process. Jury Prof. Wim Vanhoof - University of Namur, BelgiumProf. Katrien Beuls - University of Namur, BelgiumProf. Jean-Marie Jacquet - University of Namur, BelgiumProf. Temur Kutsia - Johannes Kepler University, AustriaProf. Frédéric Mesnard - University of the Reunion, Reunion IslandProf. Paul Van Eecke - Free University of Brussels, Belgium

Abstract In recent decades, the volume of data generated worldwide has grown exponentially, significantly accelerating advancements in machine learning. This explosion of data has led to an increased need for effective data exploration techniques, giving rise to a specialized field known as dimensionality reduction. Dimensionality reduction methods are used to transform high-dimensional data into a low-dimensional space (typically 2D or 3D), so that it can be easily visualized and understood by humans. Algorithms such as Principal Component Analysis (PCA), Multidimensional Scaling (MDS), and t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) have become essential tools for visualizing complex datasets. These techniques play a critical role in exploratory data analysis and in interpreting complex models like Convolutional Neural Networks (CNNs). Despite their widespread adoption, dimensionality reduction techniques, particularly non-linear ones, often lack interpretability. This opacity makes it difficult for users to understand the meaning of the visualizations or the rationale behind specific low-dimensional representations. In contrast, the field of supervised machine learning has seen significant progress in explainable AI (XAI), which aims to clarify model decisions, especially in high-stakes scenarios. While many post-hoc explanation tools have been developed to interpret the outputs of supervised models, there is still a notable gap in methods for explaining the results of dimensionality reduction techniques. This research investigates how post-hoc explanation techniques can be integrated into dimensionality reduction algorithms to improve user understanding of the resulting visualizations. Specifically, it explores how interpretability methods originally developed for supervised learning can be adapted to explain the behavior of non-linear dimensionality reduction algorithms. Additionally, this work examines whether the integration of post-hoc explanations can enhance the overall effectiveness of data exploration. As these tools are intended for end-users, we also design and evaluate an interactive system that incorporates explanatory mechanisms. We argue that combining interpretability with interactivity significantly improves users' understanding of embeddings produced by non-linear dimensionality reduction techniques. In this research, we propose enhancements to an existing post-hoc explanation method that adapts LIME for t-SNE. We introduce a globally-local framework for fast and scalable explanations of t-SNE embeddings. Furthermore, we present a completely new approach that adapts saliency map-based explanations to locally interpret non-linear dimensionality reduction results. Lastly, we introduce our interactive tool, Insight-SNE, which integrates our gradient-based explanation method and enables users to explore low-dimensional embeddings through direct interaction with the explanations. Jury Prof. Wim Vanhoof - University of Namur, BelgiumProf. Benoit Frénay - University of Namur, BelgiumProf. Bruno Dumas - University of Namur, BelgiumProf. John Lee - University of Louvain, BelgiumProf. Luis Galarraga - University of Rennes, France

La thématique de la conférence de cette année : « La langue et la littérature tout au long de la vie ». Conférenciers principaux :Michael Erard, dont le dernier ouvrage, Bye Bye I Love You: The Story of Our First and Last Words, a inspiré notre choix de thèmeVanessa Joosen, qui partagera les dernières conclusions de ses travaux passionnants sur la représentation de l'âge et du parcours de vie dans la littérature jeunesse. Parmi les intervenants figurent :Winny AngSteven GilbersPatrick McGuinnessPeter PetréEmma-Louise SilvaMarkus Werkle-BergnerLa conférence aura lieu le vendredi 12 décembre 2025 et sera précédée d'un symposium interdisciplinaire d'une demi-journée, intitulé « Lifelines: Language, memory and the life course », qui se tiendra le jeudi 11 décembre. La conférence est ouverte aux membres de la BAAHE et aux non-membres (ou futurs membres).  Plus d'infos

Programme : 17h : Accueil & présentation du film17h15 :  Projection du film Ex machina19h05 : Débat « L’IA a-t-elle une conscience ? » (avec Isabelle Linden & Benoît Frenay)19h45 : finDeux experts prendront part au débat : Benoît Frenay qui apportera un éclairage sur les logiques d’apprentissage des intelligences artificielles actuelles et les limites de leur « autonomie ». Peut-on vraiment parler d’intelligence sans conscience ? Jusqu’où peut aller l’imitation ?Isabelle Linden qui interrogera les fondements mêmes de ce que nous appelons « penser » dans une logique informatique. Peut-on créer une machine consciente ? Ou ne sommes-nous que face à des miroirs de nos propres désirs ? S'inscrire

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

Une initiative pédagogique originale a été menée à l’Université de Namur durant l’année académique 2024‑2025 dans le cadre du cours Test et Qualité logicielle du master en informatique, orientation software engineering. Cette démarche a conduit à la publication du SNAIL Report 2025, un véritable baromètre des pratiques de développement logiciel en Fédération Wallonie‑Bruxelles.