Résultats de recherche

Au programme 16h00 | Accueil des participants dans le hall de la Faculté de médecine16h30 | Séance anniversaire et inaugurale17h30 | Drink et visite (en groupe) des laboratoiresParticipation externe sur invitation. Une question ?  Contacter Jean-François Colomer : jean-francois.colomer@unamur.be 

Un ordinateur peut-il apprendre une langue comme le fait un enfant ? Une étude récente publiée dans la revue de référence Computational Linguistics par les professeurs Katrien Beuls (Université de Namur) et Paul Van Eecke (AI-lab, Vrije Universiteit Brussel) apporte un nouvel éclairage sur cette question. Les chercheurs plaident pour une révision fondamentale de la manière dont l'intelligence artificielle acquiert et traite le langage. 

Fondé il y a une cinquantaine d’années, le Laboratoire d'Analyse par Réactions Nucléaires (LARN) du Département de physique de l’Université de Namur abrite un accélérateur de particules tandem 2MV nommé ALTAÏS (Accélérateur Linéaire Tandetron pour l’Analyse et l’Implantation des Solides), en service depuis 1999. 

Facebook, ça vous parle ? Mais connaissez-vous vraiment ce réseau social ?Pour cette première séance du numérique, (re)découvrez « The Social Network » de David Fincher, un film captivant qui retrace la naissance de ce géant américain.Ce qui vous attend :- Une introduction par nos experts : en vous révélant les secrets du fonctionnement des réseaux sociaux, ils vous donneront des clefs de lecture qui vous permettront de comprendre « The social network » avec un tout nouveau regard ! - Projection du film : plongez dans l’univers de Mark Zuckerberg.- Un moment convivial : prolongez la discussion autour d’un verre après la séance ! Où ? Quai 22, Namur (Rue du séminaire 22, 5000 Namur).Quand ? Le 14 mai à 18h00.Combien ? C’est 100% gratuit !Ne manquez pas cette soirée immersive qui mêle cinéma numérique et échanges passionnants !Inscription obligatoire

Troisième et dernier focus de l’été sur le centre de recherche NaDI-CeRCLe, qui s’est démarqué à l’international ces dernières semaines grâce aux reconnaissances obtenues par trois jeunes chercheurs en management des services. Après Floriane Goosse et Victor Sluÿters, nous vous proposons de découvrir le travail de Florence Nizette, jeune chercheuse travaillant sur les technologies d’Intelligence artificielle.

La première conférence mondiale des chercheurs chinois en matériaux a eu lieu du 22 au 28 juillet 2025 à l’Université de Namur.  Organisée par le Professeur Bao-Lian Su, directeur du laboratoire de Chimie des Matériaux Inorganiques (CMI) de l’Unité de Chimie des Nanomatériaux (UCNano) du Département de chimie de l'Université de Namur, Belgique, en collaboration avec le Professeur Prof. Qing-Jie Zhang de l'Université technologique de Wuhan (Chine) et du Professeur Prof. Max Gao-Qing Lu de l’Université de Wollogong (Australie), l’évènement a rassemblé près de 500 participants. 

Début septembre, l’Université de Namur a accueilli la première Main-Group Elements Reactivity Conference (MG-ERC). Plus de 100 chercheurs venus de 12 pays et 32 institutions se sont réunis autour du Professeur Guillaume Berionni. Un événement salué comme « l’une des meilleures conférences de chimie » par ses prestigieux invités.

Au programme 09:30 | Accueil et discours de bienvenue10:00 | Présentation des plateformes11:00 | Visite des plateformes par groupe12:00 | Lunch et networking Caractérisation Pysico-Chimique (PC²)La plateforme PC² comprend une large gamme d'instruments, notamment : des spectromètres à résonance magnétique nucléaire à l'état liquide et solide, des diffractomètres à rayons X pour monocristaux et poudres, des instruments d'analyse des propriétés texturales (physisorption d'azote, porosimétrie au mercure, etc.), des instruments d'analyse de la composition chimique (analyse chimique par combustion, ICP-OES, etc.), ainsi que diverses techniques de séparation (chromatographie, centrifugation, etc.). La combinaison de ces techniques avec la présence de deux logisticiens de recherche et d'un technicien dédiés à l'analyse des échantillons, ainsi que de chercheurs hautement qualifiés pour le développement d'applications avancées, reflète l'intention stratégique de cette plateforme. Parmi ces techniques de caractérisation, la RMN à l'état solide et la diffraction des rayons X sont les outils de caractérisation les plus avancés et les plus uniques.Synthèse, Irradiation et Analyse de Matériaux (SIAM)La plateforme SIAM est spécialisée dans la synthèse et la caractérisation avancée des matériaux et des nanomatériaux. Elle contribue activement à la recherche fondamentale en science des (bio)matériaux, notamment en termes de caractérisation des surfaces, des interfaces et des interactions ions/matériaux, en collaboration avec des laboratoires universitaires internationaux. SIAM dispose de capacités analytiques permettant l'étude de nombreux types d'échantillons issus de domaines aussi divers que la science des matériaux, les sciences de la vie ou la science du patrimoine. L'un des principaux atouts de SIAM réside dans son expertise reconnue en spectroscopies (XPS et ToF-SIMS), qui peuvent être couplées à l'analyse nucléaire (Ion Beam Analysis ou IBA). Grâce à un équipement de pointe, tout le soutien est assuré par une équipe hautement qualifiée dans une dynamique de développement et d'innovation continue. Intégré à l'Université de Namur, SIAM est un partenaire privilégié tant pour les projets de recherche académique que pour la prestation de services aux acteurs industriels et institutionnels.Lasers, Optique et Spectroscopies (LOS)La plateforme LOS développe son expertise autour des méthodes optiques pour l'étude des matériaux. LOS s'est récemment équipée d'un microscope à diffusion Raman pour l'analyse de liquides, poudres, solides et films minces, tant organiques qu'inorganiques. Cette technique permet d'identifier la composition chimique d'un échantillon, sa structure, mais aussi certaines propriétés du milieu. La spectroscopie Raman permet de caractériser les polymères, les nanomatériaux, les composés pharmacologiques, les matériaux géologiques, les pierres précieuses, les objets patrimoniaux et les produits alimentaires, pour ne citer que quelques exemples. En mode imagerie, cette technique permet de cartographier la distribution d'un composé dans un échantillon hétérogène, ainsi que de détecter des traces. En pratique Inscription obligatoire avant le 4 novembre 2025. Je m'inscris En savoir plus sur les plateformes technologiques de l'UNamur Contact Administration de la Recherche | Business Developer - Joël Marinozzi : joel.marinozzi@unamur.be 

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)

Près de 10 000 kilomètres séparent la Belgique du Japon, un pays qui fascine, notamment pour sa culture riche et pleine de contrastes. Les chercheurs de l’UNamur entretiennent des liens étroits avec plusieurs institutions nipponnes, notamment dans les domaines de l’informatique, des mathématiques ou encore du jeu vidéo. Coup de projecteur sur quelques-unes de ces collaborations.