Résultats de recherche

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

2025 theme: Stress and emotions in animals The purpose of the symposium aligns with the missions of BCLAS to promote the replacement, reduction and refinement of laboratory animal use by driving reflection, sharing information, providing education and support to the scientific community, authorities and public, in order to lead to an ethical, responsible and qualitative research enabling further improvement in human & animal health.

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

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. 

Our guest lecturer will be Xavier Coumoul, Professor of Toxicology and Biochemistry at Université Paris Cité.Programme09:00 - 09:30 Welcome coffee09:30 - 10:30  LECTURE | Science on the Edge: The Perils and Ethics of Research Integrity10:45 - 12:15   WORKSHOP | Science Under Scrutiny: The Dos and Don’ts of Ethical ResearchThis workshop explores the fundamental principles of scientific integrity and research ethics, addressing key challenges and best practices to ensure ethical research conduct. The Key Topics that may be covered:Defining Ethics & Integrity – Understanding their role in scientific research. Equality vs. Equity – Addressing fairness in academia. The "Publish or Perish" Culture – How pressure influences research misconduct. The Business of Scientific Publishing – Predatory journals and conferences. Scientific Fraud: The Big Three (FFP) – Fabrication, Falsification, Plagiarism and their impact. Detecting Misconduct – Case studies on data manipulation and image forensics (e.g., Elisabeth Bik, PubPeer). Consequences of Fraud – How misconduct affects careers, credibility, and public trust. Fostering Ethical Research – Tools and best practices to uphold integrity. With an interactive approach, the session encourages participants to critically analyze scientific integrity and develop strategies to maintain ethical standards in their work.Participation is free, but registration is mandatory. Registration deadline : April 15, 2025.PhD students will receive certificates of attendance to validate doctoral training credits. Register here

Au programme Des interventions d’experts et de chercheurs dans le domaine de la data science, , de l’IA, des jumeaux numériques, du droit du numérique et des processus participatifs.Inscriptions sur le site internet Vivre la Ville...

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. 

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.

Thematic sessionsThe day will be organized in two thematic sessions:Cancer metabolismNew advances in cancer therapyInvited speakersProf. Rebecca FITZGERALD, Early Cancer Institute, University of Cambridge, UKDr. Sébastien DUTERTRE, IBMM, University of Montpellier, FranceProf. Sarah-Maria FENDT, Laboratory of Cellular Metabolism and Metabolic Regulation, VIB-KU Leuven, BelgiumDr. Arnaud BLOMME, Laboratory of Metabolic Regulation, GIGA Institute, University of Liège, Belgium Call for communicationsYoung researchers are invited to submit abstracts for oral communications and posters. All topics related to the field of cancer research are welcome. The deadline for abstract submission is April 1, 2025. Organizing committeeProf. Jean-Pierre Gillet - UNamur, NARILIS, Laboratory of Molecular Cancer BiologyProf. Marc Hennequart - UNamur, NARILIS, Laboratory of Cancer metabolismProf. Marielle Boonen - UNamur, NARILIS, Laboratory of Intracellular Trafficking BiologyProf. Benjamin Beck - ULB, IRIBHMProf. Lionel D'Hondt - CHU UCL Namur, Department of Oncology More info

L’espace est devenu le lieu d’importants enjeux économiques et stratégiques. Membre de l’Alliance européenne UNIVERSEH, l’UNamur explore cette thématique spatiale dans ses différents départements, de la physique à la géologie, en passant par les mathématiques, l’informatique ou la philosophie. Sans oublier de s’adresser au grand public, que les étoiles font toujours rêver...