Résultats de recherche

A l’UNamur une nouvelle plateforme dédiée à la recherche en sciences humaines et sociales (SHS) voit le jour. Objectif ? Offrir aux chercheuses et chercheurs en SHS, un soutien méthodologique adapté à leurs besoins et renforcer l’excellence en SHS à l’UNamur. Cette plateforme, SHS Impulse, fournira divers services tels qu’un apport financier pour des formations, de la consultance, des accès à des ressources, ou encore des achats de logiciels en cofinancement. 

Pour Bruno Dumas, l’informatique s’inscrit dans les principes de la psychologie appliquée L’intelligence artificielle (IA) s’immisce dans nos vies professionnelles comme dans nos vies privées. Elle nous séduit comme elle nous inquiète. À l’échelle mondiale, elle est au cœur d’importants enjeux stratégiques, sociétaux ou économiques, débattus encore mi-février 2025, lors du sommet mondial de l’IA à Paris. Mais comment ne pas la subir en tant qu’utilisateur ? Comment avoir accès à cette nécessaire transparence de son fonctionnement ? En plaçant son prisme de recherche du côté de l’utilisateur, Bruno Dumas est en quelque sorte « un psychologue de l’informatique ». Expert en interaction humain-machine, co-président de l’Institut NaDI (Namur Digital Institut), il défend l'idée d'une utilisation raisonnée et éclairée des technologies émergentes. 

Présentation S’il est une notion qui a fait couler beaucoup d’encre, c’est bien celle de bien commun. Ce concept éminemment actuel, dans une société pourtant de plus en plus égocentrée, où les intérêts individuels supplantent bien souvent ceux de la collectivité, se diffuse tant au sein du milieu académique qu’auprès des acteurs du monde politique, économique, agricole, ou humanitaire. Les travaux d’Elinor Ostrom, ou plus récemment de Jean Tirole, tous deux prix Nobel d’économie, ont concentré le débat sur la question des biens communs, des problématiques qui entourent la gestion de ces ressources, qu’elles soient matérielles ou non. Or, les crises politiques, la montée des extrêmes et les guerres actuelles soulignent la nécessité d’envisager également le volet éthico-politique du bien commun, dans la double relation qu’il implique entre les gouvernants et les gouvernés. En la matière, l’époque médiévale, et plus particulièrement la période des 13e-15e siècles, caractérisés par la redécouverte de la pensée d’Aristote, s’avère particulièrement riche d’enseignements. À la fois critère de légitimité du prince et source de responsabilité des citoyens, le bien commun (bonum commune), compris comme fin ultime de tout individu inscrit au sein d’une communauté, fonde toute la société politique. À travers différents cas concrets, nous verrons ce que faire communauté veut dire au Moyen Âge et en quoi l’expérience médiévale peut refonder notre rapport individuel et collectif à la politique. Plus d'infos et inscriptions

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. 

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.

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