Résultats de recherche

Entre recherche, enseignement et transmission, Wafa Hammedi, professeure à la Faculté Économie Management Communication sciencesPo (EMCP), trace un parcours guidé par ses convictions. Loin des clichés de performance habituellement associés au marketing, elle défend une recherche engagée au service de la société, de l'équité et de l'inclusion.

Résumé Le deep learning occupe aujourd'hui une place centrale dans la vie quotidienne et nous a fourni des outils numériques puissants, tels que les traducteurs automatiques, les assistants vocaux et les modèles de langage (LLMs).Les communautés sourdes, en revanche, ne bénéficient que très peu de ces avancées. Les langues des signes sont des langues naturelles à part entière, mais elles ne disposent pas de forme écrite d'usage courant.En effet, les grands corpus textuels et les modèles pré-entraînés qui rendent ces outils possibles pour les langues orales n'ont donc pas d'équivalent direct. En conséquence, le traitement des langues des signes est freiné par deux problèmes liés : une pénurie persistante de données annotées et un manque d'outils pour analyser les langues elles-mêmes. Cette thèse se concentre sur une composante de la chaîne de traitement des langues des signes qui a reçu comparativement peu d'attention : la segmentation des langues des signes, c'est-à-dire le découpage temporel d'une vidéo continue en langage des signes en unités de signe individuelles. La segmentation se situe entre la vidéo brute et presque toutes les tâches symboliques qui s'appuient sur elle, et reste pourtant mal comprise. L'objectif de ce travail est double : faire progresser la tâche de segmentation elle-même, et transformer la recherche en traitement des langues des signes en outils utilisables par la communauté sourde, avec la langue des signes de Belgique francophone (LSFB) comme cadre principal. La contribution centrale de cette thèse est un ensemble de modèles de segmentation. Nous étudions d'abord des approches fondées sur les réseaux de neurones récurrents et montrons que leur principale difficulté réside dans la modélisation des transitions entre les signes, ces brefs mouvements ambigus qui séparent un signe du suivant et que l'on confond facilement avec les signes eux-mêmes. Ce constat motive le framework Hydra, une nouvelle approche qui détecte chaque signe comme une unité entière plutôt que de décider, frame par frame, si un signe est en cours de production. Concrètement, au lieu de classifier chaque frame, le modèle prédit la distance entre chaque frame et les frontières de signe les plus proches, ce qui le rend moins sensible aux régions ambiguës et améliore les résultats de manière constante par rapport aux méthodes antérieures. Autour de cette contribution centrale, nous présentons d'autres contributions : un dictionnaire langue des signes vers le français qui reconnaît les signes à partir d'une simple webcam, des travaux connexes sur la reconnaissance de signes isolés, et une plateforme collaborative qui collecte de nouvelles données, de nouveaux signes en LSFB, comme effet secondaire d'un usage quotidien. Ensemble, ces contributions réduisent l'écart entre la recherche en traitement des langues des signes et les communautés sourdes. Jury Prof. Benoit Frénay - Université de Namur, BelgiqueProf. Anthony Cleve - Université de Namur, BelgiqueProf. Katrien Beuls - Université de Namur, BelgiqueProf. Barbara Hammer - Bielefeld University, AllemagneProf. Michèle Gouiffès - Université Paris-Saclay, FranceDr Mathieu De Coster - Ghent University, Belgique Je m'inscris à la défense de thèse de Pierre Poitier

Des chercheurs de l'UNamur ont développé une nouvelle méthode qui a permis de découvrir 32 bugs jusqu'alors invisibles dans certaines des bibliothèques logicielles les plus utilisées pour entraîner les modèles d'intelligence artificielle. Née d'un mémoire de master, cette recherche a déjà conduit à des corrections dans plusieurs logiciels utilisés par des millions de développeurs à travers le monde. 

Le temps où l’on choisissait un métier une fois pour toutes et où l’expérience suffisait à gravir les échelons semble révolu. Désormais, se former tout au long de la vie est presque devenu une évidence. « Il y a clairement une évolution en ce sens, en particulier dans un contexte d’automatisation et d’intelligence artificielle qui rend d’autant plus importante l’acquisition de nouvelles compétences », commente Michel Ajzen, professeur au sein du Département Management à la Faculté Économie Management Communication SciencePo de l’UNamur et membre du Namur Digital Institute. « Et ce n’est pas une question de générations : qu’on ait 30, 40 ou 50 ans, ce besoin existe. » 

À travers cinq conférences-ateliers interdisciplinaires, les doctorants de l’UNamur NaDI invitent le grand public à développer un regard critique sur l’intelligence artificielle qui transforme déjà notre quotidien. 

L’Université de Stanford a publié un classement prestigieux qui met en lumière les chercheurs les plus influents dans un large éventail de domaines scientifiques. Cette liste, établie sur base de critères bibliographiques, vise à fournir un moyen normalisé d'identifier les leaders scientifiques mondiaux. Il s’agit d’un critère parmi d’autres permettant d’évaluer la qualité de la recherche scientifique. Douze chercheurs de l’Université de Namur en font partie !

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. 

Peut-on encore parler de démocratie lorsque des algorithmes influencent nos choix électoraux ou participent à la rédaction des lois ? Cette thématique est étudiée par Aline Nardi, chercheuse à la Faculté de droit et membre du Namur Digital Institute (NADI).  

Le Namur Digital Institute (NaDI) lance un cycle de rendez-vous originaux : « Les Séances du Numérique ». Des films suivis de débats avec des experts et expertes pour comprendre les défis du numérique et stimuler la réflexion collective. Un projet porté par Anthony Simonofski, Anne-Sophie Collard, Benoît Vanderose et Fanny Barnabé. 

Ces dernières années, le débat public se voit régulièrement malmené par diverses opérations de travestissement de « l'information ». Si le phénomène est aussi ancien que l’information elle-même, le numérique, la puissante interactivité offerte par les plateformes en ligne et les récents développements de l’intelligence artificielle générative confèrent une résonance tout autre au phénomène. Les manipulations de l’information en ligne circulent avec une viralité extrême et touchent en quelques minutes les internautes à travers le monde. Elles génèrent de sérieux risques pour la société et menacent la démocratie et l’État de droit. Pour s’en convaincre, il suffit de rappeler des évènements tels que les élections présidentielles américaine et française, la pandémie de Covid-19, la guerre en Ukraine, l’attaque terroriste lors du festival Nova en 2023 et la guerre à Gaza.  Face à ce phénomène, les acteurs de tous les secteurs se mobilisent depuis quelques années. La présente conférence propose, sous l’angle du droit européen, un regard juridique sur les manipulations de l’information en ligne au regard de la liberté d’expression et du droit à l’information. Elle s’intéresse, d’une part, à la réponse du législateur de l’Union européenne pour lutter contre la désinformation en ligne et, d’autre part, aux mécanismes de protection de l’information de « qualité ».Entrée libre.

RésuméThe increasing regulatory pressure on Cyber-Physical Systems (CPS), particularly in Europe, has transformed compliance into a critical yet complex challenge for industry stakeholders. Many of those CPS are often long-lived systems with legacy code and limited access (i.e., none) to a representative documentation. This causes a problem when those systems need to comply to newer regulatory frameworks. Indeed, current conformity assessment practices rely predominantly on documentation review and operational observations, while the analysis of software artefacts remains underexploited. This situation is accompanied by a persistent communication gap between legal experts and engineers, and a lack of systematic traceability between high-level regulatory obligations and low-level technical implementations. Such decoupling frequently results in inconsistencies detected late in the development process, increasing correction costs and delaying time-to-market. Furthermore, the growing complexity of regulations, such as the Medical Device Regulation (MDR), contributes to the perception that compliance impairs innovation.Transitioning from theoretical frameworks to industrial implementation presents significant challenges. During this research, efforts to validate the approach in real-world production environments were troubled by restricted access to sensitive data and architectures, as well as the inherent risks of intrusive analysis in highly interconnected systems. Consequently, this thesis emphasizes a conceptual framework validated through modular prototypes and isolated CPS categories (e.g., medical devices), demonstrating the effectiveness of the proposed methods where full-scale production deployment is not yet feasible.This thesis addresses these challenges by investigating how regulatory requirements can be transformed into structured, traceable, and partially automatable elements directly linked to software artefacts. The research adopts an industrially grounded exploratory approach structured around three main axes: (1) the formalization of regulatory requirements to bridge the semantic gap between legal and technical domains; (2) the extraction of system functionalities from source code using Large Language Models; and (3) a unified framework, supported by tool prototypes, to bridge expected system behaviour and actual implementation through evidence-based assessment.By combining regulatory analysis, software engineering, and AI-based methods, this work contributes to redefining compliance as a continuous, traceability-driven process. Ultimately, it aims to support a paradigm shift toward "compliant-by-design'' systems, enabling earlier detection of discrepancies and a better alignment between regulatory intent and technical implementation in complex CPS environments.JuryPhD, P.Eng. Jun YAN, University of Concordia, CanadaPr, Phd, Fuyuki ISHIKAWA, National Institute of Informatics, JapanPhd, Paolo ARCAINI, National Institute of Informatics, JapanPr., PhD, Benoît VANDEROSE, University of Namur, BelgiumPr., PhD, Anthony CLEVE, University of Namur, BelgiumPr., PhD, Xavier DEVROEY, University of Namur, Belgium