[SFdS] INFOLETTRE DE NOVEMBRE 2019

Annonce 1 : Colloquium CFEM-ARDM (22.11.2019, Paris)
Annonce 2 : Atelier TextMine @EGC 2020 (28.01.2020, Bruxelles, Belgique)
Annonce 3 : Conférence "Mixtures, Hidden Markov Models and Clustering" (17-19.06.2020, Orsay)
Annonce 4 : XIe Congrès international sur l'histoire de la statistique et des probabilités (25-27.06.2020, Jerez de la Frontera, Cadix, Espagne)
Annonce 5 : Revue de Modulad : appel à contributions pour un numéro spécial « Apprentissage et Sémantique pour l'étude des systèmes complexes ». Extension du délai au 31 janvier 2020

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1. Colloquium CFEM-ARDM, le 22 novembre 2019, à Paris

Le colloquium annuel CFEM-ARDM aura, cette année, pour thème Enseigner les mathématiques de la maternelle à l'université. Quelle formation pour les enseignants ? et se tiendra le vendredi 22 novembre 2019 à partir de 13h15, à Paris (Univ. Paris Diderot, bât. Sophie Germain).

L'affiche est téléchargeable en suivant ce lien.

Aucune inscription n'est nécessaire. Toutes les informations (programme, etc.) se trouvent à l'adresse : http://www.cfem.asso.fr/manifestations/colloquium-cfem-ardm-2019

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2. Atelier TextMine @EGC 2020, le 28 janvier 2020, à Bruxelles, en Belgique

Après le succès des ateliers TextMine en 2017, 2018 et 2019 nous proposons un quatrième numéro TextMine'20 lors de la conférence EGC'20 qui se tiendra à Bruxelles. Le but de cet atelier est de réunir des chercheurs sur la thématique large de la fouille de textes. Cet atelier vise à offrir une occasion de rencontres pour les universitaires et les industriels, appartenant aux différentes communautés de l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, le traitement automatique des langues, afin de discuter des méthodes de fouille de texte au sens large et de leurs applications.

Thèmes de l’atelier (liste non exhaustive) :
· Méthodes de traitement automatique de la langue (TAL)
· Classifications statiques de textes
· Classifications dynamiques de textes
· Méthodes d'apprentissage
· Approches par graphes
· Recherche d'information
· Indexation
· Détection d'entités nommées
· Résumé automatique
· Détection de nouveautés
· Analyse de sentiments

Dates importantes :
· Date limite de soumission des articles : 10/12/2019
· Notification aux auteurs : 31/12/2019
· Version finale : 15/01/2020
· Atelier : 28/01/2020

Format de l’atelier :
L'objectif de cet atelier est de favoriser des présentations et des discussions. Peuvent être soumis :
· des résumés étendus (4 pages)
· des articles longs (maximum 12 pages)
· des propositions de démonstration logicielles (4 pages)

La soumission de prises de position bien articulées, d’expériences industrielles et de travaux en cours sont les bienvenus et privilégiés. Des contributions portant sur l'intérêt pratique des travaux, qu'elles viennent de l'industrie ou du monde académique, ou présentant des collaborations entre les deux seraient appréciées. Le but est le partage d’expérience et de savoir sur les problématiques liées à la fouille de textes. Pour les démonstrations : une présentation orale aménagée devra être préparée (temps de présentation plus court, et temps pour effectuer la démo sur projecteur en fin de présentation). Un temps sera aussi prévu dans le programme pour les démos.

Soumission :
· https://easychair.org/my/conference?conf=textmine20
(le format à utiliser est le même que pour EGC)

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3. Conférence "Mixtures, Hidden Markov Models and Clustering", du 17 au 19 juin 2020, à Orsay

Une conférence intitulée « Mixtures, Hidden Markov Models and Clustering » aura lieu à l’Institut de Mathématique d’Orsay du 17 au 19 juin 2020.

L’objectif de ces 3 jours est de rassembler des chercheurs du domaine pour des exposés, échanges, et discussions sur les résultats et perspectives dans le domaine très actif de la théorie des modèles de mélange, des modèles de Markov caché et de la classification.

Une description plus détaillée se trouve sur le site de la conférence : https://www.math.u-psud.fr/~mhc2020/

Liste des orateurs :
Christophe Biernacki (Lille 1, France)
Alexandra Carpentier (Magbeburg, Germany)
Ismael Castillo (Sorbonne, France)
Jiahua Chen (UBC, Canada)
Mathias Drton (Munich, Germany)
Christian Hennig (UCL, UK)
Daniel Hsu (Columbia, USA)
Christine Kéribin (Paris-Sud Saclay, France)
Yuichi Kitamura (Yale, USA)
Claire Lacour (Paris-Est Marne-la-Vallée, France)
Sylvain Le Corff (Telecom-SudParis Saclay, France)
Michael Levine (Purdue, USA)
Catherine Matias (Sorbonne, France)
Pradeep Ravikumar (Carnegie Mellon, USA)
Stéphane Robin (AgroParisTech Saclay, France)
Judith Rousseau (Oxford, UK)
Gregory Valiant (Stanford, USA)
Nicolas Verzelen (INRA Montpellier, France)
Nick Whiteley (Bristol, UK)
Yihong Wu (Yale, USA)
Weixin Yao (Univ. of California, USA)

La participation est gratuite mais l'inscription préalable est obligatoire.

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4. XIe Congrès international sur l'histoire de la statistique et des probabilités, du 25 au 27 juin 2020, à Jerez de la Frontera (Cadix), en Espagne

Le XIe Congrès international sur l'histoire de la statistique et des probabilités se tiendra à Jerez de la Frontera (Cadix, Espagne) les 25, 26 et 27 juin 2020.

Objectifs du congrès :
Montrer les dernières recherches et promouvoir l’enseignement et la mise à jour des enseignants sur des sujets liés à la discipline de l’histoire de la Statistique et des Probabilités en Espagne et en Europe. Contribuer à la préservation de toutes les sources historiques, stimuler l’intérêt et les vocations à la discipline chez les élèves.

La langue du congrès est l'espagnol et le français.

Toutes les informations (dates d'envoi des communications, programme, inscriptions) sont disponibles sur le site : https://indess.uca.es/xi-congreso-internacional-de-historia-de-la-estadistica-y-la-probabilidad-informacion-general/

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5. Revue de Modulad : appel à contributions pour un numéro spécial « Apprentissage et Sémantique pour l'étude des systèmes complexes ». Extension du délai au 31 janvier 2020

Suite à la deuxième édition de l'Action nationale de formation « Apprentissage et Sémantique » (APSEM(1)) consacrée à l’apprentissage et à la sémantique des données sous l’égide du réseau de Développement logiciel (Devlog) du CNRS avec l’appui du dispositif d’ingénierie numérique de l’Inra (Ingenum(2)), la rédaction de la Revue de Modulad étend son appel aux contributions dans le champ de l’apprentissage et la sémantique pour l’étude des systèmes complexes jusqu'au 31 janvier 2020 pour l'édition d'un numéro spécial sous l'égide de la Société Francophone de Classification (SfC(3)).

Si la science des données se définit comme celle de l'extraction d’informations intelligibles et de connaissances à partir d'ensembles de données, cette discipline s'appuie à la fois sur des concepts mathématiques, des méthodologies statistiques et des outils informatiques(4). Héritiers de sciences basées essentiellement sur le recueil de données expérimentales, nous assistons désormais à l’émergence de sciences basées sur les possibilités d’exploration et de simulation offertes par les données massivement observées(5). Aussi, sommes-nous confrontés à un changement de paradigme suscité par l’afflux de données issues de réseaux de capteurs ou d’objets connectés et par la disponibilité de moyens de calcul toujours plus puissants avec un essor notable du parallélisme et des architectures vectorielles. L’émergence d’e-infrastructures numériques offre l’intermédiation de services rendant opérationnel l’accès à ces nouvelles ressources. D’ores et déjà, les nouvelles possibilités de « fouille des données » permettent d’envisager des changements d’échelle dans l’étude des systèmes complexes.

L’objectif de ce numéro spécial est de faire le point sur l’apport croisé des méthodologies de l’apprentissage et des technologies du web sémantique :
1> l’apport des concepts, méthodes et outils de l’apprentissage pour tirer parti des représentations sémantiques des données
2> l’apport des concepts, méthodes et outils des mécanismes inférentiels pour générer de nouvelles représentations des connaissances.

Dans le prolongement du programme du séminaire ApSem, les contributions se répartiront selon les quatre thématiques suivantes :
i) Apprentissage par les données et science des systèmes complexes ;
ii) Ingénierie des connaissances et infrastructure web des données ;
iii) Modalités de convergence entre apprentissage automatique et sémantique des données ;
iv) Ateliers logiciels, études de cas et retours d’expérience.

Dans un contexte de science ouverte, nous encourageons les contributions originales et inédites en langue anglaise ou française privilégiant la reproductibilité des résultats présentés, si possible par la publication conjointe d’un extrait des données et d’une implantation des algorithmes, dans la continuité de la ligne éditoriale de la Revue de Modulad. Les textes déjà publiés en version courte (e.g., actes de conférence) peuvent être soumis à la Revue de Modulad pour publication.

Ces contributions anonymisables (noms, affiliations et adresses des auteurs figurant sur la page de garde) devront être soumises conjointement aux éditeurs de ce numéro spécial (christophe.biernacki@inria.fr ; pascal.dayre@enseeiht.fr ; dominique.desbois@inra.fr) en indiquant un auteur correspondant unique, pour être transmises à trois relecteurs indépendants aux fins d’évaluation par les pairs.

Les contributions ne pourront excéder 15 000 mots en respectant la charte éditoriale de la Revue de Modulad (http://modulad.fr/index_soumission.htm) et seront reçues jusqu’au 31 janvier 2020. La réponse aux propositions sera effectuée au 15 mars 2020. Les textes définitifs pour les propositions sélectionnées devront être fournis avant le 15 mai 2020.

(1) APSEM 2018 (http://devlog.cnrs.fr/apsem2018), puis APSEM 2019 (http://devlog.cnrs.fr/apsem2019).
(2) https://www.ingenum.inra.fr
(3) http://sfc-classification.net/
(4) Abiteboul, S. Sciences des données : de la logique du premier ordre à la Toile : Leçon inaugurale prononcée le 8 mars 2012. Chaire d’Informatique et sciences numériques, Collège de France : http://books.openedition.org/cdf/529 ; ISBN : 9782722601710. DOI : 10.4000/books.cdf.529.
(5) Cleveland, W. « Data Science: An Action Plan for Expanding the Technical Areas of the Field of Statistics », International Statistical Review / Revue internationale de statistique, vol. 69,‎ 2001, pp. 21-26.