
PROGRAMME DE L’ÉCOLE
Lundi 26/01/2026
- 8h30 – Accueil et attribution de badges
- 8h45 – 9h00 – Zaineb Chelly Dagdia, Claudia Marinica, Salma Sassi, Bienvenue et présentation du programme de l’école
- 9h00 – 10h30 – Hassen Soubra (ECE Lyon), “Securing IoT in the AI and Quantum Era”
- 10h30 – 11h00 – Pause café
- 11h00 – 12h30 – Manuel Munier (Université de Pau et des Pays de l’Adour, France), “Vers de nouveaux modèles de partage de la connaissance”
- 12h30 – 14h00 – Déjeuner
- 14h00 – 15h30 – Manel Jerbi (chercheuse à l’Université du Luxembourg), “Synthèse de graphes sociaux et confidentialité différentielle: principes, défis et applications”
- 15h30 – 16h00 – Pause café
- 16h00 – 18h30 – Farid El youssoufou (Université de Rennes), “Atelier pratique : Attaquer et Défendre les Modèles IA : atelier pratique d’IA adversariale”
- 19h30 – Dîner
Mardi 27/01/2026
- 9h00 – 10h30 – François Pellegrini (Professeur à l’Université de Bordeaux, France), “IA, cybersécurité, gouvernance et souveraineté numérique”.
- 10h30 – 11h00 – Pause café
- 11h00 – 12h30 – Vincent lemaire (Orange Recherche, Paris), Cas d’usage d’IA à Orange dont 2 exemples détaillés en sécurité
- 12h30 : Clôture Ecole
PROGRAMME DES ATELIERS
Atelier TextMine
- D’une asymétrie de corpus à une heuristique ciblée : une méthodologie LLM pour le défi TextMine – EGC 2026
Lucas Aubertin
- Résolution d’acronymes par LLM pour la SNCF
Philippe Suignard
- One Model is Not Enough: Combining Multiple LLMs for Acronym Detection in Railway Regulations
Ahmed Mabrouk et Rim Hantach
- Défi TextMine 2026 : « De la similarité sémantique aux grands modèles de langage »
Maksim Koptelov
- DACE For Railway Acronym Disambiguation
El Mokhtar Hribach, Oussama Mechhour, Mohammed Elmonstaser, Yassine El Boudouri et Othmane Kabal - Réduire les hallucinations tout en préservant la qualité des résumés : un méta-résumeur basé sur le cluster
Aubin Le Brignonen, Nédra Mellouli et Christophe Rodrigues
Atelier Explain’AI
- Amélioration de l’interprétabilité des explications de SHAP grâce à la découverte de sous-groupes
Maëlle Moranges et Thomas Guyet - Interpreto: An Explainability Library for LLMs
Antonin Poché, Thomas Mullor, Gabriele Sarti, Frédéric Boisnard, Corentin Friedrich, Charlotte Claye, François Hoofd, Raphael Bernas, Céline Hudelot et Fanny Jourdan - Explicabilité des modèles de vision: Attribution aux caractéristiques d’entraînements
Thomas George et Aziz Bacha
Atelier GAST
- Vers une cartographie des hiérarchies portuaires dans le système maritime caribéen
Clément Iphar, Gabriel Campoy, Iwan Le Berre, et Christophe Claramunt
- A Hybrid CNN-BiLSTM Approach for Whale Monitoring Using Distributed Acoustic Sensing System
Michel Dione, Jerry Lonlac, Hélène Louis, Stéphane Lecoeuche et Anthony Fleury - OFF-SETT : un framework pour l’annotation sémantique de tendances dans les séries temporelles de données territoriales
Camille Bernard, Jérôme Gensel, Daniela Fernanda Milón Flores et Marlène Villanova
- Fouille de motifs fréquents dans les multigrahes orientés de mobilités
Anaïs Colson, Cyril Ray et Abdel Boudraa - Apprentissage bimodal de caractéristiques spatiales pour des trajectoires en environnement fermé
Rémi Vallée, Syrine Salouhou, Antoine Garnier-Crussard et Antoine Coutrot - Vers un cadre conceptuel pour l’extraction, l’appariement et l’exploration visuelle de motifs dans les multigraphes spatio-temporels environnementaux
Assaad Zeghina, Aurélie Leborgne, Florence Le Ber et Antoine Vacavant - Analyse et apprentissage de la radicalisation aux USA (1948-2022) par des techniques d’IA
Nida Meddouri et Loic Salmon - Modélisation de trajectoires à partir de données non longitudinales à l’aide de l’analyse formelle de concepts
Randa Cheima Bendjeddou, Giacomo Kahn, Aicha Sekhari Seklouli et Tao Wang - Analyse globale et modélisation comportementale des attentats terroristes à l’échelle mondial (1970-2020)
Nida Meddouri et Loic Salmon - Vers l’identification de signatures comportementales de poissons en milieu naturel : défis et perspectives d’un système multi-capteurs 3D haute résolution
Loïca Avanthey et Laurent Beaudoin
Atelier SiDoS
- Calcul de jointures floues sur de grandes collections de données JSON en utilisant la similarité sémantique
Alan Petit, Matthew Damigos, Eleftherios Kalogeros et Laurent D’Orazio - Application d’une mesure de similarité floue entre séquences sémantiques de longueurs différentes pour l’analyse des mobilités humaines
Hiba Merakchi, Cyril De Runz, Thomas Devogele et Verónika Peralta Costabel
- Partial-Drop DTW : Towards an extension of Drop-DTW for multivariate sequences
Marc Weng, Patrick Marcel, Sophie Robert, Mostafa Bamha et Yousif Elias
Atelier NeuroSym4MLLM
- Med-KAG, une approche de génération augmentée par desconnaissances médicales : résultats préliminaires
Edouard Haddag, Gabriel Medeiros et Lina F. Soualmia
- Repenser le rôle des LLMs : de système de raisonnement central à source de connaissances pour les systèmes d’IA symboliques
Guillaume Sarthou et Bastien Dussard
- Ontology Guided Large Language Model Pipeline for Structured Information Extraction from Battery Cell Datasheets
Slimane Arbaoui, Ali Ayadi, Ahmed Samet, Tedjani Mesbahi et Romuald Boné
- Querying Core Procedures Documents with Generative AI: A Case Study with benchmarks
Amani Mechergui
- Ontology-Aligned Prompting for Semantic RDF Extraction: A Case Study in Rare Oro-Dental Diseases
Socrates Waka Onyando, Ali Ayadi, Cedric Wemmert et Agnes Bloch-Zupan
- Vers une synthèse neuro-symbolique des dossiers médicaux électroniques : de GraphSynth aux LLMs multimodaux
Amal Beldi, Salma Sassi, Richard Chbeir et Abedrazzek Jemai
Atelier GOLE
- Construction few-shot et fusion de graphes de connaissances temporels dynamiques atomiques à partir de textes
Yassir Lairgi, Ludovic Moncla, Khalid Benabdeslem, Rémy Cazabet et Pierre Cléau
- Ontologie de remédiation pour la réponse aux incidents de sécurité
Rayan Kanawati, Nadira Lammari et Nada Mimouni
- OntoConnectLM : Un outil de génération des ontologies guidé par les LLMs et les connaissances ouvertes
Emna Amdouni, Abdelhadi Belfadel, Maxence Gagnant et Joseph Kattan
- Évaluation basée sur LLM des graphes de connaissances temporelles générés à partir des dossiers médicaux électroniques
Hermes Ndjeng et Anuradha Kar
- Utiliser le KB-Scope pour ausculter, explorer et exploiter une base de connaissance industrielle
Alain Berger, Jean-Pierre Cotton et Patrick Prieur
- GCM-Syn :Du Graphe Résumé au Graphe de Connaissances Médical pour un QA Clinique Fiable
Amal Beldi, Salma Sassi, Richard Chbeir et Abedrazzek Jemai
Atelier IACD
- Automatic Whale Call Denoising and Emotional State Inference Using Autoencoders
Ons Zammel
- Intégration de l’IA pour le Support Client dans un ERP : Retour d’Expérience et Analyse d’un Pivot du RAG vers la Classification
Alexandre Erard, Raphaël Couturier et David Laiymani
- Évaluation d’une Stratégie d’Hybridation Primitives-Transformeur pour Quantifier la Sévérité de Pneumonies
Adnan Mustafic, Fadi Dornaika et Karim Hammoudi
- SHGR: A Generalized Maximal Correlation Coefficient Découverte automatique de cas d’usage IA depuis les noms de colonnes
Samuel Stocksieker et Denys Pommeret
- Découverte automatique de cas d’usage IA depuis les noms de colonnes
Youssef Oubelmouh et Iness Fendes

Programme scientifique
Consignes aux auteurs
- Articles longs : 20 minutes de présentation maximum et 5 minutes pour les questions
- Articles courts/déjà publiés : 12 minutes de présentation maximum et 5 minutes pour les questions
- Articles posters : 1 minute de présentation lors de la session Minute of Madness et un poster A0 à apporter imprimé pour une présentation pendant la session Posters & Démonstrations (mercredi soir)
- Articles démos : 1 min de présentation lors de la session Minute of madness en plus de la session Posters & Démonstrations, il est possible de compléter la présentation avec un poster.
- Articles nominés (aux prix du meilleur article applicatif et du meilleur article académique) : 2 minutes de présentation lors de la session Minute of madness en plus de la présentation dans la session
Mercredi 28 Janvier 2026
Session 1A – Réseaux de graphes et modèles avancés pour l’extraction et l’alignement de connaissances
Président : Ali Ayadi
Cette session présente des travaux avancés sur les graphes, les GNN et l’extraction et l’alignement de connaissances complexes.
- Représentation et extraction de connaissances pour la reconnaissance d’expressions faciales dynamiques par réseaux de graphes spatio-temporels *[nominé]
Théo Gueuret, Akrem Sellami, Chaabane Djeraba [long] - Mesurer et exploiter les dépendances lointaines dans les GNN
Hugo Attali, Nadi Tomeh, Thomas Papastergiou, Fragkiskos Malliaros [long] - Embedding de graphes de connaissances biomédicaux à base de GNN et de modèles LLM biomoléculaires pour la prédiction de liens
Paul Malvaud, Brahim Mechaouat, Hakim Hafidi, Malika Smail-Tabbone [court] - BEAM : Un premier benchmark pour l’alignement des microdonnées du web avec les graphes de connaissances
Hanane Kteich, Gianluca Quercini, Joe Raad, Fatiha Saïs [long]
Session 1B – Analyse de données : processus sociaux, sentiments et régularités
Présidente : Christine Largeron
Cette session aborde l’analyse des dynamiques sociales, des sentiments et des comportements à partir de données complexes, en intégrant des approches statistiques, symboliques et fondées sur les modèles de langue.
- Modèle de survie multi-états pour l’analyse de la dynamique des sentiments dans les médias sociaux
Etienne Gael Tajeuna, Rokia Missaoui [long] - Biais de genre encodés et exprimés dans les LLMs : étude conjointe *[nominé]
Nour Bouchouchi, Thibault Laugel, Marie-Jeanne Lesot, Christophe Marsala, Xavier Renard [long] - Effet de la similarité sur la détection de communautés : analyse théorique et expérimentale
Motaz Ben Hassine, Mourad Kmimech, Mohamed Graiet [déjà publié] - Généraliser l’adaptation de modèles de langue frugaux pour l’extraction de motifs RDF à partir de texte
Célian Ringwald, Fabien Gandon, Catherine Faron, Franck Michel, Hanna Abi Akl [déjà publié]
Session 2A – IA frugale et détection d’anomalies pour la sécurité et la surveillance
Président : Nicolas Travers
Cette session met en lumière des approches frugales et robustes pour la détection d’anomalies et la surveillance de systèmes complexes, souvent en temps réel et sous fortes contraintes.
- Modèle de langage léger pour la structuration des prescriptions médicales en temps réel
Jonathan Pattin Cottet, Alexandre Aussem, Véronique Eglin [long] - Ajustement des paramètres d’UMAP en vue d’un clustering efficace
Imed Keraghel, Mohamed Nadif [long] - Prédiction des transitions spatiales de piraterie maritime : une approche duale multi-résolution *[nominé]
Loic Salmon, Pedro Merino Laso [long] - Adaptive QCAD for contextual anomalies detection using quantile regression forest
Gauderic Gumbs, Yousra Chabchoub, Maurras Togbe, Florence Rossant, Patrick Perrot [court]
Session 2B – Clustering, réduction dimensionnelle et modèles interprétables
Président : Pierrick Bruneau
Cette session regroupe des travaux dédiés au clustering, à la classification, à la réduction de dimension et à l’apprentissage interprétable, avec un fort accent sur la compréhension et la structuration de données complexes.
- Clustering de graphes attribués dans un cadre multi-vues
Lazhar Labiod, Mohamed Nadif [court] - Apprentissage adaptatif en ligne pour une classification interprétable fondée sur l’Analyse de Concepts Formels
Bilal Lamsili, Mondher Maddouri, Nida Ben Alhabib M. [court] - Clustering hiérarchique de tenseurs pour les multi-graphes
Karima Boutalbi, Rafika Boutalbi, Verjus Hervé, Kavé Salamatian [déjà publié] - Comparaison de méthodes de classification de données fonctionnelles
- Boubacar Diallo, Ndèye Niang, Vincent Audigier and Feriel Bouhadjera [long]
Session 2C – Systèmes de recommandation : données, équité et robustesse
Présidente : Lylia Abrouk
Cette session s’intéresse aux systèmes de recommandation sous l’angle de l’équité, de la robustesse et de la qualité des données, en combinant modèles avancés et approches génératives.
- Fairness-Aware Matrix Factorization for Recommendation Systems using Energy Distance
Gam Le, Khoi Nguyen, Hiep Huynh [long] - CLARE : un cadre de recommandation d’objets d’apprentissage intégrant un RAG centré sur les compétences
Ichrak Ennaceur, Haytham Elghazel, Alexandre Aussem, Guillaume Lefebvre, Matthieu Sonnati [court] - BeHAVE : Générateur de données synthétiques pour les systèmes de recommandation de groupe
Yacine Mokhtari, Grégory Smits [déjà publié] - Fonctions d’influences pour la détection d’exemples mal étiquetés : une étude comparative *[nominé]
Mohamed Boukrani, Pierre Nodet, Vincent Lemaire [long]
Jeudi 29 Janvier 2026
Session 3A – Graphes de connaissances : construction et interrogation
Présidente : Malika Smaïl
Cette session est dédiée aux méthodes de construction, d’alignement et d’interrogation de graphes de connaissances, à l’interface entre approches symboliques, neuronales et hybrides.
- Q²Forge : Générer des collections de questions de compétences et requêtes SPARQL pour interroger des graphes de connaissances en langue naturelle
Yousouf Taghzouti, Franck Michel, Tao Jiang, Louis Felix Nothias, Fabien Gandon [déjà publié] - AlasQA : Système neurosymbolique de questions-réponses sur graphes de connaissances *[nominé]
Baptiste Amice, Peggy Cellier, Sébastien Ferré [long] - Construction continue de graphes de connaissances à partir de la littérature scientifique basée sur les LLM
Xingyuan Xu, Bich-Lien Doan, Fabrice Popineau [court] - Conception et implémentation d’une ontologie des facteurs psychosociaux liés aux attitudes et comportements alimentaires dysfonctionnels chez les sportifs
Sara Taoufiq, Molka Dhouib, Amandine Daubresse, Catherine Faron, Meggy Hayotte, Stéphanie Meriaux-Scoffier [court]
Session 3B – Extraction, structuration et analyse temporelle des données
Président : Thomas Guyet
Cette session porte sur l’extraction d’information, la structuration et l’analyse temporelle de données, avec des applications industrielles et embarquées.
- Information extraction from French power grid incident reports using open-source LLMs
Maxence Gagnant, Abdelhadi Belfadel, Matthieu Dussartre [court] - Modèles de Fondation et Ajustement : Vers une Nouvelle Génération de Modèles pour la Prévision des Séries Temporelles
Morad Laglil, Emilie Devijver, Eric Gaussier, Bertrand Pracca [long] - Quelle taille est suffisante ? Contraintes mémoire pour la détection d’anomalies dans les systèmes embarqués
Frederic Guyard, Krzysztof Sapiejewski, Tamara Tosic, Paweł Piotrowski, Vincent Lemaire [court] - Vers des mesures d’évaluation interprétables pour la segmentation de séries temporelles
Félix Chavelli, Paul Boniol, Michaël Thomazo [déjà publié]
Session 3C – Analyse, structuration et qualité des données
Présidente : Sabine Loudcher
Cette session est consacrée à la structuration, l’analyse et l’amélioration de la qualité des données issues de sources hétérogènes.
- Une approche hybride pour l’annotation des tables dans un lac de données
Nassima Kaid, Zoubida Kedad, Stéphane Lopes [long] - Construction automatique d’un graphe de connaissances géo-historiques à partir de textes encyclopédiques anciens *[nominé]
Bin Yang, Ludovic Moncla, Fabien Duchateau, Frédérique Laforest [long] - Impact des représentations textuelles sur la détection non supervisée de dérives de données pour la classification
Florent Moulon, Corentin Blanc, Louenas Bounia, Julien Velcin, Juba Agoun [court] - HALIFacts : Grands modèles de langage et vérification de faits — analyse des performances et des émissions carbones
Théophile Mandon, Sandra Bringay, Pascal Poncelet, Maximilien Servajean [déjà publié]
Session 4A – Modèles de langue, extraction d’informations et ontologies
Présidente : Peggy Cellier
Cette session explore l’apport des modèles de langue pour l’extraction d’informations structurées et la construction d’ontologies dans des domaines variés.
- Prédiction de la dégradation critique de l’état des patients aux urgences à partir de données médico-administratives
Clément Lens, Pierre Marquis, Karim Tabia, Romain Wallon, Bilal Majed [court] - CoA-Text2OWL : Améliorer la construction automatique d’ontologies via un framework de chaîne d’agents
Hussam Ghanem, Samir Jabbar, Christophe Cruz [déjà publié] - Découverte d’indicateurs de classement à partir de très grands graphes de connaissances
Hassan Abdallah, Béatrice Markhoff, Louise Parkin, Arnaud Soulet [déjà publié] - Construction d’ontologies guidée par des triplets avec des LLM pour la conformité aux règles d’urbanisme
Rania Bennetayeb, Giuseppe Berio, Nicolas Béchet, Albert Murienne [déjà publié]
Session 4B – IA robuste, explicable et frugale pour données complexes
Président : Vincent Lemaire
Cette session rassemble des travaux portant sur la robustesse, l’explicabilité et la frugalité des modèles appliqués à des données complexes et hétérogènes.
- MonoASR : un modèle de reconnaissance vocale multilingue frugal et unifié
Ilyes Oukid, Bilal Faye, Hanane Azzag, Mustapha Lebbah, Said Yacine Boulahia [long] - Des réseaux de neurones sur graphes auto-explicatifs basés sur la logique
Alessio Ragno, Marc Plantevit, Céline Robardet [déjà publié] - Une approche robuste d’apprentissage fédéré par cluster pour des données non-IID avec déséquilibre de quantité
Michael Ben Ali, Imen Megdiche, André Péninou, Olivier Teste [déjà publié] - Aide à l’orientation diagnostique des maladies rares par l’analyse de descriptions cliniques
Antoine Richard, Aoitif Laarej, Thomas Guyet, Naoual Bakrin [court]
Vendredi 30 Janvier 2026
Session 5A – Extraction, enrichissement et exploitation de connaissances
Président : Pierre-Henri Paris
Cette session met l’accent sur l’enrichissement et l’exploitation de connaissances issues de données structurées et non structurées.
- Enrichissement d’embeddings de code par contraintes expertes pour l’enseignement de la programmation
Thibaut Martinet, Guillaume Cleuziou, Matthieu Exbrayat, Frédéric Flouvat [court] - Rien ne sert de décoder, il faut chercher à point : prédiction de mots-clés inter-domaine par recherche et classement à l’aide de Sentence-Transformers fine-tunés
Saber Zahhar, Nédra Mellouli, Christophe Rodrigues, Nicolas Travers [long] - Apport des LLMs dans l’extraction de connaissances à partir de textes non structurés pour peupler une base de cas sur la restauration d’hydrosystèmes
Ghazouani Fethi, Franco Giustozzi, Florence Le Ber [déjà publié] - Détection d’intrusion sensible à la sémantique : un cadre multimodal avec des modèles linguistiques légers (LLM)
Jean-Jarcke Malasi Mukombelwa, Hajar Moudoud, Rokia Missaoui [court]
Session 5B – Extraction de motifs et explicabilité
Président : Nédra Mellouni
Cette session est consacrée aux approches d’extraction de motifs et à leur rôle clé dans l’explicabilité des modèles d’apprentissage, en mettant l’accent sur la robustesse et l’interprétation des résultats.
- Amélioration de Multi-SPMiner par des mécanismes attentionnels pour une extraction robuste de motifs fréquents
Assaad Zeghina, Aurélie Leborgne, Florence Le Ber, Antoine Vacavant [long] - Vers une génération d’explications contrefactuelles plausibles à partir des motifs graduels
Synthia Ngotagua Yonkeu, Norbert Tsopze, Jerry Lonlac [long] - Extraction différentiable d’ensemble de motifs d’intervalles *[nominé]
Lamine Diop, Marc Plantevit [long] - Exploiter les motifs graduels pour améliorer l’explicabilité des modèles
Kamga Nguifo Durande Berluskoni, Jerry Lonlac, Anthony Fleury, Engelbert Mephu Nguifo [court]
Conférences invitées – Keynotes
Des conférences plénières animées par des chercheuses et chercheurs de premier plan, abordant les enjeux clés de la fiabilité de l’information, des graphes de connaissances, de l’IA pour la science et de la prise de décision clinique.
- Pascale Kuntz (Polytech Nantes) —
Sexe et genre dans les systèmes d’aide à la décision clinique : vers une exploration de leurs usages en recherche translationnelle
Mercredi 28 janvier 2026 — 9h30–10h30, session présidée par Cécile Favre - Iryna Gurevych (TU Darmstadt, Allemagne) [Visio] —
Smoke or Fire: How to Spot and Debunk Misleading Content?
Mercredi 28 janvier 2026 — 14h00–15h00, session présidée par Richard Chbeir - Patrick Gallinari (Sorbonne Université, Criteo AI Lab, Paris) —
AI4Science: From Equations to Learning Machines
Jeudi 29 janvier 2026 — 14h15–15h15, session présidée par Nathalie Pernelle - Katja Hose (TU Wien, Autriche) —
Reliable Knowledge in the Age of Generative AI: From Noisy Data to Trustworthy Agents
Vendredi 30 janvier 2026 — 9h30–10h30, session présidée par Fatiha Saïs
Table ronde – IA pour la science
Jeudi 29 janvier 2026 – après-midi
Table ronde sera consacrée aux apports et aux enjeux de l’intelligence artificielle pour la science, en abordant notamment les questions de fiabilité, de reproductibilité et d’accélération de la découverte scientifique grâce aux approches fondées sur les données et les connaissances.
Les échanges réuniront :
- Patrick Gallinari, Professeur à Sorbonne Université, keynote EGC, titulaire d’une chaire IA pour la science ;
- Pascale Kuntz, Professeure en informatique à Polytech Nantes ;
- Laurent Simon, Professeur au LABRI, titulaire d’une chaire IA de confiance ;
- Malika Smail-Tabbone, Professeure à l’Université de Lorraine.

