Programme scientifique
Consignes aux auteurs
- Papiers longs : 20 minutes de présentation maximum et 5 minutes pour les questions
- Papiers courts/déjà publiés : 12 minutes de présentation maximum et 5 minutes pour les questions
- Papiers posters : un poster A0 à apporter imprimé et 1 minute de présentation lors de la session Minute of madness en plus de la session Posters & Démonstrations (détails à venir)
- Papiers démos : 1 min 30 s de présentation lors de la session Minute of madness en plus de la session Posters & Démonstrations (détails à venir), il est possible de compléter la présentation avec un poster.
- Papiers nommés (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 de connaissances
- Cette session présente des travaux avancés sur les graphes, les GNN et l’extraction 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]
- 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 1B – Processus sociaux, sentiments et comportements
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]
- 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]
- Effet de la similarité sur la détection de communautés : analyse théorique et expérimentale Motaz Ben Hassine, Mourad Kmimech, Mohamed Graiet [déjà publié]
Session 2A – IA frugale et détection d’anomalies pour la sécurité et la surveillance
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]
- 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]
- 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
Cette session regroupe des travaux dédiés au clustering, à la réduction de dimension et à l’apprentissage interprétable, avec un fort accent sur la compréhension et la structuration de données complexes.
- Ajustement des paramètres d’UMAP en vue d’un clustering efficace Imed Keraghel, Mohamed Nadif [long]
- 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]
Session 2C – Systèmes de recommandation : données, équité et robustesse
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, alignement et interrogation
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]
- 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]
- Construction continue de graphes de connaissances à partir de la littérature scientifique basée sur les LLM Xingyuan Xu, Bich-Lien Doan, Fabrice Popineau [court]
Session 3B – Extraction, structuration et analyse temporelle des données
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 [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 4A – Modèles de langue, extraction d’informations et ontologies
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 [long]
- CoA-Text2OWL : Améliorer la construction automatique d’ontologies via un framework de chaîne d’agents Hussam Ghanem, Samir Jabbar, Christophe Cruz [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
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]
Session 4C – Analyse, structuration et qualité des données
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]
Vendredi 30 Janvier 2026
Session 5A – Extraction, enrichissement et exploitation de connaissances
Cette session met l’accent sur l’enrichissement et l’exploitation de connaissances issues de données structurées et non structurées.
- 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]
- Enrichissement d’embeddings de code par contraintes expertes pour l’enseignement de la programmation Thibaut Martinet, Guillaume Cleuziou, Matthieu Exbrayat, Frédéric Flouvat [court]
- Découverte d’indicateurs de classement à partir de très grands graphes de connaissances Hassan Abdallah, Béatrice Markhoff, Louise Parkin, Arnaud Soulet [déjà publié]
- 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]
Session 5B – Extraction de motifs et explicabilité
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]
Keynotes – Conférences invitées
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.
- Iryna Gurevych (TU Darmstadt, Allemagne) [Visio] — Smoke or Fire: How to Spot and Debunk Misleading Content? Mercredi 28 janvier 2026 — 14h30–15h30
- Katja Hose (TU Wien, Autriche) — Reliable Knowledge in the Age of Generative AI: From Noisy Data to Trustworthy Agents Mercredi 28 janvier 2026 — 9h30–10h30
- 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 Jeudi 29 janvier 2026 — 9h30–10h30
- Patrick Gallinari (Sorbonne Université, Criteo AI Lab, Paris) — AI4Science: From Equations to Learning Machines Vendredi 30 janvier 2026 — 9h30–10h30
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.
