Actualité du LIP6

Un nouveau projet P2IA démarre chez l'équipe MOCAH

Officiellement lancée le 22 septembre dernier, la nouvelle vague de projets P2IA (Partenariat d'Innovation et d'Intelligence Artificielle) financée par le ministère de l'Education Nationale vise à développer des services d'assistance pédagogique numériques pour les élèves de CM1/CM2/6ème. Parmi les projets financés, un en particulier destiné à l'apprentissage du français a été obtenu par notre équipe MOCAH (Outils Numériques Centrés Apprentissage Humain), au sein d'un consortium de recherche porté par l'entreprise Edumalin. Après une phase de recherche et développement, le futur outil devrait atteindre les salles de classe d'ici deux ans. En 2020, notre équipe MOCAH avait déjà participé à la première vague de projets P2IA, également en partenariat avec Edumalin. Cette première collaboration a permis de développer la plateforme Adaptiv'Math, un assistant pédagogique intelligent destiné à l'apprentissage des mathématiques pour les CP/CE1/CE2, et aujourd'hui disponible dans toutes les classes de primaire !

Distinguished Poster Award reçu à ISSAC 2025

Le Distinguished Poster Award d'ISSAC 2025, la conférence internationale de référence en calcul formel, a été remis à Sriram Gopalakrishnan, doctorant en co-tutelle Sorbonne Université/Université de Waterloo au sein de l'équipe PolSys. Présenté lors de la conférence qui s'est déroulée du 28 juillet au 1er août à Guanajuato (Mexique), le poster récompensé est intitulé "Heights of degeneracy loci", et co-publié avec Vincent Neiger (LIP6), Mohab Safey El Din (LIP6), et Eric Schost (U. Waterloo).

Best Paper Award reçu à ICNLSP 2025

Membres de l'équipe Systèmes Multi-Agents (SMA), nos collègues Evangelia Zve, Benjamin Icard, Alice Breton, Lila Sainero, Gauvain Bourgne et Jean-Gabriel Ganascia ont remporté le Best Paper Award à ICNLSP 2025, la conférence internationale du traitement du langage naturel et de la parole, organisée à Odense (Danemark) du 25 au 27 août 2025. Centré sur le Topic Modeling, une méthode de traitement automatique du langage dont l’objectif est d’extraire les sujets principaux apparaissant dans une collection de documents, leur article - "From Outliers to Topics in Language Models: Anticipating Trends in News Corpora", montre comment des données aberrantes peuvent toutefois servir de signaux annonciateurs de sujets nouveaux ou en consolidation. En combinant des techniques de regroupement cumulatif et d'analyse lexicale et stylistique, les co-auteurs rendent ce processus interprétable et mettent en évidence le rôle du style d'écriture dans l'émergence de thématiques.

Thèse Mickaël HAMDAD, samedi 26 septembre à 10h.

Mickael.Hamdad@lip6.fr (Mickaël Hamdad)

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La sécurité de nombreux cryptosystèmes basés sur les codes correcteurs repose sur la difficulté du problème suivant : étant donnés une matrice H, un vecteur s et un entier w, trouver un vecteur e comportant au plus w coordonnées non nulles et vérifiant He = s. Ce dernier se nomme problème de décodage par syndrome. L’objectif principal de cette thèse est de proposer de nouveaux algorithmes pour le résoudre et d’affiner l’analyse de ceux existants.

De nombreux algorithmes de décodage utilisent de façon cruciale une sous-routine qui résout le problème des plus proches voisins. Dans un premier temps, nous étudions les méthodes de résolution de ce problème. En particulier, nous analysons l’algorithme de May–Ozerov pour le problème des plus proches voisins afin de le comparer à un algorithme plus classique appelé méthode des projections. Pour cela, nous établissons de nouvelles bornes sur la complexité de ces deux algorithmes qui prennent en compte les facteurs constants et polynomiaux. Ces résultats montrent que l’algorithme de May–Ozerov est galactique : bien que sa complexité possède un meilleur exposant asymptotique que la méthode des projections, il ne devient plus efficace que pour des instances de taille hors de portée en pratique. Nous montrons ainsi qu’utiliser la méthode des projections dans les algorithmes de décodage par ensemble d’information est le meilleur des deux choix.

Dans un second temps, nous étudions le problème de décodage par syndrome quasi-abélien, sur lequel repose la sécurité de plusieurs générateurs de corrélations pseudo-aléatoires. Nous réduisons ce problème à un problème d’interpolation de polynômes multivariés creux sur de petits corps finis. Nous développons ensuite de nouveaux algorithmes pour résoudre ce problème d’interpolation. D’une part des méthodes simples inspirées d’une idée de Richard Zippel, d’autre part une méthode plus avancée basée sur un plongement dans le corps des nombres complexes et sur l’acquisition comprimée. Ces algorithmes permettent d’obtenir des attaques pratiques contre plusieurs jeux de paramètres proposés pour le problème de décodage par syndrome quasi-abélien. En particulier, pour les paramètres agressifs du protocole F4OLEAGE, notre implémentation distingue la sortie du générateur de l’aléatoire avec un avantage supérieur à 60 % et récupère l’ensemble des polynômes secrets avec une probabilité supérieure à 13 %.