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Date de référencement
Editeur
Auteur
Titre
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Integrative method for multi-omics data analysis with application to the activation and regulation of a endogeneized viral genome in a parasitoid wasp
Date de publication :
26-05-2026 |
Auteur(s) :
Tirlet-Greiner Yael |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Les nouvelles technologies en science de la vie et la diminution de leur coût a eu pour effet de générer une très grande quantité de données hétérogènes, et lors d’analyses combinées il convient de mettre en œuvre une analyse multi-omique adaptée en terme d'intégration de données mais aussi de requêtage. Nous avons choisi d'utiliser les technologies du Web Sémantique pour proposer de nouvelles mét...
Référencé le :
03-09-2026
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Achieving practical post-quantum threshold signatures from lattices
Date de publication :
19-05-2026 |
Auteur(s) :
Niot Guilhem |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
La cryptographie post-quantique a gagné en importance ces dernières années, motivée par la menace que les ordinateurs quantiques font peser sur les systèmes cryptographiques classiques . Bien que le NIST ait standardisé plusieurs schémas de chiffrement à clé publique et de signature numérique post-quantiques, il subsiste un fossé important dans notre compréhension des primitives cryptographiques a...
Référencé le :
03-09-2026
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Extraction de phénotypes à partir de comptes-rendus médicaux textuels et mise en relation avec le génotype
Date de publication :
06-05-2026 |
Auteur(s) :
Baddour Moussa |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Les maladies rares sont souvent d’origine génétique et nécessitent une analyse conjointe des phénotypes cliniques et des variants génomiques pour améliorer le diagnostic. Les comptes rendus médicaux contiennent des informations phénotypiques riches, mais leur nature textuelle non structurée rend leur exploitation automatique difficile. Cette thèse propose un cadre pour extraire et normaliser autom...
Référencé le :
02-09-2026
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Dense crowd simulation using dynamic modelling
Date de publication :
08-04-2026 |
Auteur(s) :
Jensen Alexis |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Les foules denses représentent des environnements complexes où les interactions physiques peuvent conduire à des situations dangereuses. Cette thèse développe un cadre de simulation physique pour modéliser la récupération d'équilibre humain dans les foules denses et leur rôle dans l'apparition de phénomènes large échelle. Trois approches sont proposées : une méthode de contrôle basée sur des princ...
Référencé le :
01-09-2026
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Deep learning models for speech anti-spoofing : enhancing robustness and generalization
Date de publication :
04-03-2026 |
Auteur(s) :
Tran Hoan My |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Nos travaux portent sur le développement de modèles d’apprentissage profond pour la détection de spoofing vocal, dans le but d’améliorer la vérification du locuteur et de prévenir les usurpations d’identité. Nous commençons par définir le domaine dans lequel s’inscrit cette thèse, avec un focus particulier sur la parole, puis présentons un état de l’art permettant d’identifier les limites actuelle...
Référencé le :
28-08-2026
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Augmenting systems engineers at the individual and collective levels
Date de publication :
20-03-2026 |
Auteur(s) :
Giraudet Théo |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
L'ingénierie système est un domaine de l'ingénierie qui traite de la conception, du développement et de l'exploitation de systèmes tels que les avions, les engins spatiaux, les automobiles, etc. Ce domaine implique de nombreuses parties prenantes qui adressent de multiples aspects d'un système (architecture, simulation, gestion des exigences, etc.) tout au long de son cycle de vie. Au fil du temps...
Référencé le :
28-08-2026
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Fault-tolerant hardware architectures for artificial intelligence algorithms
Date de publication :
11-12-2025 |
Auteur(s) :
Guillemé Wilfread |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Les réseaux de neurones, utilisés dans de nombreux domaines, trouvent également leur place dans des environnements critiques tels que l’aérospatial, le médical ou la conduite autonome. Leur déploiement sur des systèmes embarqués pose des défis liés à la consommation énergétique, aux ressources matérielles limitées et à leur vulnérabilité aux perturbations, notamment les inversions de bits causées ...
Référencé le :
03-07-2026
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On the complementarity of software and side channel attacks against deep Learning Algorithms
Date de publication :
17-12-2025 |
Auteur(s) :
Coqueret Benoit |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Les modèles de réseaux neuronaux profonds sont de plus en plus populaires, et les meilleurs modèles constituent désormais une propriété intellectuelle précieuse. Cependant, leur grande valeur et la surface d'attaque accrue causée par leur déploiement sur des systèmes embarqués ont conduit les attaquants à envisager de nouveaux types d'attaques, telles que les attaques par canaux auxiliaires. En co...
Référencé le :
03-07-2026
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Synthetic tabular data: generation and detection
Date de publication :
18-12-2025 |
Auteur(s) :
Kindji Gaspard Charbel Novixi |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Les données tabulaires sont largement utilisées dans la médecine, les sciences sociales et les registres administratifs. Elles sont hétérogènes, souvent incomplètes et sensibles. Générer automatiquement des données réalistes et détecter celles produites artificiellement constituent deux défis majeurs à fort impact sociétal. Cette thèse aborde ces deux enjeux. Elle propose d’abord une évaluation ri...
Référencé le :
24-06-2026
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Formal verification of weak topological orderings and dataflow analysis
Date de publication :
16-12-2025 |
Auteur(s) :
La Spina Sophia |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
L'analyse flots de données est une technique d'analyse statique qui détermine des informations sur la propagation des données lors de l'exécution d'un programme informatique, sans exécuter le programme. Ces informations peuvent être notamment utilisées pour optimiser le programme lors de sa compilation. Réaliser une analyse flots de données consiste en général à résoudre un système d'équations. En...
Référencé le :
22-06-2026
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