Month: October 2021

PhD Defence: “Privacy in learning systems for healthcare”, Théo Jourdan, Amphitheater, Library UCBL, 29th of October 2021 at 9:00 PM

The defense will be held in the Amphitheater, Chappe Library UCBL, and will be streamed live here.

 

Title

Privacy in learning systems for healthcare

 

 

Abstract

With the development of the Internet of Things (IoT), smartphones and sensors are now able to provide information about the user’s activity and even their physiology. This has led to a growing interest from the scientific community, particularly in the field of e-health, with applications in the monitoring of patients undergoing rehabilitation in order to offer more personalized follow-up. However, in addition to guiding the rehabilitation process, the generation and transmission of IoT data is also vulnerable to privacy breaches. Indeed, the complex processing chain of the IoT application in healthcare multiplies the risk of privacy threats throughout the life cycle of IoT data, including collection, transmission and storage, by an adversary who can retrieve the data and re-identify or reveal sensitive patient information. This thesis focuses on the following questions: Is the data collected sufficiently protected so that no one can misuse it to re-identify the owner or infer sensitive information? Is the protected data still accurate enough for healthcare applications such as rehabilitation? Achieving balance between data utility and privacy protection is an important challenge that we explore in this thesis from different angles. More specifically, the first part focuses on the problem of data anonymization through minimization, while the second part focuses on preventing the inference of sensitive attributes through a Generative Adversarial Networks (GAN) to sanitize sensor data and an approach exploiting private layers in Federated Learning (FL).

 

 

Jury

  • Fossati, Caroline Professeure des Universités, Institut Fresnel Rapporteure
  • Vincent, Emmanuel Directeur de Recherche, INRIA Nancy Rapporteur
  • Bellet, Aurélien Chargé de Recherche, INRIA Lille Examinateur
  • Ben Mokhtar, Sonia Directrice de Recherche, LIRIS Examinatrice
  • Dieterlen, Alain Professeur des Universités, IRIMAS Examinateur
  • Frindel, Carole Maître de Conférences, INSA Lyon Co-directrice de thèse
  • Boutet, Antoine Maître de Conférences, INSA Lyon Co-directeur de thèse

Health and Privacy-Preserving Machine Learning Workshop, 28th of October 2021 at 2pm, CITI, Campus de la Doua, Lyon

Health and Privacy-Preserving Machine Learning Workshop 2021

La nature sensible des informations de santé est un aspect critique pour le déploiement de l’Intelligence Artificielle (IA) en médecine. L’apprentissage automatique préservant la confidentialité et l’apprentissage fédéré deviennent des paradigmes d’apprentissage centraux pour garantir la confidentialité, la propriété et la sécurité des données médicales sensibles dans les applications d’IA. Malgré les récentes avancées techniques et méthodologiques, l’adoption efficace de paradigmes d’apprentissage sécurisés dans des applications de soins de santé présente encore des défis non résolus et pose des questions juridiques et éthiques. Ce workshop traitera de ces problématiques à travers plusieurs présentations d’expert du domaine.

Inscription sur le site web du workshop.

Retransmission du workshop ici : https://bbb.insa-lyon.fr/b/bou-dzs-2hg-otl

 


PhD Defence: “Expliquer et justifier les systèmes de décisions algorithmiques”, Clément Henin, Amphitheater, Chappe Building, 13th of October 2021 at 15:00 PM

The defense will be held in the Amphitheater, Chappe Building, and will be streamed live here.

 

Title

Expliquer et justifier les systèmes de décisions algorithmiques

 

 

Abstract

Les systèmes décisionnels fondés sur un traitement algorithmique sont déjà présents dans de nombreux domaines et leur utilisation devrait encore s’accroître. Pour certains types d’applications, l’opacité de ces systèmes peut être un frein, voire un obstacle rédhibitoire, à leur utilisation. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la production d’explications et de justifications en « boîte noire », c’est-à-dire sans accès au code du système de décision. L’avantage de cette démarche est de fournir des résultats qui peuvent s’appliquer à de nombreux systèmes, indépendamment de leur mode de fonctionnement. Notre première contribution est un système d’explications interactif, permettant à l’utilisateur de contrôler les propriétés de l’explication qui lui est fournie afin d’obtenir la plus adaptée à sa situation. La deuxième contribution propose une approche novatrice pour contester et justifier les résultats d’un algorithme. Ces approches théoriques ont donné lieu au développement de deux outils : IBEX et Algocate. Ces résultats théoriques sont confrontés au terrain au travers d’études utilisateurs, dont un travail mené sur l’algorithme Score Cœur utilisé pour l’attribution des greffons cardiaques. Cette étude combine des éléments sociologiques notamment sur l’appropriation par les acteurs de ce système de décision et le développement d’un outil d’explication et de justification adapté aux spécificités de Score Coeur.

 

 

Jury

  • Solnon, Christine, Professeure, INSA Lyon,
  • Amer-Yahia, Sihem, Directrice de recherche, LIG, Rapporteure
  • Gambs, Sébastien, Professeur, UQAM, Rapporteur
  • Jacquelinet, Christian, Médecin Spécialiste, Agence de la Biomédecine, Examinateur
  • Mabi, Clément, Maître de conférence, UTC Compiègne, Examinateur
  • Le Métayer, Daniel, Directeur de recherche, Inria, Co-Directeur de thèse
  • Castelluccia, Claude, Directeur de recherche, Inria, Co-directeur de thèse

PhD Defence: “Contribution à l’analyse des systèmes de communications pour le régime paquets courts”, Dadja Anade, Amphitheater, Chappe Building, 07th of October 2021 at 14:00 PM

The defense will be held in the Amphitheater, Chappe Building, and will be streamed live here.

 

Title

Contribution à l’analyse des systèmes de communications pour le régime paquets courts

 

 

Abstract

Dans cette thèse, une fonction qui approxime la fonction de répartition d’une somme de vecteurs aléatoires indépendants et identiquement distribués est présentée. L’erreur d’approximation est majorée, et par consequent, une borne supérieure et une borne inférieure sur la fonction de répartition sont obtenues. Pour des vecteurs aléatoires absolument continues ou discrètes regulières (“lattices”), l’approximation proposée est identique à l’approximation du point de selle de la fonction de répartition. Ce résultat est ulitisé pour approcher les bornes de probabilité d’erreur de décodage pour les canaux point à point et à accès multiple. Sur le canal point à point, cette approche a permis de constater l’insuffisance de l’approximation normale, particulièrement pour des probabilité d’erreur de décodage de faibles valeurs. Concernant les canaux à accès multiple, la considération de la notion d’erreur individuel a revélé le comportement presque non interférant des transmetteurs pour des petites valeurs de la probabilité d’erreur de décodage et de la longueur des paquets.

 

 

Jury

  • François BACCELLI – Directeur de recherche – INRIA – Rapporteur
  • H. Vincent POOR – Professeur – Princeton University – Examinateur
  • Aline ROUMY – Directeur de Recherche – INRIA – Examinateur
  • Michèle WIGGER – Professeur – Telecom ParisTech – Rapporteur
  • Samir M. Perlaza – HDR, Chargé de recherche – INRIA, Co-directeur
  • Philippe MARY – HDR, Maitre de conférence – Université de Lyon – Co-directeur
  • Jean-Marie Gorce – Professeur – Université de Lyon – Directeur de thèse

PhD Defence: “Gestion d’Interference Topologique pour les Réseaux Sans Fils Multi-utilisateurs”, Hassan Kallam, Amphitheater, Chappe Building, 28th of September 2021 at 14:00 PM

The defense will be held in the Amphitheater, Chappe Building.

 

Title

Gestion d’Interference Topologique pour les Réseaux Sans Fils Multi-utilisateurs

 

 

Abstract

La gestion d’interference topologique (de l’Anglais: Topological Interference Management – TIM) permet l’etude des dégrées de liberté (de l’Anglais: Degrees of Freedom – DoF) de réseaux sans fils soumis à l’interference partielle et dont la connaissance de l’état du canal est limitée seulement à la topologie du réseaux, autrement dit, les liens interférents faibles et forts. Dans ce manuscrit de thèse, nous considérons l’application de TIM pour les réseaux cellulaires d’une dimension (1D) linéaires et les réseaux cellulaires de deux dimensions (2D) hexagonales. Nous considérons le cas des utilisateurs uniformément distribués dans chaque cellule, ce qui donne une distribution continue d’utilisateurs. Ceci nous permet d’étudier la performance des classes d’utilisateurs au contraire des positions des utilisateurs individuels, comme a été fait auparavant. Nous considérons aussi la construction de la topologie au travers de l’analyse des seuils de l’interférence. Contrairement aux travaux existents nous utilisons TIM au niveau des classes des utilisateurs, ce qui nous permet de trouver la performance système en DoF indépendante de la position précise de chaque utilisateur. Ensuite, après avoir proposé un schéma de coloration fractionnaire des graphes resultants, pouvant atteindre la solution optimale de DoF, un compromis entre DoF et SIR est proposé. Cette thèse propose également une nouvelle approche pour construire une topologie d’interférence pour le problème TIM unicast des réseaux sans fil multi-utilisateurs. Fondée sur notre approche de construction de topologie d’interférence, nous pouvons évaluer la limite théorique des taux atteignables, dans le régime SNR asymptotique, pour le réseau sans fil sous-jacent et pas seulement pour sa représentation topologique d’interférence. Cette nouvelle approche nous permet de traiter le régime de SNR fini et pas seulement le régime SNR asymptotique avec l’analyse DoF. Un nouveau paramètre liée au seuil d’interférence, indépendant du SNR, est proposé et nous évaluons les débits symétriques réalisables du réseau sans fil, à la fois en régime SNR fini et en régime SNR asymptotique. Ensuite, nous présentons les bornes supérieures sur ce nouveau paramètre de seuil d’interférence normalisé pour les topologies d’interférence ayant une faisabilité en demi-DoF (de l’Anglais: Half-DoF-feasible), en considérant à la fois une allocation de ressources orthogonale et l’alignement d’interference (de l’Anglais: Interference Alignment – IA). Ces limites spécifient si une topologie d’interférence donnée realisable en demi-DoF peut être, en termes de taux réalisable, la meilleure topologie ou non. En utilisant ce résultat, nous limitons l’espace de recherche dans la plage de paramètres du seuil d’interférence normalisée, pour trouver des topologies d’interférence réalisables à demi-DoF ayant la possibilité d’être les meilleures topologies en termes de taux réalisable. Enfin, cette thèse considère une étude de cas sur le TIM pour les réseaux sans fil à petite échelle, dans laquelle, nous considérons le problème TIM pour les réseaux à quatre utilisateurs en employant notre approche de construction de topologie d’interférence proposée. Ensuite, nous appliquons l’analyse des débits réalisables, proposée dans le cadre de la nouvelle approche de construction de topologie d’interférence, pour toutes les topologies d’interférence réalisables à demi-DoF, à la fois par partage orthogonal et IA, dans le problème TIM de réseaux sans fil à quatre utilisateurs.

 

 

Jury

  • Florian KALTENBERGER – Maître de Conférences HDR – EURECOM – Rapporteur
  • Iñaki ESNAOLA – Senior lecturer – University of Sheffield – Rapporteur
  • Ghaya REKAYA-BEN OTHMAN – Professeur des Universités – TELECOM PARIS – Examinatrice
  • Laurent CLAVIER – Professeur des Universités – TELECOM LILLE – Examinateur
  • Leonardo S. Cardoso – Maître de Conférence – Université de Lyon – Co-directeur
  • Jean-Marie Gorce – Professeur des Universités – Université de Lyon – Directeur