Comment lancer Jade depuis Eclipse

Mots clés :Jade, Eclipse, Exécuter, Code, Java

Bien que différent des points précédents, cet item a me semble-t-il sa place ici. Jade est en effet une plateforme multi-agent relativement stable et fréquemment utilisée par la communauté SMA et les étudiants qui gravitent autour. Ce n’est bien sur par la panacée, mais telle n’est pas la question ici. Le point qui nous concerne est la façon incompréhensible dont la documentation de Jade est construite. Il est en effet, à ma connaissance, impossible de trouver un exemple complet (et clair) pour réussir à démarrer la plateforme depuis le code source.
Hors, lorsque l’on souhaite développer une application de taille raisonnable, cela devient un point critique. Le code joint essaye donc de palier ce manque en donnant un exemple simpliste de déploiement d’une plateforme en local (4 agents, 1+3 conteneurs, 3 exemples de comportements). Le code n’est pas beau, mais il essaye d’aller à l’essentiel.

Projet GitLab : Comment lancer Jade depuis Eclipse

Immigration/Emmigration en France, flux de chercheurs à l’heure de la mondialisation

Mots clés : Etudiants, Chercheurs, France, Monde, Mobilité, Répartition, Flux, Evolution

L’objectif de cet exposé est de présenter et de tenter d’expliquer le niveau de mobilité actuel des chercheurs en France, qu’ils soient Français ou d’origine étrangère.
Après avoir présenté les chiffres clé de la situation actuelle, nous nous intéressons à la compréhension de ce phénomène au travers de l’évolution de ces populations au cours des 20 dernières années. Le nombre de docteurs et d’ingénieurs de recherche partant s’installer à  l’étranger est apparu en augmentation constante.
Le nombre d’étrangers résidant en France titulaires d’un doctorat ou préparant ce dernier fut quant-à -lui en constante diminution jusqu’en 2000 avant de ce stabiliser. Nous tentons d’apporter quelques éléments d’explication en nous appuyant sur différentes enquêtes réalisées auprès de doctorants Français nouvellement arrivés aux Etats-Unis, ainsi que sur des chercheurs étrangers ayant fait le choix de la France après plusieurs années de travail dans des laboratoires étrangers.
Enfin, la question de l’évolution de la mobilité des chercheurs à  horizon 2020 est abordée au travers de différents scénarios.

Présentation – Notes – Sources

Une introduction à la construction et à l’utilisation des Arbres de Suffixes

Mots clés : Suffix Tree, Algorithme de Ukkonen, Algorithme de Hunt,TDD (Top-Down Disk-Based technique), recherche de motifs.

Travailler sur de grandes chaines de caractères et traiter celles-ci afin d’en extraire les motifs récurrents par correspondance exacte ou approchée est un travail aujourd’hui courant pour les chercheurs en Sciences de la Vie ou en fouille de données.
Si l’on ne considère que la base de données GenBank, la taille et le nombre des séquences qui y sont stockées doubles tous les 16 mois. Cette augmentation nécessite par conséquent le développement de méthodes à même de répondre rapidement à de nombreuses requêtes sur des séquences toujours plus grandes, éventuellement distantes. Les arbres de suffixes sont une structure de données à même d’offrir une réponse rapide à des requetes s’apparentant à la recherche de motifs au sein d’une chaine de caractères.
Ce document présente le fonctionnement général des algorithmes les plus connus pour la construction et l’utilisation d’arbres de suffixes puis les compare.

Une introduction à la construction et à l’utilisation des Arbres de Suffixes

Une introduction à l’Apprentissage par Renforcement Relationnel (ARR)

Mots clés : Relational Reinforcement Learning(RRL), ARR, Abstraction, Généralisation, Réutilisation.

L’apprentissage par renforcement relationnel (ARR) a émergé comme une alternative aux limites de l’apprentissage par renforcement (AR). Alors que la représentation de l’espace d’état est classiquement basée sur une représentation propositionnelle, l’ARR offre une représentation plus riche de ce dernier par sa description sous forme relationnelle. La combinaison de la programmation logique inductive et de l’apprentissage par renforcement offre ainsi la possibilité de s’abstraire du but poursuivi à l’instant courant.
Elle permet par conséquent d’utiliser des algorithmes s’appuyant sur la structure relationnelle de l’espace d’état pour généraliser les résultats appris. Ce document tente de présenter les grands principes de l’ARR.

Une introduction à l’apprentissage par Renforcement Relationnel (ARR)