Poste de professeur 27ème section

Guillaume Hanrot

Campagne d’emploi Département Informatique / Laboratoire LIP ENS 2011

Poste de professeur 27ème section

Octobre 2010

Le DI et le LIP recrutent une, ou un, professeur en informatique pour la rentrée 2011.

Contact enseignement : eric.fleury@ens-lyon.fr
Contact recherche : gilles.villard@ens-lyon.fr

Recherche. La, ou le, professeur viendra conforter les activités de recherche du LIP dans le cadre du projet élaboré pour le quadriennal du laboratoire. Ce projet s’inscrit dans l’étude et l’anticipation du monde numérique futur et de ses fondements théoriques, dans l’optique d’inventer de nouveaux concepts et méthodes informatiques et de devancer leurs répercussions sur les autres sciences. Les recherches s’organisent selon deux axes complémentaires et transverses aux huit équipes :

  • modèles et méthodes en informatique mathématique ;
  • défis des futures architectures de calcul et de communication.

La machine (ordinateur, infrastructure), aussi bien entité abstraite qu’objet physique, est le centre des études. Depuis toujours au LIP les recherches s’étendent du fondamental au développement, ce qui est une source majeure d’invention. Les ouvertures du laboratoire, qui sont riches et traditionnelles vers les mathématiques, vont en outre vers les industries de communication et de semi-conducteurs, les sciences numériques, la modélisation et les sciences du vivant. La candidate ou le candidat se rapprochera d’une des équipes du laboratoire, et pourrait amener une nouvelle thématique, en harmonie avec celles du projet du laboratoire. Les candidates et candidats brillants de tous profils sont encouragés à candidater ; le choix final sera dicté en premier lieu par la qualité du dossier. Ce recrutement est très largement ouvert ; les candidatures externes françaises et étrangères seront privilégiées.

Enseignement. Le service d’enseignement s’effectuera au sein du Département Informatique de l’ENS de Lyon au sein de la licence (L3) et du master (M1 et M2) dans la spécialité Informatique Fondamentale. L’une des caractéristiques emblématiques reste que cette formation dispensée à l’ENS Lyon est résolument une formation par et pour la recherche en informatique. Cet engagement dans la formation à la recherche d’excellence se reflète dans l’organisation des enseignements. Les priorités du campus Mérieux amènent par ailleurs des enjeux et défis stratégiques importants autour de la complexité et de la modélisation, le Département Informatique de l’ENS de Lyon s’inscrit dans ce contexte local en soutenant des formations inter-disciplinaires.
On s’attachera à ce que les enseignements soient connexes au projet/thématique de recherche des candidats et se placent dans l’un des trois parcours de la spécialité informatique fondamentale / informatique mathématique ,  algorithmique,  modèles et optimisations pour les infrastructures émergentes  ou en lien avec le parcours  modélisation des systèmes complexes . La spécialité Informatique Fondamentale est une formation complète avec d’une part des enseignements donnant les bases des fondamentaux d’une solide culture généraliste en informatique et d’autre part des enseignements plus spécialisés offrant une réelle introduction à la recherche. Le parcours systèmes complexes s’appuie à la fois sur les masters d’informatique fondamentale, de mathématiques et de physique de l’ENS Lyon. Les capacités à apporter des compétences complémentaires de celles existant actuellement au sein du département d’informatique et à proposer la création de nouveaux enseignements seront particulièrement appréciées.
La, ou le, professeur recruté devra faire valoir des capacités de gestion d’organisation et prendre des responsabilités administratives dans la gestion du département Informatique de l’ENS de Lyon.

Rappel.  La procédure de recrutement en France inclut une étape préliminaire de qualification, qui doit être accomplie avant que le poste ne soit effectivement ouvert. Tous les candidats intéressés, même potentiellement, devraient commencer ce processus dès que possible. Voir la version anglaise de cette page pour les détails sur la procédure.

ER 01 (2011) : Géométrie stochastique pour les réseaux sans fil

Paulo Goncalves

Intervenant : François Baccelli (http://www.di.ens.fr/~baccelli/)

The lecture will be taught in English.

Dates : 10 – 14 janvier 2011 – ENS Lyon

Planning:

lundi : 10h30 : 12h30 – 14h00 : 17h00
mardi : 10h00 : 12h00 – 14h00 : 17h00
mercredi : 10h00 : 12h00 – 14h00 : 17h00
jeudi : 10h00 : 12h00 – 14h00 : 17h00
vendredi : 10h00 : 12h00 – 14h00 : 16h00

Objectif: Introduction à la géométrie stochastique et application à la modélisation des communications dans les réseaux sans fil.

Programme (prévisionnel)

Part I – Classical Stochastic Geometry

1. Poisson Point Process
2. Marked Point Processes and Shot-Noise Fields
3. Boolean Model
4. Voronoi Tessellation

Part II – Signal-to-Interference Ratio Stochastic Geometry

5. Signal-to-Interference Ratio Cells
6. Interacting Signal-to-Interference Ratio Cells
7. Signal-to-Interference Ratio Coverage
8. Signal-to-Interference Ratio Connectivity

Part III – Medium Access Control

9. Spatial Aloha: the Bipole Model
10. Receiver Selection in Spatial Aloha
11. Carrier Sense Multiple Access
12. Code Division Multiple Access in Cellular Networks

Part IV – Multihop Routing in Mobile ad Hoc Networks

13. Optimal Routing
14. Greedy Routing
15. Time-Space Routing

Prérequis : Probabilités (à cet effet, les étudiants de M1 sont vivement invités à suivre le cours de L3 « Probabilités – Statistiques« )

Documents de support : monographie « Stochastic Geometry and Wireless Networks » (2009), by F. Baccelli and B. Blaszczyszyn (available on-line at http://www.di.ens.fr/~baccelli/)

Correspondant local : P. Gonçalves.
Sponsor : Pôle ResCom du GDR CNRS ASR

ER-02 (2011) : Optimisation et convexité

Paulo Goncalves

Intervenants :  Claude Lemaréchal (http://www.inrialpes.fr/bipop/people/lemarechal/) &  Jérôme Malick (http://www.inrialpes.fr/bipop/people/malick/)

Dates : 17 – 21 janvier 2011 – ENS Lyon

Planning (sujet à modifications):

Lundi (3h30) —  Introduction

  • 10h30 – 12h — présentation du cours, objectifs
  • 13h30 – 15h30 — introduction a l’optimisation, exemples

Mardi (5h15) — Optimisation classique

  • 10h30 -12h  — principes algorithmiques
  • 13h30 – 15h15 — méthodes classiques, méthodes pour la grande taille
  • 15h30 – 17h30 — TP

Mercredi (5h) — Optimisation convexe non-différentiable

  • 09h00 – 12h00  — non-différentiabilité naturelle, ou provoquée
  • 13h30 – 15h30  — TD

Jeudi (5h15) — Théorie de l’optimisation convexe

  • 10h30 – 12h   — analyse convexe
  • 13h30 – 15h15  — théorie de la dualité
  • 15h30 – 17h30  — TD

Vendredi (5h) — Algorithmique de l’optimisation non-différentiable

  • 9h – 10h30 — algorithmes à oracle
  • 10h30 – 12h  — algorithmes pour problèmes structurés
  • 13h30 – 15h30  — fin + examen

Langue de la présentation : FRANCAIS.

Objectifs:

  1. introduction a l’optimisation, applications sur des problèmes réels
  2. algorithmique de l’optimisation convexe non-différentiable
  3. relaxations convexes de problèmes combinatoires, décomposables ou non-convexes structurés

Programme prévisionnel : (enveloppe supérieure du programme)

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Partie 1 : Introduction à l’optimisation
– qu’est ce qu’un problème d’optimisation ? objectifs, classification
– exemples: moindres carrés, gestion de production, allocation
– principes mathématiques, rôle de la convexité
– principes algorithmiques: estimation + correction

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Partie 2 : Algorithmes d’optimisation différentiable

2.1 principes des méthodes classiques
– estimation : (quasi- Gauss-) Newton
– correction : recherche linéaire, région de confiance
– exemple : classification supervisée

2.2 méthodes pour la grande taille
– mémoire limitée, Newton tronqué
– exemples : prévision météo, maximisation d’entropie

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Partie 3 : Optimisation non-différentiable: théorie et applications

3.1 motivations:
– non-différentiabilité naturelle
– non-différentiabilité provoquée : relaxation, problèmes décomposables, optimisation combinatoire

3.2 éléments d’analyse convexe
– sous-différentiabilité
– conjugaison, dualité (Lagrange, Fenchel)
– analyse de sensibilité, interprétation économique

3.3 applications :
– optimisation de la production électrique
– optimisation des réseaux de communication
– optimisation de valeurs propres, application en théorie des graphes

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Partie 4 : Algorithmes d’optimisation convexe non-différentiable

4.1 Problèmes à oracle
– méthodes: sous-gradient, plans sécants, faisceaux
– récupération primale
– identification du second-ordre

4.2 Problèmes à non-différentiabilité structurée
– exploitation de la structure
– méthode de points intérieurs
– optimisation semidéfinie (SDP)
– relaxations SDP et applications (combinatoire, stats)

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Partie 5 : Deux applications de l’optimisation

4.1 Apprentissage
– contexte, rôle de l’optimisation, exemples
– applications des algorithmes, nouveaux enjeux numériques, optimisation « huge-scale »
– illustrations en vision par ordinateur, en bio-stats

4.2 Optimisation polynomiale
– optimisation globale, lien avec l’optimisation semidéfinie (SDP)
– approximations successives par SDP, preuve de fermeture
– illustrations en commande de systèmes, en certification de programmes

Correspondants locaux : T. Begin et P. Gonçalves.
Sponsor : Pôle ResCom du GDR CNRS ASR

ER 03 (2011) : Vision et apprentissage

Nicolas Brisebarre

Du 24 au 28 janvier 2011 — ENS Lyon

Les cours de cette école seront dispensés en anglais. Merci de consulter la version anglaise de cette page où vous trouverez de plus amples informations (descriptif du cours, emploi du temps, etc.).

Intervenants :

  1. Zaid Harchaoui (INRIA, LEAR, INRIA Rhône-Alpes)
  2. Ivan Laptev (INRIA, WILLOW, INRIA Rocquencourt)
  3. Cordelia Schmid (INRIA, LEAR, INRIA Rhône-Alpes)
  4. Josef Sivic (INRIA, WILLOW, INRIA Rocquencourt)

Correspondants locaux

Un certain nombre d’informations utiles se trouve sur la page principale des écoles de recherche en informatique fondamentale de l’ENS Lyon.

ER 04 (2011) : Separation logics and applications

Daniel Hirschkoff

Cette école de recherche se déroulera durant la semaine 31 janvier – 4 février 2011. Les cours de cette école seront dispensés en anglais.

Intervenants:

  • Hongseok Yang (Lecturer, Queen Mary University of London, UK)
  • Alexey Gotsman (Assistant Professor, IMDEA, Spain)
  • Matthew Parkinson (Researcher, Microsoft Research, Cambridge, UK)

Voir la version anglaise de cette page pour un descriptif du cours, et des informations à jour (remarque importante: les cours seront dispensés en anglais).

Responsable local: Daniel Hirschkoff (LIP), avec l’aide bienveillante d’Etienne Lozes (LSV).

ER 05 (2011) : Complexité algébrique, complexité de comptage et applications en physique statistique

Pablo Arrighi

Dates :07-11/02

Horaires :
  • Lundi : 9h-12h15 et 14h-17h15 (Arnaud)
  • Mardi : 9h-12h15 (Jesper) et 14h-16h (Guillaume)
  • Mercredi : 9h-12h15 (Jesper) et 14h-16h (Guillaume)
  • Jeudi : 9h30-12h45 (Sylvain) – rien l’après-midi
  • Vendredi : 9h30-12h45 (Sylvain) et 14h30-16h30 (Guillaume) + QCM 20min
Intervenants :
  • Arnaud Durand (Equipe de logique mathématique, université Paris 7)
  • Jesper Jacobsen (Laboratoire de Physique Théorique, ENS)
  • Guillaume Malod (Equipe de logique mathématique, université Paris 7)
  • Sylvain Perifel (LIAFA, université Paris 7)

Correspondant local : Pablo Arrighi

Programme :

Le cours s'articulera autour de deux questions centrales en complexité :
  • Peut-on compter efficacement le nombre de solutions d’un problème ? (p. ex. combien d’affectations satisfont une formule booléenne ?)
  • Combien d’additions et de multiplications sont nécessaires pour calculer un polynôme ? (p. ex. peut-on calculer le permanent en un nombre polynomial d’opérations ?)
Nous verrons les liens forts qui existent entre ces deux questions, et comment elles éclairent le 
reste de la théorie de la complexité booléenne en apportant la puissance d'outils algébriques.

Ces questions sont également importantes en physique statistique car les propriétés thermodynamiques 
d’un modèle statistique dérivent de la fonction de partition, qui est une somme pondérée sur 
un très grand nombre d’états microscopiques du système : le problème acquiert ainsi une nature 
combinatoire. Nous verrons donc l'approche des physiciens pour résoudre des problèmes réputés difficiles.

Plan prévisionnel :

1. Comptage booléen

- Classes de comptage : définitions, propriétés.
- Complétude du permanent pour la classe #P.
- Propriétés de clôture.
- Théorème de Toda : compter est plus puissant qu'une alternance bornée de
  quantificateurs.

2. Physique statistique

- Physique statistique : pavages de dimères, entropie, etc.
- Comptage des appariements dans un pavage de dimères : résolution complète.
- Comptage des polygones autoévitants : approche numérique.
- Autres exemples par les matrices de transfert, phénomènes critiques.

3. Calcul de polynômes

- Classes algébriques : modèle de Valiant, classes VP et VNP, propriétés de
  base, complétude du permanent pour VNP.
- Variantes (avec ou sans constantes, degré borné ou non) : équivalence des
  différentes questions "VP=VNP?".
- Bornes inférieures (Baur-Strassen, polynômes ad-hoc, modèles restreints).
- Liens avec la complexité booléenne : comptage, calcul en espace
  polylogarithmique, dérandomisation...

ER 06 (2011) : Rule-based modeling and application to biomolecular networks

Olivier Laurent

Du 14 au 18 février 2011 — ENS Lyon

Links to main documents

Objectifs

The goal of this course is to give an overview on rule-based modelling.

Rule-based approaches (as in our own Kappa, or BNGL, or many other
propositions allowing the consideration of « reaction classes ») offer
some means to capture combinatorial molecular interactions as we find
them in biological subcellular systems. This is trying to fill a need
that seems ever more pressing – as molecular biology uncovers more
amazing combinational structures. In so doing we get a more physically
realistic, less parameter-hungry, and more structured approach to the
modeling/programming of combinatorial molecular networks.

We will explain the approach through numerous motivating examples. We
will also reenact various methods commonly employed in the
verification and analysis of concurrent systems to support our
approach with analytic tools, such as: static analysis (qualitative
and quantitative) for reachability questions and for the reduction of
dynamical systems, causality analysis (including methods for the
compression of partial time traces), and more specific « termination »
methods using local energy functionals to guarantee thermodynamical
correctness.

The intended audience is students and staff in theoretical computer
science/concurrency theory, computational biologists with an interest
in modelling techniques, statistical physicists/applied mathematicians
with an interest in biomodelling.

Intervenants

  1. Vincent Danos
  2. Jérôme Feret
  3. Jean Krivine
  4. Gregory Batt
  5. Jonathan Hayman

Le matériel pédagogique sera en anglais.

Les cours auront lieu en anglais.

Timetable

Monday 14th [Amphi B]
  • 9h30: Welcome [Amphi B, 3rd floor]
  • 10h00-12h00: Basics of modeling (V. Danos) [Amphi D, ground floor]
     
  • 14h00-15h30: Basics of modeling (V. Danos) [Amphi B]
  • 15h45-17h00: Basics of modeling (V. Danos) [Amphi B]
Tuesday 15th [Amphi B]
  • 10h00-12h00: Introduction to kappa (J. Krivine)
     
  • 14h00-15h30: Dynamics (J. Krivine)
  • 15h45-17h00: Dynamics (J. Krivine)
Wednesday 16th [Amphi B]
  • 10h00-12h00: Static analysis (J. Feret)
     
  • 14h00-15h30: Model reduction (J. Feret)
  • 15h45-17h00: Model reduction (J. Feret)
Thursday 17th [Amphi B]
  • 10h00-12h00: Model reduction (J. Feret)
     
  • 14h00-15h30: Modeling session: epigenetics (J. Krivine)
  • 15h45-17h00: Modeling session: epigenetics (J. Krivine)
Friday 18th [Amphi B]
  • 10h00-12h00: Energy and syntax (V. Danos)
     
  • 13h15-14h00: evaluation for ENS students
     
  • 14h00-15h30: Extensions (G. Batt)
  • 15h45-17h00: Extensions (J. Hayman)

Content

Basics of modeling : Petri-Nets, mass action law, detection of equilibriums and steady states, thermodynamic limit (Kurz theorem).

Introduction to kappa : Notion of model in biology, syntax and operational semantics.

Dynamics : Gillespie’s algorithm, scalability issue, causality.

Static analysis : Qualitative analysis, reachability (completeness result), species enumeration algorithm.

Model reduction : Information flow, ODE semantics, stochastic semantics.

Energy and syntax : Information flow, ODE semantics, stochastic semantics.

Extensions : Compartments, agent variants,diffusion.

Logiciels

Pré-requis

Ce cours ne nécessite pas de connaissances préalables.

Les notions fondamentales utilisées seront toutes introduites pendant le cours.

Bibliographie

Correspondant local

Olivier Laurent

Réforme de l’agrégation

Eric Fleury

La réforme en cours du concours de l’agrégation pose de nombreuses questions et amène les ENS à reconsidérer les cursus de leurs élèves, notamment dans les filières de lettres et sciences humaines. A ce jour, et même si la situation doit encore évoluer, nous disposons déjà d’un certain nombre de réponses :

  • Reports de stage : Les reports de stage après la réussite à l’agrégation restent automatiques pour les élèves en scolarité dans une ENS, ainsi que pour les bénéficiaires d’un Contrat Doctoral.
  • Validation de l’agrégation dans le supérieur : cette validation restera possible à condition d’effectuer 128 heures d’enseignement réparties sur deux ans. Il est donc essentiel que les agrégés qui obtiennent un Contrat Doctoral puissent bénéficier d’une mission d’enseignement leur permettant de valider leur concours.
  • Session 2010 : année transitoire, c’est la dernière année où il est possible de s’inscrire à l’agrégation en étant titulaire d’un M1. A partir de la session 2011, un M2 validé sera requis pour s’inscrire au concours de l’agrégation.
  • Session 2011 : on risque de connaître une baisse des effectifs puisqu’il faudra désormais détenir un M2 pour s’inscrire à l’agrégation. L’ENS de Lyon affirme néanmoins sa volonté de maintenir l’ouverture de ses préparations à l’agrégation, tout en maintenant un degré de sélection suffisant pour en assurer le niveau.

Pour toute question sur l’option informatique, contactez le responsable de l’option.