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	Wed. 03	Thu. 04	Fri. 05
08:00 09:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 21:00 22:00 23:00	Welcome 8:30 - 8:45 (15min) Welcome Yves Demazeau & Philippe Mathieu Machine Learning 9:00 - 10:30 (1h30) Machine Learning › Stabilité uniforme de la régression non linéaire par moindres carrés régularisés avec des noyaux à valeurs opérateurs - Julien Audiffren, Laboratoire d'informatique Fondamentale de Marseille 09:00-09:30 (30min) › Un nouveau Modèle Autorégressif Vectoriel basé sur les Noyaux à Valeur Opérateur et son application à l'inférence de réseaux - Néhémy Lim, Informatique, Biologie Intégrative et Systèmes Complexes, Laboratoire Analyse de Données et Intelligence des Systèmes 09:30-10:00 (30min) › Inférence de réseaux biologiques à partir de données hétérogènes par l'apprentissage de modèles à noyaux multiples - Arnaud Fouchet, Informatique, Biologie Intégrative et Systèmes Complexes, Université d'Evry-Val d'Essonne 10:00-10:30 (30min) Coffee break 10:30 - 11:00 (30min) Coffee break Machine Learning 11:00 - 12:30 (1h30) Machine Learning › Study of consensus functions in the context of ensemble methods for biclustering - Blaise Hanczar, LIPADE 11:00-11:30 (30min) › Learning Multiple Behaviors from Unlabeled Demonstrations in a Latent Controller Space - Manuel Lopes, FLOWERS Inria Bordeaux Sud-Ouest 11:30-12:00 (30min) › Caractérisation topologique d'un jeu de données images avec les nombres de Betti et un modèle génératif - Michaël Aupetit, CEA LIST 12:00-12:30 (30min) Lunch 12:30 - 14:30 (2h) Lunch Engineering Socio-technical Urban Superorganisms 14:30 - 15:30 (1h) Engineering Socio-technical Urban Superorganisms Franco Zambonelli Coffee break 15:30 - 16:00 (30min) Coffee break Manifold Learning - Part I 16:00 - 17:00 (1h) Manifold Learning - Part I Radu Horaud AG 17:00 - 19:00 (2h) AG Assemblée Générale de CAP Banquet 20:00 - 23:55 (3h55) Banquet	Manifold Learning - Part II 9:30 - 10:30 (1h) Manifold Learning - Part II Radu Horaud Coffee break 10:30 - 11:00 (30min) Coffee break Machine Learning 11:00 - 12:30 (1h30) Machine Learning › Une analyse PAC-Bayésienne de l'adaptation de domaine et sa spécialisation aux classifieurs linéaires - Emilie Morvant, Laboratoire d'informatique Fondamentale de Marseille 11:00-11:30 (30min) › Optimisation par paires des classifieurs bayésiens dans le cadre d'un apprentissage sensible au coût - Clément Charnay, Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie 11:30-12:00 (30min) › Utilisation de matrices de Hankel non bornées pour l'apprentissage spectral de langages stochastiques - Mattias Gybels, Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Marseille 12:00-12:30 (30min) Lunch 12:30 - 14:30 (2h) Lunch From data and information to knowledge: the Web of tomorrow 14:30 - 15:30 (1h) From data and information to knowledge: the Web of tomorrow Serge Abiteboul Coffee break 15:30 - 16:00 (30min) Coffee break Machine Learning 16:00 - 18:00 (2h) Machine Learning › Vote de majorité a priori contraint pour la classification binaire : spécification au cas des plus proches voisins - Emilie Morvant, Laboratoire d'informatique Fondamentale de Marseille 16:00-16:30 (30min) › Anticipative and Dynamic Adaptation to Concept Changes - Antoine Cornuéjols, AgroParisTech, UMR 518 MIA - Ghazal Jaber, AgroParisTech, UMR 518 MIA 16:30-17:00 (30min) › Learning from networked examples in a k-partite graph - Jan Raom, Katholieke Universiteit Leuven 17:00-17:30 (30min) › Approximation de bordures de motifs frequents par le calcul de traverses minimales approchées d'hypergraphes - Nicolas DURAND, Laboratoire des Sciences de l'Information et des Systèmes 17:30-18:00 (30min)	Machine Learning 9:00 - 10:30 (1h30) Machine Learning › The Strategic Student Approach for Life-Long Exploration and Learning - Manuel Lopes, FLOWERS Inria Bordeaux Sud-Ouest 09:00-09:30 (30min) › Learning to combine multi-sensor information for context dependent state estimation - alexandre ravet, Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes 09:30-10:00 (30min) › KL-based Control of the Learning Schedule for Surrogate Black-Box Optimization - Ilya Loshchilov, LIS, EPFL 10:00-10:30 (30min) Coffee break 10:30 - 11:00 (30min) Coffee break Machine Learning 11:00 - 12:30 (1h30) Machine Learning › Extraction des k plus grandes tuiles dans un flux de données - Baptiste Jeudy, LAboratoire Hubert Curien 11:00-11:30 (30min) › Ranking and selecting association rules based on dominance relationship - 11:30-12:00 (30min) › Fast classification using sparse decision DAGs - Djalel Benbouzid, Laboratoire de l'Accélérateur Linéaire, Laboratoire de Recherche en Informatique 12:00-12:30 (30min) Lunch 12:30 - 14:30 (2h) Lunch Traiter de grandes masses de données relationnelles grâce à l'apprentissage automatique 14:30 - 15:30 (1h) Traiter de grandes masses de données relationnelles grâce à l'apprentissage automatique Antoine Bordes Coffee break 15:30 - 16:00 (30min) Coffee break Machine Learning 16:00 - 17:00 (1h) Machine Learning › Emergence de catégories par interaction entre systèmes d'apprentissage - Maxime Carrere, Mnemosyne 16:00-16:30 (30min) › Distributed dictionary learning over a sensor network - Pierre Chainais, INRIA Lille Nord Europe - SequeL, Laboratoire d'Automatique, Génie Informatique et Signal 16:30-17:00 (30min)

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