Semantic search

Mercredi 15 février 2012, 14h-17h, Salle Master

Des performances dans les nuages avec la virtualisation des langages

Yann Régis-Gianas

«The effective exploitation of his powers of abstraction must be regarded as one of the most vital activities of a competent programmer.» disait Dijsktra.

En effet, pour aborder la complexité d'un problème, l'explicitation des concepts utiles à sa formalisation et à sa résolution est bien souvent une étape clé. Lorsque que l'on étend ce processus à une classe de problèmes qui partagent les mêmes concepts, il est naturel de se doter d'un langage le plus approprié possible pour manipuler ces abstractions spécifiques à un domaine (en anglais, «Domain Specific Language»).

Comment implémenter ces DSLs? Une première approche classique reflète les constructions du DSL sous la forme d'un jeu de fonctions de bibliothèque. L'avantage de cette approche est d'utiliser directement son langage généraliste préféré, et sa chaîne de compilation optimisée, de façon à générer du code machine à moindre frais. Par contre, dans ce cadre, l'écriture de passe d'optimisations spécifiques au DSL - à moins d'utiliser des techniques pointues de méta-programmation - est a priori impossible.

Une seconde approche, opposée, consiste à écrire un compilateur pour le DSL à partir de zéro. Toute liberté est alors donnée à l'implémenteur d'intégrer à son compilateur des passes d'optimisation spécifiques… mais au prix d'une réimplémentation de passes de compilation déjà présentes, et certainement plus abouties, dans le compilateur de son langage généraliste favori.

Dans cet exposé, je présenterai les travaux de Martin Odersky et son équipe sur la virtualisation de DSLs à l'intérieur du langage de programmation Scala. La virtualisation de langage utilise intensivement le polymorphisme et la composition mixin de Scala ainsi que des techniques de génération de code à l'exécution pour embarquer des langages spécifiques dans Scala dont la compilation peut réutiliser des modules du compilateur mais aussi étendre ces derniers par des optimisations spécifiques au domaine.

Yann Régis-Gianas est un ancien élève de l'EPITA, promo CSI 2003. À sa sortie de l'école, il a poursuivi un troisième cycle en passant un DEA à l'Université Paris Diderot et une thèse à l'INRIA Rocquencourt. Il est aujourd'hui maître de conférence à Paris Diderot et travaille sur le design des langages de programmation et de preuve.

http://www.pps.jussieu.fr/~yrg/

Certification d'annotations de coût dans les compilateurs

Nicolas Ayache

Nous traitons du problème de la conception d'un compilateur où des informations sur le coût à l'exécution du code objet sont retournées en tant qu'annotations de coût sur le code source, et ce de façon certifiée correcte. Pour cela, nous avons besoin d'une idée souple et précise : (i) du sens donné aux annotations de coût, (ii) de la méthode pour les prouver correctes et précises, et (iii) de la manière d'en composer les preuves. Nous proposons ce que nous appelons une approche par étiquetage pour répondre à ces trois questions. Dans un premier temps, nous montrons son application sur un compilateur jouet. L'étude formelle qui en découle suggère que l'approche par étiquetage a de bonnes propriétés de compositionnalité et de passage à l'échelle. Afin de s'en convaincre davantage, nous rapportons notre retour d'expérience sur l'implémentation d'un compilateur prototype écrit en ocaml pour un large sous-ensemble du langage C.

Nicolas Ayache, ancien doctorant Université Paris-Sud / CEA-LIST, est actuellement Post-doc au laboratoire PPS (Preuves, Programmes et Systèmes) à l'université Paris Diderot.

Mercredi 16 novembre 2011, 14h-16h, Amphi A4

Interactive 2D and 3D Segmentation with ilastik

Ullrich Köthe

The ilastik system developed by our group uses machine learning and simple interaction techniques to empower users without special image processing expertise to segment and analyze their 2- and 3-dimensional image data on their own. It offers a number of easy-to-use workflows for various common analysis tasks. The talk will present two of these workflows (“interactive classification” and “region carving”), going from an online demonstration of the high-level user experience down to the algorithmic and software design details. Special emphasis will be put on aspects of genericity and parallelization which facilitate convenient adaptation of basic building blocks to different contexts without loss of performance. Examples from challenging biological applications will illustrate our system's capabilities.

Ullrich Köthe is a senior researcher in the Multidimensional Image Processing Group at the Interdisciplinary Centre for Scientific Computing of the University of Heidelberg, Germany, where he heads advanced research on image and data analysis for industry and the life sciences. Formerly, he was with the Cognitive Systems Group at the University of Hamburg (1999-2007) and with the Fraunhofer-Institute for Computer Graphics in Rostock (1992-1999).

Ullrich Köthe's main field of research is the development of user-friendly image analysis methods. He is interested in all techniques that facilitate genericity and re-usability, from machine learning and probabilistic modeling to generic programming and empirical performance evaluation. Dr. Köthe is the originator and maintainer of the open-source image analysis library VIGRA and co-developer of the interactive ilastik toolkit, which have been designed to put these ideas into practice.

http://www.ilastik.org

Mercredi 26 octobre 2011, 14h-15h30, Amphi masters

Pourquoi Javascript est-il aussi rapide/lent ?

Nicolas Pierron

Comment Javascript, un langage dynamique, interprété et non typé, parvient à être aussi rapide ? Quelles sont les avancées qu'il reste à faire pour obtenir des performances identiques au langage C ?

Pour illustrer cette présentation, on s’intéressera à l’évolution du navigateur Mozilla Firefox et aux différentes approches pour résoudre ce problème.

Diplômé de la promotion CSI 2008 de l'EPITA, Nicolas Pierron travaille actuellement à Mozilla Paris sur le nouveau moteur Javascript IonMonkey.

http://www.mozilla-europe.org/fr/

Mercredi 6 juillet 2011, 14h-15h, Amphi masters

Un algorithme rapide pour le Compressive Sensing sur architectures parallèles

Alexandre Borghi

Dans ce séminaire je présenterai un algorithme de résolution approchée pour le problème du Compressive Sensing basé sur la programmation convexe. Cet algorithme a la particularité d'avoir été pensé dès sa conception pour tirer partie des architectures matérielles modernes, ce qui permet une implémentation efficace et rapide sur celles-ci. Bien qu'une résolution approchée soit en pratique suffisante pour obtenir rapidement une solution de très bonne qualité, une variante exacte très rapide sera aussi présentée. Cette dernière n'est toutefois utilisable que sous certaines conditions. Trois types d'architectures parallèles sont ici envisagées : des processeurs multi-cœurs avec unités de calcul vectoriel, des processeurs graphiques (GPU) et le processeur Cell.

Alexandre Borghi est diplômé de la promotion CSI 2007 de l'EPITA et effectue actuellement sa thèse au LRI de l'Université Paris-SUD XI. Il s'intéresse principalement à l'adaptation de l'algorithmique aux architectures parallèles.

http://www.lri.fr

Mercredi 15 juin 2011, 14h-17h, Amphi masters

Modèle basé-contexte pour l'annotation automatique du multimédia

Nicolas Ballas

Ces dernières années ont vu exploser le nombre de vidéos disponibles sur internet. Pour permettre leur exploitation, il est nécessaire de mettre en place des systèmes analysant automatiquement ces données multimédia. De tels systèmes permettent notamment d'indexer automatiquement des vidéos en fonction de leurs contenus. Durant cette présentation, je m'intéresserai aux récentes avancées effectuées dans ce domaine. Je présenterai des descripteurs vidéos, développés dans le cadre de ma thèse, qui capturent le mouvement et l'apparence d'une vidéo pour les résumer dans une courte signature. Ces signatures peuvent être utilisées a posteriori pour détecter différents évènements ou concepts dans les vidéos.

Nicolas Ballas effectue sa thèse entre le laboratoire LVIC du CEA/List et le laboratoire CAOR de l'école des Mines de Paris. Il s'intéresse principalement au problème de perception automatique à travers l'étude d'algorithmes combinant vision par ordinateur et apprentissage automatique.

http://www.kalisteo.fr/en/index.htm, http://caor.mines-paristech.fr/

Traitement d'images sur processeur graphique avec CUDA et C++

Matthieu Garrigues

Conçus à l'origine pour le rendu 2D et 3D, les processeurs graphiques (GPU) peuvent aujourd'hui être considérés comme des processeurs génériques massivement parallèles. Mais ce parallélisme impose des contraintes sur les algorithmes implantés et les types de données utilisés. D'autre part, le bus de communication entre le processeur central (CPU) et le GPU peut être un goulot d'étranglement.

Ce séminaire débutera par un aperçu des avantages et inconvénients de la programmation GPU, puis je présenterai l'implantation d'un algorithme temps réel de suivi de points dans une vidéo. Je terminerai par l’introduction de deux petites boîtes à outils : Cuimg et Dige. Cuimg utilise C++ pour simplifier l'écriture d'algorithmes de traitement d'images avec CUDA, tandis que Dige, basée sur le framework Qt, permet le prototypage rapide d'interfaces graphiques.

Matthieu Garrigues est diplômé de la promotion CSI 2009 de l'EPITA. Depuis, il s'intéresse au développement et l'implantation d'applications de vision par ordinateur sur des architectures parallèles. Il est actuellement ingénieur de recherche à l'unité d'électronique et d'informatique de l'ENSTA.

http://uei.ensta-paristech.fr

Mercredi 18 mai 2011, 14h-16h, Amphi masters

Utilisation des distances tangentes pour la compensation de mouvement : Application au codec Theora

Jonathan Fabrizio

Pour encoder de manière efficace une séquence vidéo, la redondance temporelle est souvent utilisée. Pour cela, le mouvement entre l'image considérée et une image de référence est estimé. Cela permet de générer une prédiction à partir de l'image de référence et seule la différence entre la prédiction et l'image réelle est enregistrée. Pour estimer ce mouvement, les codecs se contentent souvent de suivre l'évolution spatiale de blocs dans l'image. Ils associent, pour chaque bloc de l'image considérée, un bloc similaire dans un voisinage proche dans l'image de référence. Nous présentons ici une méthode originale pour réaliser cette prédiction par compensation de mouvement. Notre méthode utilise les distances tangentes. Cela permet non seulement d'estimer l'évolution de la position des blocs de l'image mais en partie aussi l'évolution du bloc lui-même. Nos prédictions sont donc de meilleure qualité. Utilisée dans l'encodage de séquences, on peut espérer un gain de compression non négligeable. Pour valider l'efficacité de la méthode, nous intégrons cette méthode dans le codec Theora et mesurons son efficacité en comparant les résultats obtenus avec notre méthode et ceux obtenus par une stratégie classique (le block-matching).

Jonathan Fabrizio est enseignant-chercheur au LRDE depuis l'été 2009. Il travaille actuellement sur la localisation et l'extraction automatique de texte dans les images.

Mercredi 16 mars 2011, 14h-16h, Amphi masters

Généricité en traitement des images : développement d’algorithmes complexes et localisés au sein d’une image.

Benoît Vandame

La plupart des bibliothèques génériques en traitement d’images mettent l’accent sur la généricité, la mise en pipeline d’opérations basiques, mais peu mettent l’accent sur la sélection d’un sous-ensemble de pixels concerné par un algorithme. En pratique de nombreux algorithmes ne s’appliquent que sur un sous-ensemble simple (rectangle) ou complexe (forme contiguë quelconque) de pixels qui ne sont qu’une petite fraction d’une image. La création d’un masque précisant les pixels concernés ne semble pas une solution optimale (contrainte mémoire et calculatoire). Dans le cadre de développement d’algorithmes en traitement d’images et vidéos, le laboratoire Canon Research Centre France (localisé à Rennes) développe une bibliothèque générique de traitement d’images qui ajoute la notion de forme à toute manipulation basique ou complexe d’une image. Une « arithmétique » des formes permet une sélection précise de pixels et une exécution efficace d’algorithme complexe. Les motivations, la mise en œuvre de cette bibliothèque, les outils template utilisés seront présentés et illustrés d’exemples concrets.

Benoît Vandame a obtenu sa thèse (2004) en traitement d’images appliqué à de grands relevés astronomiques au sein de l’European Southern Observatory (ESO-Munich). Depuis 2007, il travaille au laboratoire Canon Research Centre France (CRF-Rennes). Ses travaux portent sur le computational imaging (super-resolution, light-field imaging). Fort de son expérience en traitement automatique de larges données, il participe activement à la création d’une bibliothèque générique de traitement d’images pour les développements réalisés au sein du laboratoire CRF.

Mercredi 9 février 2011, 14h-16h, Amphi masters

Principes et Pratiques de la Programmation Concurrente en π-calcul

Frédéric Peschanski

Nous étudions la problématique du mélange de paradigmes de programmation variés plongés dans un environnement concurrent. Dans cette perspective, nous poursuivons un cheminement similaire à celui qui conduit du lambda-calcul aux langages fonctionnels, mais en prenant comme point de départ le π-calcul. Nous proposons la machine abstraite des π-threads dont la principale originalité est l’absence de pile d’exécution. Cette caractéristique permet de nous reposer dans nos implémentations sur des algorithmes simples et naturellement concurrents, notamment pour ce qui concerne l’ordonnancement et le ramasse-miettes. Pour ce dernier, nous proposons un algorithme permettant de récupérer très simplement les cycles de processus en interblocage et autres structures bloquantes.

Frédéric Peschanski est Maître de Conférences à l'Université Pierre et Marie Curie. Il effectue ses recherches au sein du laboratoire d'informatique de Paris 6, dans l'équipe APR (algo-prog). Il étudie essentiellement les langages de programmation avec comme leitmotiv la théorie mise en pratique (et vice-versa).

Mercredi 8 décembre 2010, 14h-16h30, Amphi 4

PHP.Reboot: un language de script utilisant la JSR 292

Rémi Forax

Depuis 2000, on assiste à un regain d'intérêt pour les langages typés dynamiquement regroupés sous la bannière "langage de script". Pour les langages de script les plus populaires, comme PHP, Python ou Ruby, il existe, en plus des implantations écrites en C, des implantations plus récentes utilisant des environnements comme la machine virtuelle Java (JVM) ou la plateforme .Net. Ces implantations sont souvent plus efficaces que les implantations historiques, pourtant, ces environnements d'exécution utilisent des langages intermédiaires typés statiquement qui sont peu propices à l'implantation de langage typé dynamiquement. Partant de ce constat, le Java Community Process a créé la JSR 292 intitulée "Supporting Dynamically Typed Languages on the JavaTM Platform" dont le but est de proposer une API facilitant l'implantation et les performances des langages de script sur une machine virtuelle Java.

Mon exposé se compose de deux parties.

Dans un premier temps, en tant que membre du groupe d'experts, j'essaierai de restituer de façon didactique les concepts introduits par la JSR 292 en expliquant les tenants et les aboutissants.

La seconde partie, plus personnelle, montrera comment développer l'environnement d'exécution d'un langage de script en utilisant les outils fournis par la JSR 292. Je m'appuierai pour cela sur un prototype de langage que j'ai développé et nommé PHP.reboot.

Rémi Forax est, depuis 2003, maître de conférence à l'université Paris Est Marne-la-Vallée au sein du Laboratoire Informatique Gaspard Monge (LIGM). Ses travaux de recherche sont centrés sur la conception de compilateurs et d'environnements d'exécution basée sur des machines virtuelles.

Mercredi 10 novembre 2010, 14h-16h30, Amphi 4

Programmation par propriétés : application au traitement d'images

Vincent Tariel

L'idée d'une fonction est que la quantité d'entrée détermine complètement la quantité de sortie. En informatique, la quantité est une structure de données qui peut être simple, booléenne, entière, ou complexe, image, graphe, arbre. Dans ce domaine, un champ de recherche est de construire un ensemble de fonctions élémentaires, puis par composition d'en créer des plus compliquées. Pour cette dernière, une solution pratique est le langage Caméléon conçu par V. Tariel et O. Cugnon de Sevricourt, qui est un langage de flux de données génériques dont la sortie est prévue en janvier 2011. Générique signifie que tous les types de données peuvent être intégrés dans le langage. Pour cette première, ce séminaire couvrira quelques définitions de fonctions primaires reliées à l'image, incorporées à la bibliothèque standard de Caméléon. A la manière de l'implémentation de la bibliothèque standard du C++, il y aura l'utilisation d'un côté de l'algorithme générique for\_each en typage statique et de l'autre des opérateurs et des itérateurs organisés en programmation orientée objet. L'itérateur localise l'action suivant différents paradigmes : ensemble fini et dénombrable, voisinage, convolution, zone d'influence. L'opérateur agit suivant différents paradigmes : arithmétique, croissance de régions.

Ayant d'un côté un profile "informatique", ingénieur ESIEE avec un master en traitement d'images, et de l'autre côté un profile "science des matériaux", thèse en physique à l'école polytechnique avec un autre master en science des matériaux, le domaine de recherche de Vincent Tariel est axé sur l'image aussi bien expérimentalement, préparation de l'échantillon, microscopie, que numériquement, segmentation, caractérisation géométrique et physique, modélisation.

Il est rattaché au Department of Applied Mathematics, Australian National University

Mercredi 13 octobre 2010, 14h-16h, Amphi 4

Recherche d'images et indexation multimédia basées contenu

David Picard

Dans la recherche multimédia basée contenu, on distingue trois champs d'applications différents : la recherche de cible dans laquelle on désire retrouver un document particulier ; la recherche interactive, dans laquelle l'utilisateur définit l'objet de la requête au fil de son interaction avec le système ; et la catégorisation, où il s'agit d'étiqueter les données en un certain nombre de classes prédéfinies.

Cette présentation fera le tour d'horizon de mes travaux de recherche dans deux de ces domaines. Une première partie concernera la recherche de cible, où je présenterai le cas particulier de la recherche de quasi-copies dans de très grands volumes de données, et en particulier une application à la recherche de scènes urbaines identiques dans le cadre du projet iTowns.

Dans la deuxième partie, je développerai mes travaux récents sur la classification d'images. L'accent y sera mis sur la fusion de descripteurs multimédias et les techniques d'apprentissage statistique permettant d'apprendre conjointement l'opération de fusion avec la fonction de classification.

David Picard est actuellement maître de conférences à l'ENSEA (Cergy-Pontoise) au sein du laboratoire ETIS. Ses travaux de recherche sont centrés sur la reconnaissance de forme, l'apprentissage statistique ainsi que l'indexation de documents multimédia et la recherche d'information dans un contexte distribué. Il a obtenu sa thèse en 2008 sur la recherche d'image basée contenu à l'aide d'un système multi-agents, dans le cadre de données distribuées sur un réseau. Il a effectué ensuite un stage post-doctoral au LIP6 de l'université Pierre et Marie Curie, financé par le projet iTowns en partenariat avec l'IGN, pour la conception d'un moteur de recherche multimédia dans un contexte à la StreetView des rues de Paris.

Mercredi 2 juin 2010, 14h-16h, Amphi 4

Généricité et topologie discrète en C++

Julien Lamy

Le traitement d'images est par nature un procédé discret, au cours duquel un signal continu est décomposé en un ensemble de pixels, ou de voxels pour des images tri-dimensionnelles. Au niveau géométrique, cette nature discrète pose peu de problèmes, car la plupart des opérations géométriques sont indépendantes de la grille sous-jacente ; au niveau topologique, le problème est tout autre. Deux des notions fondamentales de la topologie, le voisinage et la connexité, sont radicalement différentes entre un espace continu et un espace discret : il est entre autres impossible de subdiviser un voisinage discret de façon infinie comme c'est le cas dans un espace euclidien.

Bien que certaines bibliothèques de traitement d'images contiennent des algorithmes topologiques, notamment de squelettisation, le type de voisinage utilisé par ces algorithmes est généralement fixé par le code, ce qui empêche une adaptation facile à un autre type de connexité ou à un espace de dimension différente.

Ce séminaire présente une méthode générique pour intégrer les notions discrètes de voisinage et de connexité à une bibliothèque de traitement d'images programmée en C++. Je montrerai également comment obtenir de façon simple un algorithme de squelettisation homotopique en utilisant ces notions.

Julien Lamy est titulaire d'un doctorat de l'Université de Strasbourg. De 2001 à 2006, il a travaillé au sein de l'équipe de R&D de l'IRCAD (Institut de recherche contre les cancers de l'appareil digestif, Strasbourg) au développement d'algorithmes de traitement d'images médicales. Depuis 2008, il est ingénieur de recherche au Laboratoire d'imagerie et de neurosciences cognitives de l'Université de Strasbourg.

http://www-ulpmed.u-strasbg.fr/ipb/

Interface générique pour la parallélisation d'applications de recherche en imagerie biomédicale

Yann Cointepas

Le projet BrainVISA (http://brainvisa.info) est en train de développer, avec le soutien du projet européen HiPiP (http://hipip.eu), une architecture générique pour la parallélisation des applications. Cette architecture fournira un accès à divers moyens de calculs (fermes de stations de travail, clusters, centres de calculs, etc.) en s'appuyant sur des solutions existantes pour la gestion des ressources (Sun Grid Engine, Condor, LSF, etc.) Cette architecture est développée pour répondre aux besoins croissants de moyens de calcul dans le monde de la recherche en neuroimagerie. Au cours de ce séminaire, j'aborderai rapidement le contexte de la recherche en neuroimagerie en me focalisant sur les besoins en parallélisation d'applications. Ensuite, je détaillerai la solution que nous avons choisie pour répondre à ces besoins.

Yann Cointepas a obtenu un doctorat de Traitement du signal et des images à l'Ecole Nationale des Télécommunications de Paris en 1999. Depuis 2003, il a un poste d'ingénieur-chercheur à la Direction des Sciences du Vivant du CEA. Il travaille au sein du laboratoire LNAO situé à NeuroSpin. Il fait également partie des personnels de l'IFR 49. Il est un des architectes historiques du projet BrainVISA. Ses activités de recherche concernent principalement l'analyse structurelle du cerveau humain avec de l'imagerie par résonance magnétique (IRM) et plus particulièrement l'étude de la connectivité cérébrale à partir d'IRM de diffusion.

http://www.lnao.fr/

Mercredi 28 avril 2010, 14h-16h, Amphi Masters

Diagrammes de Décision à la Demande (DDoD)

Alban Linard

Les Diagrammes de Décision (DDs) forment une vaste famille de structures de données, qui permettent de représenter et manipuler très efficacement de grandes quantités d'informations. Cependant, parmi les nombreux types de DDs, l'utilisateur est souvent désemparé pour choisir le bon. Souvent, aucun type ne répondant exactement à ce qu'il cherche, l'utilisateur doit faire adapter ses données au type de DDs choisi.

Le problème est que chaque type de DDs possède sa propre définition. Il n'existe aucun socle commun qui permette de définir n'importe quel type de DD. Ce problème se reflète au niveau des opérations manipulant les DDs. Celles-ci sont aussi spécifiques à chaque type.

Cet exposé présente les Polymorphic Decision Diagrams, un cadre assez général permettant de spécifier de nombreux types de DDs existants. L'utilisateur peut ainsi décrire simplement les DDs correspondant le mieux aux données qu'il souhaite représenter. Ce cadre permet de plus d'ajouter dans la spécification les informations qui permettront de retrouver les performances des types définis jusqu'à présent. Un exemple concret impliquant des loutres permettra de montrer les possibilités offertes par ce cadre.

Alban Linard est post-doctorant à l'université de Genève, dans l'équipe "Software Modeling and Verification". Sa thèse s'est déroulée conjointement au LIP6, dans l'équipe Modélisation et Vérification et au LRDE. Il s'intéresse aux Diagrammes de Décision et à leur application dans le model checking.

http://smv.unige.ch

Architecture logicielle pour des outils génériques en traitement d'images

Roland Levillain

La plupart des frameworks de traitement d'images ne sont pas assez génériques pour garantir une réutilisabilité effective des structures de données et des algorithmes, tout en préservant performances et facilité d'utilisation, et en restant proche de la théorie. Dans cette présentation, nous proposons un cadre logiciel pour le traitement d'images centré sur le paradigme de programmation générique, cherchant à répondre tant aux besoins pratiques que théoriques des scientifiques et des développeurs : la mise au point de méthodes rapides et réutilisables, un niveau de généricité progressif, la possibilité de traiter des ensembles de données volumineux, une gestion de la mémoire automatique et efficace, la vérification statique des types, l'orthogonalité des structures de données et des algorithmes, etc. Cette approche permet aux utilisateurs de concevoir et d'implémenter de nouvelles méthodes délivrées des contraintes habituellement imposées pas les outils logiciels, de pratiquer des expériences inter-domaines, de généraliser certains résultats et de transformer facilement des prototypes en de vraies applications.

Roland Levillain est diplômé de l'EPITA (2003) et titulaire d'un Mastère Spécialisé en Signal, Image et Reconnaissance des Formes (SIRF) de l'ENST (2004). Depuis 2005, il travaille à l'EPITA et au Laboratoire de Recherche et Développement de l'EPITA (LRDE) en tant qu'enseignant-chercheur. Ses travaux portent sur le génie logiciel en traitement d'images. Il participe au développement du projet Olena, une plate-forme générique et performante pour le traitement d'images, et poursuit une thèse sur le sujet depuis 2007.

http://www.lrde.epita.fr/cgi-bin/twiki/view/Main/RolandLevillain

Mercredi 31 mars 2010, 14h-16h, Amphi 4

Généricité en traitement d'images: niveau algorithmique et logiciel

Jean-Baptiste Fasquel

Ce séminaire porte sur certains de mes travaux en matière de généricité et réutilisation en traitement d'images. Ces travaux sont présentés à une échelle algorithmique, bas-niveau, et à une échelle logicielle, plutôt haut-niveau. À l'échelle de l'algorithme, nous présentons une technique permettant d'étendre la généricité des algorithmes de traitement d'images par rapport à la région d'intérêt traitée, en complément de la généricité par rapport aux données (1D, 2D, 3D, scalaires, couleurs, multi-spectrales, séquences, etc.) Cette méthode repose sur une adaptation du patron de conception « Iterator » et sur le polymorphisme de compilation en C++. Au niveau logiciel, l'objectif de la généricité et de réutilisation est de faciliter le couplage des algorithmes « purs » avec des fonctionnalités supplémentaires telles que la visualisation, l'interface homme-machine, les entrées-sorties... Dans ce cas, je présente les principes d'une architecture flexible et évolutive implémentée en C++, combinant la notion de (programmation par) rôle et la notion de (programmation par) composants réutilisables. Ces travaux sont illustrés par des applications dans le domaine médical.

Titulaire d'un diplôme d'ingénieur et d'un doctorat de l'université de Strasbourg, Jean-Baptiste Fasquel a été, de 2002 à Septembre 2009, chargé de recherche au sein de l'équipe informatique de l'IRCAD (Institut de Recherche contre les Cancers de l'Appareil Digestif, Strasbourg). Depuis Septembre 2009, il est enseignant-chercheur à l'université d'Angers, rattaché au Laboratoire d'Ingénierie des Systèmes Automatisés (LISA). Sa thématique de recherche concerne le traitement des images, et couvre aussi bien l'aspect méthode que l'aspect implémentation. Son domaine d'application principal est l'aide au diagnostic médical.

http://www.istia.univ-angers.fr/LISA/PERSO/persoen.php4?nom=FASQUEL

Généricité et héritage en Eiffel

Bertrand Meyer

L'une des caractéristiques de la programmation objet est l'intégration (introduite par Eiffel dans un article de la première conférence OOPSLA en 1986) entre les mécanismes d'héritage, permettant de structurer clairement la description des systèmes, et de généricité, permettant le paramétrage de ces descriptions. La combinaison de ces deux techniques d'architecture est la clé de l'extensibilité et de la réutilisabilité permises par la technologie objets. L'exposé montrera l'interaction entre la généricité et l'héritage en Eiffel et l'application de ces concepts aux tâches d'analyse, de conception et d'implémentation en génie logiciel. De nombreux exemples illustreront l'application de ces idées, et compareront avec les solutions adoptées dans des langages tels que Java et C\#.

Bertrand Meyer est professeur de génie logiciel à l'École Polytechnique Fédérale de Zurich (ETH) et Chief Architect d'Eiffel Software (Santa Barbara). Il est l'auteur de nombreux livres de génie logiciel et de programmation par objets, en particulier "Object-Oriented Software Construction") (version française chez Eyrolles, "Conception et Programmation par Objets"), Jolt Award 1998 ; "Eiffel: Le Langage", "Introduction à la Théorie des Langages de Programmation" (traductions françaises chez InterEditions) ; et, récemment, "Touch of Class: Introduction to Programming Well Using Objects and Contracts", un livre d'initiation à la programmation (Springer). Il a reçu le System Award de l'ACM pour son travail sur Eiffel et est membre de l'Académie des Technologies.

http://se.ethz.ch/~meyer/

Mercredi 3 mars 2010, 14h-15h, Amphi 4

Yayi : Bibliothèque générique de traitement morphologique d'images

Raffi Enficiaud

Dans cet exposé, nous présenterons Yayi, une bibliothèque générique de traitement morphologique d'image. Cette base logicielle, écrite en C++ et interfacée avec Python, fournit un nombre croissant de fonctions en traitement d'image et en morphologie mathématique (distance, segmentation, etc.). Nous discuterons de la mise en oeuvre générale, des concepts génériques utilisés dans la bibliothèque, et de leurs utilisations dans l'élaboration de nouveaux algorithmes. Enfin, nous présenterons quelques pistes actuellement en développement dans Yayi pour adresser certains des problèmes levés par la programmation générique.

Raffi Enficiaud a soutenu sa thèse au Centre de Morphologie Mathématique en 2007. Pendant sa thèse, il a participé au design et au développement de Morph-M (anciennement Morphée) qui est une base logicielle orientée recherche pour le traitement d'images et la morphologie mathématique. Il s'est particulièrement intéressé à l'extension multidimensionnelle et multispectrale des algorithmes morphologiques, et a proposé de nouvelles méthodes de segmentation et d'utilisation de la couleur. Après sa thèse, il travaillé à DxO sur le thème de la quantification de défaut optique et capteur. Il travaille depuis 2008 à l'INRIA Paris-Rocquencourt, équipe-projet IMEDIA en qualité d'ingénieur expert, où il s'intéresse à l'indexation d'image ainsi qu'à la visualisation de bases de donnée multimédia. Il développe Yayi sur son temps libre.

http://raffi.enficiaud.free.fr/

Mercredi 2 décembre 2009, 14h-16h30, Amphi 4

Le processeur CELL : architecture et programmation

Jean-Luc Lamotte

Le processeur CELL BE développé par le consortium IBM, Sony et Toshiba a eu un impact important dans le monde du calcul scientifique mais aussi dans le monde du jeu. Il est le processeur de base de la première machine à avoir atteint 1 Pflops et aussi celui de la Play Station 3 de Sony. Pour arriver à ce niveau de performance, il intègre 9 coeurs hétérogènes interconnectés par un bus. Le coeur principal (PPE) appartient à la famille des PowerPC. Les 8 autres coeurs (SPE) sont spécialisés pour le calcul. Après une présentation détaillée de l'architecture du processeur, nous développerons son mode de la programmation : lancement de threads de calcul sur les SPE, échange de données, programmation SIMD.

Jean-Luc Lamotte est professeur à l'université P. et M. Curie (UPMC). Ses travaux de recherche au sein du laboratoire d'informatique de Paris 6 (LIP6) dans l'équipe PEQUAN (PErformance et QUalité des Algorithmes Numériques) du département CALSCI (calcul scientifique) portent sur le calcul haute performance en intégrant la vitesse de calcul, mais aussi la qualité numérique des résultats obtenus. Il enseigne notamment le parallélisme dans la spécialité SAR du master d'informatique de l'UPMC.

http://www-pequan.lip6.fr/~lamotte/

La méthode multipôle rapide sur le processeur Cell : calcul du champ proche

Pierre Fortin

La méthode multipôle rapide (Fast Multipole Method, FMM) permet de résoudre en temps linéaire le problème à N-corps, en astrophysique ou en dynamique moléculaire par exemple. Nous présentons ici l'implémentation sur le processeur Cell du calcul du champ proche de la FMM, ce qui constitue un premier pas vers une implémentation complète de la FMM sur ce processeur. Nous détaillerons les problèmes rencontrés, au niveau de l'architecture comme au niveau de l'algorithmique, ainsi que les diverses optimisations mises en place. Notre implémentation permet de calculer jusqu'à 8,5 milliards d'interactions par seconde (115,8 Gflop/s) sur un processeur Cell, et jusqu'à 17 milliards d'interactions par seconde sur un IBM QS20 (230,4 Gflop/s), pour des distributions uniformes ou non uniformes de particules.

Pierre Fortin est maître de conférences à l'Université Pierre et Marie Curie dans l'équipe PEQUAN (LIP6) depuis deux ans. Ses travaux de recherche portent sur le calcul scientifique parallèle haute performance et sur les simulations numériques pour le problème à N-corps. Depuis septembre 2009, il est responsable de l'option "Calcul Intensif sur Nouvelles Architectures Parallèles" à Polytech'Paris-UPMC.

http://www-pequan.lip6.fr/~fortin/

Mercredi 21 octobre 2009, 14h-16h, Amphi 4

CImg et G'MIC : Boites à outils libres pour le traitement d'images à différents niveaux

David Tschumperlé, GREYC Uni Caen.

Malgré la grande variété des types de données que l'on rencontre dans le domaine du traitement d'images (1D,2D,3D, scalaires, couleurs, multi-spectrales, séquences, etc...), nous sommes souvent amenés à appliquer des algorithmes très classiques, ou des variations de ces algorithmes, pour le pré-traitement, l'analyse ou la visualisation de ces données images. Par conséquent, les logiciels et les bibliothèques que nous utilisons dans notre recherche quotidienne, devraient également être génériques, afin de s'adapter le mieux possible aux données à traiter. Dans ce séminaire, je présenterai quelques outils développés dans cette optique (au laboratoire GREYC, équipe IMAGE), qui possèdent différents niveaux d'utilisations. Je commencerai tout d'abord par présenter CImg, une bibliothèque C++ "template" (donc générique par nature), qui a pour but de faciliter l'implémentation d'algorithmes de traitements d'images personnalisés. Puis, j'introduirais G'MIC, un langage de script reprenant la plupart des éléments de CImg, qui est dédié au traitement et à l'analyse d'images "de tous les jours". J'essaierai de montrer comment ces différents outils indépendants sont organisés et comment ils cherchent à aider le chercheur ou le programmeur en traitement d'images, autant d'un point de vue programmation pure que d'un point de vue plus haut niveau.

David Tschumperlé est chargé de recherche CNRS, travaillant dans l'équipe IMAGE du GREYC, depuis 2004. Il s'intéresse principalement aux méthodes variationnelles et EDP pour le traitement d'images local et/ou non-local.

http://www.greyc.ensicaen.fr/~dtschump/, http://cimg.sourceforge.net/, http://gmic.sourceforge.net/

Mercredi 30 septembre 2009, 14h-15h30, Amphi 4

GpuCV: Accélération par processeur graphique pour le traitement d'image et la vision artificielle

Yannick Allusse et Patrick Horain

Nous décrirons brièvement l'état de l'art de l'utilisation des processeurs graphiques grand public (GPU) pour accélérer le traitement d'image, et nous en discuterons les limites. Puis, nous décrirons GpuCV, une bibliothèque logicielle libre et multi-plateforme pour accélérer par GPU les opérateurs de traitement d'image et de vision artificielle. GpuCV a été conçue pour être compatible avec la bibliothèque OpenCV et permettre d'intégrer facilement des opérateurs accélérés sur GPU dans des applications développées sur CPU. L'environnement GpuCV gère de façon transparente les caractéristiques du matériel, la synchronisation des données, l'activation à bas niveau des procédures GLSL ou CUDA, l'étalonnage et l'aiguillage vers la mise en oeuvre la plus performante et finalement offre un ensemble d'opérateurs de traiement accélérés par GPU.

Yannick Allusse est diplômé de l'ISTIA (2005). De 2005 à 2008, il a été ingénieur de recherche à Télécom SudParis et a été le principal développeur de la bibliothèque GpuCV. Ses domaines d'intérêt englobent l'infographie, la réalité virtuelle et le calcul intensif. Il est à présent consultant indépendant en optimisation logicielle.

Patrick Horain est Docteur-Ingénieur de l'INPG (1984) et enseignant-chercheur à l'Institut Télécom (ex GET) depuis 1986, d'abord à l'ENST puis à l'INT et Télécom SudParis. Ses recherches portent en particulier sur la vision 3D par ordinateur, en particulier pour la perception des personnes pour des applications interactives en réalité virtuelle, et sa mise en oeuvre en temps réel.

http://picoforge.int-evry.fr/projects/gpucv, http://www.viadeo.com/fr/profile/yannick.allusse, http://www-public.it-sudparis.eu/~horain

Mercredi 27 mai 2009, 14h-17h, P10

VMKit, LLVM et Clang: les prochaines générations de compilateurs

Nicolas Geoffray, Lip6/INRIA/Regal

La Low-Level Virtual Machine (LLVM) est un ensemble de bibliothèques et d'outils qui facilitent le développement et l'optimisation de compilateurs, de générateurs de code et de machines virtuelles. Clang et VMKit utilisent LLVM pour leur générateur de code à différents niveaux: l'un pour la compilation statique de langages de la famille C (C/C++/ObjectiveC), et l'autre pour la compilation dynamique d'applications Java ou .Net.

Dans cet exposé, je présenterai ces trois projets, et rentrerai dans les détails de VMKit, que j'ai développée dans le cadre de ma thèse. Je finirai par montrer les exemples de recherche auxquels nous nous adressons avec l'aide de VMKit, au sein de l'équipe de recherche INRIA/Regal.

Nicolas Geoffray est doctorant à l'université Pierre et Marie Curie dans l'équipe mixte Lip6/INRIA Regal. Sa thèse porte sur les machines virtuelles applicatives et la manière dont elles sont utilisées dans les projets de recherche. La soutenance est prévue à la fin de l'année universitaire 2009.

http://pagesperso-systeme.lip6.fr/Nicolas.Geoffray/, http://vmkit.llvm.org, http://llvm.org, http://clang.llvm.org, http://vmkit.llvm.org, http://regal.lip6.fr

AutoVM: repousser les frontières de la généricité

Gaël Thomas, REGAL/Lip6/Inria

Avec l'avènement du Web et des applications réparties, les machines virtuelles applicatives sont devenues le support d'exécution de choix pour la plupart des applications. Développer et optimiser une machine virtuelle est un travail long et difficile qui requiert plusieurs années. Il s'avère que la plupart des machines virtuelles possèdent des composants communs: compilateur à la volée, ramasse-miettes, vérifieur de type, gestionnaire de threads, gestionnaire d'entrées/sorties, éditeur de liens paresseux, chargeur dynamique de code.

AutoVM est une machine virtuelle générique qui factorise ces composants communs et facilite le développement de nouvelles machines virtuelles, ou l'amélioration de machines virtuelles existantes.

Dans cet exposé, je présenterai l'architecture logicielle de notre prototype AutoVM et montrerai sa généricité et son extensibilité.

Gaël Thomas est maître de conférences à l'université Pierre et Marie Curie dans l'équipe mixte Regal/Lip6/Inria depuis trois ans. Ses travaux de recherche portent sur la gestion des ressources, l'isolation et la gestion de la concurrence dans les machines virtuelles.

http://pagesperso-systeme.lip6.fr/Gael.Thomas/

Mercredi 22 avril 2009, 14h-17h, Amphi 2

Visite guidée de SmartEiffel: le génie logiciel en pratique.

Dominique Colnet. SmartEiffel - LORIA.

SmartEiffel, également connu sous le nom de GNU Eiffel, est à la fois un langage et un ensemble d'outils de compilations, de documentation et de validation.

Le langage SmartEiffel vise à favoriser la mise en pratique des principales exigences liées au développement d'un gros logiciel par une grande équipe. En plus d'exigences en terme de qualité, de sécurité et de documentation, la définition de SmartEiffel est également soucieuse de l'efficacité du programme à l'exécution. Ainsi, le modèle des objets qui est à la base du langage intègre également les types les plus élémentaires sans surcoût potentiel à l'exécution. Pour sa part, le mécanisme de programmation par contrats qui est essentiel en matière de documentation est également un bon moyen de rechercher les meilleures performances à l'exécution.

Durant cet exposé, la visite guidée du langage présentera le modèle d'objets, la programmation par contrats, la double forme d'héritage multiple ainsi que le mécanisme des agents.

Dominique Colnet, principal auteur de SmartEiffel, est membre du LORIA et professeur d'informatique à l'IUT Nancy-Charlemagne.

http://SmartEiffel.loria.fr

Lisaac/IsaacOS: La puissance des langages objets à prototypes.

Benoit Sonntag. ICPS - LSIIT.

Lisaac est un petit langage basé sur la technologie objet à base de prototype. Plus flexible que l'objet à base de classe, elle permet un dynamisme et un degré d'expressivité encore inégalés. Lisaac est inspiré du langage Self pour les concepts d'objets à prototypes et du langage Eiffel, pour les aspects d'ingénierie logicielle et notamment pour la programmation par contrat. Enfin, l'objectif étant de réaliser de la programmation de bas niveau à l'aide d'un langage de haut niveau, un ensemble de concepts utiles à la programmation système a été ajouté.

Le langage Lisaac utilise un nombre particulièrement restreint d'idiomes orthogonaux rendant difficile l'élaboration d'un compilateur efficace. Son compilateur en fait aujourd'hui l'unique langage à prototype compilé. Les performances atteintes sont proche des compilateurs C, voire même au-delà...

Pour étayer, approfondir et illustrer nos propos, nous ferons un rapide tour d'horizon du développement du système d'exploitation IsaacOS entièrement écrit en Lisaac.

Durant cet exposé, nous aborderons les thèmes suivants: concept à prototype versus concept à classe; héritage multiple et dynamique et autres particuliarité du Lisaac; technique de compilation et résultat de performance; validation des concepts avec une brève présentation du système d'exploitation IsaacOS.

Benoit Sonntag, principal auteur du projet Lisaac/IsaacOS, est membre de l'équipe ICPS au LSIIT et Maître de conférence d'informatique à l'UDS Strasbourg (Anciennement ULP).

http://isaacproject.u-strasbg.fr/