GDR I3 - Thème 1 : Intelligence Artificielle Fondamentale

Programme prévisionnel des Journées IAF'12

Redacteur GDRI3IAF — 2012-04-25T16:53:51Z

Mardi 22 Mai 2012

9h00 - 9h15

Ouverture des journées IAF/JFPC

9h15 - 10h15	Exposé de synthèse
	"Confiance et Réputation". Andreas Herzig, Laurent Vercouter

10h15 - 10h45

Pause café

10h45 - 12h45	Contributions
	Continuous Preferences for Action Selection Patricia Everaere et Emmanuelle Grislin-Le Strugeon
	Three traditions in the logic of action : bringing them together Andreas Herzig, Tiago De Lima, Emiliano Lorini et Nicolas Troquard
	Fair Division of Indivisible Goods under Risk Charles Lumet, Sylvain Bouveret et Michel Lemaître
	Traitement des préférences dans les systèmes d'argumentation avec nécessités Imane Boudhar, Farid Nouioua et Vincent Risch

12h45 - 14h00

Déjeuner

14h00 - 16h00	Contributions
	Prédominance de Connaissances Subsumées en Logique Classique Philippe Besnard, Eric Grégoire et Sébastien Ramon
	Modèles stables en logique possibiliste généralisée Didier Dubois, Henri Prade et Stenven Shockaert
	Comparative Similarity Logic over Triangular and Metric Models : Preferential Semantics, Axiomatization and Completeness Proof Regis Alenda et Nicola Olivetti
	Sur la Sémantique des Bases Partiellement Ordonnées Claudette Cayrol et Didier Dubois

16h00 - 16h30

Pause café

16h30 - 17h45	Exposé de Synthèse
	"Intelligence Artificielle et Jeux Vidéos". Vincent Corruble

Mercredi 23 Mai 2012

9h00 - 10h15	Exposé de synthèse
	"Analogie Artificielle". Laurent Miclet

10h15 - 10h45

Pause café

10h45 - 12h45	Contributions
	From Logic to Belief Revision : a formal definition of the bi-modal operator of comparative similarity by a distance based revision operator Camilla Schwind
	Consistency and completeness of regulations under constraints Laurence Cholvy, Christophe Garion et Stephanie Roussel
	Complexity of logic-based argumentation in Schaefer's framework Nadia Creignou, Uwe Egly et Johannes Schmidt
	Logiques tri-valuées de l'information incomplète et logique épidémique Davide Ciucci et Didier Dubois

12h45 - 14h00

Déjeuner

14h00 - 15h15	Exposé de synthèse commun IAF/JFPC
	Approches déclaratives pour l'énumération de motifs intéressants Lhouari Nourine, Jean-Marc Petit, Lakhdar Saïs

15h15 - 16h00	Contributions courtes
	Distributed Tree Decomposition by Local Elections with One Token Vincent Armant and Laurent Simon
	Modèles graphiques probabilistes pour les problèmes récurrents d'ADMC Véronique Delcroix
	Implicant Belief Revision Camilla Schwind

16h00 - 16h30

Pause café

16h30 - 18h00

Session Ouverte

18h00 - 18h30

Discussion Animation du thème

Jeudi 24 Mai 2012

9h00 - 10h15	Exposé de synthèse commun IAF/JFPC
	"Programmation Logique Inductive". Christel Vrain, Céline Rouveirol

10h15 - 10h45

Pause café

10h45 - 12h45	Contributions
	Apprentissage de GAI-décompositions Damien Bigot, Helene Fargier, Jerome Mengin et Bruno Zanuttini
	Quand l'intelligence est juste une question de recopie William Correa, Henri Prade et Gilles Richard
	Incremental mining of frequent sequences from a window sliding over a stream of item sets Thomas Guyet et René Quiniou
	Backjumping pour le calcul d'ensembles réponses dans les solveurs ASP guidés par les règles Stéphane Ngoma, Laurent Garcia, Claire Lefèvre et Igor Stéphan

12h45 - 14h00

Déjeuner

14h00 - 16h00	Contributions
	Intégrales et désintégrales qualitatives et leur contrepartie logique Didier Dubois, Henri Prade et Agnes Rico
	Un Algorithme de Subsomption polynômial basé sur la théorie des types Richard Dapoigny et Patrick Barlatier
	Extension du formalisme des flux opérationnels par une algèbre temporelle Valmi Dufour-Lussier, Florence Le Ber et Jean Lieber
	Mining Biclusters of Similar Values with Triadic Concept Analysis Mehdi Mehdi, Sergei Kuznetsov, Juraj Macko et Amedeo Napoli

16h00 - 16h30

Pause café

16h30 - 17h45	Exposé de Synthèse
	"Incertitude et Non-Monotonie". Didier Dubois

Liste des contributions acceptées aux journées IAF'12

Redacteur GDRI3IAF — 2012-04-04T20:37:23Z

Présentations longues :

Prédominance de Connaissances Subsumées en Logique Classique

Philippe Besnard, Eric Grégoire et Sébastien Ramon

Continuous Preferences for Action Selection

Patricia Everaere et Emmanuelle Grislin-Le Strugeon

Complexity of logic-based argumentation in Schaefer's framework

Nadia Creignou, Uwe Egly et Johannes Schmidt

Logiques tri-valuées de l'information incomplète et logique épidémique

Davide Ciucci et Didier Dubois

From Logic to Belief Revision : a formal definition of the bi-modal operator of comparative similarity by a distance based revision operator

Camilla Schwind

Three traditions in the logic of action : bringing them together

Andreas Herzig, Tiago De Lima, Emiliano Lorini et Nicolas Troquard

Fair Division of Indivisible Goods under Risk

Charles Lumet, Sylvain Bouveret et Michel Lemaître

Apprentissage de GAI-décompositions

Damien Bigot, Helene Fargier, Jerome Mengin et Bruno Zanuttini

Consistency and completeness of regulations under constraints

Laurence Cholvy, Christophe Garion et Stephanie Roussel

Modèles stables en logique possibiliste généralisée

Didier Dubois, Henri Prade et Stenven Shockaert

Intégrales et désintégrales qualitatives et leur contrepartie logique

Didier Dubois, Henri Prade et Agnes Rico

Quand l'intelligence est juste une question de recopie

William Correa, Henri Prade et Gilles Richard

Backjumping pour le calcul d'ensembles réponses dans les solveurs ASP guidés par les règles

Stéphane Ngoma, Laurent Garcia, Claire Lefèvre et Igor Stéphan

Incremental mining of frequent sequences from a window sliding over a stream of item sets

Thomas Guyet et René Quiniou

Traitement des préférences dans les systèmes d'argumentation avec nécessités

Imane Boudhar, Farid Nouioua et Vincent Risch

Sur la Sémantique des Bases Partiellement Ordonnées

Claudette Cayrol et Didier Dubois

Comparative Similarity Logic over Triangular and Metric Models : Preferential Semantics, Axiomatization and Completeness Proof

Regis Alenda et Nicola Olivetti

Un Algorithme de Subsomption polynômial basé sur la théorie des types

Richard Dapoigny et Patrick Barlatier

Extension du formalisme des flux opérationnels par une algèbre temporelle

Valmi Dufour-Lussier, Florence Le Ber et Jean Lieber

Mining Biclusters of Similar Values with Triadic Concept Analysis

Mehdi Mehdi, Sergei Kuznetsov, Juraj Macko et Amedeo Napoli

Présentation courtes :

Modèles graphiques probabilistes pour les problèmes récurrents d'ADMC

Véronique Delcroix

Implicant Belief Revision

Camilla Schwind

Distributed Tree Decomposition by Local Elections with One Token

Vincent Armant et Laurent Simon

Liste des Exposés de Synthèse

Redacteur GDRI3IAF — 2012-02-23T10:44:59Z

Les exposés de synthèse sont des exposés de 45mn, suivis de 15mn de discussion.

Cette année les exposés de synthèse porteront sur les thèmes suivants :

Confiance et Réputation Andreas Herzig, Laurent Vercouter

« Est-ce que l'information de ce site web est correcte ? » ; « Dois-je prendre au sérieux ce courrier ? » ; « Je peux réserver cet hôtel au travers deux sites différents, lequel dois-je choisir ? » ; « Est-ce que ce service web vendra mes données sans mon consentement ? » Toutes ces questions portent sur la confiance qu'un agent peut avoir en un autre agent, soit-il humain ou artificiel. Cette question se pose d'autant plus dans des systèmes ouverts et décentralisés comme Internet où l'information est souvent incomplète, voire erronée, où l'identité des agents est incertaine et où la réputation joue un rôle clé. Dans ces systèmes les mécanismes de sécurité avec des autorités centrales sont en général inapplicables ; pire, même si un système a été démontré sûr, il ne sera pas utilisé par des agents humains si ils n'ont pas confiance en son bon fonctionnement. C'est pour cette raison que la couche supérieure du modèle du web sémantique est celle de la confiance. De nombreux modèles implantés de la confiance et de la réputation existent ; cependant, les concepts sous-jacents varient, leur comparaison est difficile et il n'y a pas de consensus sur les propriétés souhaitables.
La décision de faire confiance ou non est le résultat d'un processus de raisonnement de l'agent qui fait confiance à partir des informations dont il dispose ; elle dépend donc de ses buts et de ses croyances, en particulier sur la réputation de l'agent cible. Nous allons présenter les principes de raisonnement auquel obéit l'inférence de la confiance et de la réputation. Les processus d'aggrégation des informations perçues pour obtenir une mesure de confiance, de communication dans une société d'agents pour créer une valeur de réputation, puis de décision pour que chaque agent puisse localement déterminer si ses voisins sont dignes de confiance ou non, seront décrits. Les différentes approches de gestion de la confiance dans un système multi-agent allant d'une représentation statistique à une modélisation cognitive riche seront commentées.
L'exposé se focalisera ensuite sur le développement d'une analyse formelle des concepts de confiance et de réputation dans un cadre logique. Ce raisonnement doit pouvoir être effectué par des machines moyennant des procédures de déduction automatique. La démarche consiste en une analyse des concepts suivie d'une formalisation dans une logique de type non-classique permettant de raisonner sur les croyances et buts des agents ainsi que sur le temps et les actions des agents. Afin de raisonner sur la réputation d'un agent cible ce cadre logique doit comporter une notion de croyance de groupe : un agent a la réputation d'être un mauvais payeur si un certain groupe de référence croit cela. Une difficulté qui surgit alors est qu'en informatique, tous les concepts habituels de la croyance de groupe (dont la croyance commune est la plus étudiée) impliquent la croyance individuelle, forçant ainsi chaque agent à adopter la croyance de groupe. Nvous avons développé un concept approprié qui n'a pas cette propriété. Le cadre logique que nous avons posé a permis d'implanter ensuite des mécanismes de raisonnement dans des agents artificiels.

Programmation Logique Inductive Christel Vrain, Céline Rouveirol

L'apprentissage symbolique se définit souvent comme la recherche d'une hypothèse dans un espace de recherche structuré par une relation de généralité. Nous présenterons cette problématique dans le cadre de la Programmation Logique Inductive (appelée aussi apprentissage relationnel) où le langage de représentation des exemples, la théorie du domaine et le langage de concept cible sont des sous-ensembles de la logique du 1er ordre.
Le problème certainement le plus étudié est celui de l'apprentissage supervisé (induction prédictive) où étant donnés une théorie du domaine et un ensemble d'exemples (positifs et négatifs), un système de PLI doit induire un programme logique impliquant logiquement tous les exemples positifs et aucun des exemples négatifs. Nous brosserons un très bref panorama des méthodes et résultats fondamentaux en Programmation Logique Inductive, en particulier la propositionnalisation permettant de redécrire un problème relationnel en un problème propositionnel. Nous présenterons aussi l'induction descriptive qui s'intéresse à la découverte de schémas exprimant des régularités dans les données.
Enfin, nous aborderons deux domaines de recherche actuels et particulièrement motivants, que ce soit en terme d'applications que de problèmes scientifiques ouverts : l'apprentissage par renforcement relationnel et l'apprentissage statistique relationnel.

Analogie Artificielle Laurent Miclet

La place de l'analogie dans le raisonnement humain a été reconnue dès l'Antiquité et l'Intelligence Artificielle s'est intéressée très tôt au raisonnement analogique. Ceci à la fois comme défi de faire résoudre à un ordinateur des puzzles analogiques, et comme heuristique efficace pour résoudre des problèmes. Les puzzles et les problèmes analogiques élémentaires sont du type : "Le veau est au taureau ce que le poulain est à x. Trouver x.", ou " Montrer que le diamètre est aux systèmes hydrauliques ce que la résistance est aux systèmes électriques", ou "Connaissant les lettres A et B tracées par Mr x et la lettre A tracée par Mme y, tracer une lettre B qu'aurait pu écrire Mme y."

En particulier, une forme opérationnelle du raisonnement analogique, le raisonnement à partir de cas, s'est considérablement développée en IA. Il utilise un répertoire de cas connus stockés sous la forme de paires (problème, solution). Quand un nouveau problème B est rencontré pour lequel on n'a pas de solution, les problèmes A similaires à B sont retrouvés, où A apparaît dans une paire (A, C) = (problème, solution) stockée dans le répertoire. En utilisant une technique dite d'adaptation, la solution C du problème A est transposée en une solution D (potentielle) de B.
Le mot analogie fait aussi référence à une technique de généralisation, le raisonnement par lequel l'esprit humain déduit d'une similitude observée une similitude invariable. Là où l'induction va d'une pluralité de cas particuliers à une règle générale, l'analogie va d'une similitude entre particuliers à une autre.
On utilise l'expression "proportion analogique" pour désigner l'identité de rapport entre quatre éléments, pris deux à deux, comme "27/12=45/20", ou dit autrement "27 est à 12 ce que 45 est à 20" (souvent noté 27 : 12 :: 45 : 20). Une proportion analogique vérifie certains axiomes dont l'échange des moyens : (27 : 45 :: 12 : 20).
Récemment, l'étude algébrique et algorithmique de la proportion analogique, ainsi que celle d'autres proportions, a permis d'ouvrir un nouveau point de vue sur le sujet, avec des applications déjà intéressantes. On a en particulier défini des proportions approximatives, utiles en Reconnaissance des Formes, et réalisé de nouveaux solveurs de problèmes analogiques.

Incertitude et Non-Monotonie Didier Dubois

Ce qu'on appelle raisonnement non-monotone se réfère à des formalismes logiques qui ont en commun la remise en cause de la propriété de monotonie de l'inférence en logique classique, laquelle affirme que, dans un raisonnement le renforcement des hypothèses ne permet pas de rejeter des conclusions déjà établies. Le qualificatif non-monotone est en fait est vague et s'applique à des approches peu reliées entre elles et qui ont des motivations diverses. Une de ces motivations est le raisonnement plausible tolérant les exceptions. Ce type de raisonnement est non-monotone car des conclusions provisoires, obtenues en présupposant que l'état du monde est normal, peuvent s'avérer fausses, en présence d'informations complémentaires. Cette question a été abordée dans les années 1980 notamment par Gabbay et Shoham puis des formalismes ont été proposés par Daniel Lehmann, Judea Pearl et leurs collègues, ainsi qu'à l'IRIT (notamment les travaux menés avec S. Benferhat et H. Prade) depuis la fin des années 1980. Il existe des liens forts entre cette problématique et les théories de l'incertain, notamment la théorie des probabilités et celle des possibilités. Ces liens reposent sur une notion centrale dans le raisonnement bayésien, mais absente en logique classique à savoir le conditionnement.
Le but de l'exposé est de survoler les résultats existants sur les liens entre conditionnement probabiliste et formalismes non-monotones à la Lehmann. Dans ces formalismes la non-monotonie n'est pas définie négativement, elle correspond à des versions affaiblies, mais précises, de la monotonie. En particulier, la propriété dite de monotonie rationnelle permet de capturer le conditionnement en théorie des possibilités et de coder une forme de raisonnement plausible en logique possibiliste. Cela permet de définir une notion naturelle de croyance acceptée fermée pour la déduction, en liaison avec la théorie classique de la révision (AGM), qui contraste avec la notion probabiliste de croyance acceptée étudiée par Kyburg.
Ce cadre fait aussi des liens entre logique modale et probabilités imprécises, et suggère que le raisonnement plausible tolérant les exceptions est en fait l'armature symbolique du raisonnement probabiliste. Ce dernier respecte les principes de raisonnement non- monotones (par exemple la cumulativité) énoncés par Gabbay, Lehmann, etc., mais de façon graduelle et dégénérée.
Cet exposé peut donc être vu comme un plaidoyer pour unifier les approches symboliques et numériques du raisonnement dans l'incertain.
Référence
Didier Dubois, Henri Prade. Non-Monotonic Reasoning and Uncertainty Theories. Dans : Nonmonotonic Reasoning. Essays Celebrating its 30th Anniversary (Gerhard Brewka, Victor Marek, Miroslaw Truszczynski, Eds.), College Publications, Studies in Logic, Vol. 31, p. 141-176, 2011.

Intelligence Artificielle et Jeux Vidéos : nouveau champ expérimental, nouvelles problématiques Vincent Corruble

Après avoir été longtemps avant tout un argument commercial donnant lieu à des techniques parfois performantes mais le plus souvent développées par l'industrie de manière ad hoc, l'Intelligence Artificielle dans le Jeu Vidéo est depuis quelques années un domaine de recherche à part entière. Nous aborderons ce domaine dans cette présentation selon les deux versants qui s'offrent aux chercheurs qui s'y attaquent : il peut être vu comme nouveau champ expérimental permettant de tester les techniques issues de la recherche en IA (décision, apprentissage, systèmes multi-agents, etc.), sur des environnements interactifs riches, ouverts à l'expérimentation, avec de nombreux utilisateurs. Ce domaine est aussi à l'origine de nouveaux défis pour l'Intelligence Artificielle, et c'est son deuxième versant. Ceux-ci nécessitent de nouvelles approches pour ce qui est des techniques, voire de nouvelles méthodologies pour la conception et l'évaluation. Au-delà, ils vont même jusqu'à remettre en cause une part importante des motivations communément admises comme fondant l'Intelligence Artificielle.

Journées IAF'12

Redacteur GDRI3IAF — 2012-02-23T10:36:51Z

- Journées Nationales de l'IA Fondamentale

Style pour la soumission aux journées IAF'12

Redacteur GDRI3IAF — 2012-02-09T10:40:16Z

Afin d'assurer une homogénéité d'ensemble, seuls les articles envoyés aux formats PDF seront acceptés. Vous trouverez ci-dessous les styles Latex à utiliser, ainsi qu'un exemple documenté vous permettant de préparer au mieux votre article (si vous utilisez un autre éditeur de texte). - Journées IAF'12

Appel à communication

Redacteur GDRI3IAF — 2012-01-23T10:30:32Z

Appel à Contributions

Journées d'Intelligence Artificielle Fondamentale

22 au 24 mai 2012, Toulouse

http://conf.laas.fr/jfpc-jiaf2012/jiaf

Les journées IAF'12 sont organisées en commun avec les JFPC'12 (http://conf.laas.fr/jfpc-jiaf2012/jiaf)

Présentation

Ces sixièmes journées émanent d'une volonté d'animation du thème Intelligence Artificielle Fondamentale du GDR-I3 qui veut ainsi créer un rendez-vous régulier de la communauté française d'Intelligence Artificielle Fondamentale.

Les thématiques de recherche de ces journées sont relatives aux méthodes et outils fondamentaux de l'Intelligence Artificielle. Elles portent sur :

la définition de modèles de représentation des informations (croyances, connaissances, préférences, obligations et permissions, actions, incertitude, confiance, réputation) comme les langages des logiques classiques ou non classiques, les modèles possibilistes, les ontologies, les langages à base de contraintes, les représentations graphiques, etc.
la définition et l'automatisation de raisonnements sur ces informations : raisonnement spatiotemporel, dynamique des informations, révision de croyances, fusion d'informations symboliques, raisonnement par argumentation, raisonnement causal, raisonnement abductif, raisonnement à partir de cas etc.
la mise au point de méthodes de codage des informations et d'algorithmes de traitement efficaces : compilation de connaissances, SAT, contraintes, ASP, etc.
pour des objectifs de décision, planification, ordonnancement, diagnostic, apprentissage et dans différents contextes d'application comme par exemple le Web sémantique.

Ces journées seront composées à parts égales :
d'exposés de synthèse
de communications sélectionnées par le comité de programme

Des contributions sont sollicitées sur l'ensemble des thèmes décrits précédemment. Une grande place sera laissée aux articles de doctorants. Les articles acceptés par le comité de programme seront mis en ligne sur le site Web du thème Intelligence Artificielle Fondamentale du GDR-I3.

La liste des exposés de synthèse sera communiquée très prochainement.

Cette année, les Journées seront organisées en conjonction avec les Journées Francophones de Programmation par Contraintes (JFPC'12). Il sera donc possible d'assister aux exposés des deux réunions.

Calendrier

Date limite de soumission : 29 février 2012
Notification aux auteurs : 2 avril 2012
Réception des versions définitives : 18 avril 2011
Journées IAF : 22-24 mai 2012

Formats et mode de soumission

Les auteurs sont invités à soumettre des propositions d'articles de 6 à 10 pages maximum. La soumission est exclusivement électronique et au format pdf. Les articles devront être soumis via easychair : https://www.easychair.org/conferences/ ?conf=iaf2012 . Les formats précis de soumission sont disponibles pour Word et Latex sur le site du thème (http://gdri3iaf.info.univ-angers.fr/).

Comité de programme

Laurence Cholvy (ONERA, Toulouse)
Marie-Odile Cordier (IRISA, Rennes)
Tiago De Lima (CRIL, Lens)
Laurent Garcia (LERIA, Angers)
Philippe Jégou (LSIS, Marseille)
Sébastien Konieczny (CRIL, Lens)
Jérôme Lang (LAMSADE, Paris)
Pierre Marquis (CRIL, Lens)
Nicolas Maudet (LIP6, Paris)
Marie Laure Mugnier (LIRMM, Montpellier)
Amedeo Napoli (LORIA, Nancy)
Odile Papini (LSIS, Marseille)
Henri Prade (IRIT, Toulouse)
Pierre Siegel (LSIS, Marseille)
Laurent Simon (LRI, Paris)
Vincent Vidal (ONERA, Toulouse)
Christelle Vrain (LIFO, Orleans)

Journées IAF'12

Redacteur GDRI3IAF — 2012-01-23T10:28:06Z

Les journées IAF'12 auront lieu du 22 au 24 mai à Toulouse, en conjonction avec les Journées Francophones de programmation par contraintes (JFPC'12) : http://conf.laas.fr/jfpc-jiaf2012/

Méthodes Permettant la Prédominance de Connaissances Subsumées

2011-11-24T10:19:32Z

Doctorant : Sébastien RAMON

Co-encadrants : Philippe BESNARD et Éric GRÉGOIRE

Laboratoire : CRIL

Sébastien RAMON

CRIL, Université d'Artois

Méthodes Permettant la Prédominance de Connaissances Subsumées

Encadrants : Philippe Besnard et Éric Grégoire

Résumé : Cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'Intelligence Artificielle symbolique. Elle y traite d'une question fondamentale liée à la représentation des connaissances et des raisonnements à base de logique. Plus précisément, elle s'intéresse au problème pouvant se produire lors de l'insertion dans un ensemble de croyances d'une information qui peut déjà en être déduite. Comment faire en sorte que cette nouvelle information vienne préempter les informations qui permettent son inférence ? Supposons par exemple qu'un ensemble de prémisses contienne l'information “Si l'interrupteur est enclenché alors la pièce est éclairée”. Il est naturel d'espérer que l'ajout d'une règle additionnelle, en un sens plus précise que la première, et qui exprime que “Si l'interrupteur est enclenché et si l'ampoule n'est pas cassée alors la pièce est éclairée”, puisse venir la préempter. En effet, il ne doit plus être suffisant de savoir que “L'interrupteur soit enclenché” pour en conclure que “La pièce est éclairée” : il faut aussi que “L'ampoule ne soit pas cassée”. Remarquons que la seconde règle est consistante avec la première et que les cadres de logiques non monotones et de révision de croyances ou de mise à jour ne traitent pas a priori de ce problème. Nous adressons d'abord cette question dans le cadre de la logique classique et ensuite dans un cadre plus général de représentation à base de logiques non monotones, et particulièrement de celles permettant la représentation de règles avec exceptions reposant sur des tests de consistance.

Jury :
Odile Papini, Professeur des Universités, Université d'Aix-Marseille (rapporteur)
Marie-Christine Rousset, Professeur des Universités, Université de Grenoble & IUF (rapporteur)
Philippe Besnard, Directeur de Recherche, IRIT CNRS Toulouse (co-directeur de thèse)
Éric Grégoire, Professeur des Universités, Université d'Artois (co-directeur de thèse)
Sylvain Lagrue, Maître de Conférences, Université d'Artois
Pierre Marquis, Professeur des Universités, Université d'Artois
Daniel Le Berre, Maître des Conférences & HDR, Université d'Artois

Date et lieu de soutenance : vendredi 02 décembre 2011 à 10h30 à l'IUT de Lens (Amphithéâtre SRC)

RFIA'12

Redacteur GDRI3IAF — 2011-11-13T21:54:24Z

- Conférences nationales

MFI'11

Redacteur GDRI3IAF — 2011-11-13T21:53:12Z

- Conférences nationales