Scientific Publications of the University of Toulouse II Le Mirail
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Pipeline d'Aide à la Découverte et l'Utilisation de Données Ouvertes basées sur les LLM
No full texthttps://drive.google.com/file/d/17_TZBZo2_iBwvfJLJfHlZY6O53cDLy2Q/view?usp=share_linkInternational audienceL'utilisation des grands modèles de langues (LLM) et d'agents conversationnels pour la réalisation de tâches spécifiques telles que la programmation, la recherche d'information dans des documents, les systèmes de questions/réponses et les systèmes de recommandations, permettent des améliorations significatives dans la réponse aux besoins des utilisateurs. Dans le domaine de la découverte de données ouvertes, en particulier, la compréhension des besoins des utilisateurs finaux est un défi majeur. Des travaux proposent notamment des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) impliquant des ontologies associées à des agents conversationnels pour améliorer la qualité des réponses aux requêtes utilisateur, données par un LLM. Dans cette optique, cet article propose un pipeline d'aide à la découverte de jeux de données basés sur leurs métadonnées, décrites par les ontologies, dont des métadonnées sur utilisation par d'autres utilisateurs. Ce pipeline s'appuie sur des agents conversationnels basés sur le large modèle de langage Llama 3.1 70B et s'appuyant sur une base de connaissance ontologique, DATA-FW. Les résultats sont prometteurs mais de nouveaux travaux doivent être réalisés pour améliorer le système, notamment sur l'extraction de données depuis les plateformes publiques
Design of an Energy Aware Data Replication Strategy for Cloud Systems Using Reinforcement Learning (BDA'2025)
No full textInternational audienceThe rapid growth of global data volumes has created a demand for scalable distributed systems that can maintain a high quality of service. Data replication is a widely used technique that provides fault tolerance, improved performance and higher availability. Traditional implementations often rely on threshold-based activation mechanisms, which can vary depending on workload changes and system architecture. System administrators typically bear the responsibility of adjusting these thresholds. To address this challenge, reinforcement learning can be used to dynamically adapt to workload changes and different architectures. Numerous reinforcement learning based data replication strategies have been proposed in the literature. However, few of them tackle the profitability, a crucial aspect in cloud systems. With the growing interest in the carbon footprint of cloud systems, the previous strategies also fail to study the environmental aspect. In this paper, we propose a novel data replication strategy for cloud systems that employs reinforcement learning to automatically learn system characteristics and adapt to workload changes. The strategy's aim is to provide satisfactory Quality of Service while optimizing a trade-off between provider profit and environmental impact. We present the architecture behind our solution and describe the reinforcement learning model by defining the states, actions and rewards.</div
MODULE COTANGENT RELATIF
No full textFor any object x in a category C it is possible to define the category of Beck modules over x as the category Ab(C/x) of abelian group objects in the category C/x. We can deduce from this construction, at least for any locally presentable category, the notion of cotangent module or module of differentials Ωx of x in Ab(C/x).In the case of the category Algk of commutative k-algebras over a ring k, the category of Beck modules Ab(Algk/A) over a k-algebra A is equivalent to the category ModA of A-modules and the cotangent module is equal to the module of Kähler differentials of A.The aim of this article is to prove for any locally presentable category some results which generalize the classical properties of modules of Kähler differentials.Pour tout objet x dans une catégorie C il est possible de définir la catégorie des modules de Beck au dessus de x, comme la catégorie Ab(C /x) des objets en groupe abélien de la catégorie C /x. Nous pouvons en déduire, au moins pour toute catégorie localement présentable, la notion de module cotangent ou de module des différentielles Ωx de x dans Ab(C /x). Dans le cas de la catégorie Alg k des k-algèbres commutatives au-dessus d'un anneau k, la catégorie des modules de Beck Ab(Alg k /A) au-dessus d'une k-algèbre A est équivalente à la catégorie Mod A des A-modules et le module des différentielles est égal au module des différentielles de Kähler de A. Le but de cet article est de montrer pour toute catégorie localement présentable des résultats qui généralisent les propriétés classiques des modules des différentielles de Kähler
Solving optimal control problems on GPU with Julia
No full textInternational audienceOptimal control problems of ordinary differential equations are challenging numerical problems to solve with applications in many fields, including a current strong trend in quantum control. The aim of this talk is to present the ongoing effort made in the framework of control-toolbox.org with the Julia package OptimalControl.jl, within a collaboration involving Inria, CNRS and Argonne. The focus will be on so-called direct methods that discretise the control problem into a large sparse nonlinear mathematical program. The numerical solution then heavily relies on sparse automatic differentiation (AD) and sparse numerical linear algebra for optimisation solvers. This includes remarkable progress in Julia with such packages as Enzyme.jl, ADNLPModels.jl, ExaModels.jl or MadNLP.jl. The last two packages, in particular, allow to take advantage of the natural massive SIMD parallelism of the discretised problem to provide efficient solving on GPU's
Hominin dispersal in environmental systems : linking processes of environmental changes and hominin dispersal in Eurasia during the Early Pleistocene
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Non-holonomic mobile manipulator NMPC for occlusion avoidance based on elliptic cone FOV representation
No full textInternational audienceIn recent years, robots have been deployed outside factories, in unstructured environments such as agricultural fields. This challenge requires the robot to operate in complex environments with people nearby. This paper studies a mobile manipulator equipped with a camera, working in vine fields alongside an agricultural worker. To perform the task, the robot must move through a cluttered environment while keeping the worker in its field of view. To this end, this paper proposes a nonlinear model predictive control (NMPC) allowing the mobile manipulator to avoid obstacles while preserving the person in the field of view. The proposed method relies on modelling the field of view of the camera as well as the obstacles in the 3D space. Several simulations of increasing difficulty are presented in which the entire system must follow the trajectory while avoiding obstacles. The results showed that the proposed approach is capable of keeping the worker in view and performing the task, even in critical cases with multiple obstacles and a moving worker
Exploring Trichomonas vaginalis infection risk factors with explainable machine learning and electronic health records
No full textInternational audienc
