HAL Portal Cnam (French National Conservatory for Arts and Crafts)
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Stratégie prospective et anticipation des capacités d’action. Retour d’expérience des scénarios d’action stratégique à l’horizon 2023-2040
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Première réunion du groupe REcherche sur la Santé des Sapeurs-pompiers et autres professionnels de la Sécurité Civile en urgence (RE3SC), ministère de l’Intérieur, Paris 29 avril 2025
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Ontology-Driven Conversion of Business Intents in Smart Industry: Transformer-based Extraction vs.Prompt-based LLMs
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Modal analysis of the triadic interactions in the dynamics of a transitional shock wave boundary layer interaction
No full textInternational audienceThis work is a numerical study of a transitional shock wave boundary layer interaction (SWBLI). The main goal is to improve our understanding of the well-known low-frequency SWBLI unsteadiness and especially the suspected role of triadic interactions in the underlying physical mechanism. To this end, a direct numerical simulation is performed using a high-order finite-volume scheme equipped with a suitable shock capturing procedure. The resulting database is then extensively post-processed in order to extract the main dynamical features of the interaction zone dynamics (involved characteristic frequencies, characteristics of the vortical structures, etc.). The dynamical organisation and space–time evolution of the flow at dominant frequencies are then further characterised by mean of an spectral proper orthogonal decomposition analysis. In order to study the role of triadic interactions occurring in the interaction region, a bispectral mode decomposition analysis is applied to the database. It allows us to extract the significant triadic interactions, their location and the resulting physical spatial modes. Strong triadic interactions are detected in the downstream part of the separation bubble whose role on the low-frequency unsteadiness is characterised. All the results of the various analyses are then discussed and integrated to formulate a possible mechanism fuelling low-frequency SWBLI unsteadiness
TikTok, cognition juvénile et société algorithmique : une analyse interdisciplinaire au service de la régulation et de la protection des mineurs – Rapport d’expertise scientifique et citoyenne
No full textThis expert report draws on information and communication sciences (ICS) to provide a systemic analysis of the psychological, cognitive, social, and educational impacts of TikTok on minors. It reflects a dual commitment—scientific and civic—in support of the French parliamentary inquiry. Avoiding alarmist or technophobic positions, the report sheds light on the platform’s attentional, normative, and aesthetic dynamics, advocating for a public response that is preventive, educational, and democratic. Key concerns include attention disorders, social pressure, exposure to harmful content, and insufficient moderation systems. The report offers strategic recommendations: the creation of a national algorithmic oversight authority, the institutionalization of digital critical education in schools, mandatory protective design obligations for platforms, and coordinated public policy across health, education, and digital affairs. Drawing from international comparisons (United States, India, EU, Australia…), it calls on France to implement a robust, integrated national strategy focused on algorithmic regulation, cognitive sovereignty, and the protection of vulnerable populations.Ce rapport d’expertise mobilise les sciences de l’information et de la communication (SIC) pour analyser de manière systémique les effets psychologiques, cognitifs, sociaux et éducatifs de TikTok sur les mineurs. Il s’inscrit dans une double perspective, scientifique et citoyenne, en appui aux travaux de la commission parlementaire française. Refusant toute approche alarmiste, le rapport éclaire les logiques attentionnelles, normatives et esthétiques propres à la plateforme et plaide pour une réponse publique à la fois préventive, éducative et démocratique. Il identifie plusieurs risques majeurs (troubles attentionnels, pression sociale, exposition à des contenus problématiques, déficits de modération) et propose des recommandations stratégiques : création d’une autorité nationale de supervision algorithmique, éducation critique au numérique, obligations de design protecteur pour les mineurs, et coordination des politiques publiques. En s’appuyant sur des comparaisons internationales (États-Unis, Inde, UE, Australie…), le rapport invite la France à adopter une régulation exigeante et une stratégie nationale intégrée fondée sur la souveraineté cognitive et la protection des publics vulnérables
An Energetic Approach for Comparing Monomaterial Compliant Bistable Mechanisms
No full textInternational audienceShape-morphing systems offer multiple functionalities in a single part by leveraging compliance and bistability principles. Compliant mechanisms, composed of flexible structural elements, derive motion from deflection rather than from traditional joints. Structures exhibiting two stable equilibria are termed bistable. These bistable mechanisms can replace complex rigid body assemblies, enhancing modularity. However, their application is challenging due to the lack of comprehensive methods for comparing mechanical behaviors qualitatively and quantitatively. This research introduces a novel methodology for investigating the energetic properties and actuation symmetry of bistable mechanisms. Utilizing systematic review and meta-analysis, the study categorizes a dataset of articles into two classes, providing a robust reference for studying bistable mechanisms. The analysis focuses on how critical parameters such as motion type and shape affect behavior and actuation symmetry, using load–displacement curves and related energy metrics. The findings present a new method to identify key parameters and offer valuable design guidelines for developing compliant, single-part, and sustainable mechanisms
Utilisation de codecs neuronaux pour le réhaussement de la parole à faible régime de données
No full textNational audienceL'amélioration des signaux vocaux est une tâche primordiale pour le traitement du signal audio, notamment pour des applications de communication ou de restauration d'enregistrements. Cette amélioration concerne des objectifs de débruitage, de réhaussement et d'extension de bande passante, qui peuvent être appliqués pour la restauration "hors ligne" ou pour des applications de communications en temps réel dans des environnements bruyants exploitant des transducteurs à bande passante limitée. Ce travail propose l'utilisation des codecs neuronaux, qui représentent les signaux audio par des tokens discrets à faible fréquence d'échantillonnage, réduisant ainsi drastiquement la dimensionnalité de la tâche et facilitant la reconstruction de la parole débruitée. En ce sens, ceux-ci pourraient permettre une refonte des pipelines traditionnels d'amélioration de la parole par Deep Learning. Pour cela, nous avons sélectionné plusieurs codecs performants (DAC, SpeechTokenizer, BigCodec et Mimi) pour évaluer leur potentiel dans un pipeline d'extension de bande passante appliqué à la base de données Vibravox. Nos expérimentations montrent qu'une approche de fine-tuning de l'encodeur du codec neuronal par régression est efficace et suffisante pour améliorer la qualité de la parole dans un régime de faible données, et que l'ajout de modèles de langage ne semble pas apporter un gain suffisant dans ce contexte. Pour mieux comprendre l'impact du volume de données d'entraînement, nous explorons également une approche d'apprentissage virtuellement supervisé, où un dataset synthétique de plus grande taille que Vibravox est utilisé pour entraîner des modèles de langage afin de transformer des tokens dégradés en tokens "propres". Pour créer ce dataset synthétique, nous avons appliqué la dégradation présente dans Vibravox au dataset Librispeech français, en utilisant le réseau EBEN. Cette exploration vise à déterminer si un dataset plus volumineux, même imparfait, peut permettre aux modèles de langage de surpasser l'approche de fine-tuning par régression de l'encodeur des codecs neuronaux
Europes : 20 ans après le traité constitutionnel européen
No full textEn 2005, le débat autour du traité constitutionnel européen (TCE) avait suscité une mobilisation populaire et intellectuelle exceptionnelle en France. Vingt ans se sont écoulés depuis le « non » à ce référendum. C’est pour Mouvements l’occasion de faire le bilan. Où en est-on de la construction néolibérale de l’Union européenne ? Le mouvement social européen arrive-t-il à peser ? Et, au moment où l’extrême droite est plus forte que jamais, quels projets et quelles stratégies pour les gauches européennes
AC Current Sensor Based on Magnetoelectric Composites Transducers: Resonance Damping, Current Dynamic and Electric Field Disturbances
No full textInternational audienceIn this paper, a current sensor based on a magnetoelectric (ME) composite realized by electrodeposition is presented. This ME sample is inserted in the gap of a toric flux concentrator associated with permanent magnets. The current dynamic and the current sensor bandwidth are studied. Then, mechanical damping allows the absorption of the mechanical resonance that affects the current measurement. Finally, a device is set up to test the sensor's immunity to electric field disturbances. An electronic based on charge preamplifiers connected in differential mode strongly attenuates these disturbances
Étude de variabilité par bootstrap résiduel pour une méthode de subspace clustering
No full textInternational audienceCombining dimensionality reduction and clustering techniques is effective for clustering high-dimensional data bysimultaneously identifying low-dimensional subspaces and their corresponding partitions. This work aims to assess the sensitivity of the partition and the subspace to sampling fluctuations. To achieve this, we first propose a way to simulate these fluctuations using different bootstrap approaches. This initial step, for instance, provides a means of visualizing the sensitivity of the results through the construction of confidence ellipses around the centroids. We then propose a method to quantify this sensitivity. The proposed procedure is evaluated through simulations on different data structures. The results show that, with the proposed bootstrap approach, it is possible to correctly assess the sensitivity of the method, provided that the chosen bootstrap strategy matches the structure of the data.Une stratégie classique pour la classification d'observations non supervisée en grande dimension consiste à identifier simultanément une partition des observations et un sous-espace de représentation des données qui met en évidence cette partition. Cette stratégie est efficace car elle relie les tâches de classification et de recherche du sousespace. Dans ce contexte, ce travail vise à évaluer la sensibilité de la partition et du sous-espace aux fluctuations d'échantillonnage. Pour cela, nous proposons d'abord une méthode pour simuler ces fluctuations à l'aide de différentes approches de bootstrap. Cette première étape permet, par exemple, de visualiser la sensibilité des résultats en construisant des ellipses de confiance autour des centres de gravité. Ensuite, nous proposons une manière de quantifier cette sensibilité. La procédure est évaluée par simulation sur différentes structures de données. Les résultats montrent que l'approche bootstrap permet d'estimer correctement la sensibilité de la méthode, à condition que la stratégie de bootstrap choisie soit adaptée à la structure des données.</div