Journal of Next-Generation Research 5.0
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The Adaptive Human-AI Synergy in Logistics (AHASL) Theory
Full text linkThis paper introduces the Adaptive Human-AI Synergy in Logistics (AHASL) theory, which focuses on integrating artificial intelligence (AI) into logistics and supply chain management. The study takes a qualitative approach, using interviews, observations, and reflexive journaling, and finds that while AI significantly improves operational efficiency and decision-making, human oversight is still required to address AI\u27s limitations, such as bias, lack of transparency, and potential skill erosion. The AHASL model prioritizes Full-Spectrum Explainability (FSE) and a Bias Mitigation Framework (BMF) to ensure that AI-driven decisions are transparent and equitable while simultaneously arguing for retaining human expertise to retain adaptability and resilience in logistical operations. The study\u27s findings emphasize the significance of balanced human-AI collaboration. However, they also call for more research into the long-term effects, scalability, and ethical implications of AI integration in logistics
Strang splitting schemes for N-level Bloch models
No full textInternational audienceWe extend to the N-level Bloch model the splitting scheme which use exact numerical solutions of sub-equations. These exact solutions involve matrix exponentials which we want to avoid to calculate at each time step. We use Newton interpolation to reduce the computational cost. The resulting scheme is nonstandard and preserves all qualitative properties of the Bloch equations. We show numerical simulations to compare this approach with a few other schemes
Modélisation et simulation numérique avant l'ordinateur
No full textNational audienceL’exposé s’appuiera sur trois travaux importants de mathématiques appliquées réalisés avant l’apparition de l’ordinateur : Francis Bashforth et l’action capillaire (1883), Carl Størmer et les aurores boréales (1907), Georges Lemaître et les rayons cosmiques (1936). Ces situations présentent toutes les caractéristiques de ce que nous appelons aujourd’hui modélisation mathématique et simulation numérique. Dans les trois cas, on rencontre plusieurs représentations d’un phénomène physique qui se valident mutuellement et qui, considérées dans leur ensemble, constituent un modèle du phénomène. Par ailleurs, les scientifiques impliqués ont été amenés à créer par eux-mêmes des méthodes originales – numériques, graphiques et instrumentales – pour traiter les systèmes complexes d’équations différentielles apparaissant dans leurs recherches. Ces nouvelles méthodes de calcul ont contribué de manière essentielle à la naissance de l’analyse numérique en tant que discipline mathématique autonome dans la première moitié du vingtième siècle
Les enseignants français du XXIème siècle et les idéaux de l’École de la République : instruction et socialisation
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Cyclic Isogenies for Abelian Varieties with Real Multiplication
No full textInternational audienceWe study quotients of principally polarized abelian varieties with real multiplication by Galois-stable finite subgroups and describe when these quotients are principally polarizable. We use this characterization to provide an algorithm to compute explicit cyclic isogenies from kernel for abelian varieties with real multiplication over finite fields. Our algorithm is polynomial in the size of the finite field as well as in the degree of the isogeny and is based on Mumford's theory of theta functions and theta embeddings. Recently, the algorithm has been successfully applied to obtain new results on the discrete logarithm problem in genus 2 as well as to study the discrete logarithm problem in genus 3
A La Réunion, la recherche d’un équilibre entre instruction et socialisation ?
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Regards critiques sur la relation école-familles
No full textInternational audienceDepuis une quarantaine d’années, la liste des études portant sur la relation école-familles dans l’ensemble des pays occidentaux s’allonge tranquillement sans pour autant permettre de cerner les facteurs explicatifs des écueils ou du succès de cette relation pour les familles. Nous savons toutefois qu’il existe des écarts de sens entre les enseignants et les parents quant à l’investissement dans la vie scolaire et que les écarts de sens autour de ces investissements provoquent frustrations et malentendus. Or, la relation école-familles est une notion qui fait partie intégrante du discours sur la persévérance et la réussite scolaire et le lien entre cette relation et le succès scolaire de l’élève est généralement présenté comme évident. Cependant, si les familles de la classe moyenne et celles pour qui l’immigration est source d’une promotion sociale voient positivement la socialisation à l’œuvre dans l’espace scolaire, d’autres familles contestent cette mission de socialisation de l’école. C’est le cas de celles pour qui l’expérience scolaire est synonyme d’échec ou des familles immigrantes pour qui la réalisation du projet migratoire est source de déception, parfois d’un déclassement social, ou encore de celles pour qui la mission de socialisation de l’école confronte les valeurs prônées à la maison. Ainsi, les familles sont-elles hétérogènes dans leurs trajectoires et dans leurs relations à l’école et la catégorie « parents d’élèves » est une catégorisation traditionnelle qui n’a de sens que dans le fonctionnement des institutions scolaires. Le présent ouvrage vise à une réflexion collective à l’international (France, Québec, Suisse), sur les liens entre école et familles, et à la mise en débat du concept de coéducation/collaboration, via une démarche critique
Using Unlabeled Data to Discover Bivariate Causality with Deep Restricted Boltzmann Machines
No full textInternational audienceAn important question in microbiology is whether treatment causes changes in gut flora, and whether it also affects metabolism. The reconstruction of causal relations purely from non-temporal observational data is challenging. We address the problem of causal inference in a bivariate case, where the joint distribution of two variables is observed. We consider, in particular, data on discrete domains. The state-of-the-art causal inference methods for continuous data suffer from high computational complexity. Some modern approaches are not suitable for categorical data, and others need to estimate and fix multiple hyper-parameters. In this contribution, we introduce a novel method of causal inference which is based on the widely used assumption that if X causes Y , then P (X) and P (Y |X) are independent. We propose to explore a semi-supervised approach where P (Y |X) and P (X) are estimated from labeled and unlabeled data respectively, whereas the marginal probability is estimated potentially from much more (cheap unlabeled) data than the conditional distribution. We validate the proposed method on the standard cause-effect pairs. We illustrate by experiments on several benchmarks of biological network reconstruction that the proposed approach is very competitive in terms of computational time and accuracy compared to the state-of-the-art methods. Finally, we apply the proposed method to an original medical task where we study whether drugs confound human metagenome
Les finalités éducatives scolaires Une étude critique des approches théoriques, philosophiques et idéologiques. TOME 2. Conceptions des finalités et des disciplines scolaires chez des enseignants du primaire. Une étude comparative internationale.
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Natural Resources, Institutional Quality, and Economic Growth: an African Tale
No full textInternational audienceThis study investigates the role of institutions in the relationship between natural resources and economic growth using panel data from 44 African countries over the period 1996–2016. We use natural resource rents as a percentage of gross domestic product (GDP) and the share of ores and metals exports in total merchandise exports as variables for natural resources. To check for endogeneity, heterogeneity, and nonlinearity, we undertake cross-sectional instrumental variable analysis, system dynamic panel-data instrumental variable regression, and panel smooth transition regression. The relationship between natural resources and economic growth varies for indicators of institutional quality and the measure for natural resources