Robust and Privacy-Preserving Federated Learning

Doctorante : Fatima ELHATTAB

Laboratoire INSA : LIRIS
Ecole doctorale : ED512 : Infomaths

Federated Learning opens interesting perspectives in privacy sensitive domains, such as healthcare or user mobility, that were so far reluctant towards AI and machine learning techniques. Indeed, with such decentralized Federated Learning protocols, data is kept private at the client side, instead of sending it to a remote service/cloud as done in classical approaches. However, Federated Learning unveils a brand new set of challenges. Recent studies show that Federated Learning is vulnerable to malicious users participating to the distributed protocol, if such users perform data poisoning attacks in order to make the AI and global model deviate from its correct behavior [2][7][11]. Malicious users do not rigorously follow the protocol, either innocently, due to human or system errors, or intentionally, due to adversarial behaviors. Such behaviors may end up, for instance, with disease data mislabelling in digital healthcare systems, wrong radiation information in radiation detection systems. The state-of-the-art approaches to tackle malicious clients in classical distributed machine learning make assumptions that do not hold in the case of decentralized Federated Learning systems, such as the fact that clients’ data are identically distributed among clients and independent from each other [10]. However, data present on client devices are collected by the clients themselves, based on thclients’ own usage pattern and local environment. Both the size and the distribution of clients’ data heavily vary between different clients. Thus, there is a need for novel algorithms and techniques to efficiently detect data poisoning attacks and counter them in Federated Learning systems. The research objective of this PhD project is to derive novel Federated Learning protocols that are resilient to data poisoning attacks. The key tasks of this project are: (i) Exploring different types of attacks in Federated Learning, under different use cases, such as disease data mislabelling in digital healthcare systems (ii) Deriving various attack implementations (e.g., data label poisoning, data feature poisoning) in real-world datasets, and proposing detection mechanisms based on techniques such as generative adversarial networks [8], model output and gradient monitoring, etc.

Fonctionnalisation d'alcools hétérocycliques saturés par la méthodologie d'auto-transfert d'hydrogène

Doctorant : Jordan FRANCOIS

Laboratoire INSA : ICBMS - COB
Ecole doctorale : ED206 : Chimie de Lyon

Bien que les alcools soient très répandus et accessibles, leur utilisation dans les réactions de substitution classiques pour la formation de nouvelles liaisons C-C ou C-N requiert généralement une activation stœchiométrique (oxydation ou conversion en halogénoalcane). Aussi, au cours des dernières décennies, la méthodologie d’Auto-Transfert d'Hydrogène (ATH) a émergé comme une alternative intéressante et plus respectueuse de l'environnement. Cette transformation permet la fonctionnalisation directe d’alcools avec divers nucléophiles (amines, α-méthylcétones, phosphonates,..). Cette réaction catalytique implique un métal (Ir, Ru, Fe,..) effectuant une oxydation de l'alcool, en empruntant temporairement ses hydrogènes. Un nucléophile activé effectue ensuite une condensation avec un aldéhyde ou une cétone (résultant de l’oxydation), libérant une molécule d'eau. Enfin, le produit insaturé est réduit, régénérant le catalyseur et formant une nouvelle liaison C-C ou C-N.
Notre groupe de recherche, axé sur la fonctionnalisation d’alcools biosourcés, a utilisé la méthodologie ATH pour l’amination de polyols. C’est notamment le cas de l'isosorbide, un diol biosourcé chiral obtenu par double déshydratation du sorbitol (dérivé de la cellulose), largement utilisé dans diverses applications dans le domaine pharmaceutique et des polymères entre autres. Encouragés par les résultats obtenus lors de l'amination de l’isosorbide par ATH, nous avons cherché à effectuer l’élongation C-C de ce diol en utilisant la pentaméthylacétophénone (Ph*C(O)Me) comme nucléophile en présence d’un complexe d’iridium.
La réactivité modérée et l’excellente diastéréosélectivité observées nous ont poussé à simplifier le motif isosorbide en étendant notre méthodologie à d’autres alcools hétérocycliques saturés. Les facteurs et groupements fonctionnels exerçant une influence sur la réactivité et la diastéréosélectivité observées ont été en partie élucidés à partir de calculs (DFT) dans le cadre d'une collaboration avec l'équipe ITEMM (ICBMS, Lyon). Enfin, nous avons exploité le motif Ph* (C6Me5) afin de post-fonctionnaliser les cétones obtenues par ATH en acides, esters et amides via une réaction de rétro Friedel-Crafts.

Régulation globale de la transcription bactérienne par le surenroulement de l’ADN

Doctorante : Maïwenn PINEAU

Laboratoire INSA : MAP
Ecole doctorale : ED 341 : E2M2 – Evolution, Ecosystèmes, Microbiologie, Modélisation

Chez les bactéries, le chromosome est situé dans le cytoplasme, sous une forme très compacte. Cette compaction résulte notamment du surenroulement de l'ADN (SC), c'est à dire de la déformation torsionnelle de la double-hélice de l’ADN. Selon les conditions environnementales rencontrées par les bactéries, le niveau de SC peut varier. Ce niveau est principalement contrôlé par la gyrase, qui augmente le niveau de SC, et la topoisomérase I, qui relâche l'ADN. La régulation du niveau de SC est très importante car le SC est un régulateur de l'expression des gènes. L'objectif de ma thèse est de caractériser la régulation globale de la transcription bactérienne par le SC. Nous avons obtenu le premier transcriptome d'une bactérie à Gram négatif à une inhibition de sa topoisomérase I avec un antibiotique. Nous avons mis une nouvelle fois en évidence une régulation globale et complexe de la transcription par le SC et nous avons découvert que la réponse des gènes à une variation de SC dépend du niveau d'expression et du contexte génomique des gènes, de la direction de la variation de SC et du contexte physiologique de la bactérie. J’ai ensuite développé un package Python facilitant les analyses statistiques reproductibles de données expérimentales (ChIP-Seq, RNA-Seq…) et d'annotations dans le cadre de l'étude de l'expression d'un génome bactérien selon ses propriétés spatiales. Avec ce package j’ai pu exploiter des données publiées sur la fixation de la topoisomérase I et de la gyrase le long du chromosome. En analysant ces données qui donnent un aperçu du niveau de SC local, j'ai pu, d’une part, étudier l'effet de la transcription sur le niveau de SC à une échelle de 10 à 20 kb autour des unités de transcription et, d’autre part, observer une organisation méconnue du chromosome en domaines de 100 kb environ.

Étude théorique et numérique de systèmes thermophotoniques en champ proche appliqués à la récupération d'énergie

Doctorant : Julien LEGENDRE

Laboratoire INSA : CETHIL

Ecole doctorale : ED162 MEGA

Dans un système thermophotonique en champ proche, une diode électroluminescente chaude est placée à faible distance d'une cellule photovoltaïque maintenue à température ambiante. Le rayonnement émis par la diode électroluminescente, qui présente une intensité élevée grâce aux phénomènes d'électroluminescence et d'effet tunnel de photons, permet à la cellule photovoltaïque de produire une quantité importante d'énergie électrique : le système convertit la chaleur fournie au corps chaud en électricité. Dans cette thèse, on analyse le fonctionnement de ce système par des approches théoriques et numériques. La conversion rayonnement-puissance électrique ayant lieu dans les deux composants est d'abord modélisée à l'aide d'équations de conservation. Cela permet de développer une expression analytique de la valeur maximale de l'efficacité au maximum de puissance pour un rayonnement monochromatique ou à large spectre. Des efficacités quantiques élevées doivent être considérées pour rendre la puissance de sortie et l'efficacité compétitives. Le transport de charges dans les semi-conducteurs est ensuite simulé grâce à un code résolvant les équations de dérive-diffusion en une dimension et incluant l'émission thermoïonique et l'effet tunnel aux interfaces, permettant l'étude de structures réalistes. L'optimisation de systèmes composés d'homostructures permet d’introduire un dispositif capable de générer une puissance maximale de l'ordre du W.cm-2 pour une diode électroluminescente à 600
K. Son analyse révèle l'importance de la configuration en champ proche, l'augmentation de l'efficacité quantique qu'elle induit étant essentiel au bon fonctionnement du système. On propose finalement un dispositif plus robuste, basé sur des hétérostructures composées de couches actives en InGaAs et de couches de confinement en InGaP. Cette architecture permet de conserver une puissance électrique élevée même lorsque des pertes auparavant négligées sont considérées, la puissance maximale ne diminuant alors que d'un facteur 4. Ces travaux démontrent que cette technologie de récupération d’énergie originale est prometteuse pour des températures de quelques centaines de degrés Celsius.

 

Connaissance métier et fonctions en science des données - Application à la production d'hydroélectricité

Doctorant : Pierre FAURE--GIOVAGNOLI

Laboratoire INSA : LIRIS

Ecole doctorale : ED512 Informatique Et Mathématiques de Lyon

Dans cette thèse, nous étudions le lien entre la connaissance métier sous forme d'une fonction et la science des données. Soit D(y, z1, ..., zn) un ensemble de données et y=f(z1, ...., zn) une fonction métier. Nous nous intéressons aux questions suivantes, simples mais cruciales pour un expert en science des données. Comment définir la satisfaction de f dans D? Comment mesurer efficacement cette satisfaction ? Comment cette satisfaction est-elle liée à la tâche d'apprentissage supervisé consistant à apprendre f à partir de D? Ces problèmes sont liés à l'étude des contre-exemples par l'utilisation des dépendances fonctionnelles (DF) et, en particulier, des mesures permettant de quantifier la satisfaction des DFs dans un ensemble de données tel que l'indicateur g3. Nous considérons le cas où l'égalité est remplacée par des prédicats plus flexibles. Premièrement, nous examinons l’impact de propriétés communes sur la difficulté du calcul du g3 avec prédicats. Nous montrons que la symétrie et la transitivité sont suffisantes pour garantir que l'erreur g3 puisse être calculée en temps polynomial. Deuxièmement, nous étudions le calcul de g3 dans les cas polynomial et NP-difficile identifiés dans la première partie. Nous proposons différentes solutions exactes et approximées pour le calcul de g3 dans les deux cas. Nous comparons ces solutions dans une étude expérimentale détaillée. Tous les algorithmes sont également disponibles via fastg3, une librairie Python open. Troisièmement, nous connectons l'étude des contre- exemples et l'indicateur g3 à l'apprentissage supervisé à l'aide d'une application web appelée ADESIT. ADESIT permet d'évaluer la capacité d'un ensemble de données à donner de bons résultats pour un problème d'apprentissage supervisé par le biais de statistiques et d'une exploration visuelle. Enfin, nous validons notre approche par une application au problème industriel de la surveillance de l'entrefer dans les générateurs hydrauliques.

Deep learning based phase retrieval for X-ray phase contrast imaging

Doctorant : Kannara MOM

Laboratoire INSA : CREATIS
Ecole doctorale : ED160 : EEA Electronique Electrotechnique et Automatique

Le développement de sources de rayons X hautement cohérentes, telles que les installations de rayonnement synchrotron de troisième génération, a contribué de manière significative à l'avancement de l'imagerie à contraste de phase. Le degré élevé de cohérence de ces sources permet une mise en œuvre efficace des techniques de contraste de phase.
Le contraste de phase est une technique qui permet d'augmenter la sensibilité de plusieurs ordres de grandeur. Cette nouvelle technique d'imagerie a trouvé des applications dans un large éventail de domaines, notamment la science des matériaux, la paléontologie, la recherche sur les os, la médecine et la biologie.
Elle permet d’imager des échantillons faiblement absorbant, pour lesquels les méthodes traditionnelles basées sur l'absorption ne permettent pas d'obtenir un contraste suffisant. Plusieurs techniques d'imagerie sensibles à la phase ont été mises au point, dont l'imagerie basée sur la propagation, qui ne nécessite aucun équipement autre que la source, l'objet et le détecteur.
Bien que l'intensité puisse être mesurée à une ou plusieurs distances de propagation, l'information sur la phase est perdue et doit être estimée à partir de ces intensités, ou figures de diffraction, un processus appelé récupération de phase. Dans ce contexte, la récupération de phase est un problème inverse non linéaire mal posé.
Plusieurs méthodes ont été proposées pour récupérer la phase, soit en linéarisant le problème pour obtenir une solution analytique ou soit par des algorithmes itératifs.
L'objectif principal de cette thèse était d'étudier ce que les nouvelles approches d'apprentissage profond pourraient apporter à ce problème de récupération de phase. Divers algorithmes d'apprentissage profond ont été proposés et évalués pour résoudre ce problème. En particulier, le cas d'une distance unique, tout en prenant en compte l'information non-linéaire du modèle direct, a été considéré.

On the effect of coatings and pre-corrosion on the fatigue behaviour of 7075-T6 aluminium alloy samples monitored with Acoustic Emission (AE): towards lifetime estimation

Doctorant : Théophile VIE

Laboratoire INSA : MatéIS

Ecole doctorale : ED534 : Matériaux de Lyon

Ce travail de thèse a pour objectif d’identifier et de quantifier l’impact de différents revêtements ainsi que d’environnements corrosifs sur le comportement en fatigue de pièces en alliage d’aluminium 7075-T6 via un monitoring de l’endommagement effectué par émission acoustique. Des essais mécaniques de traction monotone ainsi que de fatigue cyclique en traction/traction Rσ=0.1 dans le domaine de l’endurance limitée ont été réalisés sur des éprouvettes recouvertes de plusieurs types de revêtements et soumises à différents types de processus de corrosion. Les revêtements étudiés sont composés de combinaisons de trois couches de protection distinctes : Une couche de conversion d’oxide d’aluminium obtenue par procédé d’anodisation sulfurique et deux couches polymères de peintures époxy, un primer et un topcoat. Différents scénarios de pre-corrosion ont été mis en place afin d’étudier l’impact du vieillissement induit par un environnement agressif sur les différentes couches de revêtements ainsi que la corrosion du substrat sur les mécanismes d’endommagement de nos matériaux. L’effet combiné de la corrosion du substrat et vieillissement des revêtements est étudié via couplage galvano statique d’éprouvette immergée dans une solution corrosive de NaCl (pH 4, 30 g/L) avec un défaut local dans les revêtements. L’effet d’un défaut de corrosion seul est étudié via l’application locale d’une solution acide d’HCl (pH 0.1) au niveau d’un défaut dans le revêtement. Finalement l’effet du vieillissement seul est obtenu par immersion d’éprouvette sans défaut apparent des revêtements dans une solution de NaCl (30 g/L). Les mécanismes ainsi que la dynamique d’endommagements de nos matériaux sont étudiés via une étude globale de la réponse d’EA durant les essais mécaniques. L’analyse des résultats d’EA nous a permis l’identification de différentes signatures acoustiques relatifs à des mécanismes d’endommagement spécifiques. Ceux-ci ont été déterminés par analyse microstructurale basée sur des observations au microscope optique et au MEB. Pour tous les types de matériaux testés (différents revêtements et protocoles de pré-corrosion), des indicateurs d’endommagement basés sur les données d’EA sont étudiés avec pour objectif la détermination de temps caractéristiques de l’endommagement donnant une information sur la durée de vie restante avant rupture des éprouvettes (Remaining Useful Lifetime, RUL). Les temps caractéristiques définis sont liés à l’initiation de fissures dans le substrat d’aluminium ainsi qu’à la propagation de la fissure de fatigue principale. Les différentes sources d’EA ainsi que les temps caractéristiques de l’endommagement peuvent être utilisés comme une base donnée à implémenter dans modèle afin d’estimer le temps à rupture de nos matériaux sous chargement cyclique.

 

 

(Presque) tout ce qu’il faut savoir quand on est étudiant et étudiante avant de s’engager dans une thèse...

Sur inscription - apéritif offert Intervenants : doctorant(e)s membres d’équipes Inria (Beagle et AIstroSight), Paul Banse, Arnaud Hubert et Juliette Luiselli Objectif de l’atelier : des doctorants et doctorantes évoqueront les idées reçues sur la thèse et partageront leur expérience

Intravascular manometry by clinical color Doppler

Doctorante : Samaneh CHOUPANI

Laboratoire INSA : CREATIS
Ecole doctorale : EDA162 MEGA

Assessment of the severity of arterial stenosis is critical for therapeutic decisions. Invasive methods using pressure wires to measure trans-stenotic pressure drops can have severe clinical side effects. Therefore, non-invasive methods using ultrasound imaging are preferable. This study aimed at introducing an ultrasound-based approach to estimate trans-stenotic pressure drops in significant arterial stenoses using clinical vascular color Doppler imaging. The proposed physics-constrained optimization method consists of two successive steps: 1) it recovers a regularized two-dimensional velocity vector field from the color Doppler velocity field, and 2) it derives relative pressures by integrating the fluid-dynamics Navier-Stokes equation using a finite difference method. We validated the innovative approach in silico using computational fluid dynamics and acoustics simulations and in vitro through particle image velocimetry and color Doppler experiments.

Méthodes d'accélérations numériques dédiées à la fissuration en fatigue à grand nombre de cycle par champ de phase

Doctorant : Adrien JACCON

Laboratoire INSA : LaMCos

Ecole doctorale : ED162 : Mécanique, Energétique, Génie Civil, Acoustique de Lyon

La prédiction de l'initiation et de la propagation de fissure de fatigue dans les structures constitue un enjeu majeur de l'industrie, qui cherche à limiter les approches habituellement conservatives pour diminuer les coûts, optimiser les formes, et garantir l'intégrité des structures sur des durées plus longues. Un nombre important de méthodes numériques peuvent être exploité dans ce contexte, et notamment l'approche champ de phase, qui bénéficie d'une grande flexibilité pour traiter des cas de fissuration complexe, et considérer l'initiation et la propagation de fissure de façon unifiée. Cependant, le coût numérique associé à l'application de ce modèle sur des cas réels est aujourd'hui trop important et limite donc son application à des cas académiques. L'objectif de ce mémoire est de proposer plusieurs approches d'accélération pour diminuer ce coût de calcul prohibitif, tout en maintenant le niveau de précision et de robustesse, dans le but de rendre possible l'application sur des cas réels du modèle champ de phase.
Pour ce faire, un modèle champ de phase étendu en fatigue est implémenté dans le code éléments finis Cast3M. Une approche par dégradation de la ténacité est choisie et validée sur plusieurs cas usuels de la littérature champ de phase. Par ailleurs, une nouvelle méthode de décomposition de l'énergie est également mise en place, permettant d'en améliorer l'efficacité et la robustesse. Nous proposons ensuite plusieurs modifications de cette implémentation initiale qui permet d'accélérer les calculs. D'abord, le calcul de cycle est optimisé à travers l'introduction d'un schéma de résolution étagée adapté au cadre en fatigue. Ensuite, nous introduisons plusieurs schémas de saut de cycle permettant de minimiser le nombre de cycles calculés. Enfin, une approche de raffinement adaptatif de maillage est mise en place, afin de permettre d'optimiser le nombre de degrés de liberté pris en compte pendant la simulation. Ces outils répondent en fait aux différentes raisons pour lesquelles le coût de calcul du modèle champ de phase en fatigue est prohibitif: la résolution d'un problème non-linéaire, sur un nombre très important de cycles, avec un maillage extrêmement fin dans la zone endommagée.
Ce cadre champ de phase accéléré est ensuite exploité sur plusieurs cas académiques usuels pour valider son implémentation, et montrer les gains en temps de calcul possibles. Puis, deux cas de comparaisons numériques-expérimentales utilisant l'approche accélérée sont proposés. Ces essais mettent en évidence les capacités du modèle accéléré tout en soulignant d'autres difficultés liées à l'application du modèle sur des cas réels.