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1. Living Persona Technique applied to HCI Education

Author: Bruno Warin, Claudine Toffolon, Christophe Kolski, Université du Littoral Côte d'Opale (ULCO), Laboratoire d'Automatique, de Mécanique et d'Informatique industrielles et Humaines - UMR 8201 (LAMIH), Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis (UVHC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSA Institut National des Sciences Appliquées Hauts-de-France (INSA Hauts-De-France), Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Université du Littoral Côte d'Opale ( ULCO ), Laboratoire d'automatique et de mécanique industrielles et humaines ( LAMIH ), Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambresis ( UVHC ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans ( LIUM ), Le Mans Université ( UM ), and Piau-Toffolon, Claudine
Subjects: Computer science, [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, [INFO.INFO-SE] Computer Science [cs]/Software Engineering [cs.SE], [SHS.EDU] Humanities and Social Sciences/Education, Realization (linguistics), [ INFO.INFO-SE ] Computer Science [cs]/Software Engineering [cs.SE], 02 engineering and technology, Persona, [INFO.INFO-SE]Computer Science [cs]/Software Engineering [cs.SE], Compliance (psychology), [INFO.EIAH] Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, Unified Modeling Language, Human–computer interaction, Human-Computer Interaction (HCI) teaching, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, ComputingMilieux_COMPUTERSANDEDUCATION, 0501 psychology and cognitive sciences, Set (psychology), Archetype, 050107 human factors, computer.programming_language, practical works, Living Persona, 4. Education, 05 social sciences, [ SHS.EDU ] Humanities and Social Sciences/Education, 020207 software engineering, System requirements specification, UML, interactive system, Work (electrical), [ INFO.EIAH ] Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, computer
Abstract: International audience; This paper aims to present an experience report on a new pedagogical technique which applies to the teaching of interactive systems: the Living Persona technique. First, we review the well-known technique of Persona that is used in some processes of realization of interactive systems. In this technique, a Persona represents an archetype of the users interacting in the system to be produced. From this Persona technique, we define the Living Persona one. Within the framework of practical work students have to specify an interactive system, this technique of Living Persona consists in making the teacher play the role of a representative of the contracting authority, who is also potentially a future user of the system to be specified. As a consequence, during his meetings with the students, the teacher has to adopt a behavior in compliance with the state of mind of the users' archetype defined by the Persona. Then we present a pedagogical scenario which integrates this Living Persona technique and we apply it to a practical work in which the students must produce an interactive system specification using the Unified Modeling Language (UML). We show through a classroom experience that the practical work set up provides students with work situations close to professional realities. We evaluate the level of interactions between students and teacher and the extent to which this pedagogy influences some students behaviors. Finally, the continuation of our research is highlighted.
Published: 2018

2. French HUBBLE project experience on Ethics in Learning Analytics

Author: Christophe Reffay, Madeth May, Alain Mille, Edition, Littératures, Langages, Informatique, Arts, Didactique, Discours - UFC ( ELLIADD ), Université Bourgogne Franche-Comté ( UBFC ) -Université de Franche-Comté ( UFC ), Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans ( LIUM ), Le Mans Université ( UM ), Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge ( TWEAK ), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information ( LIRIS ), Université Lumière - Lyon 2 ( UL2 ) -École Centrale de Lyon ( ECL ), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 ( UCBL ), Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Institut National des Sciences Appliquées de Lyon ( INSA Lyon ), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université Lumière - Lyon 2 ( UL2 ) -École Centrale de Lyon ( ECL ), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ), ANR, ANR 2014,Hubble,HUman oBservatory Based on AnLysis of eLEarning traces, Edition, Littératures, Langages, Informatique, Arts, Didactique, Discours - UFC (UR 4661) (ELLIADD), Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC), Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), ANR-14-CE24-0015,Hubble,Observatoire humain pour l'analyse à partir des traces elearning(2014), Edition, Littératures, Langages, Informatique, Arts, Didactique, Discours - UFC (EA 4661) (ELLIADD), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Reffay, Christophe, and Appel à projets générique - Observatoire humain pour l'analyse à partir des traces elearning - - Hubble2014 - ANR-14-CE24-0015 - Appel à projets générique - VALID
Subjects: Ethics, ComputingMilieux_THECOMPUTINGPROFESSION, [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, tracking data, [SHS.EDU] Humanities and Social Sciences/Education, [ SHS.EDU ] Humanities and Social Sciences/Education, traces, Learning Analytics, HUBBLE
Abstract: International audience; This paper discusses a research effort on ethical aspects of the French HUBBLE project that brings together research teams from different areas, including Computer and Human Sciences. Nine cases that make use of e-learning traces are currently running in this project. Seven case studies' team completed a questionnaire focused on ethics perspectives. The answers of this questionnaire are being reviewed by the authors as the responsible persons in charge of the Ethics work package of the HUBBLE project. By placing a special focus on the process designed to handle ethical concerns, and tracking ethics errors in concrete case studies, this paper presents our attempt in making sure that ethics is being fairly treated by the researchers and by other partners of the project.
Published: 2017

3. Sustainable computational science: the ReScience initiative

Author: Rougier, Nicolas P, Hinsen, Konrad, Alexandre, Frederic, Arildsen, Thomas, Barba, Lorena A, Benureau, Fabien C.Y, Brown, C. Titus, deBuy, Pierre, Caglayan, Ozan, Davison, Andrew P., Delsuc, Marc-Andre, Detorakis, Georgios, Diem, Alexandra, Drix, Damien, Enel, Pierre, Girard, Benoit, Guest, Olivia, Hall, Matt G, Henriques, Rafael N, Hinaut, Xavier, Jaron, Kamil S, Khamassi, Mehdi, Klein, Almar, Manninen, Tiina, Marchesi, Pietro, McGlinn, Daniel, Metzner, Christoph, Petchey, Owen, Plesser, Hans Ekkehard, Poisot, Timothee, Ram, Karthik, Ram, Yoav, Roesch, Etienne, Rossant, Cyrille, Rostami, Vahid, Shifman, Aaron, Stachelek, Joseph, Stimberg, Marcel, Stollmeier, Frank, Vaggi, Federico, Viejo, Guillaume, Vitay, Julien, Vostinar, Anya E, Yurchak, Roman, Zito, Tiziano, Mnemonic Synergy ( Mnemosyne ), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique ( LaBRI ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] ( IMN ), Université de Bordeaux ( UB ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Bordeaux ( UB ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Centre de biophysique moléculaire ( CBM ), Université d'Orléans ( UO ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Department of Electronic Systems - Aalborg University, Aalborg University [Denmark] ( AAU ), Washington State University ( WSU ), CIM - Communication, Information, Médias - EA 1484 ( CIM ), Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3, Université Libre de Bruxelles [Bruxelles] ( ULB ), Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans ( LIUM ), Le Mans Université ( UM ), Ecole des Neurosciences de Paris Île de France ( ENP ), Ecole des Neurosciences de Paris, Centre de Biochimie Structurale [Montpellier] ( CBS ), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ) -Université de Montpellier ( UM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire des signaux et systèmes ( L2S ), Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), University of Southampton [Southampton], Humboldt Universität zu Berlin, Institut cellule souche et cerveau / Stem Cell and Brain Research Institute ( SBRI ), Université Claude Bernard Lyon 1 ( UCBL ), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ), Laboratoire de Physiologie de la Perception et de l'Action ( LPPA ), Collège de France ( CdF ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique ( ISIR ), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), University of Oxford [Oxford], University College of London [London] ( UCL ), Instituto de Medicina Molecular, Faculdade de Medicina da Universidade de Lisboa, Knowledge Technology group [Hamburg] ( KT ), Department of Informatics [Hamburg], Universität Hamburg ( UHH ) -Universität Hamburg ( UHH ), Université de Lausanne ( UNIL ), National Coalition of Independent Scholar ( NCIS ), Finnish Meteorological Institute ( FMI ), Vrije Universiteit Amsterdam [Amsterdam] ( VU ), Department of Biology [Charleston], College of Charleston, Universität Zürich [Zürich] ( UZH ), University of Zürich [Zürich] ( UZH ), Institute of Neuroscience and Medicine [Jülich] ( INM-1 ), Université de Montréal, University of California [Berkeley], Department of Biological Sciences [Stanford], Stanford University [Stanford], Department of Psychology, University of Geneva [Switzerland], Swiss Center for Affective Sciences, University of Ottawa [Ottawa], Michigan State University [East Lansing], Institut de la Vision, Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut d'études de la cognition ( IEC ), Département d'Etudes Cognitives - ENS Paris ( DEC ), École normale supérieure - Paris ( ENS Paris ) -École normale supérieure - Paris ( ENS Paris ), Max Planck Institute of Experimental Medicine [Göttingen] ( MPI ), Statistical Machine Learning and Parsimony ( SIERRA ), Département d'informatique de l'École normale supérieure ( DI-ENS ), École normale supérieure - Paris ( ENS Paris ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -École normale supérieure - Paris ( ENS Paris ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ), Chemnitz University of Technology, Grinnell College, Laboratoire pour l'utilisation des lasers intenses ( LULI ), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -École polytechnique ( X ) -Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Eberhard Karls Universität Tübingen, Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de biophysique moléculaire (CBM), Université d'Orléans (UO)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Aalborg University [Denmark] (AAU), Washington State University (WSU), University of California [Davis] (UC Davis), University of California (UC), Université libre de Bruxelles (ULB), Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Ecole des Neurosciences de Paris Île de France (ENP), Centre de Biochimie Structurale [Montpellier] (CBS), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire des signaux et systèmes (L2S), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), University of Southampton, Humboldt University Of Berlin, Institut cellule souche et cerveau (SBRI), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Laboratoire de Physiologie de la Perception et de l'Action (LPPA), Collège de France (CdF (institution))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique (ISIR), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), AMAC, Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), University of Oxford, University College of London [London] (UCL), Instituto de Medicina Molecular (iMM), Faculdade de Medicina [Lisboa], Universidade de Lisboa = University of Lisbon (ULISBOA)-Universidade de Lisboa = University of Lisbon (ULISBOA), Knowledge Technology group [Hamburg] (KT), University of Hamburg-University of Hamburg, Université de Lausanne = University of Lausanne (UNIL), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), National Coalition of Independent Scholar (NCIS), Finnish Meteorological Institute (FMI), Vrije Universiteit Amsterdam [Amsterdam] (VU), Universität Zürich [Zürich] = University of Zurich (UZH), Institute of Neuroscience and Medicine [Jülich] (INM-1), Université de Montréal (UdeM), Lawrence Berkeley National Laboratory [Berkeley] (LBNL), Department of Biology [Stanford], Stanford University, Université de Genève = University of Geneva (UNIGE), Swiss Center for Affective Sciences (CISA), Michigan State University System, Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Labex Institut d'étude de la cognition (IEC), Département d'Etudes Cognitives - ENS Paris (DEC), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL), Max Planck Institute of Experimental Medicine [Göttingen] (MPI), Max-Planck-Gesellschaft, Statistical Machine Learning and Parsimony (SIERRA), Département d'informatique - ENS Paris (DI-ENS), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Chemnitz University of Technology / Technische Universität Chemnitz, Laboratoire pour l'utilisation des lasers intenses (LULI), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Eberhard Karls Universität Tübingen = Eberhard Karls University of Tuebingen, Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Université d'Orléans (UO)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Chimie du CNRS (INC), University of California, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Humboldt-Universität zu Berlin, Institut cellule souche et cerveau (U846 Inserm - UCBL1), Universidade de Lisboa (ULISBOA)-Universidade de Lisboa (ULISBOA), Université de Lausanne (UNIL), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria de Paris, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC), Département d'informatique de l'École normale supérieure (DI-ENS), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), and Rougier, Nicolas P.
Subjects: FOS: Computer and information sciences, Technology, Journal, lcsh:QA75.5-76.95, Computational Science, GitHub, Scientific Computing and Simulation, Social Computing, Open Science, Replicability, REPRODUCIBLE RESEARCH, [INFO.INFO-DL]Computer Science [cs]/Digital Libraries [cs.DL], Open peer-review, Digital Libraries (cs.DL), Computational science, Open science, Publication, Reproducible, Replicable, Sustainable, GitHub, Open peer-review, [ INFO.INFO-DL ] Computer Science [cs]/Digital Libraries [cs.DL], Science & Technology, Computer Science, Information Systems, Data Science, Computational science, bepress|Physical Sciences and Mathematics|Computer Sciences, Computer Science - Digital Libraries, Sustainable, Reproducibility, Networking and Information Technology R&D (NITRD), Digital Libraries, Computer Science, Reproducible, Publication, Open science, lcsh:Electronic computers. Computer science, [INFO.INFO-DL] Computer Science [cs]/Digital Libraries [cs.DL], Replicable
Abstract: Computer science offers a large set of tools for prototyping, writing, running, testing, validating, sharing and reproducing results, however computational science lags behind. In the best case, authors may provide their source code as a compressed archive and they may feel confident their research is reproducible. But this is not exactly true. James Buckheit and David Donoho proposed more than two decades ago that an article about computational results is advertising, not scholarship. The actual scholarship is the full software environment, code, and data that produced the result. This implies new workflows, in particular in peer-reviews. Existing journals have been slow to adapt: source codes are rarely requested, hardly ever actually executed to check that they produce the results advertised in the article. ReScience is a peer-reviewed journal that targets computational research and encourages the explicit replication of already published research, promoting new and open-source implementations in order to ensure that the original research can be replicated from its description. To achieve this goal, the whole publishing chain is radically different from other traditional scientific journals. ReScience resides on GitHub where each new implementation of a computational study is made available together with comments, explanations, and software tests., 8 pages, 1 figure
Published: 2017
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4. Erratum to 'Predominance of healthcare-associated cases among episodes of community-onset bacteraemia due to extended-spectrum β-lactamase-producing Enterobacteriaceae' [International Journal of Antimicrobial Agents 49/1 67-73]

Author: Jean-Ralph Zahar, Philippe Lesprit, Stephane Ruckly, Aurelia Eden, Hitoto Hikombo, Louis Bernard, Stephan Harbarth, Jean-Francois Timsit, Christian Brun-Buisson, Jean Carlet, Pierre Dellamonica, Remy Gauzit, Christian Rabaud, Serge Alfandari, Robert Cohen, Bruno Coignard, Celine Pulcini, Jerome Robert, Nejla Aissa, Alain Losniewski, Sandrine Henard, Cecile Janssen, Leonardo Pagani, Stephane Bland, Jacques Gaillat, Jean Pierre Bru, Pierre Bonnin, Gaelle Clavere, Virginie Vitrat, Laurence Maulin, Luc Quarsaet, Helene Roger, Jean-Baptiste Euzen, Eric Denes, Elodie Couve-Daecon, Catherine Lechiche, Jean-Philippe Lavigne, Veronique Mondain, Veronique Garnier, Dorothee Lambert, Maxime Hentzien, Yohan Nguyen, Jean Paul Talarmin, Pascaline Rameau, Francoise Geffroy, Arnaud Salmon-Rousseau, Vincent Cattoir, Antoine Froissart, Said Aberrane, Laurence Legout, France Roblot, Guillaume Beraud, Patricia Pavese, Olivier Belmonte, Nicolas Traversier, Laurent Bellec, Marie Lagrange-Xelot, Marie-Pierre Moiton, Barbara Kuli, Pascal Longuet, Agnes Scanvic, Lea Colombain, Milagros Ferreyra, Maxime Jean, Etienne Laurens, Matthieu Saada, Hugues Aumaitre, Martine Malet, Frederique Roustant, Vincent LeMoing, Jean-Pierre Helene, Jonathan Theodore, Caroline Garandeau, Jocelyne Caillon, Benjamin Olivero, David Boutoille, Didier Lepelletier, Lucia Grandiere-Perez, Aurelie Beaudron, Celine Ramanantsoa, Catherine Varache, Nicolas Varache, Nicolas Crochette, Hikombo Hitoto, Sophie Blanchi, Pascale Penn, Bernard Louis, Dominique Vanjak, Marie-Christine Escande, Rene-Gilles Patrigeon, Stephanie Honore, Audrey Barrelet, Marlene Amara, Jean-Marc Galempoix, Jean-Claude Reveil, Patricia Bucchiotty, Carine Couzigou, Alban LeMonnier, Emilie Boidin, Stephane Sire, Nelly Luizy, Caroline Bronstain, Carolina Fankhauser, Caroline Brossier, Elodie von Dach, Colette Sauve, Marie-Noelle Adam, Laurent Hocqueloux, Laurent Bret, Marie-Helene Andre, Regine Barruet, Marion Challier, Andre Cabie, Benoit Roze, Patrick Plesiat, Katy Jeanot, Isabelle Patry, Josephine Moreau, Catherine Chirouze, Aaron Laurent, Marie-Nadege Bachelier, Guillaume Kac, Nicolas Farthouat, Nicolas Feuillebois, Thomas Guimard, Sandra Bourdon, Sophie Nguyen, Houcine Bentayeb, Mari-Therese Albertini, Bruno Marchou, Noemie Gaudre, Damien Dubois, Christelle Guillet-Caruba, Florence Doucet Populaire, Nicolas Fortineau, Leila Escaut, Vincent Fihman, Josette Raymond, Solene Kerneis, Veronique Leflon-Guibout, Agnes Lefort, Aurelien Dinh, Anne-Laure Roux, Sophie Abgrall, Francoise Jaureguy, Jean-Christophe Lucet, Nathalie Soismier, Amanda Lopes, Emmanuelle Cambau, Veronique Manceron, Guilene Barnaud, Hôpital Avicenne [AP-HP], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP), Infection, Anti-microbiens, Modélisation, Evolution (IAME (UMR_S_1137 / U1137)), Université Paris 13 (UP13)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Hôpital Foch [Suresnes], Centre Hospitalier Saint Jean de Perpignan, Service d'Infectiologie et des maladies infectieuses et tropicales [CH Le Mans] | Infectious and tropical disease department [Le Mans hospital], Centre Hospitalier Le Mans (CH Le Mans), Hôpital Bretonneau, Centre Hospitalier Régional Universitaire de Tours (CHRU Tours), Prévention et contrôle des infections (PCI ), Hôpitaux Universitaires de Genève (HUG), Services de Maladies Infectieuses et Tropicales [CHU Bichat], AP-HP - Hôpital Bichat - Claude Bernard [Paris], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP), Hôpital Henri Mondor, Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Hôpital Henri Mondor-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), Service des maladies infectieuses, Centre Hospitalier Universitaire de Nice (CHU Nice)-University Hospital, Hôpital Cochin [AP-HP], Service des Maladies Infectieuses et Tropicales [CHRU Nancy], Centre Hospitalier Régional Universitaire de Nancy (CHRU Nancy), Réseau Antibiolor, Stress, Immunité, Pathogènes (SIMPA), Université de Lorraine (UL), Centre Hospitalier Tourcoing, Sciences Economiques et Sociales de la Santé & Traitement de l'Information Médicale (SESSTIM - U912 INSERM - Aix Marseille Univ - IRD), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Aix Marseille Université (AMU)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA), Institut de minéralogie, de physique des matériaux et de cosmochimie (IMPMC), Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut de recherche pour le développement [IRD] : UR206-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Bactériologie [CHU Nancy], Institute for Computational Modeling in Civil Engineering, Technische Universität Braunschweig = Technical University of Braunschweig [Braunschweig], Imperial College London, Service des Maladies Infectieuses, Centre Hospitalier de la Région d'Annecy (Pringy), Service des Maladies infectieuses et tropicales [CHU Limoges], CHU Limoges, Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Centre Hospitalier Universitaire de Reims (CHU Reims), CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU), CH Cornouaille, Plateforme imagerie et cytométrie (PFIC), Analyse moléculaire, modélisation et imagerie de la maladie cancéreuse (AMMICa), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Institut Gustave Roussy (IGR)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Institut Gustave Roussy (IGR)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Service NEUROSPIN (NEUROSPIN), Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA), Centre hospitalier universitaire de Poitiers (CHU Poitiers), Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694 (METRICS), Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille), Institute of New Imaging Technologies (INIT), Universitat Jaume I, Centre Hospitalier Universitaire de La Réunion (CHU La Réunion), Unité des maladies infectieuses, Hôpital Bichat - Claude Bernard, CHU Pontchaillou [Rennes], Laboratoire Cliniques Pathologique et Interculturelle (LCPI), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT), SAD Paysage (SAD Paysage), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST, Service des maladies infectieuses CHU Perpignan, Recherches Translationnelles sur le VIH et les maladies infectieuses endémiques et émergentes (TransVIHMI), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université de Yaoundé I-Université Cheikh Anta Diop [Dakar, Sénégal] (UCAD)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Montpellier (UM), Département de Chimie Moléculaire (DCM), Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Thérapeutiques cliniques et expérimentales des infections (EA 3826) (EA 3826), Université de Nantes - UFR de Médecine et des Techniques Médicales (UFR MEDECINE), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN), Centre de Recherche en Ingénierie financière et finance Publique (CRIFP), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA), Service des maladies infectieuses et tropicales [CHU Nantes], Centre hospitalier universitaire de Nantes (CHU Nantes), Service de bactériologie et hygiène hospitalière [Nantes], Université de Nantes (UN)-Centre hospitalier universitaire de Nantes (CHU Nantes), Hôpital de la Timone [CHU - APHM] (TIMONE), Centre de Recherches en Oncologie biologique et Oncopharmacologie (CRO2), Aix Marseille Université (AMU)- Hôpital de la Timone [CHU - APHM] (TIMONE)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Centre Hospitalier de Charleville-Mezières, Université de Bordeaux (UB), Institut de Recherche Dupuy de Lôme (IRDL), École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Department of Cell Biology, Sciences III, Université de Genève = University of Geneva (UNIGE), Université Laval [Québec] (ULaval), Service de Maladies Infectieuses et Tropicales [Fort-de-France, Martinique], CHU de la Martinique [Fort de France]-Hôpital Pierre Zobda-Quitman [CHU de la Martinique], CHU de la Martinique [Fort de France]-Centre Hospitalier Universitaire de Martinique [Fort-de-France, Martinique], CHU Fort de France-CHU de la Martinique [Fort de France]-Hôpital Pierre Zobda-Quitman [CHU de la Martinique], CHU de la Martinique [Fort de France], Agents pathogènes et inflammation - UFC (EA 4266) (API), Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC), Centre Hospitalier Régional Universitaire de Besançon (CHRU Besançon), Institut de l'élevage (IDELE), Laboratoire Chrono-environnement (UMR 6249) (LCE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Franche-Comté (UFC), Service des maladies infectieuses et tropicales, Centre Hospitalier Régional Universitaire de Besançon (CHRU Besançon)-Hôpital Saint-Jacques, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Physiopathologie de l'Endothelium, Vascular research center of Marseille (VRCM), Aix Marseille Université (AMU)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Aix Marseille Université (AMU)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Aix Marseille Université (AMU)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Service des maladies infectieuses et réanimation médicale [Rennes] = Infectious Disease and Intensive Care [Rennes], Université de Sherbrooke (UdeS), Centre hospitalier universitaire de Tourcoing, Homéostasie Cellulaire et Pathologies (HCP), Université de Limoges (UNILIM)-CHU Limoges-Génomique, Environnement, Immunité, Santé, Thérapeutique (GEIST FR CNRS 3503), Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse (CHU Toulouse), Laboratoire Montpelliérain d'Économie Théorique et Appliquée (LAMETA), Université Montpellier 1 (UM1)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Faculty of Mathematics, Informatics, and Mechanics [Warsaw] (MIMUW), University of Warsaw (UW), Service de Microbiologie, Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Hôpital Beaujon [AP-HP], Services des maladies infectieuses, Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Hôpital Raymond Poincaré [AP-HP], Institut de Planétologie et d'Astrophysique de Grenoble (IPAG), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Université Paris 13 (UP13)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Hôpital Avicenne [AP-HP], Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7), Département de Médecine interne [Lariboisière], Hôpital Lariboisière-Fernand-Widal [APHP], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7), Emergence de la résistance bactérienne in vivo (EA3964), AP-HP Groupe Hospitalier Lariboisière, Laboratoire d'ethnologie et de sociologie comparative (LESC), Université Paris Nanterre (UPN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN), Equipe mobile d'infectiologie, CHU Necker - Enfants Malades [AP-HP], Service Microbiologie-Hygiène Hospitalière, Institut franco-allemand de recherche de Saint-Louis, Centre Hospitalier Universitaire [Grenoble] (CHU), Unité d’Otologie, implants auditifs et chirurgie de la base du crâne [CHU Pitié-Salpêtrière], Service d'Oto-Rhino-Laryngologie [CHU Pitié-Salpêtrière], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU), Recherches Translationnelles sur le VIH et les maladies infectieuses endémiques er émergentes (TransVIHMI), CHU Toulouse [Toulouse], Institut de recherche en astrophysique et planétologie (IRAP), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Chrono-environnement - CNRS - UBFC (UMR 6249) (LCE), Epidémiologie pronostique des cancers et affections graves, Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Infection Control Programme and WHO Collaborating Centre on Patient Safety, CHU Cochin [AP-HP], Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA), Institut de recherche pour le développement [IRD] : UR206-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC), Technische Universität Braunschweig [Braunschweig], Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Génie Informatique et Ingénierie de Production (LGI2P), IMT - MINES ALES (IMT - MINES ALES), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Service d'Otologie, Implants auditifs et Chirurgie de la base du crâne [CHU Pitié-Salpêtrière], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (APHP)-CHU Pitié-Salpêtrière [APHP], Santé publique : épidémiologie et qualité des soins-EA 2694 (CERIM), Recherches Translationnelles sur le VIH et les maladies infectieuses (TransVIHMI), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Montpellier 1 (UM1)-Université Cheikh Anta Diop [Dakar, Sénégal] (UCAD)-Universtié Yaoundé 1 [Cameroun]-Université de Montpellier (UM), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA), Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), University of Geneva [Switzerland], Université Laval, Fonctionnement et conduite des systèmes de culture tropicaux et méditerranéens (UMR SYSTEM), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Centre International de Hautes Etudes Agronomiques Méditerranéennes - Institut Agronomique Méditerranéen de Montpellier (CIHEAM-IAMM), Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Wageningen University and Research Centre [Wageningen] (WUR), Centre Hospitalier Régional Universitaire [Besançon] (CHRU Besançon), Institut de l'Elevage, Laboratoire Chrono-environnement - UFC (UMR 6249) (LCE), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Franche-Comté (UFC), Centre Hospitalier Régional Universitaire [Besançon] (CHRU Besançon)-Hôpital Saint-Jacques, Service des maladies infectieuses et réanimation médicale, Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Hôpital Pontchaillou, Université de Sherbrooke [Sherbrooke], Hôpital Purpan [Toulouse], Université Montpellier 1 (UM1)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UM3)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Faculty of Mathematics, Informatics, and Mechanics [Warsaw], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (APHP)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Hôpital Beaujon, Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (APHP)-AP-HP Hôpital Raymond Poincaré [Garches], Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG), Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Hôpital Avicenne-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (APHP)-Université Paris 13 (UP13), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Paris 13 (UP13)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Université Sorbonne Paris Cité (USPC), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Hôpital Lariboisière, Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (APHP)-Hôpital Henri Mondor-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Aix Marseille Université (AMU), COMUE Université Côte d'Azur (2015 - 2019) (COMUE UCA), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut de recherche pour le développement [IRD] : UR206-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP], Sorbonne Université-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université, Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Université Cheikh Anta Diop [Dakar, Sénégal] (UCAD)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université de Yaoundé I-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Montpellier (UM)-Université Montpellier 1 (UM1), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), COMUE Université Côte d'Azur (2015 - 2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015 - 2019) (COMUE UCA), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)- Hôpital de la Timone [CHU - APHM] (TIMONE)-Aix Marseille Université (AMU), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Université de Brest (UBO)-Université de Bretagne Sud (UBS), Wageningen University and Research [Wageningen] (WUR), CHU Fort de France-Hôpital Pierre Zobda-Quitman [CHU de la Martinique], CHU de la Martinique [Fort de France]-CHU de la Martinique [Fort de France], Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Aix Marseille Université (AMU)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Aix Marseille Université (AMU), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Aix Marseille Université (AMU), Service des maladies infectieuses et réanimation médicale [Rennes], Hôpital Beaujon [AP-HP], Cholley, Pascal, Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP], Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Institut Gustave Roussy (IGR)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Institut Gustave Roussy (IGR)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Université de Bretagne Sud (UBS), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Hôpital Lariboisière-Fernand-Widal [APHP], Université Joseph Fourier - Grenoble 1 ( UJF ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ), CHU Nice-University Hospital, Centre Hospitalier Régional Universitaire de Nancy ( CHRU Nancy ), Laboratoire de Physiologie des Invertébrés ( LPI ), Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer ( IFREMER ), Laboratoire des Sciences de l'Environnement Marin (LEMAR) ( LEMAR ), Institut de Recherche pour le Développement ( IRD ) -Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer ( IFREMER ) -Université de Brest ( UBO ) -Institut Universitaire Européen de la Mer ( IUEM ), Institut de Recherche pour le Développement ( IRD ) -Université de Brest ( UBO ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Institut de Recherche pour le Développement ( IRD ) -Université de Brest ( UBO ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Sciences Economiques et Sociales de la Santé & Traitement de l'Information Médicale ( SESSTIM ), Institut de Recherche pour le Développement ( IRD ) -Aix Marseille Université ( AMU ) -ORS PACA-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ), Université Nice Sophia Antipolis ( UNS ), Université Côte d'Azur ( UCA ), Institut de minéralogie, de physique des matériaux et de cosmochimie ( IMPMC ), Muséum National d'Histoire Naturelle ( MNHN ) -Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Institut de recherche pour le développement [IRD] : UR206-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut de recherche en astrophysique et planétologie ( IRAP ), Université Paul Sabatier - Toulouse 3 ( UPS ) -Observatoire Midi-Pyrénées ( OMP ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Equipe Poitevine de Recherche et d'Encadrement Doctoral en sciences criminelles de Poitiers ( EPRED ), Université de Poitiers, Laboratoire de Génie Informatique et Ingénierie de Production ( LGI2P ), IMT - Mines Alès Ecole Mines - Télécom ( IMT - MINES ALES ), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon ( INSA Lyon ), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ), Laboratoire de Physique Corpusculaire - Clermont-Ferrand ( LPC ), Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 ( UBP ) -Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS ( IN2P3 ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Centre Hospitalier Universitaire de Reims ( CHU de Reims ), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP)-CHU Pitié-Salpêtrière [APHP], Plateforme imagerie et cytométrie ( PFIC ), Analyse moléculaire, modélisation et imagerie de la maladie cancéreuse ( AMMICa ), Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Institut Gustave Roussy ( IGR ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Institut Gustave Roussy ( IGR ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Service NEUROSPIN ( NEUROSPIN ), Direction de Recherche Fondamentale (CEA) ( DRF (CEA) ), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Saclay-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Saclay, CHU de Poitiers, Santé publique : épidémiologie et qualité des soins-EA 2694 ( CERIM ), Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] ( CHRU Lille ), Institute of New Imaging Technologies ( INIT ), Centre Hospitalier Universitaire de La Réunion ( CHU La Réunion ), Laboratoire Cliniques Pathologique et Interculturelle ( LCPI ), Université Toulouse - Jean Jaurès ( UT2J ), SAD Paysage ( SAD Paysage ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AGROCAMPUS OUEST, VIH/SIDA et maladies associées, Université Montpellier 1 ( UM1 ), Département de Chimie Moléculaire ( DCM ), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 ( UJF ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Grenoble Alpes ( UGA ), Thérapeutiques Cliniques et Expérimentales des Infections, Université de Nantes ( UN ), Centre de Recherche en Ingénierie financière et finance Publique ( CRIFP ), Université Côte d'Azur ( UCA ) -Université Côte d'Azur ( UCA ), Centre hospitalier universitaire de Nantes ( CHU Nantes ), Université de Nantes ( UN ) -Centre hospitalier universitaire de Nantes ( CHU Nantes ), Hôpital de la Timone [CHU - APHM] ( TIMONE ), Centre de Recherches en Oncologie biologique et Oncopharmacologie ( CRO2 ), Aix Marseille Université ( AMU ) - Hôpital de la Timone [CHU - APHM] ( TIMONE ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ), Université de Bordeaux ( UB ), Laboratoire Environnement Géomécanique et Ouvrages ( LAEGO ), Institut National Polytechnique de Lorraine ( INPL ), Institut de Recherche Dupuy de Lôme ( IRDL ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -ENSTA Bretagne-Université de Brest ( UBO ) -Université de Bretagne Sud ( UBS ), Fonctionnement et conduite des systèmes de culture tropicaux et méditerranéens ( SYSTEM ), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement ( CIRAD ) -Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques ( Montpellier SupAgro ) -Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier ( Montpellier SupAgro ), Wageningen University and Research Centre [Wageningen] ( WUR ), CHU de la Martinique-Hôpital Pierre Zobda-Quitman [CHU de la Martinique], CHU de la Martinique-Centre Hospitalier Universitaire de Martinique [Fort-de-France, Martinique], CHU Fort de France-CHU de la Martinique-Hôpital Pierre Zobda-Quitman [CHU de la Martinique], CHU de la Martinique, Agents pathogènes et inflammation - UFC (EA 4266) ( API ), Université de Franche-Comté ( UFC ), Centre Hospitalier Régional Universitaire [Besançon] ( CHRU Besançon ), Laboratoire Chrono-environnement ( LCE ), Université Bourgogne Franche-Comté ( UBFC ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Franche-Comté ( UFC ), Centre Hospitalier Régional Universitaire [Besançon] ( CHRU Besançon ) -Hôpital Saint-Jacques, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans ( LIUM ), Le Mans Université ( UM ), Vascular research center of Marseille ( VRCM ), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ) -Aix Marseille Université ( AMU ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ) -Aix Marseille Université ( AMU ), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ) -Aix Marseille Université ( AMU ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Hôpital Pontchaillou, Homéostasie Cellulaire et Pathologies ( HCP ), Université de Limoges ( UNILIM ) -CHU Limoges-Génomique, Environnement, Immunité, Santé, Thérapeutique ( GEIST FR CNRS 3503 ), Hôpital Purpan - Centre Hospitalier Universitaire (CHU) de Toulouse, Laboratoire Montpelliérain d'Économie Théorique et Appliquée ( LAMETA ), Université Montpellier 1 ( UM1 ) -Université Paul-Valéry - Montpellier 3 ( UM3 ) -Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques ( Montpellier SupAgro ) -Institut national de la recherche agronomique [Montpellier] ( INRA Montpellier ) -Université de Montpellier ( UM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier ( Montpellier SupAgro ), University of Warsaw ( UW ), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP)-Université Paris Diderot - Paris 7 ( UPD7 ) -Hôpital Beaujon, Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP)-AP-HP Hôpital Raymond Poincaré [Garches], Institut de Planétologie et d'Astrophysique de Grenoble ( IPAG ), Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble ( OSUG ), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 ( UJF ) -Institut national des sciences de l'Univers ( INSU - CNRS ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Grenoble Alpes ( UGA ) -Université Joseph Fourier - Grenoble 1 ( UJF ) -Institut national des sciences de l'Univers ( INSU - CNRS ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Grenoble Alpes ( UGA ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP)-Hôpital Avicenne-Université Paris 13 ( UP13 ), Infection, Antimicrobiens, Modélisation, Evolution ( IAME ), Université Paris 13 ( UP13 ) -Université Paris Diderot - Paris 7 ( UPD7 ) -Université Sorbonne Paris Cité ( USPC ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ), Université Paris Diderot - Paris 7 ( UPD7 ), Université Paris Diderot - Paris 7 ( UPD7 ) -Hôpital Lariboisière, Emergence de la résistance bactérienne in vivo ( EA3964 ), Laboratoire d'ethnologie et de sociologie comparative ( LESC ), Université Paris Nanterre ( UPN ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Muséum National d'Histoire Naturelle ( MNHN ), Hopital Necker-Enfants Malades, Centre Hospitalier Universitaire [Grenoble] ( CHU ), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP)-Hôpital Henri Mondor-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 ( UPEC UP12 ), Université de Limoges (UNILIM)-Génomique, Environnement, Immunité, Santé, Thérapeutique (GEIST FR CNRS 3503)-CHU Limoges, and Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Université Paris 13 (UP13)
Subjects: Microbiology (medical), 0303 health sciences, medicine.medical_specialty, [SDV.MHEP] Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology, biology, 030306 microbiology, business.industry, General Medicine, biology.organism_classification, Antimicrobial, Enterobacteriaceae, 3. Good health, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, Infectious Diseases, Healthcare associated, [ SDV.MHEP ] Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology, medicine, Pharmacology (medical), 030212 general & internal medicine, Intensive care medicine, business, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [SDV.MHEP]Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology, Community onset
Abstract: International audience
Published: 2017
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5. Supporting Awareness and Self-Regulation In Project-Based Learning through Personalized Dashboards

Author: Min Ji, Sébastien George, Elise Lavoué, Christine Michel, Situated Interaction, Collaboration, Adaptation and Learning ( SICAL ), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information ( LIRIS ), Université Lumière - Lyon 2 ( UL2 ) -École Centrale de Lyon ( ECL ), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 ( UCBL ), Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Institut National des Sciences Appliquées de Lyon ( INSA Lyon ), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université Lumière - Lyon 2 ( UL2 ) -École Centrale de Lyon ( ECL ), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ), Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans ( LIUM ), Le Mans Université ( UM ), Situated Interaction, Collaboration, Adaptation and Learning (SICAL), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), and Le Mans Université (UM)
Subjects: Knowledge management, Computer science, Project-based Learning, 050801 communication & media studies, Education, 0508 media and communications, ComputingMilieux_COMPUTERSANDEDUCATION, 0501 psychology and cognitive sciences, Architecture, Self-regulated learning, business.industry, 4. Education, 05 social sciences, Educational technology, 050301 education, Usability, Project-based learning, Activity Trace, Synchronous learning, Computer Science Applications, Active learning, [ INFO.EIAH ] Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, Learning Management, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, Dashboard, business, 0503 education, Project-based Learning Management System, 050104 developmental & child psychology, Reporting Trace, Self-Regulated Learning
Abstract: (Scimago Q3, ATIEF B); International audience; Project-based Learning (PBL) enables learners to carry out challenging and authentic projects through investigations. However, PBL is difficult to implement successfully because learners often lack of the self-regulation skills required to monitor, reflect, manage and assess their project activities and learning. Furthermore, most learning systems rarely offer possibilities to monitor and reflect on their project and learning processes. Hence, in this paper, we propose a general architecture of Project-based Learning Management System (PBLMS). It enhances learners’ reflective processes by supporting them in creating customizable indicators by exploring their traces. We developed an implementation named DDART and conducted an experiment in order to evaluate its usability and perceived utility. We found that this system supports learners to reflect and regulate their activities and learning, even if the indicator creation could be difficult for the novices.
Published: 2017
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6. HATS : Un jeu de données intégrant la perception humaine appliquée à l'évaluation des métriques de transcription de la parole

Author: Bañeras-Roux, Thibault, Wottawa, Jane, Rouvier, Mickael, Merlin, Teva, Dufour, Richard, Traitement Automatique du Langage Naturel (LS2N - équipe TALN ), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Centrale de Nantes (Nantes Univ - ECN), Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes université - UFR des Sciences et des Techniques (Nantes univ - UFR ST), Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Nantes Université (Nantes Univ), Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Laboratoire Informatique d'Avignon (LIA), Avignon Université (AU)-Centre d'Enseignement et de Recherche en Informatique - CERI, Faculty of Applied Sciences University of West Bohemia Plzeň (Pilsen), NTIS P2 Research Center University of West Bohemia Plzeň (Pilsen), Faculty of Informatics Masaryk University Brno, and ANR-20-CE23-0005,DIETS,Diagnostic automatique des erreurs des systèmes de transcription de parole end-to-end à partir de leur réception par les utilisateurs(2020)
Subjects: evaluation metrics, automatic speech recognition, human perception, [INFO]Computer Science [cs], manual annotation, [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; Conventionally, Automatic Speech Recognition (ASR) systems are evaluated on their ability to correctly recognize each word contained in a speech signal. In this context, the word error rate (WER) metric is the reference for evaluating speech transcripts. Several studies have shown that this measure is too limited to correctly evaluate an ASR system, which has led to the proposal of other variants of metrics (weighted WER, BERTscore, semantic distance, etc.). However, they remain system-oriented, even when transcripts are intended for humans. In this paper, we firstly present Human Assessed Transcription Side-by-side (HATS), an original French manually annotated data set in terms of human perception of transcription errors produced by various ASR systems. 143 humans were asked to choose the best automatic transcription out of two hypotheses. We investigated the relationship between human preferences and various ASR evaluation metrics, including lexical and embedding-based ones, the latter being those that correlate supposedly the most with human perception.; Traditionnellement, les systèmes de reconnaissance automatique de la parole (RAP) sont évalués sur leur capacité à reconnaître correctement chaque mot contenu dans un signal vocal. Dans ce contexte, la mesure du taux d'erreur-mot est la référence pour évaluer les transcriptions vocales. Plusieurs études ont montré que cette mesure est trop limitée pour évaluer correctement un système de RAP, ce qui a conduit à la proposition d'autres variantes et d'autres métriques. Cependant, toutes ces métriques restent orientées "système'' alors même que les transcriptions sont destinées à des humains. Dans cet article, nous proposons un jeu de données original annoté manuellement en termes de perception humaine des erreurs de transcription produites par divers systèmes de RAP. 143 humains ont été invités à choisir la meilleure transcription automatique entre deux hypothèses. Nous étudions la relation entre les préférences humaines et diverses mesures d'évaluation pour les systèmes de RAP, y compris les mesures lexicales et celles fondées sur les plongements de mots.
Published: 2023

7. ON-TRAC consortium systems for the IWSLT 2023 dialectal and low-resource speech translation tasks

Author: Laurent, Antoine, Gahbiche, Souhir, Nguyen, Ha, Elleuch, Haroun, Bougares, Fethi, Thiol, Antoine, Riguidel, Hugo, Mdhaffar, Salima, Laperrière, Gaëlle, Maison, Lucas, Khurana, Sameer, Estève, Yannick, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Airbus [France], Laboratoire Informatique d'Avignon (LIA), Avignon Université (AU)-Centre d'Enseignement et de Recherche en Informatique - CERI, ELYADATA, SYSTRAN, MIT Computer Science & Artificial Intelligence Lab (MIT CSAIL), Massachusetts Institute of Technology (MIT), DGA RAPID COMMUTE, ANR-18-CE23-0021,ON-TRAC,Outils Neuronaux ' End-to-End ' pour la TRAduction des Communications(2018), and European Project: 101007666,Exchanges for SPEech ReseArch aNd TechnOlogies
Subjects: [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]
Abstract: International audience; This paper describes the ON-TRAC consortium speech translation systems developed for IWSLT 2023 evaluation campaign. Overall, we participated in three speech translation tracks featured in the low-resource and dialect speech translation shared tasks, namely; i) spoken Tamasheq to written French, ii) spoken Pashto to written French, and iii) spoken Tunisian to written English. All our primary submissions are based on the end-to-end speech-to-text neural architecture using a pre-trained SAMU-XLSR model as a speech encoder and an mbart model as a decoder. The SAMU-XLSR model is built from the XLS-R 128 in order to generate language agnostic sentence-level embeddings. This building is driven by the LaBSE model trained on a multilingual text dataset. This architecture allows us to improve the input speech representations and achieve significant improvements compared to conventional endto-end speech translation systems.
Published: 2023

8. Favouring reflexivity in technology-enhanced learning systems: Towards smart uses of traces

Author: Christine Michel, Magali Ollagnier-Beldame, Sébastien George, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans ( LIUM ), Le Mans Université ( UM ), Situated Interaction, Collaboration, Adaptation and Learning ( SICAL ), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information ( LIRIS ), Université Lumière - Lyon 2 ( UL2 ) -École Centrale de Lyon ( ECL ), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 ( UCBL ), Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Institut National des Sciences Appliquées de Lyon ( INSA Lyon ), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université Lumière - Lyon 2 ( UL2 ) -École Centrale de Lyon ( ECL ), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ), Interactions, Corpus, Apprentissages, Représentations ( ICAR ), École normale supérieure - Lyon ( ENS Lyon ) -Université Lumière - Lyon 2 ( UL2 ) -INRP-Ecole Normale Supérieure Lettres et Sciences Humaines-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Situated Interaction, Collaboration, Adaptation and Learning (SICAL), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Interactions, Corpus, Apprentissages, Représentations (ICAR), École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-INRP-Ecole Normale Supérieure Lettres et Sciences Humaines (ENS LSH)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-INRP-Ecole Normale Supérieure Lettres et Sciences Humaines (ENS LSH)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Reflection (computer programming), Process (engineering), business.industry, 05 social sciences, Educational technology, 050301 education, Metacognition, interaction traces, 050105 experimental psychology, Computer Science Applications, Education, self- regulation, [ INFO.INFO-CY ] Computer Science [cs]/Computers and Society [cs.CY], [INFO.INFO-CY]Computer Science [cs]/Computers and Society [cs.CY], Human–computer interaction, reflexive processes, Reflexivity, 0501 psychology and cognitive sciences, Artificial intelligence, technology-enhanced learning, Psychology, business, 0503 education, Human learning
Abstract: (Scimago Q1, ATIEF A+); International audience; During learning activities, reflexive processes allow learners to realise what they have done, understand why, decide on new actions and gain motivation. They help learners to regulate their actions by themselves, that is, to develop metacognitive regulation skills. Computer environments can support reflexive processes to support human learning, for example by analysing traces of learner activity and providing synthetic views by the way of indicators. Nevertheless, traces are underused in technology- enhanced learning (TEL) systems. In this article, we draw up the potential and limits of TEL systems based on traces for reflexive purposes. We then highlight the characteristics which TEL systems should have to use traces to foster reflexivity. We finally discuss how systems could enrich the self-confrontation process with traces.
Published: 2016
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9. Joint speech and overlap detection: a benchmark over multiple audio setup and speech domains

Author: Lebourdais, Martin, Mariotte, Théo, Tahon, Marie, Larcher, Anthony, Laurent, Antoine, Montresor, Silvio, Meignier, Sylvain, Thomas, Jean-Hugh, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Laboratoire d'Acoustique de l'Université du Mans (LAUM), Le Mans Université (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), This work was performed using HPC resources from GENCI–IDRIS (Grant 2022-AD011012565), French ANR GEM (ANR-19-CE38-0012), LMAC grant from Région Pays de la Loire., Le Mans Université, ANR-19-CE38-0012,GEM,Mesure de l'égalité entre les sexes dans les médias(2019), and European Project: 101007666,Exchanges for SPEech ReseArch aNd TechnOlogies
Subjects: overlap speech detection, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Speech segmentation, [INFO.INFO-SD]Computer Science [cs]/Sound [cs.SD], speech activity detection, multi-channel, [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: Voice activity and overlapped speech detection (respectively VAD and OSD) are key pre-processing tasks for speaker diarization. The final segmentation performance highly relies on the robustness of these sub-tasks. Recent studies have shown VAD and OSD can be trained jointly using a multi-class classification model. However, these works are often restricted to a specific speech domain, lacking information about the generalization capacities of the systems. This paper proposes a complete and new benchmark of different VAD and OSD models, on multiple audio setups (single/multi-channel) and speech domains (e.g. media, meeting...). Our 2/3-class systems, which combine a Temporal Convolutional Network with speech representations adapted to the setup, outperform state-of-the-art results. We show that the joint training of these two tasks offers similar performances in terms of F1-score to two dedicated VAD and OSD systems while reducing the training cost. This unique architecture can also be used for single and multichannel speech processing.
Published: 2023

10. HATS : Un jeu de données intégrant la perception humaine appliquée à l'évaluation des métriques de transcription de la parole

Author: Bañeras-Roux, Thibault, Wottawa, Jane, Rouvier, Michael, Merlin, Teva, Dufour, Richard, Traitement Automatique du Langage Naturel (LS2N - équipe TALN ), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Centrale de Nantes (Nantes Univ - ECN), Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes université - UFR des Sciences et des Techniques (Nantes univ - UFR ST), Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Nantes Université (Nantes Univ), Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Laboratoire Informatique d'Avignon (LIA), Avignon Université (AU)-Centre d'Enseignement et de Recherche en Informatique - CERI, Servan, Christophe, Vilnat, Anne, Association pour le Traitement Automatique des Langues (ATALA), Association francophone de Recherche d’Information et Applications (ARIA), and ANR-20-CE23-0005,DIETS,Diagnostic automatique des erreurs des systèmes de transcription de parole end-to-end à partir de leur réception par les utilisateurs(2020)
Subjects: [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], reconnaissance de la parole, metric, dataset, [INFO]Computer Science [cs], corpus, Speech recognition, [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], perception, métrique, jeu de données, [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; Traditionnellement, les systèmes de reconnaissance automatique de la parole (RAP) sont évalués sur leur capacité à reconnaître correctement chaque mot contenu dans un signal vocal. Dans ce contexte, la mesure du taux d'erreur-mot est la référence pour évaluer les transcriptions vocales. Plusieurs études ont montré que cette mesure est trop limitée pour évaluer correctement un système de RAP, ce qui a conduit à la proposition d'autres variantes et d'autres métriques. Cependant, toutes ces métriques restent orientées ``système'' alors même que les transcriptions sont destinées à des humains. Dans cet article, nous proposons un jeu de données original annoté manuellement en termes de perception humaine des erreurs de transcription produites par divers systèmes de RAP. Plus de 120 humains ont été invités à choisir la meilleure transcription automatique entre deux hypothèses. Nous étudions la relation entre les préférences humaines et diverses mesures d'évaluation pour les systèmes de RAP, y compris les mesures lexicales et celles fondées sur les plongements de mots.
Published: 2023

11. Qui de DrBERT, Wikipédia ou Flan-T5 s'y connaît le plus en questions médicales ?

Author: Besnard, Clément, Ettaleb, Mohamed, Raymond, Christian, Camelin, Nathalie, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Bazoge, Adrien, Daille, Béatrice, Dufour, Richard, Labrak, Yanis, Morin, Emmanuel, and Rouvier, Mickael
Subjects: IDF, entrainés, corpus spécifique, base de connaissance, modèles neuronaux pré, TF, [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]
Abstract: International audience; Ce papier décrit la participation de l'équipe LIUM-IRISA à la campagne d'évaluation DEFT 2023.Notre équipe a participé à la tâche principale. Cette année, celle-ci consiste à la mise en placed'approches afin de répondre automatiquement à des questions à choix multiples. Nous avons mis enplace plusieurs systèmes, un premier avec une base de connaissances, un second système utilisant unmodèle génératif, un système à base de similarité et un dernier système combinant un ensemble dedescripteurs.
Published: 2023

12. Actes des XXXIVe Journées d'Études sur la Parole -- JEP 2022

Author: Crouzet, Olivier, Delais-Roussarie, Elisabeth, Duniec, Agnieszka, Leprieur, Loriane, Rohrer, Patrick Louis, Tahon, Marie, Wottawa, Jane, Brabant, Mano, Riguidel, Hugo, Barbot, Nelly, Gibet, Sylvie, Lolive, Damien, Sini, Aghilas, Laboratoire de Linguistique de Nantes (LLING), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Nantes Université - UFR Lettres et Langages (Nantes Univ - UFR LL), Nantes Université - pôle Humanités, Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université - pôle Humanités, Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ), Universitat Pompeu Fabra [Barcelona] (UPF), Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), École Nationale Supérieure des Sciences Appliquées et de Technologie (ENSSAT), and Learn&Go
Subjects: [SCCO]Cognitive science, [SPI]Engineering Sciences [physics], [SDV]Life Sciences [q-bio], [SHS]Humanities and Social Sciences
Published: 2022
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13. Neurophysiology of non-native sound discrimination: Evidence from German vowels and consonants in successive French–German bilinguals using an MMN oddball paradigm

Author: Martine Adda-Decker, Jane Wottawa, Frédéric Isel, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), LPP - Laboratoire de Phonétique et Phonologie - UMR 7018 (LPP), Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Modèles, Dynamiques, Corpus (MoDyCo), and Université Paris Nanterre (UPN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Vowel length, Linguistics and Language, medicine.medical_specialty, Speech perception, media_common.quotation_subject, Mismatch negativity, Audiology, 050105 experimental psychology, Language and Linguistics, Education, German, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, Perception, Vowel, medicine, 0501 psychology and cognitive sciences, [SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics, 10. No inequality, Oddball paradigm, media_common, 05 social sciences, Contrast (statistics), [SCCO.LING]Cognitive science/Linguistics, language.human_language, language, Psychology, 030217 neurology & neurosurgery
Abstract: The present electroencephalographical multi-speaker MMN oddball experiment was designed to study the phonological processing of German native and non-native speech sounds. Precisely, we focused on the perception of German /ɪ-iː/, /ɛ-ɛː/, /a-aː/ and the fricatives [ʃ] and [ç] in German natives (GG) and French learners of German (FG). As expected, our results showed that GG were able to discriminate all the critical vowel contrasts. In contrast, FG, despite their high L2 proficiency level, were only marginally sensitive to vowel length variations. Finally, neither GG nor FG discriminated the opposition between [ʃ] and [ç], as revealed by the absence of MMN response. This latter finding was interpreted in terms of low perceptual salience. Taken together, the present findings lend partial support to the Perceptual Assimilation Model for late bilinguals (PAM-L2) for speech perception of non-native phonological contrasts.
Published: 2021
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14. The VoicePrivacy 2022 Challenge Evaluation Plan

Author: Tomashenko, Natalia, Wang, Xin, Miao, Xiaoxiao, Nourtel, Hubert, Champion, Pierre, Todisco, Massimiliano, Vincent, Emmanuel, Evans, Nicholas, Yamagishi, Junichi, Bonastre, Jean-François, Laboratoire Informatique d'Avignon (LIA), Avignon Université (AU)-Centre d'Enseignement et de Recherche en Informatique - CERI, National Institute of Informatics (NII), Speech Modeling for Facilitating Oral-Based Communication (MULTISPEECH), Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Natural Language Processing & Knowledge Discovery (LORIA - NLPKD), Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), and Eurecom [Sophia Antipolis]
Subjects: FOS: Computer and information sciences, Computer Science - Computation and Language, Computer Science - Cryptography and Security, Audio and Speech Processing (eess.AS), FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering, [INFO]Computer Science [cs], Computation and Language (cs.CL), Cryptography and Security (cs.CR), Electrical Engineering and Systems Science - Audio and Speech Processing
Abstract: For new participants - Executive summary: (1) The task is to develop a voice anonymization system for speech data which conceals the speaker's voice identity while protecting linguistic content, paralinguistic attributes, intelligibility and naturalness. (2) Training, development and evaluation datasets are provided in addition to 3 different baseline anonymization systems, evaluation scripts, and metrics. Participants apply their developed anonymization systems, run evaluation scripts and submit objective evaluation results and anonymized speech data to the organizers. (3) Results will be presented at a workshop held in conjunction with INTERSPEECH 2022 to which all participants are invited to present their challenge systems and to submit additional workshop papers. For readers familiar with the VoicePrivacy Challenge - Changes w.r.t. 2020: (1) A stronger, semi-informed attack model in the form of an automatic speaker verification (ASV) system trained on anonymized (per-utterance) speech data. (2) Complementary metrics comprising the equal error rate (EER) as a privacy metric, the word error rate (WER) as a primary utility metric, and the pitch correlation and gain of voice distinctiveness as secondary utility metrics. (3) A new ranking policy based upon a set of minimum target privacy requirements., Comment: the file is unchanged; minor correction in metadata
Published: 2022

15. ASR-Generated Text for Language Model Pre-training Applied to Speech Tasks

Author: Pelloin, Valentin, Dary, Franck, Herve, Nicolas, Favre, Benoit, Camelin, Nathalie, Laurent, Antoine, Besacier, Laurent, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Laboratoire d'Informatique et Systèmes (LIS), Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de l'Audiovisuel (INA), Naver Labs Europe [Meylan], and ANR-19-CE23-0004,AISSPER,Intelligence artificielle pour la compréhension du langage parlé contrôlée sémantiquement(2019)
Subjects: [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing, FOS: Computer and information sciences, Computer Science - Computation and Language, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [INFO]Computer Science [cs], Computation and Language (cs.CL), [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: We aim at improving spoken language modeling (LM) using very large amount of automatically transcribed speech. We leverage the INA (French National Audiovisual Institute) collection and obtain 19GB of text after applying ASR on 350,000 hours of diverse TV shows. From this, spoken language models are trained either by fine-tuning an existing LM (FlauBERT) or through training a LM from scratch. New models (FlauBERT-Oral) are shared with the community and evaluated for 3 downstream tasks: spoken language understanding, classification of TV shows and speech syntactic parsing. Results show that FlauBERT-Oral can be beneficial compared to its initial FlauBERT version demonstrating that, despite its inherent noisy nature, ASR-generated text can be used to build spoken language models., Comment: Interspeech 2022 (Camera Ready)
Published: 2022
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16. Qualitative Evaluation of Language Model Rescoring in Automatic Speech Recognition

Author: Thibault Bañeras Roux, Mickael Rouvier, Jane Wottawa, Richard Dufour, Traitement Automatique du Langage Naturel (LS2N - équipe TALN ), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Centrale de Nantes (Nantes Univ - ECN), Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes université - UFR des Sciences et des Techniques (Nantes univ - UFR ST), Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Nantes Université (Nantes Univ), Laboratoire Informatique d'Avignon (LIA), Avignon Université (AU)-Centre d'Enseignement et de Recherche en Informatique - CERI, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), and ANR-20-CE23-0005,DIETS,Diagnostic automatique des erreurs des systèmes de transcription de parole end-to-end à partir de leur réception par les utilisateurs(2020)
Subjects: Evaluation metrics, Language modeling, Automatic speech recognition, [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL], Semantic analysis
Abstract: International audience; Evaluating automatic speech recognition (ASR) systems is a classical but difficult and still open problem, which often boils down to focusing only on the word error rate (WER). However, this metric suffers from many limitations and does not allow an in-depth analysis of automatic transcription errors. In this paper, we propose to study and understand the impact of rescoring using language models in ASR systems by means of several metrics often used in other natural language processing (NLP) tasks in addition to the WER. In particular, we introduce two measures related to morpho-syntactic and semantic aspects of transcribed words: 1) the POSER (Part-of-speech Error Rate), which should highlight the grammatical aspects, and 2) the Em-bER (Embedding Error Rate), a measurement that modifies the WER by providing a weighting according to the semantic distance of the wrongly transcribed words. These metrics illustrate the linguistic contributions of the language models that are applied during a posterior rescoring step on transcription hypotheses.
Published: 2022

17. Microphone Array Channel Combination Algorithms for Overlapped Speech Detection

Author: Mariotte, Théo, Larcher, Anthony, Montrésor, Silvio, Thomas, Jean-Hugh, Laboratoire d'Acoustique de l'Université du Mans (LAUM), Le Mans Université (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), ANR-19-CE23-0001,ExTENSoR,Réseaux de neurones évolutifs end-to-end pour la reconnaissance du locuteur(2019), and European Project: 101007666,Exchanges for SPEech ReseArch aNd TechnOlogies
Subjects: [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, multi-microphone, overlapped speech detection, distant speech, interpretability
Abstract: International audience; Overlapped speech occurs when multiple speakers are simultaneously active. This may lead to severe performance degradation in automatic speech processing systems such as speaker diarization. Overlapped speech detection (OSD) aims at detecting time segments in which several speakers are simultaneously active. Recent deep neural network architectures have shown impressive results in the close-talk scenario. However, performance tends to deteriorate in the context of distant speech. Microphone arrays are often considered under these conditions to record signals including spatial information. This paper investigates the use of the self-attention channel combinator (SACC) system as a feature extractor for OSD. This model is also extended in the complex space (cSACC) to improve the interpretability of the approach. Results show that distant OSD performance with self-attentive models gets closer to the nearfield condition. A detailed analysis of the cSACC combinationweights is also conducted showing that the self-attention module focuses attention on the speakers' direction.
Published: 2022
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18. Designing LADs That Promote Sensemaking: A Participatory Tool

Author: Madjid Sadallah, Jean-Marie Gilliot, Sébastien Iksal, Katia Quelennec, Mathieu Vermeulen, Laurent Neyssensas, Olivier Aubert, Rémi Venant, Equipe MOTEL (Lab-STICC_MOTEL), Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC), École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Département Informatique (IMT Atlantique - INFO), IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Sorbonne Université (SU), Université de Lille, Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai (IMT Nord Europe), École de design Nantes Atlantique, Data User Knowledge (LS2N - équipe DUKe), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Centrale de Nantes (Nantes Univ - ECN), Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes université - UFR des Sciences et des Techniques (Nantes univ - UFR ST), Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Nantes Université (Nantes Univ), and AT41 project funded by the Digital Education Department of Ministry of Education (France) and the Orleans-Tours Rectorate.
Subjects: learning analytics, dashboards, sensemaking, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, participatory design
Abstract: International audience; Learning Analytics Dashboards (LADs) are data visualization tools built to empower teachers and learners to make purposeful decisions that impact the learning process. Due to their relatively recent emergence and the scarcity of studies on their design principles, dashboard design remains a major area of investigation in learning analytics research, and large scale diffusion to their stakeholders remains limited. We promote human-centered approaches for LADs design since their success in terms of acceptance and adoption greatly depends on the level of stakeholder involvement in their design. In this paper, we present a tool to support the participatory design of LADs. First experiments during a pilot study with teachers demonstrate that the proposed tool encourages group work, and in-depth exploration of LADs use.
Published: 2022
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19. Are disentangled representations all you need to build speaker anonymization systems?

Author: Champion, Pierre, Jouvet, Denis, Larcher, Anthony, Speech Modeling for Facilitating Oral-Based Communication (MULTISPEECH), Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Natural Language Processing & Knowledge Discovery (LORIA - NLPKD), Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), and Le Mans Université (UM)
Subjects: FOS: Computer and information sciences, Speaker Anonymization, Sound (cs.SD), Computer Science - Machine Learning, VoicePrivacy Challenge 2022, Computer Science - Cryptography and Security, Computer Science - Artificial Intelligence, Voice Conversion, Computer Science - Sound, Machine Learning (cs.LG), [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Vector Quantization, Artificial Intelligence (cs.AI), Audio and Speech Processing (eess.AS), FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Cryptography and Security (cs.CR), Electrical Engineering and Systems Science - Audio and Speech Processing
Abstract: International audience; Speech signals contain a lot of sensitive information, such as the speaker's identity, which raises privacy concerns when speech data get collected. Speaker anonymization aims to transform a speech signal to remove the source speaker's identity while leaving the spoken content unchanged. Current methods perform the transformation by relying on content/speaker disentanglement and voice conversion. Usually, an acoustic model from an automatic speech recognition system extracts the content representation while an x-vector system extracts the speaker representation. Prior work has shown that the extracted features are not perfectly disentangled. This paper tackles how to improve features disentanglement, and thus the converted anonymized speech. We propose enhancing the disentanglement by removing speaker information from the acoustic model using vector quantization. Evaluation done using the VoicePrivacy 2022 toolkit showed that vector quantization helps conceal the original speaker identity while maintaining utility for speech recognition.
Published: 2022

20. Evaluating clustering quality using features salience: a promising approach

Author: Jean-Charles Lamirel, Yue Chen, Nicolas Dugué, Equipe Language and Speech Technology (LST), Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM)-Le Mans Université (UM), Le Mans Université (UM), Natural Language Processing : representations, inference and semantics (SYNALP), Department of Natural Language Processing & Knowledge Discovery (LORIA - NLPKD), Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), WISELAB, Dalian University of Technology, Dalian, China, and Dalian University of Technology
Subjects: 0209 industrial biotechnology, Computer science, Model selection, [INFO.INFO-WB]Computer Science [cs]/Web, Stability (learning theory), Context (language use), 02 engineering and technology, computer.software_genre, Partition (database), [INFO.INFO-SI]Computer Science [cs]/Social and Information Networks [cs.SI], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing, 020901 industrial engineering & automation, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], Artificial Intelligence, Salience (neuroscience), Feature (computer vision), 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Entropy (information theory), 020201 artificial intelligence & image processing, Data mining, Cluster analysis, computer, Software
Abstract: International audience; This paper focuses on using feature salience to evaluate the quality of a partition when dealing with hard clustering. It is based on the hypothesis that a good partition is an easy to label partition, i.e. a partition for which each cluster is made of salient features. This approach is mostly compared to usual approaches relying on distances between data, but also to more recent approaches based on entropy or stability. We show that our feature-based approach outperforms the compared indexes for optimal model selection: they are more efficient from low- to high-dimensional range as well as they are more robust to noise. To show the efficiency of our indexes on a real-life application, we consider the task of diachronic analysis on a textual dataset. We demonstrate that our approach allows to get some interesting and relevant results in that context, while other approaches mostly lead to unusable results.
Published: 2021
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21. Mesures linguistiques automatiques pour l'évaluation des systèmes de Reconnaissance Automatique de la Parole

Author: Bañeras Roux, Thibault, Rouvier, Mickael, Wottawa, Jane, Dufour, Richard, Traitement Automatique du Langage Naturel (LS2N - équipe TALN ), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Centrale de Nantes (Nantes Univ - ECN), Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes université - UFR des Sciences et des Techniques (Nantes univ - UFR ST), Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Nantes Université (Nantes Univ), Laboratoire Informatique d'Avignon (LIA), Avignon Université (AU)-Centre d'Enseignement et de Recherche en Informatique - CERI, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), and ANR-20-CE23-0005,DIETS,Diagnostic automatique des erreurs des systèmes de transcription de parole end-to-end à partir de leur réception par les utilisateurs(2020)
Subjects: Reconnaissance automatique de la parole, Distance sémantique, [INFO]Computer Science [cs], Métriques d'évaluation, Plongement lexical, Étiquetage morpho-syntaxique
Abstract: National audience; Evaluating transcriptions from automatic speech recognition (ASR) systems is a difficult and stillopen problem, which often boils down to not considering only the word-error rate (WER). We present in this article a set of metrics, often used in other tasks in natural language processing (NLP), which we propose to apply in addition to WER in ASR. In particular, we introduce two measures relating to the morpho-syntactic and semantic aspects of transcribed words : 1) the POSER (Part-of-speech Error Rate), which highlights the grammatical aspects, and 2) the EmbER (Embedding Error Rate), an original measurement which takes up that of the WER by providing a weighting according to the semantic distance of the badly transcribed words. In order to show the additional information they provide, we also offer a qualitative analysis describing the contribution at the linguistic level of the language models used for the a posteriori rescoring of transcription hypotheses.; L'évaluation de transcriptions issues de systèmes de Reconnaissance Automatique de la Parole (RAP) est un problème difficile et toujours ouvert, qui se résume généralement à ne considérer que le WER. Nous présentons dans cet article un ensemble de métriques, souvent utilisées dans d'autres tâches en traitement du langage naturel, que nous proposons d'appliquer en complément du WER en RAP. Nous introduisons en particulier deux mesures considérant les aspects morpho-syntaxiques et sémantiques des mots transcrits : 1) le POSER (Part-of-speech Error Rate), qui évalue les aspects grammaticaux, et 2) le EmbER (Embedding Error Rate), une mesure originale qui reprend celle du WER en apportant une pondération en fonction de la distance sémantique des mots mal transcrits. Afin de montrer les informations supplémentaires qu'elles apportent, nous proposons également une analyse qualitative décrivant l'apport au niveau linguistique de modèles de langage utilisés pour le réordonnancement d'hypothèses de transcription a posteriori.
Published: 2022

22. Privacy-Preserving Speech Representation Learning using Vector Quantization

Author: Champion, Pierre, Jouvet, Denis, Larcher, Anthony, Speech Modeling for Facilitating Oral-Based Communication (MULTISPEECH), Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Natural Language Processing & Knowledge Discovery (LORIA - NLPKD), Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Ce travail a été réalisé avec le soutien de l'Agence nationale de la recherche française, dans le cadre du projet ANR DEEP-PRIVACY (18-CE23-0018) et de la Région Grand Est., and ANR-18-CE23-0018,DEEP-PRIVACY,Apprentissage distribué, personnalisé, préservant la privacité pour le traitement de la parole(2018)
Subjects: FOS: Computer and information sciences, Reconnaissance de parole Speech Anonymization, Sound (cs.SD), Computer Science - Computation and Language, Computer Science - Cryptography and Security, Computer Science - Artificial Intelligence, Speaker Recognition, Reconnaissance du locuteur, Computer Science - Sound, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Speech Recognition, Artificial Intelligence (cs.AI), Audio and Speech Processing (eess.AS), Assistants vocaux, Anonymisation de la parole, FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Voice Assistants, Computation and Language (cs.CL), Cryptography and Security (cs.CR), Electrical Engineering and Systems Science - Audio and Speech Processing
Abstract: With the popularity of virtual assistants (e.g., Siri, Alexa), the use of speech recognition is now becoming more and more widespread.However, speech signals contain a lot of sensitive information, such as the speaker's identity, which raises privacy concerns.The presented experiments show that the representations extracted by the deep layers of speech recognition networks contain speaker information.This paper aims to produce an anonymous representation while preserving speech recognition performance.To this end, we propose to use vector quantization to constrain the representation space and induce the network to suppress the speaker identity.The choice of the quantization dictionary size allows to configure the trade-off between utility (speech recognition) and privacy (speaker identity concealment)., Journ{\'e}es d'{\'E}tudes sur la Parole - JEP2022, Jun 2022, {\^I}le de Noirmoutier, France
Published: 2022

23. Using ASR-Generated Text for Spoken Language Modeling

Author: Nicolas Hervé, Valentin Pelloin, Benoit Favre, Franck Dary, Antoine Laurent, Sylvain Meignier, Laurent Besacier, Institut National de l'Audiovisuel (INA), Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Laboratoire d'Informatique et Systèmes (LIS), Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Naver Labs Europe [Meylan], and ANR-19-CE23-0004,AISSPER,Intelligence artificielle pour la compréhension du langage parlé contrôlée sémantiquement(2019)
Subjects: [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [INFO]Computer Science [cs], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; This papers aims at improving spoken language modeling (LM) using very large amount of automatically transcribed speech. We leverage the INA (French National Audiovisual Institute 1) collection and obtain 19GB of text after applying ASR on 350,000 hours of diverse TV shows. From this, spoken language models are trained either by fine-tuning an existing LM (FlauBERT 2) or through training a LM from scratch. The new models (FlauBERT-Oral) are shared with the community 3 and are evaluated not only in terms of word prediction accuracy but also for two downstream tasks: classification of TV shows and syntactic parsing of speech. Experimental results show that FlauBERT-Oral is better than its initial FlauBERT version demonstrating that, despite its inherent noisy nature, ASR-Generated text can be useful to improve spoken language modeling.
Published: 2022
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24. Can We Generate Emotional Pronunciations for Expressive Speech Synthesis?

Author: Gwénolé Lecorvé, Damien Lolive, Marie Tahon, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Expressiveness in Human Centered Data/Media (EXPRESSION), MEDIA ET INTERACTIONS (IRISA-D6), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), ANR-15-CE23-0015,SynPaFlex,Flexibilité pour la synthèse de la parole expressive(2015), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes)
Subjects: Conditional random field, Computer science, Speech recognition, media_common.quotation_subject, pronunciation adaptation, emotion, Speech synthesis, 02 engineering and technology, Pronunciation, computer.software_genre, Adaptation method, [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], 030507 speech-language pathology & audiology, 03 medical and health sciences, conditional random fields, Perception, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Hidden Markov model, Prosody, media_common, Speech processing, Human-Computer Interaction, Expressive speech synthesis, 020201 artificial intelligence & image processing, 0305 other medical science, computer, Software
Abstract: International audience; In the field of expressive speech synthesis, a lot of work has been conducted on suprasegmental prosodic features while few has been done on pronunciation variants. However, prosody is highly related to the sequence of phonemes to be expressed. This article raises two issues in the generation of emotional pronunciations for TTS systems. The first issue consists in designing an automatic pronunciation generation method from text, while the second issue addresses the very existence of emotional pronunciations through experiments conducted on emotional speech. To do so, an innovative pronunciation adaptation method which automatically adapts canonical phonemes first to those labeled in the corpus used to create a synthetic voice, then to those labeled in an expressive corpus, is presented. This method consists in training conditional random fields pronunciation models with prosodic, linguistic, phonological and articulatory features. The analysis of emotional pronunciations reveals strong dependencies between prosody and phoneme assimilation or elisions. According to perception tests, the double adaptation allows to synthesize expressive speech samples of good quality, but emotion-specific pronunciations are too subtle to be perceived by testers.
Published: 2020
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25. A study of continuous space word and sentence representations applied to ASR error detection

Author: Nathalie Camelin, Yannick Estève, Sahar Ghannay, Ghannay, Sahar, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), and Le Mans Université (UM)
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Linguistics and Language, Computer science, Speech recognition, [INFO.INFO-NE] Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], [INFO.INFO-TT] Computer Science [cs]/Document and Text Processing, 02 engineering and technology, [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], Space (commercial competition), [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL], linguistic embeddings, Language and Linguistics, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], Simple (abstract algebra), 020204 information systems, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, [INFO.INFO-DB] Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], prosodic features, Audio signal, Artificial neural network, Communication, [INFO.INFO-LG] Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], neural networks, acoustic embeddings, Computer Science Applications, [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing, sentence embeddings, ASR error detection, [INFO.INFO-CL] Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL], Modeling and Simulation, Neural network architecture, 020201 artificial intelligence & image processing, Computer Vision and Pattern Recognition, Error detection and correction, Software, Word (computer architecture), Sentence
Abstract: International audience; This paper presents a study of continuous word representations applied to automatic detection of speech recognition errors. A neural network architecture is proposed, which is well suited to handle continuous word representations, like word embeddings. We explore the use of several types of word representations: simple and combined linguistic embeddings, and acoustic ones associated to prosodic features, extracted from the audio signal. To compensate certain phenomena highlighted by the analysis of the error average span, we propose to model the errors at the sentence level through the use of sentence embeddings. An approach to build continuous sentence representations dedicated to ASR error detection is also proposed and compared to the Doc2vec approach. Experiments are performed on automatic transcriptions generated by the LIUM ASR system applied to the French ETAPE corpus. They show that the combination of linguistic embeddings, acoustic embeddings, prosodic features, and sentence embeddings in addition to more classical features yields very competitive results. Particularly, these results show the complementarity of acoustic embeddings and prosodic information, and show that the proposed sentence em-beddings dedicated to ASR error detection achieve better results than generic sentence embeddings.
Published: 2020
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26. Expressing Adaptations to Take into Account in Generator-based Exercisers: An Exploratory Study about Multiplication Facts

Author: Pierre Laforcade, Emeric Mottier, Sébastien Jolivet, Bérénice Lemoine, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Laboratoire de Didactique André Revuz (LDAR (URP_4434)), Université de Rouen Normandie (UNIROUEN), and Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université de Lille-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Université Paris Cité (UPCité)-CY Cergy Paris Université (CY)
Subjects: Generation, metamodeling, modeling, didactic, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [INFO.INFO-SE]Computer Science [cs]/Software Engineering [cs.SE], Adaptation
Abstract: International audience; This paper intends to explore how the generation logic and the elements involved are expressed from the teachers' viewpoint, in the context of learning games. We present an interview-based exploratory study: preparation, realization, analysis, and findings. From the results we also propose a dedicated metamodel to capture these expressed elements and logic. We evaluate this metamodel by developing a high-level generator component about the practice of times tables.
Published: 2022
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27. A Semi-Automatic Approach to Create Large Gender-and Age-Balanced Speaker Corpora: Usefulness of Speaker Diarization & Identification

Author: Uro, Rémi, Doukhan, David, Rilliard, Albert, Larcher, Laëtitia, Adgharouamane, Anissa-Claire, Tahon, Marie, Laurent, Antoine, Rilliard, Albert, Mesure de l'égalité entre les sexes dans les médias - - GEM2019 - ANR-19-CE38-0012 - AAPG2019 - VALID, Institut National de l'Audiovisuel (INA), Traitement du Langage Parlé (TLP ), Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique (LISN), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sciences et Technologies des Langues (STL), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Expressiveness in Human Centered Data/Media (EXPRESSION), Université de Bretagne Sud (UBS)-MEDIA ET INTERACTIONS (IRISA-D6), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Spécinov SARL, and ANR-19-CE38-0012,GEM,Mesure de l'égalité entre les sexes dans les médias(2019)
Subjects: semi-automatic processing, speaker identification, age-balanced, diachrony, corpus creation, speaker corpus, [INFO]Computer Science [cs], [SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics, [INFO] Computer Science [cs], [SHS.LANGUE] Humanities and Social Sciences/Linguistics, gender-balanced, diarization
Abstract: International audience; This paper presents a semi-automatic approach to create a diachronic corpus of voices balanced for speaker's age, gender, and recording period, according to 32 categories (2 genders, 4 age ranges and 4 recording periods). Corpora were selected at French National Institute of Audiovisual (INA) to obtain at least 30 speakers per category (a total of 960 speakers; only 874 have be found yet). For each speaker, speech excerpts were extracted from audiovisual documents using an automatic pipeline consisting of speech detection, background music and overlapped speech removal and speaker diarization, used to present clean speaker segments to human annotators identifying target speakers. This pipeline proved highly effective, cutting down manual processing by a factor of ten. Evaluation of the quality of the automatic processing and of the final output is provided. It shows the automatic processing compare to up-to-date process, and that the output provides high quality speech for most of the selected excerpts. This method shows promise for creating large corpora of known target speakers.
Published: 2022

28. Impact Analysis of the Use of Speech and Language Models Pretrained by Self-Supersivion for Spoken Language Understanding

Author: Mdhaffar, Salima, Pelloin, Valentin, Caubrière, Antoine, Laperrière, Gaëlle, Ghannay, Sahar, Jabaian, Bassam, Camelin, Nathalie, Estève, Yannick, mdhaffar, salima, Laboratoire Informatique d'Avignon (LIA), Avignon Université (AU)-Centre d'Enseignement et de Recherche en Informatique - CERI, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique (LISN), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Information, Langue Ecrite et Signée (ILES), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sciences et Technologies des Langues (STL), and Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-TS] Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [INFO.INFO-NE] Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], [INFO.INFO-TT] Computer Science [cs]/Document and Text Processing, Slot Filling, [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing, Self-supervised models, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [INFO.EIAH] Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], Spoken Language Understanding, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, Error Analysis, [INFO.INFO-IR] Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR]
Abstract: International audience; Pretrained models through self-supervised learning have been recently introduced for both acoustic and language modeling. Applied to spoken language understanding tasks, these models have shown their great potential by improving the state-of-the-art performances on challenging benchmark datasets. In this paper, we present an error analysis reached by the use of such models on the French MEDIA benchmark dataset, known as being one of the most challenging benchmarks for the slot filling task among all the benchmarks accessible to the entire research community. One year ago, the state-of-art system reached a Concept Error Rate (CER) of 13.6% through the use of an end-to-end neural architecture. Some months later, a cascade approach based on the sequential use of a fine-tuned wav2vec 2.0 model and a fine-tuned BERT model reaches a CER of 11.2%. This significant improvement raises questions about the type of errors that remain difficult to treat, but also about those that have been corrected using these models pre-trained through self-supervision learning on a large amount of data. This study brings some answers in order to better understand the limits of such models and open new perspectives to continue improving the performance.
Published: 2022

29. Le benchmark MEDIA revisité : données, outils et évaluation dans un contexte d'apprentissage profond

Author: Laperrière, Gaëlle, Pelloin, Valentin, Caubrière, Antoine, Mdhaffar, Salima, Camelin, Nathalie, Ghannay, Sahar, Jabaian, Bassam, Estève, Yannick, Pelloin, Valentin, Intelligence artificielle pour la compréhension du langage parlé contrôlée sémantiquement - - AISSPER2019 - ANR-19-CE23-0004 - AAPG2019 - VALID, Stream Learning for Multilingual Knowledge Transfer - SELMA - 957017 - INCOMING, Laboratoire Informatique d'Avignon (LIA), Avignon Université (AU)-Centre d'Enseignement et de Recherche en Informatique - CERI, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique (LISN), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Information, Langue Ecrite et Signée (ILES), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sciences et Technologies des Langues (STL), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-19-CE23-0004,AISSPER,Intelligence artificielle pour la compréhension du langage parlé contrôlée sémantiquement(2019), European Project: 957017,SELMA, and mdhaffar, salima
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], End-to-end neural networks, [INFO.INFO-TS] Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Modèles neuronaux de bout-en-bout, [INFO.INFO-NE] Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], [INFO.INFO-TT] Computer Science [cs]/Document and Text Processing, [INFO.INFO-LG] Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], [INFO] Computer Science [cs], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing, [INFO.EIAH] Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Deep learning tools, [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], Spoken Language Understanding, MEDIA dataset, Corpus MEDIA, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [INFO]Computer Science [cs], [INFO.INFO-IR] Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], Compréhension de la parole, Benchmark dataset
Abstract: With the emergence of neural end-to-end approaches for spoken language understanding, a growing number of studies on speech intent detection have been presented during these last three years and new benchmark datasets have been produced. In this paper, we focus on the French benchmark dataset MEDIA, created in 2005 and distributed freely for academic research by ELRA since 2020.This dataset has been shown as being the most challenging one in its domain but is unfortunately not much used beyond the French research community. To facilitate its use, a complete recipe has been integrated to SpeechBrain, a toolkit based on PyTorch. Corrections were brought to the initial manual annotations. The new version of MEDIA will be distributed by ELRA. We used a significant amount of data collected during the construction of MEDIA and never used until now to create a new corpus called test2. Last, we discuss evaluation issues., Nous discutons ici du jeu de données françaises de référence MEDIA, créé en 2005 et distribué par ELRA gratuitement pour la recherche académique depuis 2020. Bien que parmi les plus riches et complexes à traiter, ces données sont rarement utilisées au-delà de la communauté scientifique française. Pour en faciliter l'usage dans un contexte d'apprentissage profond, une recette complète a été intégrée à SpeechBrain, une boite à outils logicielle dédiée au traitement de la parole par des approches neuronales, de plus en plus populaire au niveau international. De plus, des corrections ont été apportées aux annotations manuelles, proposées par différents chercheurs ayant régulièrement travaillé sur ces données. Cette nouvelle version du corpus sera intégrée au catalogue de ELRA. Un nouvel ensemble de données jamais utilisées jusqu'à présent, mais collectées durant la création du corpus original, est également décrit. Enfin, nous abordons des considérations liées à l'évaluation de la tâche MEDIA.
Published: 2022

30. La perception de [h] et [ʔ] chez des bilingues français-allemand tardifs. Et si c’était juste du souffle ?

Author: Wottawa, Jane, Adda-Decker, Martine, Isel, Frédéric, Wottawa, Jane, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), LPP - Laboratoire de Phonétique et Phonologie - UMR 7018 (LPP), Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Modèles, Dynamiques, Corpus (MoDyCo), and Université Paris Nanterre (UPN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [SHS.PSY] Humanities and Social Sciences/Psychology, MMN, P3a, allemand L2, [SHS.PSY]Humanities and Social Sciences/Psychology, perception non-native, EEG, oddball auditif passif, [SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics, [SHS.LANGUE] Humanities and Social Sciences/Linguistics, opposition [h]-[ʔ]
Abstract: International audience; La perception des phonèmes diffère de celle d’autres événements acoustiques tels que les bruits ou larespiration. Dans quelle mesure la perception est-elle affectée si un phonème non-natif ressemble à untel bruit extra-linguistique ? Pour examiner cette question, nous avons étudié la perception de [h] et de[ʔ] dans des mots allemands chez des apprenants francophones en utilisant l’encéphalographie (EEG).L’activité cérébrale des sujets est enregistrée lors d’un paradigme auditif passif de type oddball, connupour susciter une Mismatch Negativity (MMN). En somme, 40 participants ont été recrutés : 20 enAllemagne et 20 en France. Les résultats montrent que l’opposition [h]-[ʔ] ne suscite pas de réponseMMN chez les participants : ni chez les natifs, ni chez les apprenants. Cependant, en description,nous observons des négativités. Modifier le calcul de la MMN par la suite pourrait nous permettre demieux exploiter les enregistrements EEG.
Published: 2022

31. Towards lifelong human assisted speaker diarization

Author: Meysam Shamsi, Anthony Larcher, Loic Barrault, Sylvain Meignier, Yevheni Prokopalo, Marie Tahon, Ambuj Mehrish, Simon Petitrenaud, Olivier Galibert, Samuel Gaist, André Anjos, Sebastien Marcel, Marta R. Costa-jussà, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Institut Informatique Claude Chappe, Laboratoire National de Métrologie et d’Essais (LNE), IDIAP Research Institute, Universitat Politècnica de Catalunya [Barcelona] (UPC), This work has been funded by the CHIST-ERA project ALLIES (ANR-17-CHR2-0004-01), the French ANR Extensor (ANR-19-CE23-0001-01) and the European Union’s Horizon 2020 research and innovation program under the Marie Skłodowska-Curie grant agreement No 101007666, the Agency is not responsible for this results or use that may be made of the information. This work was performed using HPC resources from GENCI–IDRIS (Grant 2022-AD011012565 ), ANR-19-CE23-0001,ExTENSoR,Réseaux de neurones évolutifs end-to-end pour la reconnaissance du locuteur(2019), ANR-17-CHR2-0004,ALLIES,Autonomous Lifelong learnIng intelLigent Systems(2017), and European Project: 101007666
Subjects: Human-Computer Interaction, Lifelong learning, evaluation, Speaker diarization, Human assisted learning, [INFO]Computer Science [cs], Software, Theoretical Computer Science
Abstract: International audience; This paper introduces the resources necessary to develop and evaluate human assisted lifelong learning speaker diarization systems. It describes the ALLIES corpus and associated protocols, especially designed for diarization of a collection audio recordings across time. This dataset is compared to existing corpora and the performances of three baseline systems, based on x-vectors, i-vectors and VBxHMM, are reported for reference. Those systems are then extended to include an active correction process that efficiently guides a human annotator to improve the automatically generated hypotheses. An open-source simulated human expert is provided to ensure reproducibility of the human assisted correction process and its fair evaluation. An exhaustive evaluation, of the human assisted correction shows the high potential of this approach. The ALLIES corpus, a baseline system including the active correction module and all evaluation tools are made freely available to the scientific community.
Published: 2023
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32. On the invertibility of a voice privacy system using embedding alignement

Author: Champion, Pierre, Thebaud, Thomas, Lan, Gaël Le, Larcher, Anthony, Jouvet, Denis, Speech Modeling for Facilitating Oral-Based Communication (MULTISPEECH), Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Natural Language Processing & Knowledge Discovery (LORIA - NLPKD), Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Orange Labs R&D [Rennes], France Télécom, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Orange Labs [Lannion], France Télécom – Division R&D / TECH / SSTP 2, This work was supported in part by the French National Research Agency under project DEEP-PRIVACY (ANR-18-CE23-0018) and RégionGrand Est. Experiments were carried out using the Grid’5000 testbed, supported by a scientific interest group hosted by Inria and including CNRS, RENATER and several Universities as well as other organizations., ANR-18-CE23-0018,DEEP-PRIVACY,Apprentissage distribué, personnalisé, préservant la privacité pour le traitement de la parole(2018), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL), and Grid'5000
Subjects: FOS: Computer and information sciences, Computer Science - Machine Learning, Sound (cs.SD), Computer Science - Cryptography and Security, Wasserstein-Procrustes, Data_MISCELLANEOUS, Procrustes Analysis, Voice Privacy, Computer Science - Sound, Machine Learning (cs.LG), [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], Audio and Speech Processing (eess.AS), FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering, [INFO]Computer Science [cs], Automatic Speaker Verification, Cryptography and Security (cs.CR), Electrical Engineering and Systems Science - Audio and Speech Processing
Abstract: International audience; This paper explores various attack scenarios on a voice anonymization system using embeddings alignment techniques. We use Wasserstein-Procrustes (an algorithm initially designed for unsupervised translation) or Procrustes analysis to match two sets of x-vectors, before and after voice anonymization, to mimic this transformation as a rotation function. We compute the optimal rotation and compare the results of this approximation to the official Voice Privacy Challenge results. We show that a complex system like the baseline of the Voice Privacy Challenge can be approximated by a rotation, estimated using a limited set of x-vectors. This paper studies the space of solutions for voice anonymization within the specific scope of rotations. Rotations being reversible, the proposed method can recover up to 62% of the speaker identities from anonymized embeddings.
Published: 2021

33. Spoofing Speaker Verification With Voice Style Transfer And Reconstruction Loss

Author: Thomas Thebaud, Gael Le Lan, Anthony Larcher, Orange Labs R&D [Rennes], France Télécom, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), and Orange Labs [Lannion]
Subjects: x-vector, Zero-shot voice style transfer, [INFO]Computer Science [cs], Automatic Speaker Verification
Abstract: International audience; In this paper we investigate a template reconstruction attack against a speaker verification system. A stolen speaker embedding is processed with a zero-shot voice-style transfer system to reconstruct a Mel-spectrogram containing as much speaker information as possible. We assume the attacker has a black box access to a state-of-the-art automatic speaker verification system. We modify the AutoVC voice-style transfer system to spoof the automatic speaker verification system. We find that integrating a new loss targeting embedding reconstruction and optimizing training hyper-parameters significantly improves spoofing. Results obtained for speaker verification are similar to other biometrics, such as handwritten digits or face verification. We show on standard corpora (VoxCeleb and VCTK) that the reconstructed Mel-spectrograms contain enough speaker characteristics to spoof the original authentication system.
Published: 2021

34. Analyse de l'anonymisation du locuteur sur de la parole émotionnelle

Author: Hubert Nourtel, Denis Jouvet, Pierre Champion, Anthony Larcher, Marie Tahon, Speech Modeling for Facilitating Oral-Based Communication (MULTISPEECH), Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Natural Language Processing & Knowledge Discovery (LORIA - NLPKD), Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), and ANR-18-CE23-0018,DEEP-PRIVACY,Apprentissage distribué, personnalisé, préservant la privacité pour le traitement de la parole(2018)
Subjects: FOS: Computer and information sciences, Speaker Anonymization, Computer Science - Artificial Intelligence, Computer science, Speech recognition, Privacité, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Task (project management), Rule-based machine translation, Audio and Speech Processing (eess.AS), FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering, [INFO]Computer Science [cs], Emotion recognition, Baseline (configuration management), Computer Science - Computation and Language, Speech technology, Voice Privacy, Anonymisation du locuteur, Artificial Intelligence (cs.AI), Emotion Recognition, Identity (object-oriented programming), Reconnaissance d'émotion, State (computer science), Computation and Language (cs.CL), Personally identifiable information, Electrical Engineering and Systems Science - Audio and Speech Processing
Abstract: International audience; Speech data carries personal information, such as the speaker’s identity and emotional state, which can be used for malicious purposes. Among the studies that have addressed the topic of speech privacy, the VoicePrivacy initiative aims to promote the development of privacy tools for speechtechnologies. The goal of the VoicePrivacy Challenge 2020 (VPC) was to hide the source speaker’s identity while preserving the linguistic information. This paper studies the impact of the VPC speaker anonymization system on the emotional information of speech. Modifications to the system were also added in an attempt to mask the emotions while limiting signal degradation. Our results show that VPC baseline slightly masks the speakers’ emotions, but some modifications can mask the emotions more effectively while maintaining good intelligibility.; Les données vocales contiennent des informations personnelles, telles que l'identité du locuteur ou son état émotionnel, pouvant être utilisées à des fins malveillantes. Parmi les études ayant abordé le sujet de la préservation de la confidentialité de la parole, l'initiative VoicePrivacy vise à promouvoir le développement d'outils de préservation de la vie privée pour les technologies vocales. L'objectif du VoicePrivacy Challenge 2020 (VPC) était de cacher l'identité du locuteur source tout en préservant les informations linguistiques. Cet article étudie l'impact du système d'anonymisation du locuteur du VPC sur les informations émotionnelles de la parole. Des modifications du système ont aussi été ajoutées pour essayer de masquer les émotions tout en limitant la dégradation du signal. Nos résultats montrent que la baseline du VPC masque légèrement les émotions des locuteurs mais certaines modifications permettent de masquer plus efficacement les émotions tout en conservant une bonne intelligibilité.
Published: 2021
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35. Beyond-Use Dates Assignment for Pharmaceutical Preparations: Example of Low-Dose Amiodarone Capsules

Author: Patrice Vanelle, Christophe Jean, Edouard Lamy, Julie Broggi, Christophe Curti, Pierre Bertault-Peres, Damien Brun, Guillaume Tintori, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Assistance Publique - Hôpitaux de Marseille (APHM), Aix Marseille Université (AMU), Institut des Sciences du Mouvement Etienne Jules Marey (ISM), Aix Marseille Université (AMU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Service Pharmacie [Hôpital de la Timone - APHM], Aix Marseille Université (AMU)-Assistance Publique - Hôpitaux de Marseille (APHM)- Hôpital de la Timone [CHU - APHM] (TIMONE), Institut de Chimie Radicalaire (ICR), and Aix Marseille Université (AMU)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Drug compounding, drug-excipient interaction, Traditional medicine, Chemistry, Low dose, Pharmaceutical Science, Research Reports, stability, Amiodarone, law.invention, Microcrystalline cellulose, chemistry.chemical_compound, Compounding, law, medicine, drug compounding, [SDV.IB]Life Sciences [q-bio]/Bioengineering, Pharmacopoeia, amiodarone, microcrystalline cellulose, medicine.drug
Abstract: Background: Beyond-use dates (BUDs) in compounding practice are assigned from stability studies. The United States Pharmacopoeia (USP 42 NF 37) suggested to assign a 6 months BUD for dry oral forms. A new pediatric formula of amiodarone capsules was implemented in our hospital, with 3 dosages (5 mg, 20 mg, and 50 mg). Objective: BUD of these new formulas had to be determined by stability study. Methods: The method for the determination of amiodarone content was validated to be stability indicating, and a stability study was performed. Different excipients commonly used for capsule compounding were compared. Results: We found that, with microcrystalline cellulose as excipient, 50 mg amiodarone capsules were stable for 1 year, whereas 5 mg and 20 mg capsules were not. This difference was studied, and lactose or mannitol were found to be better excipients for 5 mg amiodarone capsules, despite their potential side effects. A potential drug-excipient interaction between microcrystalline cellulose and amiodarone hydrochloride is described. Conclusion: Amiodarone hydrochloride/microcrystalline cellulose capsules have a BUD of 1 month for 5 mg capsules, 6 months for 20 mg, and 1 year for 50 mg.
Published: 2021
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36. Développement durable et Robotique : quels projets éducatifs au primaire et au secondaire, une analyse de productions de ressources créées en projets de classe en France. Communication du 28 octobre 2021 au 18e colloque de l’AFDECE à San Sebastian, Espagne

Author: Voulgre, Emmanuelle, Séjourné, Arnauld, Chartraire, Cyril, Muratet, Mathieu, Duplaix, Alexandra, Université de Paris, EDA, F-75006 Paris, France, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Dane Versailles, Modèles et Outils en ingénierie des Connaissances pour l'Apprentissage Humain (MOCAH), LIP6, Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Académie de Versailles, au Centre Carlos Santamaria, Bibliothèque du Campus de Gipuzkoa Université du Pays Basque/Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV-EHU), and Voulgre, Emmanuelle
Subjects: [INFO.EIAH] Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, [SHS.EDU] Humanities and Social Sciences/Education, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [SHS] Humanities and Social Sciences, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [SHS]Humanities and Social Sciences
Abstract: International audience
Published: 2021

37. A comparative analysis of approaches to design and capitalize data indicators

Author: Gril, Albane, May, Madeth, Renault, Valérie, George, Sébastien, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Centre de recherche en éducation de Nantes (CREN), Le Mans Université (UM)-Université de Nantes - UFR Lettres et Langages (UFRLL), and Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)
Subjects: comparative analysis, capitalization, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, traces, Learning analytics, indicators, user-centered design
Abstract: International audience; In Technology Enhanced Learning field, learning analytics cover multiple research challenges, among which tracking data analysis and data indicator design and visualization. Part of our research effort is dedicated to change their design process, in order to capitalize them. This would allow us to meet a need in cost savings of design workflow and to encourage the adoption by users throughout their implications in a simplified design process. A study of the state of the art has been made to explore various solutions which could be exploited in the capitalization of indicators on both levels, design and implementation. It sets a direction toward a user-centered approach, aiming at a better control of users over their observation needs and the use of their data.
Published: 2021

38. ANR IE-CARE: Analyse d’un dispositif de formation initiale pour Professeurs d’École Stagiaires (PES) en informatique. Communication du 13 octobre 2021 au symposium IE-CARE du colloque de l’université de Cergy, L'école primaire au 21e siècle, France

Author: Arnauld Séjourné, Emmanuelle Voulgre, Christophe Reffay, Mathieu Muratet, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Université de Paris, EDA, F-75006 Paris, France, Edition, Littératures, Langages, Informatique, Arts, Didactique, Discours - UFC (UR 4661) (ELLIADD), Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC), Modèles et Outils en ingénierie des Connaissances pour l'Apprentissage Humain (MOCAH), LIP6, Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), CY Cergy Paris Université, Voulgre, Emmanuelle, and Edition, Littératures, Langages, Informatique, Arts, Didactique, Discours - UFC (EA 4661) (ELLIADD)
Subjects: [INFO.EIAH] Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, [SHS.EDU] Humanities and Social Sciences/Education, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [SHS] Humanities and Social Sciences, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [SHS]Humanities and Social Sciences
Abstract: International audience
Published: 2021

39. Travail et cinéma : la fabrique des Actualités françaises (1945-1969)

Author: Carrive, Jean, Goetschel, Pascale, Lisena, Pasquale, Mazuet, Franck, Meignier, Sylvain, Pincemin, Bénédicte, Institut National de l'Audiovisuel (INA), Centre d'histoire sociale des mondes contemporains (CHS), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Eurecom [Sophia Antipolis], Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Institut d’Histoire des Représentations et des Idées dans les Modernités (IHRIM), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Université Jean Moulin - Lyon 3 (UJML), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Clermont Auvergne (UCA), Centre Européen de Promotion de l'Histoire, Fonds de dotation des Rendez-vous de l'histoire, ANR-17-CE38-0010,ANTRACT,Analyse Transdisciplinaire des Actualités filmées (1945-1969)(2017), Pincemin, Bénédicte, and Analyse Transdisciplinaire des Actualités filmées (1945-1969) - - ANTRACT2017 - ANR-17-CE38-0010 - AAPG2017 - VALID
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Analyse statistique de données textuelles, Transcription enrichie, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-CV] Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], Analyse automatique d'images, Logiciel FaceRec, [SHS.STAT] Humanities and Social Sciences/Methods and statistics, Interdisciplinarité, [SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics, Histoire des médias, [INFO.INFO-MM] Computer Science [cs]/Multimedia [cs.MM], [SHS.STAT]Humanities and Social Sciences/Methods and statistics, Les Actualités françaises, Reconnaissance automatique de visage, Logiciel open-source, [INFO.INFO-MM]Computer Science [cs]/Multimedia [cs.MM], Histoire contemporaine, [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], [SHS.LANGUE] Humanities and Social Sciences/Linguistics, [INFO.INFO-SD] Computer Science [cs]/Sound [cs.SD], Logiciel TXM, Humanités Numériques, [INFO.INFO-TI] Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], Archives audiovisuelles, Reconnaissance automatique de la parole, [SHS.HIST] Humanities and Social Sciences/History, [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], [INFO.INFO-SD]Computer Science [cs]/Sound [cs.SD], Alignement automatique texte-vidéo, Textométrie, [SHS.HIST]Humanities and Social Sciences/History
Abstract: Un enregistrement audio de la conférence est disponible en ligne sur le site de la conférence :https://rdv-histoire.com/programme/travail-et-cinema-la-fabrique-des-actualites-francaises-1945-1969?show_session=11176; National audience; La table ronde portera sur les métiers de la firme de presse filmée Les Actualités Françaises (1945-1969). Il s'agira d’aborder le rôle des rédacteurs et des techniciens de la société dans la fabrication des actualités puis d’analyser l’incidence de leurs méthodes de travail sur la forme et le contenu de leurs films. Les outils de reconnaissance automatique d'image, de son et de texte qui participent à cette étude seront présentés au cours de ce débat. Historiens et informaticiens évoqueront à cette occasion l’avenir des dispositifs d’intelligence artificielle au service de la recherche en histoire.
Published: 2021

40. Towards a self-assessment tool for teachers to improve LMS mastery based on Teaching Analytics

Author: Bennacer, Ibtissem, Venant, Rémi, Iksal, Sébastien, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), and Le Mans Université (UM)
Subjects: Principal Component Analysis, Clustering analysis, ComputingMilieux_COMPUTERSANDEDUCATION, Selfassessment, [INFO]Computer Science [cs], Learning Management System, Peer recommendation, Teaching analytics
Abstract: International audience; While learning management systems have spread for the last decades, many teachers still struggle to fully operate an LMS within their teaching, beyond its role of a simple resources repository. To elicit these learning situations, we suggest a web environment based on teaching analytics to provide teachers with self and social awareness of their own practices on the LMS. This article focuses on the behavioral model we designed on the strength of (i) a qualitative analysis from interviews we had with several pedagogical engineers and (ii) a quantitative analysis we carried out on three years of teachers' activities on an LMS at the scale of the University. This model describes teachers' practices through six major explainable axes: evaluation, reflection, communication, resources, collaboration as well as interactivity and gamification. It can be used by the institution to detect particular teachers who may be in need of specific individual support or conversely, experts of a particular usage of the LMS who could bring constructive criticism for its improvement. While instrumented in our environment, this model enables supplying teachers with self-assessment, automatic feedback and peer recommendations in order to encourage them to improve their skills with the LMS.
Published: 2021

41. Special Issue on GaLA Conf 2020

Author: Marfisi-Schottman, Iza, Hamon, Ludovic, Klemke, Roland, Laforcade, Pierre, Bellotti, Francesco, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), IUT de Laval, Open University of the Netherlands [Heerlen], and Universita degli studi di Genova
Subjects: [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [INFO]Computer Science [cs], [INFO.INFO-GR]Computer Science [cs]/Graphics [cs.GR]
Abstract: International audience; This special issue of the International Journal of Serious Games offers very valuable extensions to the best papers of the 2020 edition of the GaLA conference. The local organization committee was composed of computer scientists of Laval (France), affiliated to Le Mans Université. From the 9th to the 10th of December 2020, 500 participants attended to a well-organized conference, through their virtual avatars, and listened to 37 presentations on Serious Games and Gamification. A special session was related to Virtual Reality, in a pedagogical and gaming context. The four extended papers, published in this journal, significantly extend their original work, and were accepted through a regular peer-review process for this special issue.
Published: 2021
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42. Requirement-driven Architecture for Learning Analytics: The Case of AT41 Project

Author: Zibani, Nesrine, Bellatreche, Ladjel, El Kechai, Hassina, Iksal, Sébastien, Laboratoire Intégration et Architecture des Systèmes (LIAS), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA), Technologies Numériques pour l'éducation (TECHNÉ - EA 6316), Université de Poitiers, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), and Le Mans Université (UM)
Subjects: Requirements, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [INFO]Computer Science [cs], Trace Exploitation, Dashboard, Learning Analytics
Abstract: The China-Europe International Symposium on Software Engineering Education (CEISEE) was evolved from the China-Europe International Symposium on Software Industry Oriented Education (CEISIE, CEIS-SIOE), which was founded in 2005, according to rapid development of software engineering education in both China and Europe; Digital technologies are becoming more present and essential in all sectors of our life. In education, the intensive usage of digital learning devices contributes to generating a large amount of trace data from digital learning activities. Intelligent exploitation of these traces represents a valuable asset for both device producers (to improve the design of the devices) and consumers (learners and teachers). In this paper, we first share our vision for better exploitation by teachers, of traces from middle schoolers' digital activities generated by their use of tools and digital learning services during different classes. This vision is a part of the AT41 project funded by the French Ministry of Education. This exploitation has to meet the requirements of the different teachers. Conducting such a project is not an easy task, because it has to consider the following issues: (i) the lack of comprehensive and clear methodology to design and exploit these traces, (ii) heterogeneity of teacher requirements that complicates their elicitation and analysis, and (iii) the diversity of trace sources. Secondly, we propose a requirement-driven architecture for Learning Analytics composed of a well-identified life cycle. This architecture is augmented by learner traces. It offers a repository storing both teacher requirements and traces to facilitate the Learning Analytics in generating relevant and valuable indicators.
Published: 2021

43. What if it’s just breathing? – [h] and [ʔ] perception in late French-German bilinguals

Author: Wottawa, Jane, Adda-Decker, Martine, Isel, Frédéric, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), LPP - Laboratoire de Phonétique et Phonologie - UMR 7018 (LPP), Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Modèles, Dynamiques, Corpus (MoDyCo), and Université Paris Nanterre (UPN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: German L2, non-native speech perception, [SHS.PSY]Humanities and Social Sciences/Psychology, passive oddball, EEG, [SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics
Abstract: International audience; We know that phoneme perception differs from other acoustic events such as melodies but also surrounding noises and coughs and sighs (Liberman et al., 1967). To what extend non- native perception is affected if a non-native phone might be confounded with a non-speech event? In order to answer this question, we investigated the perception of German [h] and [ʔ] in late French learners of German using EEG (electroencephalography) technique. Participants’ brain activity was recorded during a passive oddball paradigm which is known to elicit Mismatch Negativity (MMN), an automatic auditory response to new events in the acoustic environment (Näätänen et al., 1978; Näätänen and Gaillard, 1983; Sams et al., 1983; Nyman et al., 1990) sometimes followed by P3a (Yamaguchi and Knight, 1991a,b; Fiori- Duharcourt and Isel, 2012). The oddball paradigm comprises trials with frequent standard and rare deviant (odd) stimuli (Remington, 1969; Squires et al., 1976). If non-native listeners filter out a phone because it’s processed as non-relevant, no MMN or P3a should be elicited.All used speech stimuli were naturally produced by seven female German native speakers leading to a multi-speaker experiment. A multi-speaker setting presents the advantage that the acoustic environment is constantly modified even among standard stimuli. In this type of experiment, participants’ auditory responses reflect the change in phones rather than the change of the acoustic environment alone (Winkler, 2003). Both German natural and pseudo- word minimal pairs with word-initial [h] or [ʔ]: hüssen [ˈhʏsən] (pseudo-word); üssen [ˈʔʏsən] (pseudo-word) (see Figure 1) or word internal [h] or [ʔ]: geheilt [gəˈhɑ͜ ɪlt] (healed) vs. geeilt [gəˈʔɑ͜ ɪlt] (hurried) were recorded. The choice of contrasting [h] with [ʔ] lies in the properties of the German language where empty vowel onsets are rare in native speech. A preliminary behavioral perception experiment showed that late French-German bilinguals do not discriminate well [h] from [ʔ] even after increased awareness (Wottawa, 2020). This is why, we carried out this neuro-imaging experiment in order to investigate if late French-German bilinguals present the involuntary auditory response when confronted to [h] and [ʔ].20 participants were recruited in Germany (German natives) and France (late French-German bilinguals) respectively. All participants were aged between 18 and 35 years, right-handed, normal hearing, and had normal or corrected vision. Additionally, German natives had sole German as a first language (L1) and no or very limited knowledge of Romance languages. Late French-German bilinguals had only French as L1 and were in regular contact with the German language throughout the past year by taking classes or at their work place. Furthermore, late French-German bilinguals were recorded reading a German text aloud before the experiment. These recordings will be used in order to investigate the link between successful production and perception of [h]. Prior production studies have shown that late French-German bilinguals produce [h] at syllable onsets without much difficulties (Wottawa et al., 2018).Preliminary results from the EEG data indicate that the [h]-[ʔ] opposition does not elicit an MMN or P3a response in late French-German bilinguals. Minimal pairs presented with this type of non-native opposition in a multi-speaker setting seem to be not relevant enough. Analysis of the speech data is currently undergoing and will be presented in the final talk.In German natives, preliminary results indicate that word-initially, the opposition elicits an MMN with a higher amplitude than word-internally. A more detailed phonetic analysis of the natural speech stimuli i.e. duration of [h] and the presence of voicing might shed some light on this processing difference. Results of these analyses will also figure in the final talk.
Published: 2021

44. ON-TRAC' systems for the IWSLT 2021 low-resource speech translation and multilingual speech translation shared tasks

Author: Le, Hang, Barbier, Florentin, Nguyen, Ha, Tomashenko, Natalia, Mdhaffar, Salima, Gahbiche, Souhir, Fethi, Bougares, Lecouteux, Benjamin, Schwab, Didier, Estève, Yannick, Université Grenoble Alpes (UGA), Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Groupe d’Étude en Traduction Automatique/Traitement Automatisé des Langues et de la Parole (GETALP), Université Grenoble Alpes (UGA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Airbus [France], Laboratoire Informatique d'Avignon (LIA), Centre d'Enseignement et de Recherche en Informatique - CERI-Avignon Université (AU), Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), and Le Mans Université (UM)
Subjects: Computer science, Time delay neural network, Speech recognition, Speech translation, SIGNAL (programming language), TRAC, Hidden Markov model, computer, Pipeline (software), Transformer (machine learning model), computer.programming_language, Task (project management), [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; This paper describes the ON-TRAC Consortium translation systems developed for two challenge tracks featured in the Evaluation Campaign of IWSLT 2021, low-resource speech translation and multilingual speech translation. The ON-TRAC Consortium is composed of researchers from three French academic laboratories and an industrial partner: LIA (Avignon Université), LIG (Université Grenoble Alpes), LIUM (Le Mans Université), and researchers from Airbus. A pipeline approach was explored for the lowresource speech translation task, using a hybrid HMM/TDNN automatic speech recognition system fed by wav2vec features, coupled to an NMT system. For the multilingual speech translation task, we investigated the use of a dual-decoder Transformer that jointly transcribes and translates an input speech signal. This model was trained in order to translate from multiple source languages to multiple target ones.
Published: 2021
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45. VEA: A Virtual Environment for Animal experimentation

Author: Lahcen Oubahssi, Oussema Mahdi, IUT de Laval, Le Mans Université (UM), and Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM)
Subjects: Alternative methods, Animal Experimentation, Virtual Learning Environments, Computer science, Pedagogical simulation, Virtual Reality, Solid modeling, Virtual reality, computer.software_genre, VEA, Work (electrical), Action (philosophy), Human–computer interaction, Virtual machine, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, computer, Gesture
Abstract: International audience; This research work is part of the VEA (Virtual Environment for Animal experimentation) project. The aim of this project was to develop an alternative method based on virtual reality for learning the correct gestures in animal experimentation while respecting the rules of ethics (the Rule of 3Rs). Our goal was to facilitate this learning via digital means, and to provide trainers with an educational toolkit that allowed them to recreate virtual reality scenarios and to assess each learner's progress. In this paper, we are particularly interested in the design and operationalisation of learning situations in virtual environments, and propose solutions in the form of virtual action models that allow the user to learn the correct gestures.
Published: 2021
Full Text: View/download PDF

46. Approches neuronales pour le résumé abstractif de transcriptions de parole

Author: Tardy, Paul, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Le Mans Université, Yannick Estève, and David Janiszek (co-directeur)
Subjects: Apprentissage auto-supervisé, Neural Networks, Génération de comptes rendus de réunion, Back-summarization, Automatic Alignment, [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Meeting Report Genera-tion, Abstractive Summarization, Self-Supervised Learning, Tokens de contrôle, Control Tokens, Réseaux de Neurones, Évaluation humaine, Alignement Automatique, Résumé inverse, Résumé Abstractif, HumanEvaluation
Abstract: In this thesis, we study the application of Deep Learning Neural Approaches for abstractive summarization for meetings reports generation. This work takes place in a context where Deep Learning is omnipresent in the Natural Language Processing field (NLP). In fact, neural models constitute the current state-of-the-art in different language generation tasks such as Machine Translation and Abstractive Summarization. However, the application of automatic summarization for meeting report generation in french remains unexplored. Indeed, this task suffers from a lack of available data because of difficulties to collect and annotate such data.In this context, our first contribution consists of the creation of a dataset for this task by aligning meeting reports with automatic transcriptions of the meeting's audio recording. We propose a methodology associating automatic alignment with human alignment. This methodology enables us to develop automatic alignment models thanks to the annotation of an evaluation dataset while facilitating the human annotation task thanks to the use of automatic pre-alignments. Then, in order to avoid constraints from the annotation -- even automatic -- we suggest running a self-supervised pre-training in order to take profit from large amounts of unaligned data.Moreover, we introduce back-summarization that allows us to generate synthetic data and create training pairs from unaligned meeting reports. We also combine those two approaches and show their synergy.In this thesis, we focus our work on the abstractive approach of automatic summarization which consists in generating a summary from scratch, as opposed to the extractive approach where parts of the source document are selected to form the summary.Indeed, writing meeting reports from automatic transcriptions requires rephrasing what is being said, optionally correcting it or reorganizing it in order to go from a spoken language to a written, and more formal language.In order to alleviate this bias, we introduce the explicit learning of the expected copy rate with control tokens.Finally, we conclude this thesis work with a human evaluation of automatic reports. This evaluation allows us to give a critical look at our models' performances as well as our experimental setup in particular on the metrics and the data used during evaluation.; Nous étudions, dans cette thèse, l'application des approches neuronales d'apprentissage profond pour le résumé abstractif de transcription de parole dans le cadre de la génération de comptes rendus de réunions.Ce travail prend place dans un contexte où l'apprentissage profond est omniprésent dans le domaine du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). En effet, les modèles neuronaux constituent désormais l'état de l'art sur différentes tâches de génération de texte telles que la traduction automatique et le résumé abstractif.Toutefois, l'application du résumé automatique pour la génération de comptes rendus de réunions en français reste très peu explorée. En effet, cette tâche souffre du manque de données disponibles du fait des difficultés à collecter et à annoter de telles données.Dans ce contexte, notre première contribution consiste en la constitution d'un jeu de données pour cette tâche en alignant des comptes rendus avec les transcriptions automatiques des enregistrements audio de la réunion.Nous proposons une méthodologie associant l'alignement automatique à l'alignement humain.Cette méthodologie nous permet de développer des modèles d'alignement automatique grâce à la constitution de jeux de données d'évaluation tout en facilitant la tâche aux annotateurs humains grâce à l'usage de pré-alignements automatiques.Ensuite, afin de s'abstraire des contraintes liées à l'annotation -- même automatique -- nous proposons un pré-entraînement auto-supervisé des modèles afin de tirer profit de grands ensembles de données non-alignées. De plus, nous introduisons le résumé inverse nous permettant de générer des données synthétiques et de former des paires d'entraînement à partir de comptes rendus non-alignés. Nous combinons enfin ces deux approches et montrons leur bonne synergie.Les travaux de cette thèse se concentrent sur l'approche abstractive du résumé automatique qui consiste à générer un résumé de toutes pièces, par opposition à l'approche extractive où des portions du document sont sélectionnées en tant que résumé. En effet, la rédaction de comptes rendus de réunion à partir de transcriptions automatiques nécessite de reformuler les propos, d'éventuellement les corriger ou de les réorganiser afin de passer d'un langage oral hasardeux à un langage écrit et bien structuré. Pour autant, même les modèles dits abstractifs présentent un biais d'extractivité consistant à trop copier des mots issus de la source. Afin de limiter ce biais, nous introduisons l'apprentissage explicite du taux de copie attendu au sein du résumé grâce à des tokens de contrôle.Enfin, nous clôturons ce travail de thèse par une évaluation humaine des comptes rendus automatiques. Cette évaluation nous permet notamment de porter un regard critique sur les performances de nos modèles ainsi que sur le cadre expérimental, notamment sur les métriques et les données utilisées lors de l'évaluation.
Published: 2021

47. Une méthode dirigée par les modèles pour concevoir les systèmes cyber physiques éducationnels

Author: Bachir, Samia, Gallon, Laurent, Aniorte, Philippe, Abénia, Angel, Laboratoire Informatique de l'Université de Pau et des Pays de l'Adour (LIUPPA), Université de Pau et des Pays de l'Adour (UPPA), Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), and EFRAN-PERSEVERONS
Subjects: [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, [INFO.INFO-SE]Computer Science [cs]/Software Engineering [cs.SE], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2021

48. Modèle et outil pour assister la scénarisation des activités pédagogiques orientées RV

Author: Mahdi, Oussema, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Université du Maine, Sébastien Iksal, and Lahcen Oubahssi
Subjects: Scénarisation pédagogique, Réalité virtuelle, Opérationnalisation, VRLE engineering, Scenario editor, Learning, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, Éditeur de scénarios, Pedagogical scenarisation, Operationalization, Virtual reality, Apprentissage, Ingénierie des EVAH
Abstract: The work presented in this thesis is integrated in the field of Virtual Environments for Human Learning (VRLE) whose main objective is to stimulate, support and personalize learning in virtual environments. Our mission thus established on the basis of the study and analysis of existing VRLE, was to propose technical and methodological solutions to: on the one hand, assist the teacher in the design and production of his VRLE adapted to his needs, and on the other hand, help the teacher to design, adapt and reuse his pedagogical scenarios based on virtual reality. These objectives guided the proposal of a methodological solution based on a design process that describes the course of an VRLE by detailing the actors involved and the specificities of each step of the process. We sought to provide solutions for structuring pedagogical situations in the form of reusable scenario models. During this stage, we have worked in partnership with pedagogical teams and we are initially proposing a VR-oriented pedagogical scenario model specific to this approach, characterized mainly by its genericity and flexibility, which favors its adaptation to different scenario realization contexts without the need to modify its description.Secondly, we have developed an authoring tool which reifies our VR-oriented pedagogical scenario model with the aim of enabling teachers to easily model and adapt their situations (in the form of scenarios) and generate their own VRLE. In this thesis we began by studying the literature developed on these topics. The second part of this thesis is devoted to the specification of the design and production process of VRLE. The third part of the manuscript is devoted to the development of a model of VR-oriented pedagogical scenarios. All of the points discussed in this chapter relate to educational scriptwriting and the importance of providing design patterns. We have also looked at the concepts of learning activities and learning objects inside a VRLE. These have been mentioned in the literature as essential elements for VR-oriented pedagogical situation modelling. We then show how to create an authoring tool that is simple to use, to be used by non-expert teachers, and at the same time rich in functionality to be able to adapt to their different needs. The answers to this research question will be the subject of the fourth part of this thesis.We have equipped our tool with a service for the automatic operationalisation of VR-oriented pedagogical scenarios. It has thus been experimented and evaluated with teachers with no previous experience in pedagogical scenario writing and teachers who have never been involved in the implementation of a VRLE. The editor was evaluated in particular from the point of view of utility and usability. The results obtained confirm that it is possible to design VR-oriented pedagogical scenarios as generic as possible and provides all the necessary elements for modelling such pedagogical situations. Feedback from participants particularly highlighted its ease of use and the benefit of being able to script in the virtual world.; Le travail présenté dans cette thèse s’intègre dans le domaine des Environnements Virtuelles pour l’Apprentissage Humain (EVAH) dont l’objectif principal est de susciter, accompagner et personnaliser l’apprentissage dans les environnements virtuels. Notre mission ainsi établie sur la base de l’étude et l’analyse des EVAH existants, était de proposer des solutions techniques et méthodologiques pour : d’une part, accompagner l’enseignant dans la conception et la production de son EVAH adapté à ses besoins et d’autre part, aider l’enseignant à concevoir, adapter et réutiliser ses scénarios pédagogiques basés sur la réalité virtuelle. Ces objectifs ont guidé la proposition d’une solution méthodologique basée sur un processus de conception qui décrit le déroulement d’un EVAH en détaillant les acteurs impliqués et les spécificités de chaque étape du processus.Nous avons cherché à apporter des solutions pour structurer les situations pédagogiques sous forme de modèles de scénarios réutilisables. Lors de cette étape, nous avons travaillé en partenariat avec des équipes pédagogiques et nous proposons dans un premier temps un modèle de scénario pédagogique orienté RV spécifique à cette approche caractérisée principalement par sa généricité et flexibilité qui favorisent son adaptation à des contextes de réalisation de scénario différents sans avoir besoin de modifier sa description.Dans un second temps nous avons développé un outil auteur qui réifie notre modèle de scénario pédagogique orienté RV dont le but de permettre aux enseignants de modéliser et d’adapter facilement leurs situations (sous forme de scénarios) et de générer leur propre EVAH. Dans cette thèse, nous avons commencé par étudier la littérature développée sur ces sujets. La deuxième partie de cette thèse est consacrée à la spécification du processus de conception et de production des EVAH. La troisième partie du manuscrit est consacrée consacré à l’élaboration d’un modèle de scénarios pédagogiques orientés RV. L’ensemble des points discutés dans ce chapitre concerne la scénarisation pédagogique et l’importance de fournir des patrons de conception. Nous nous sommes intéressés également aux concepts d’activités pédagogiques et objets pédagogiques dans un EVAH. Ils ont été mentionnés dans la littérature comme des éléments essentiels pour la modélisation de situation pédagogique orientée RV. Nous montrons, par la suite, comment créer un outil auteur simple à prendre en main, pour être utilisé par des enseignants non experts, et à la fois riche en fonctionnalités pour pouvoir s’adapter à leurs différents besoins et les réponses apportées à cette question de recherche feront l’objet de la quatrième partie de cette thèse.Nous avons doté notre outil auteur d’un service d’opérationnalisation automatique des scénarios pédagogiques orientés RV. Il a été, ainsi, expérimenté et évalué auprès des enseignants n’ayant pas d’expériences antérieures en scénarisation pédagogique et n'ayant pas participer à la réalisation d’un EVAH. L’éditeur a été évalué notamment du point de vue de l’utilité et de l’utilisabilité. Les résultats obtenus permettent de confirmer que permet de concevoir des scénarios pédagogiques orientés RV aussi générique que possible et fournit tous les éléments nécessaires à la modélisation de telles situations pédagogiques. Les retours des enseignants-concepteurs ont particulièrement souligné sa simplicité d’utilisation et le bénéfice de pouvoir scénariser dans le monde virtuel.
Published: 2021

49. Designing a Mixed Reality Extension for an Educational Board Game on Fractions

Author: Sébastien George, Iza Marfisi-Schottman, Sofiane Touel, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), IUT de Laval, Plaisir Maths Lab, Plaisir Maths, and financement privé avec Plaisir Math
Subjects: Class (computer programming), 4. Education, 05 social sciences, GRASP, Magic (programming), 050301 education, 050105 experimental psychology, Mixed reality, Extension (metaphysics), math, Human–computer interaction, fractions, TEL, Key (cryptography), [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, 0501 psychology and cognitive sciences, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], Collaborative design, Aigmented Reality, 0503 education, User-centered design
Abstract: International audience; Fractions are one of the most complex and challenging notions for children and can often lead to frustration and a revulsion for mathematics in general. In this article, we present the Magic Cauldron, a Mixed Reality (MR) application, designed to help children apprehend fractions in a fun and interactive way. The proposed solution is a digital extension to a board game, called the Potion Workshop that is used to introduce fractions in more than 2000 schools in France. We put together a team, composed of the mathematics didacticians who designed the Potion Workshop, several teachers who use this game in their class, a multimedia designer and computer scientists, in order to create a MR game that would tackle several of the key notions that are still hard to grasp. In this article, we present the Design-Based method followed by this team. It offers insights on how to implicate non-computer scientists in the design of complex custom MR interactions. Through several cycles of collaborative design, involving three teachers and their students and the development of three prototypes, this method allowed us to produce a truly original MR application.
Published: 2021
Full Text: View/download PDF

50. Narcissist! Do you need so much attention?

Author: Caillaut, Gaëtan, Dugué, Nicolas, Camelin, Nathalie, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), and Le Mans Université (UM)
Subjects: [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience
Published: 2021

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