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Ghorbel Hatem

Ghorbel Hatem

Professeur-e HES ordinaire

Compétences principales

Artificial Intelligence (AI)

Machine learning / Deep learning

Natural Language Processing

Temporal Predictive Systems

  • Contact

  • Enseignement

  • Recherche

  • Publications

  • Conférences

Contrat principal

Professeur-e HES ordinaire

Téléphone: +41 32 930 22 06

Haute Ecole Arc - Ingénierie
Espace de l'Europe 11, 2000 Neuchâtel, CH
DING
Institut
Arc-Ingénierie

Mr. Hatem Ghorbel (PhD) is a professor at the University of Applied Sciences (HES-SO) at the Haute Ecole Arc Ingénierie since 2005. He is currently the head of Data Analytics Group (since 2015). He obtained his PhD thesis (2002) in the field of computer science at the Swiss Polytechnic Institute of Technology (EPFL). He has a strong academic experience in the field machine learning and data mining, and is a leader of several theoretical and applied research projects, mainly financed by Innosuisse, with the collaboration of Swiss firms. As academic activities, he shared the supervision of three PhD students in the field of recommendation systems, information retrieval, sentiment analysis, social media and text/data mining. His current research interests are predictive analytics, deep machine learning, temperoal series analysis and predictions, process mining, knowledge representation and discovery, and human-machine interaction. He is the author of more than 30 scientific articles.

BSc HES-SO en Informatique - Haute Ecole Arc - Ingénierie
  • Analysis of Text Data
  • Intelligence Artificielle
  • Python

En cours

Cosmos: Exploring generative-AI to extract the hydrogen-21cm signal during the cosmic reonization

Rôle: Requérant(e) principal(e)

Financement: Hasler Foundation

Description du projet :

The aim of this proposal is to prepare our contribution to the NCCR project “D+Cosmos: Decoding the Universe” currently under development. This NCCR project gathers a team of Astro physicians, computer and data sciences from several Swiss polytechnical schools, universities and applied sciences universities, and aims to leverage the arrival of new data from ground observatory (SKAO) and space antenna (LISA) to ddress fundamental questions about the Universe, such as: How and when did the first objects and galaxies form? What is the physics of Black Holes and how did they grow? What is the nature of Dark Matter and Dark Energy which make up 95% of the universe today? What is the nature of Gravity?
As an applied university, we will have an active contribution related to data analysis, data-driven simulation modeling, and applied machine learning. This project will provide us valuable opportunity to dive into the astrophysics data and will significantly improve our publication records in the field. It will therefore enable us to craft a robust scientific proposal for the NCCR project with our partners.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Ghorbel Hatem

Durée du projet: 01.05.2024 - 30.11.2024

Montant global du projet: 50'000 CHF

Statut: En cours

Collective memory - Transforming intelligence to actionnable knowledge

Rôle: Co-requérant(s)

Requérant(e)s: Maria Sokhn, HES-SO He-Arc

Financement: Innosuisse

Description du projet :

Currently, the process of making knowledge accessible and actionable is still time-consuming and not attractive for users. To improve this process and enhance employees experience, PICC-IA proposes a solution based on the combination of user engagement mechanisms with AI algorithms is proposed.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Ghorbel Hatem , Sokhn Maria

Partenaires académiques: Hatem, Ghorbel; Maria Sokhn, HES-SO He-Arc

Partenaires professionnels: Constant Ondo, PICC solutions

Durée du projet: 01.07.2023 - 01.01.2025

Montant global du projet: 403'650 CHF

Url du site du projet: https://www.aramis.admin.ch/Texte/?ProjectID=53057

Statut: En cours

Analysis of Financial Data

Rôle: Requérant(e) principal(e)

Financement: Perreard Partners Investment

Description du projet :

This is a continuation of the Innosuisse project "The application of machine learning in dynamic currency hedging".

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Ghorbel Hatem

Partenaires professionnels: Yves Perreard, Perreard Partners Investment

Durée du projet: 01.01.2023 - 31.12.2024

Montant global du projet: 150'000 CHF

Statut: En cours

AdaptCut: Recherche des conditions de coupe optimales en micro-fraisage assistée par intelligence artificielle

Rôle: Requérant(e) principal(e)

Financement: Innosuisse

Description du projet :

AdaptCut a ll'ambition de développer un environnement digital pour l'optimisation de la recherche de conditions de coupe optimales, in situ, pendant l#usinage dans un contexte industriel réel afin de produire plus simplement et plus rapidement des pièces microtechniques complexes.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Ghorbel Hatem , Briquez Valérie

Partenaires académiques: Hatem Ghorbel, HES-SO HE-ARC; Valérie Briquet, HES-SO HE-ARC

Partenaires professionnels: Pierre Fallbriard, Loui Bélet SA; Samuel Vuadens, Chiron Suisse

Durée du projet: 10.01.2022 - 10.05.2024

Montant global du projet: 770'018 CHF

Url du site du projet: https://www.aramis.admin.ch/Grunddaten/?ProjectID=49901

Statut: En cours

Terminés

Centre Suisse d'Intelligence Artificielle pour les PME (2ème année: 2023-24)
AGP

Rôle: Co-requérant(s)

Requérant(e)s: FR - EIA - Institut iCoSys

Financement: HES-SO Rectorat

Description du projet : L'objectif principal du projet est d'accélérer l'adoption de l'IA dans la transition digitale de nos PME suisses. Le défi socio-économique associé est d'augmenter leur compétitivité, de limiter les délocalisations et de créer de nouvelles compétences à l'interface des laboratoires et de l'utilisation pratique de l'IA. Comme illustré à la Figure 2, l'objectif sera supporté par trois axes complémentaires. Le premier axe est technico-scientifique et vise à combler le « research gap », en amenant les résultats de la recherche en IA au sein des PME. Nous visons le développement d'une palette d'outils qui vont dans cette direction : préparation des données, prototypage rapide, détection de biais, évaluation de modèles, outils de déploiement et d'intégration. De la recherche appliquée est encore nécessaire dans ces domaines, entre autre dans l'assemblage de microservices AI permettant la mise à l'échelle et le devops accélérant l'intégration dans les clouds et les systèmes embarqués. Le couplage benchmarking-optimisation de l'IA, ainsi que la détection automatique de biais sont également des sujets très actifs en recherche fondamentale et pour lesquels une recherche appliquée est nécessaire. Cet axe sera supporté par des partenaires d'infrastructure IT cloud et/ou edge situés en SO, avec pour objectif de faciliter les mises en production, de garantir une sécurité des données sur sol suisse et d'offrir une mise à l'échelle progressive des applications. A ce niveau, Exoscale, Infomaniak, Unit8 ainsi que d'autres entreprises de la Suisse romande ont été approchées, montrant un fort intérêt pour le projet et souhaitant contribuer de façon forte. Le deuxième axe adresse le « PME gap », associé au manque d'une culture orientée données, le data mindset. Nous souhaitons amener des composantes méthodologiques pour identifier les besoins et les cas d'utilisation potentiels de l'IA. Des activités de transfert de connaissances et de transfert technologiques basés sur les outils développés dans l'axe 1 seront développées dans cet axe. Finalement, un service de préparation aux accréditations d'IA sera proposé. Dans le cadre de ce deuxième axe, nous souhaitons ouvrir le projet aux autres domaines de la HES-SO, dont le domaine Économie et Services (années 2-4 du projet). A l'interface et en support de ces deux axes, le troisième axe vise le développement du premier Centre Suisse d'IA pour les PME ' CSIA-PME. Nous souhaitons mettre en réseau les 70 chercheurs actifs en IA sur les 5 sites de la HES-SO en cartographiant leurs expertises. Le CSIA PME a le potentiel d'augmenter le volume des projets IA dans les différents sites et de positionner la HES-SO comme acteur majeur en IA dans le paysage suisse romand. Finalement, le CSIA PME a pour vocation de continuer sa mission au-delà de la durée du projet.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Reynaud Sébastien , Gisler Christophe , An Aixiu , Upegui Posada Andres , Devènes Steve , Hennebert Jean , Schmidt Joachim , Chapuis Bertil , Schürch Todeschini Valérie , Santamaria Miguel , Gantel Laurent , Ghorbel Hatem , Zahno Silvan , Junod Charlie , Guerne Jonathan , Delafontaine Ludovic , Carrino Stefano , Donzé Célien , Strano Gabriel , Casareale Axel , Borgeat Rémy , Chételat Jérôme , De Salis Emmanuel , Teofanovic Stefan , Phung Thomas , Zwick Gaétan , Goundiaev Kirill , Petrucci Andrea , Carrino Francesco , Marques Reis Henrique , Genoud Lucas , Rumley Sébastien , Maillard Philippe , Gambin Dorian , Demion Arnaud , Delgado Pamela , Albertetti Fabrizio , Petrovic Darko , Marquis Rémy , Cseres Leonard , Stauffer Guy-Raphaël

Partenaires académiques: VS - Institut Systèmes industriels; IICT; FR - EIA - Institut iCoSys; Analyse de données; HEPIA inTECH

Durée du projet: 01.09.2023 - 31.08.2024

Montant global du projet: 445'000 CHF

Statut: Terminé

Centre Suisse d'Intelligence Artificielle pour les PME (1ère année: 2022-2023)
AGP

Rôle: Co-requérant(s)

Requérant(e)s: FR - EIA - Institut iCoSys, Hennebert Jean, FR - EIA - Institut iCoSys

Financement: HES-SO Rectorat

Description du projet : L'objectif principal du projet est d'accélérer l'adoption de l'IA dans la transition digitale de nos PME suisses. Le défi socio-économique associé est d'augmenter leur compétitivité, de limiter les délocalisations et de créer de nouvelles compétences à l'interface des laboratoires et de l'utilisation pratique de l'IA. Comme illustré à la Figure 2, l'objectif sera supporté par trois axes complémentaires. Le premier axe est technico-scientifique et vise à combler le « research gap », en amenant les résultats de la recherche en IA au sein des PME. Nous visons le développement d'une palette d'outils qui vont dans cette direction : préparation des données, prototypage rapide, détection de biais, évaluation de modèles, outils de déploiement et d'intégration. De la recherche appliquée est encore nécessaire dans ces domaines, entre autre dans l'assemblage de microservices AI permettant la mise à l'échelle et le devops accélérant l'intégration dans les clouds et les systèmes embarqués. Le couplage benchmarking-optimisation de l'IA, ainsi que la détection automatique de biais sont également des sujets très actifs en recherche fondamentale et pour lesquels une recherche appliquée est nécessaire. Cet axe sera supporté par des partenaires d'infrastructure IT cloud et/ou edge situés en SO, avec pour objectif de faciliter les mises en production, de garantir une sécurité des données sur sol suisse et d'offrir une mise à l'échelle progressive des applications. A ce niveau, Exoscale, Infomaniak, Unit8 ainsi que d'autres entreprises de la Suisse romande ont été approchées, montrant un fort intérêt pour le projet et souhaitant contribuer de façon forte. Le deuxième axe adresse le « PME gap », associé au manque d'une culture orientée données, le data mindset. Nous souhaitons amener des composantes méthodologiques pour identifier les besoins et les cas d'utilisation potentiels de l'IA. Des activités de transfert de connaissances et de transfert technologiques basés sur les outils développés dans l'axe 1 seront développées dans cet axe. Finalement, un service de préparation aux accréditations d'IA sera proposé. Dans le cadre de ce deuxième axe, nous souhaitons ouvrir le projet aux autres domaines de la HES-SO, dont le domaine Économie et Services (années 2-4 du projet). A l'interface et en support de ces deux axes, le troisième axe vise le développement du premier Centre Suisse d'IA pour les PME ' CSIA-PME. Nous souhaitons mettre en réseau les 70 chercheurs actifs en IA sur les 5 sites de la HES-SO en cartographiant leurs expertises. Le CSIA PME a le potentiel d'augmenter le volume des projets IA dans les différents sites et de positionner la HES-SO comme acteur majeur en IA dans le paysage suisse romand. Finalement, le CSIA PME a pour vocation de continuer sa mission au-delà de la durée du projet.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Upegui Posada Andres , Hennebert Jean , Schmidt Joachim , Chapuis Bertil , Mudry Pierre-André , Ghorbel Hatem , Delafontaine Ludovic , Rial Jonathan , Carrino Stefano , Donzé Célien , Strano Gabriel , De Salis Emmanuel , Teofanovic Stefan , Feuillade Florian , Phung Thomas , Petrucci Andrea , Carrino Francesco , Marques Reis Henrique , Maire Alexis , Rumley Sébastien , Demion Arnaud , Delgado Pamela , Albertetti Fabrizio , Marquis Rémy , Pignat Marc

Partenaires académiques: IICT; VS - HEI; hepia inIT; FR - EIA - Institut iCoSys; Analyse de données; Hennebert Jean, FR - EIA - Institut iCoSys

Durée du projet: 01.09.2022 - 31.08.2023

Montant global du projet: 310'000 CHF

Statut: Terminé

SOON - Social Network of Machines

Rôle: Requérant(e) principal(e)

Financement: Chistera EU-FNS

Description du projet :

Global supply chains, market fragmentation, mass customization and shorter product life cycles have scaled up competition among companies which give rise to the need for introducing cognitive abilities through flexible and easily reconfigurable production systems. In this sense, there is unmined potential for the European manufacturing industry to be more innovative, productive and competitive whilst using fewer resources and reducing environmental impact. The emerging cyber-physical system (CPS) presents a significant opportunity to implement smart manufacturing in the Industry.
This project, called Social Network of Machines (SOON), proposes to investigate the impact of the use of autonomous social agents to optimise manufacturing process in the framework of Industry 4.0. In this context, “agents” are process, data, things, and people. "Social" means that cyber-physical entities will act autonomously in order to optimize an industrial process following behaviours models inspired by human social networks. Currently, in Industry 4.0, smart entities do exist. However, intelligence is localised and intelligent heterogeneous entities cannot communicate together even inside the same shop-floor. Our motivation comes from the observation that, if we want to create a real Internet of Everything that brings together processes, data, things, and people, all these entities have to be connected and follow a shared, easy to understand paradigm.
To address this point, SOON proposes a holistic multi-agent framework that encompasses machines and humans. The presence of human operators is therefore crucial both to teach to and to learn from software agents, via deep learning and data mining algorithms. Agents will take decisions merging and analysing big and heterogeneous data produced by sensors, automation and information systems (such as enterprise resource planning and manufacturing execution system), and human actions.
The design and evaluation of the SOON system will be performed through predictive maintenance scenarios in collaboration with three different industrial companies (in Slovakia, Spain and Switzerland). Such collaboration will enable the project consortium at assessing the application of the developed solution on concrete industrial scenarios. The three selected scenarios cope different problems within the industrial manufacturing. The first scenario pays attention to the reliability of the data provided by sensors that are key inputs in other process models and calculations (width, thickness, temperature, etc.) and whose measurement is very difficult because it is influenced by noise, distortions, etc. Errors and deviations entails quality problems that will result in nonconformities. The second scenario is thought for manufacturing environments requiring extreme accuracy (tool machines with precision requirements in the order of 1 µm) and with intrinsic and extrinsic tolerances. Finally, the third scenario is more focused on equipment reliability. These different scenarios will assure that the results will be exploitable beyond the project (e.g., portability to different industrial environments). In the three cases, the project is focused on the specific task of predictive maintenance.
In agreement with the industrial partners, the valuable data acquired during the project that are not confidential will be published in open repositories and made available to the scientific community.
We believe that the arrival of Industry 4.0 revolution combined with recent improvements in machine learning, and the application of autonomous multi-agent architecture can finally bring disruptive innovation in industrial process optimization and modelling.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Ghorbel Hatem , Carrino Stefano , Ben Hamida Lamia

Partenaires académiques: Vicente Rodríguez Montequín, Universidad de Oviedo - Spain; Ivana Budinska, Slovak Academy of Sciences - Slovakia; Barna Iantoviks, Petru Maior University - Romania

Partenaires professionnels: Patrick Neuenschwalder, TORNOS SA - Switzerland; Tomáš Matejka, Mat-obaly s.r.o. - Slovakia; Francisco Ortega, ArcelorMittal Innovación Investigación e Inversiones S.L. - Spain

Durée du projet: 01.03.2019 - 30.04.2023

Montant global du projet: 352'336 CHF

Url du site du projet: https://www.chistera.eu/projects/soon

Publications liées:

  • Auction-based job scheduling for smart manufacturing

Statut: Terminé

Contrôle in-situ par ondes électromagnétiques de l'intégrité des pièces imprimées par fusion laser sélective en utilisant le Machine Learning
AGP

Rôle: Co-requérant(s)

Requérant(e)s: VS - Institut Systèmes industriels

Financement: HES-SO Rectorat

Description du projet : de révolutionner le secteur de fabrication. En comparaison avec les procédés conventionnels, cette technique repousse les limites en termes de précision, de design et de délais. Cependant, la SLM pose des défis liés aux phénomènes physiques complexes (thermiques, mécaniques métallurgiques, etc.) qui la régissent et qui ont une influence directe sur l'intégrité structurelle de la pièce (porosité, fissures, etc.). Dans la majorité des cas, un manque d'évaluation cohérente de la qualité des pièces fabriquées engendre une analyse post-processus coûteuse qui peut impacter la reproductibilité du procédé. Ceci constitue un frein technologique majeur en particulier dans les secteurs fortement réglementés comme l'aérospatiale et la fabrication de dispositifs médicaux. Afin de surmonter ce problème et mieux maîtriser le procédé SLM, il est nécessaire de développer des méthodes de contrôle adéquates capables de fournir une évaluation rapide et fiable de ces défauts. Aujourd'hui, les approches basées sur l'analyse des données remontées depuis les capteurs cyber-physiques avec les techniques de l'IA sont matures pour fournir une réponse à ce problème. Nous proposons de développer une méthode de contrôle qualité in-situ des pièces imprimées par SLM en temps et en conditions réels. Cela sera réalisé en mettant sur pied un algorithme d'apprentissage automatique entraîné pour la détection des défauts de type porosité ou fissures générés au cours de la fabrication à partir des données récoltées. L'algorithme sera capable de qualifier la qualité de la partie imprimée de la pièce dès la formation des défauts sans autant attendre la fin du processus. La qualification sera basée sur des paramètres et des critères comme par exemple la taille des défauts, leurs formes ou encore leur nombre et leur répartition par couche. L'inspection couche par couche des défauts générés sera faite in-situ en appliquant une technique électromagnétique (EM) d'essais non destructifs à l'aide capteurs développés par Sensima que nous intégrerons dans la machine SLM. L'algorithme sera entrainé par les données collectées avec ces capteurs lors des tests d'impression instrumentés des pièces dont on évaluera la qualité mécanique et opérationnelle par le biais des critères et des essais normés. L'originalité de ce projet réside dans l'approche directe et rapide de qualification du processus et de la qualité des pièces fabriquées par SLM. Actuellement la tomographie à rayons X, est la méthode standard utilisée dans l'industrie pour le contrôle de la porosité/fissures dans les pièces. Cette technique post-mortem permet l'analyse de la pièce après essais et s'avère coûteuse et longue. Le monitoring rapide in-situ que nous proposons dans le cadre de ce projet et qui est basé sur la technique EM, permettra une meilleure maîtrise de la SLM en temps réel et nous laissera donc la possibilité d'agir au cours de l'impression afin d'optimiser le processus. L'approche basée sur l'analyse en continue des données avec les nouvelles techniques de l'IA constitue également un défi de taille afin d'assurer un traitement suffisamment robuste et favorable à intégration industrielle pérenne et viable. Ce projet a un impact énorme et suscite beaucoup d'intérêt de plusieurs industriels comme Sensima. Les résultats renforceront les liens avec ces derniers et boosteront d'autres acquisitions de fonds.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Ghorbel Hatem , Baer Edouard , Pralong Jean , Gauchat Loan , De Salis Emmanuel , Goffinet Edouard , Sallem Haifa , Cinna Adeline , Albertetti Fabrizio , Steudler Evelyne

Partenaires académiques: VS - Institut Systèmes industriels; Analyse de données

Durée du projet: 01.03.2021 - 28.02.2023

Montant global du projet: 241'500 CHF

Statut: Terminé

eDAP Digital Twin Infrastructure

Rôle: Requérant(e) principal(e)

Financement: Innosuisse

Description du projet :

Our objective is to develop an innovative and unique Digital Twin Infrastructure enabling a new digitization business centered around product licensing and product-enabled services. The proposed solution is innovative and will take a different approach, with four technology tiers integrated together in a single Digital Twin Infrastructure operating on private and public (e.g. Microsoft Azure) HPC platforms, embodying: 
'    field data creation and sensing, 
'    physics-informed modelling and simulation, 
'    IoT-based routing and storage, and 
'    predictive modelling using ML/AI to create Digital Twins.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Ghorbel Hatem

Partenaires académiques: André Csillaghy, FHNW - Institute for Data Science; Nabil Ouerhani, HES-SO He-Arc

Partenaires professionnels: Djamel Lakehal, Afry Switzerland

Durée du projet: 01.04.2020 - 30.06.2022

Montant global du projet: 875'100 CHF

Archivage des données: https://www.aramis.admin.ch/Beteiligte/?ProjectID=46481

Statut: Terminé

Knowledge extraction from document using BERT embeddings

Rôle: Requérant(e) principal(e)

Financement: Innosuisse

Description du projet :

The aim of this Innocheque is to buid a initial prototype to enhance knowledge extraction into the PICC software. 

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Ghorbel Hatem

Partenaires académiques: Hatem Ghorbel, HES-SO HE-ARC

Partenaires professionnels: Constant Ondo, PICC solutions

Durée du projet: 03.05.2021 - 03.05.2022

Montant global du projet: 15'000 CHF

Url du site du projet: https://www.aramis.admin.ch/Texte/?ProjectID=48660

Statut: Terminé

The application of machine learning in dynamic currency hedging

Rôle: Requérant(e) principal(e)

Financement: Innosuisse

Description du projet :

Machine learning techniques allow for the inclusion of vast amounts of data and detection of relationships between variables. This project leverages on such advances to develop a traceable and automated model of dynamic currency hedging which can generate stable returns for institutional clients.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Ghorbel Hatem

Partenaires professionnels: Ehsan Kamel, Perreard Partners Investment

Durée du projet: 01.01.2019 - 30.06.2020

Montant global du projet: 920'480 CHF

Statut: Terminé

Soon : Social Network of Machines Contrepartie
AGP

Rôle: Requérant(e) principal(e)

Financement: HES-SO Rectorat

Description du projet : Soutien-Contrepartie au dépôt déposée à la session de novembre 2018 du fonds interdomaine HES-SO, en regard du projet "Soon : Social Network of Machines"

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Ghorbel Hatem , Carrino Stefano , Brun-Cosme Aline , Ben Hamida Lamia

Partenaires académiques: Analyse de données; Management des villes et du territoire; Ghorbel Hatem, Analyse de données

Durée du projet: 28.02.2019 - 29.02.2020

Montant global du projet: 33'936 CHF

Statut: Terminé

Automatisation des commentaires de dégustation fournis par les consommateurs
AGP

Rôle: Co-requérant(s)

Requérant(e)s: 425 - Oenologie, Deneulin Pascale, 425 - Oenologie

Financement: HES-SO Rectorat

Description du projet : L'avis des consommateurs intéresse de plus en plus les entreprises agroalimentaires (moins cher et plus représentatif qu'un panel expert). Toutefois, l'analyse automatique de commentaires reste encore peu explorée et se fait aujourd'hui manuellement. Ce projet pluridisciplinaire vise à trouver un processus d'automatisation intégrant des difficultés telles que le traitement de phrases comme «vin très acide mais peu amer» ou «vin présentant une belle acidité et une amertume rafraichissante». Le traitement automatique des négations et la reconnaissance de la polarité des termes en fonction de leur environnement apparaissent comme les principaux défis à relever pour proposer un outil utile dans le domaine du marketing et de l'analyse sensorielle. Plusieurs étapes ont été mises en place durant le temps du projet. 1) Un grand nombre de commentaires de dégustation issus de professionnels et de consommateurs ont été recueillis via la plate-forme Mondovino (Coop) et diverses bases de données 2) Deux ontologies du vin regroupant plus de 2'225 termes distincts en français et 425 termes distincts en anglais ont été créées afin de hiérarchiser et standardiser les termes et concepts du vin 3) Les méthodes de langage naturel ont été appliquées et développées au moyen de plusieurs algorithmes d'apprentissage profond (deep machine learning) pour analyser l'information contenu dans les commentaires recueillis. 4) L'approche développée a été entrainée et testée sur plus de 1000 commentaires de dégustation recueillis lors de tests consommateurs et labélisés par nos soins. L'optimisation des algorithmes de machine learning appliqués au traitement de langage naturel (NLP) a montré une nette amélioration quant à l'extraction des concepts contenus dans les commentaires de dégustation, résultats supportés par des métriques classiques de machine learning. De même, la création d'une ontologie du vin conséquente et son implémentation continue permet à la fois d'améliorer l'extraction automatique mais également de diminuer la variabilité d'un traitement manuel. Si aujourd'hui l'ontologie du vin est conséquente en français, celle en anglais mériterait d'être complétée faute de matériel disponible à la fin de ce projet. Bien que spécifique au secteur du vin, son processus de construction et l'utilisation seront transposables à tout autre domaine touchant l'avis de consommateurs (p.ex. tourisme, agro-alimentaire). La valorisation de ce projet va se poursuivre dans les prochains mois avec la publication d'articles. Une plateforme de démonstration a été mise à disposition en ligne pour valoriser les résultats.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Rébénaque-Martinez Pierrick , Van Gysel Laure , Punceva Magdalena , Visinand Steve , Ghorbel Hatem , Danthe Eve , Deneulin Pascale , Albertetti Fabrizio

Partenaires académiques: 425 - Oenologie; Info. Technique; Deneulin Pascale, 425 - Oenologie

Durée du projet: 01.11.2015 - 31.05.2018

Montant global du projet: 249'780 CHF

Statut: Terminé

mCARS -Système mobile de recommandation d'événements urbains
AGP

Rôle: Requérant(e) principal(e)

Financement: HES-SO Rectorat

Description du projet : L'idée de ce projet est de répondre au besoin d'un groupe de personnes (famille, amis, collègues, etc.) qui organisent une sortie collective en ville (sortie de famille, de classe, ou de labo par exemple) et qui souhaitent partager un moment autour d'une activité culturelle ou récréative (cinéma, théâtre, musée, manifestation, restaurant, festival, etc.). Afin d'éviter de longues discussions avant de décider de la destination, nous proposons dans ce projet un système de recommandation qui recommandera les activités culturelles les plus attractives en prenant en compte les informations contextuelles, en plus des goûts et préférences de chacun des membres du groupe

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Punceva Magdalena , Ghorbel Hatem , Abou Khaled Omar

Partenaires académiques: FR - EIA - Institut HumanTech; Analyse de données; Ghorbel Hatem, Analyse de données

Durée du projet: 01.01.2016 - 31.08.2017

Montant global du projet: 142'000 CHF

Statut: Terminé

iNUIT-2014: CrowdVision
AGP

Rôle: Collaborateur/trice

Requérant(e)s: Imagerie, Rizzotti Didier, Imagerie

Financement: HES-SO Rectorat

Description du projet : Real-time crowd monitoring during public events. Le but de ce projet est de fournir des informations sur les mouvements et le comportement des foules, afin d'aider les organisateurs d'événements à dimensionner les infrastructures et les services de sécurité, et à réagir rapidement en cas de mouvements dangereux (panique, bagarre). Les sources d'information principales seront les échanges sur les réseaux sociaux et les images des caméras de surveillance. Un accent particulier serra mis sur la sécurité. Pour ce projet cela signifie deux choses : 1. Sécurité physique, en permettant un bon dimensionnement des services de sécurité et une réaction rapide en cas de besoins. 2. Respect de la sphère privée, en garantissant l'anonymisation des données traitées. Ce projet s'insère dans le programme de recherche iNUIT (Internet of Things for Urban Innovation) de la HES-SO, et s'appuie sur différents composants et services développés dans le cadre d'autres projets de ce programme

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Rizzotti Didier , Punceva Magdalena , Ghorbel Hatem , Chabbi Houda , Tièche François

Partenaires académiques: FR - EIA - Institut iCoSys; Imagerie; Rizzotti Didier, Imagerie

Durée du projet: 01.02.2014 - 01.07.2016

Montant global du projet: 194'900 CHF

Statut: Terminé

Memoria-Mea : Stocker, classifier, rechercher et mémoriser ses informations multimédias personnelles
AGP

Rôle: Co-requérant(s)

Financement: HES-SO Valais-Wallis; HES-SO Rectorat; EIG - INIT; FR - EIA - ITIC - Multimedia Information Systems; IICT; ARC Ingénierie; FR - EIA - ITIC - Multimedia Information Systems

Description du projet : Le but de Memoria-Mea est la mise en place d'une plateforme PIM (Personnal Information management) ce qui correspondant à un organisateur informationnel de notre mémoire numérique personnelle. Le foisonnement de l'information numérique, la multitude de logiciels nous permettant à chaque fois de n'en classifier qu'une partie fait qu'à long terme, il nous est très difficile de retrouver d'une manière simple l'information dont nous avons besoin. En effet, il faut se plier à des logiques propres à chaque outil utilisé alors que l'idéal serait d'utiliser son propre mécanisme de recherche et de classement. Memoria-Mea vise à offrir un système permettant à une personne d'organiser, de classifier, et de rechercher tout type d'information multimédia numérique avec laquelle elle a interagit pendant ses activités quotidiennes (mails, documents, agenda, émissions TV ou radio, photos'). Les processus de recherche et de classification se baseront sur la logique de l'utilisateur, ses préférences, les aspects contextuels afin de fournir des modalités personnalisées de gestion et d'accès à l'information.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Rudaz Patrice , Tscherrig Julien , Raileanu Laura Elena , Rizzotti Didier , Fatemi Nastaran , Gabioud Dominique , Ghorbel Hatem , Abou Khaled Omar , Mugellini Elena , Crausaz Didier

Durée du projet: 01.03.2007 - 31.12.2012

Montant global du projet: 390'000 CHF

Statut: Terminé

2024

In-Situ Monitoring of Selective Laser Melted Ti–6Al–4V Parts Using Eddy Current Testing and Machine Learning
Article scientifique

Sallem Haifa, Ghorbel Hatem

Lecture Notes in Mechanical Engineering book series (LNME), 2024

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Résumé:

Metal laser powder bed fusion (L-BPF) technology is one of the most common and evolved additive manufacturing technologies to fabricate metal components. However, the control of defects generated during the SLM process remains an essential technological challenge for its implementation in production lines. In this work, based on the combination of eddy current testing (ECT) and machine learning (ML) approach, we propose a methodology allowing the in-situ monitoring of LPBF process porosity defects of Ti-6AL-4V components. The present empirical approach is achieved by setting up trained AI algorithms for the in-situ detection of porosity defects generated during the part fabrication. The algorithms are fed with data collected layer by layer using a specific experimental set up composed of an ECT system mounted on the machine recoater of the SLM machine. Comparison between predicted and experimental outcomes shows the effectiveness of the proposed framework which allows the prediction of porosity defects layer by layer with a mean absolute error (MAE) of 0.1% for CNN2D algorithm and 0.11% for LSTM one. The framework developed in this study can be effectively applied to quality control in additive manufacturing.

2022

SOON :
Article scientifique ArODES
social network of machines solution for predictive maintenance of electrical drive in industry 4.0

Laszlo Barna Iantovics, Adrian Gligor, Vicente Rodriguez Montequin, Zoltan Balogh, Ivana Budinska, Emil Gatial, Stefano Carrino, Hatem Ghorbel, Jonathan Dreyer

Acta Marisiensis. Seria Technologica,  2022, vol. 19, no. 2, pp. 12-19

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Résumé:

Predictive methods represent techniques commonly met in Industry 4.0 that offer a way to early predict or detect faults of machines, devices or tools. This is useful to anticipate failures with the main goal of improving maintenance planning. Making such predictions could decrease the unexpected malfunction operation or manufacturing downtime and consequently the overall maintenance costs. In this paper we present the basis of the architecture designed for predictive maintenance in the project Social Network of Machines (SOON) under the paradigm of Industry 4.0, as well as a brief literature state of-the-art survey of the topic. A particular implementation of this architecture, a testbed for electrical motors failure detection, is shown and evaluated.

2021

CITIZEN PARTICIPATION & DIGITAL TOOLS TO IMPROVE PEDESTRIAN MOBILITY IN CITIES
Article scientifique

Sandoz Romain, Ertz Olivier, Scius-Bertrand Anna, Fischer Andreas, Hüsser Olivier, Ghorbel Hatem

The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2021 , vol.  XLVI-4/W1-2021, pp.  29-34

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Résumé:

In this work, we present a framework supported by mobile and web apps and able to propose personalized pedestrian routes that match
user mobility profile considering mobility impediments factors. We explain how these later have been defined using a pedestrian-
centric approach based on travel experiences as perceived in the field by senior citizens. Through workshops, six main factors that may
influence pedestrian route choices were revealed: passability, obstacle in path, surface problem, security, sidewalk width, slope. These
categories were used to build digital tools and guide a citizen participatory approach to collect geolocated points of obstacle documented
with walkability information (picture, category, impact score, free comment). We also involved citizens to evaluate these information
and especially senior referents for validation. Finally we present how we connect these points of obstacle with a pedestrian network
based on OpenStreetMap to configure a routing cost function. The framework has been partially deployed in 2020 with limited people
due to the pandemic. Nonetheless, we share lessons learned from interaction with citizens in the design of such a framework whose
underlying workflow is reproducible. We plan to further assess its relevance and sustainability in the future.

2019

Smart adaptive run parameterization (SArP) :
Article scientifique ArODES
enhancement of user manual selection of running parameters in fluid dynamic simulations using bio-inspired and machine-learning techniques

Hatem Ghorbel, Nicolas Zannini, Salma Cherif, Florian Sauser, David Grunenwald, William Droz, Mahamadou Baradji, Djamel Lakehal

Soft Computing,  2019, first online

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Résumé:

Computational fluid dynamic (CFD) simulations present numerous challenges in the domain of artificial intelligence. Computational time, resources and cost that can reach disproportional size before leading a simulation to its fully converged solution are one of the central issues in this domain. In this paper, we propose a novel algorithm that finds optimal parameter settings for the numerical solvers of CFD software. Indeed, this research proposes an alternative approach; rather than going deeper in reducing the mathematical complexity, it suggests taking advantage of the history of previous runs in order to estimate the best parameters for numerical equation resolution. In fact, our approach is bio-inspired and based on a genetic algorithm (GA) and evolutionary strategies enhanced with surrogate functions based on machine-learning meta-models. Our research method was tested on 11 different use cases using various configurations of the GA and algorithms of machine learning such as regression trees extra trees regressors and random forest regressors. Our approach has achieved better runtime performance and higher convergence quality (an improvement varying between 8 and 40%) in all of the test cases when compared to a basic approach which requires manually selecting the parameters. Moreover, our approach outperforms in some cases manual selection of parameters by reaching convergent solutions that couldn’t otherwise be achieved manually.

2018

Sequential dialogue act recognition for Arabic argumentative debates :
Article scientifique ArODES
Reconocimiento de acto de diálogo secuencial para debates argumentativos árabes

Samira Ben Dbabis, Hatem Ghorbel, Lamia Hadrich Belguith

Procesamniento del lenguaje,  2018, n° 60, pp. 53-60

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Résumé:

Dialogue act recognition remains a primordial task that helps user to automatically identify participants’ intentions. In this paper, we propose a sequential approach consisting of segmentation followed by annotation process to identify dialogue acts within Arabic politic debates.To perform DA recognition, we used the CARD corpus labeled using the SADA annotation schema. Segmentation and annotation tasks were then carried out using Conditional Random Fields probabilistic models as they prove high performance in segmenting and labeling sequential data. Learning results are notably important for the segmentation task (F-score=97.9%) and relatively reliable within the annotation process (fscore=63.4%) given the complexity of identifying argumentative tags and the presence of disfluencies in spoken conversations.

2016

Joint forces to create technology expertise for Industry 4.0: Innovative solutions for Industry 4.0 from TORNOS SA and HE-Arc
Article professionnel
Innovative solutions for Industry 4.0 from TORNOS SA and HE-Arc

Beurret Stéphane, Ghorbel Hatem, Neuenschwander Patrick

Magazine «berncapitalarea», 2016 , no  1

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Résumé:

TORNOS SA can already supply interested customers with software solutions designed specifically for the 4th Industrial Revolution. The Bernese-Jura-based machine tool manufacturer has developed and launched the innovative TISIS software in close collaboration with Haute Ecole Arc Ingénierie (HE-Arc).

2015

Sentiment classification at discourse segment level :
Article scientifique ArODES
experiments on multi-domain Arabic corpus

Amine Bayoudhi, Hatem Ghorbel, Houssem Koubaa, Lamia Hadrich Belguith

The Journal for Language Technology and Computational Linguisitcs (JLCL),  2015, vol. 30, n°1, pp. 1-25

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Résumé:

Sentiment classification aims to determine whether the semantic orientation of a text is positive, negative or neutral. It can be tackled at several levels of granularity: expression or phrase level, sentence level, and document level. In the scope of this research, we are interested in the sentence and sub-sentential level classification which can provide very useful trends for information retrieval and extraction applications, Question Answering systems and summarization tasks. In the context of our work, we address the problem of Arabic sentiment classification at sub-sentential level by (i) building a high coverage sentiment lexicon with semi-automatic approach; (ii) creating a large multi-domain annotated sentiment corpus segmented into discourse segments in order to evaluate our sentiment approach; and (iii) applying a lexicon-based approach with an aggregation model taking into account advanced linguistic phenomena such as negation and intensification. The results that we obtained are considered good and close to state of the art results in English language.

2023

Auction-based job scheduling for smart manufacturing
Conférence ArODES

Emil Gatial, Zoltán Balogh, Sepideh Hassankhani Dolatabadi, Hatem Ghorbel, Stefano Carrino, Jonathan Dreyer, Vicente Rodriguez Montequin, Adrian Gligor, Laszlo Barna Iantovics

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In-situ monitoring of selective laser melted Ti–6Al–4V parts using eddy current testing and machine learning
Conférence ArODES

Haifa Sallem, Hatem Ghorbel, Edouard Goffinet, Adeline Cinna, Jean Pralong, Jonatan Wicht, Bernard Revaz

Advances in Additive Manufacturing: Materials, Processes and Applications ; Proceedings of the 2nd Advances in Additive Manufacturing Conference (AIAM'2023), 13-20 May 2023, Hammamet, Tunisia

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Résumé:

Metal laser powder bed fusion (L-BPF) technology is one of the most common and evolved additive manufacturing technologies to fabricate metal components. However, the control of defects generated during the SLM process remains an essential technological challenge for its implementation in production lines. In this work, based on the combination of eddy current testing (ECT) and machine learning (ML) approach, we propose a methodology allowing the in-situ monitoring of LPBF process porosity defects of Ti-6AL-4V components. The present empirical approach is achieved by setting up trained AI algorithms for the in-situ detection of porosity defects generated during the part fabrication. The algorithms are fed with data collected layer by layer using a specific experimental set up composed of an ECT system mounted on the machine recoater of the SLM machine. Comparison between predicted and experimental outcomes shows the effectiveness of the proposed framework which allows the prediction of porosity defects layer by layer with a mean absolute error (MAE) of 0.1% for CNN2D algorithm and 0.11% for LSTM one. The framework developed in this study can be effectively applied to quality control in additive manufacturing.

2021

Citizen participation & digital tools to improve pedestrian mobility in cities
Conférence ArODES

Olivier Ertz, Andreas Fischer, Hatem Ghorbel, Olivier Hüsser, Romain Sandoz, Anna Scius-Bertrand

The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences ; Proceedings of the 6th International Conference on Smart Data and Smart Cities

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Résumé:

In this work, we present a framework supported by mobile and web apps and able to propose personalized pedestrian routes that match user mobility profile considering mobility impediments factors. We explain how these later have been defined using a pedestrian-centric approach based on travel experiences as perceived in the field by senior citizens. Through workshops, six main factors that may influence pedestrian route choices were revealed: passability, obstacle in path, surface problem, security, sidewalk width, slope. These categories were used to build digital tools and guide a citizen participatory approach to collect geolocated points of obstacle documented with walkability information (picture, category, impact score, free comment). We also involved citizens to evaluate these information and especially senior referents for validation. Finally we present how we connect these points of obstacle with a pedestrian network based on OpenStreetMap to configure a routing cost function. The framework has been partially deployed in 2020 with limited people due to the pandemic. Nonetheless, we share lessons learned from interaction with citizens in the design of such a framework whose underlying workflow is reproducible. We plan to further assess its relevance and sustainability in the future.

SOON :
Conférence ArODES
social network of machines to optimize task scheduling in smart manufacturing

Hatem Ghorbel, Jonathan Dreyer, Farid Abdalla, Vicente Rodriguez Montequin, Zoltan Balogh, Emil Gatial, Ivana Bundinska, Adrian Gligor, Laszlo Barna Iantovics, Stefano Carrino

Proceedings of the 2021 IEEE 32nd Annual International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC), 13-16 September 2021, Helsinki, Finland

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Résumé:

The aim of the Social Network of machines (SOON) project is to investigate the impact of using of autonomous social agents to optimize manufacturing processes in the framework of Industry 4.0. In this article, we present the multi-agent SOON architecture and the built solutions aiming at optimizing the scheduling of tasks. Two different scheduling approaches are proposed. The first approach is based on an ‘auction’ paradigm where the task assignment is decided according to the capability of a machine agent to bid for a task. The second approach is built on a heterarchical agents network where agents learn the acquisition of cooperative tasks. Both solutions are capable of managing and synchronizing the communication between agents while performing their tasks. To describe each approach, two industrial use cases are illustrated: wire rod mill manufacturing and mechanical part manufacturing. Finally, in the heterarchical network, agents are trained with reinforcement learning to maximize the cumulative reward and optimize the manufacturing scheduling. Results show that reinforcement learning allows learning the optimal behavior in multiple scenarios.

2020

Machining quality prediction using acoustic sensors and machine learning
Conférence ArODES

Stefano Carrino, Jonathan Guerne, Jonathan Dreyer, Hatem Ghorbel, Alain Schorderet, Raphaël Montavon

Proceedings of the 14th International Conference INTER-ENG 2020 Interdisciplinarity in Engineering, 8–9 October 2020, Mures, Romania

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Résumé:

The online automatic estimation of the quality of products manufactured in any machining process without any manual intervention represents an important step toward a more efficient, smarter manufacturing industry. Machine learning and Convolutional Neural Networks (CNN), in particular, were used in this study for the monitoring and prediction of the machining quality conditions in a high-speed milling of stainless steel (AISI 303) using a 3mm tungsten carbide. The quality was predicted using the Acoustic Emission (AE) signals captured during the cutting operations. The spectrograms created from the AE signals were provided to the CNN for a 3-class quality level. A promising average f1-score of 94% was achieved.

2015

Sentiment classification of Arabic documents :
Conférence ArODES
experiments with multi-type features and ensemble algorithms

Amine Bayoudhi, Lamia Hadrich Belguith, Hatem Ghorbel

Proceedings of the 29th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation, 30 October - 1 November 2015, Shanghai, China

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Résumé:

Document sentiment classification is often processed by applying machine learning techniques, in particular supervised learning which consists basically of two major steps: feature extraction and training the learning model. In the literature, most existing researches rely on n-grams as selected features, and on a simple basic classifier as learning model. In the context of our work, we try to improve document classification findings in Arabic sentiment analysis by combining different types of features such as opinion and discourse features; and by proposing an ensemble-based classifier to investigate its contribution in Arabic sentiment classification. Obtained results attained 85.06% in terms of macro-averaged Fmeasure, and showed that discourse features have moderately improved Fmeasure by approximately 3% or 4%.

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