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Domaine DI D écision, I mage. Bilan (2006–2010) Indicateurs Bilan scientifique Analyse Projet (2012–2015). Responsable de l’équipe : Yves Grandvalet. Domaine DI D écision, I mage. Bilan (2006–2010) Indicateurs Bilan scientifique Analyse Projet (2012–2015). - PowerPoint PPT Presentation
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Evaluation AERES – 2 & 3 février 2011
DI
Domaine DIDécision, Image
Responsable de l’équipe : Yves Grandvalet
Bilan (2006–2010)• Indicateurs• Bilan scientifique• Analyse
Projet (2012–2015)
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Evaluation AERES – 2 & 3 février 2011
DI
Domaine DIDécision, Image
Responsable de l’équipe : Yves Grandvalet
Bilan (2006–2010)• Indicateurs• Bilan scientifique• Analyse
Projet (2012–2015)
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Composition de l’équipe en 2011
18 membres temporaires
14 doctorants
1 post-doctorant
2 ATER
1 ingénieur contractuel
12 membres permanents5 Primes d’Excellence Scientifique
4 professeurs des universités1 professeur émérite1 directeur de recherche CNRS5 maîtres de conférences (2 HDR)1 chargé de recherche CNRS + 1 détaché à Pékin
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Evolution de l’équipe3 recrutements 1 professeur des universités (2006)
1 maître de conférences (2007)1 chargé de recherche CNRS (2010)
2 départs 2 maîtres de conférences (2006)(1 promotion PR, 1 mutation UTC)
2 HDR (2006, 2010)
1 promotion directeur de recherche (2010)
1 éméritat (2010)
2 mobilités à l’étranger1 chargé de recherche CNRS (2006-2008) - Idiap (EPFL), Suisse1 chargé de recherche CNRS (2007-2011) - LIAMA, Pékin, Chine
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Formation doctorale
20 thèses soutenues (2006-2010)
41 mois de durée moyenne
FinancementsMinistère (5), Inrets/CEA (4), Projets (5), Cifre (6)
Devenir des 16 docteurs sur 2006-2009Enseignant-chercheur/chercheur (9), R&D privée (4)
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Bilan publications
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2006 2007 2008 2009 2010 Total
ACL 14 6 10 11 9 50
% ACL extérieurs au laboratoire 57% 33% 40% 73% 78% 58%
ACTI 22 23 29 18 12 104
% ACTI extérieurs au laboratoire 68% 70% 55% 67% 25% 60%
ETP 6 5 5,5 5,5 5,5 27,5
ACL/ETP 2,3 1,2 1,8 2,0 1,6 1,8
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Responsabilités nationales
•DGA : direction scientifique B. Dubuisson
•ENS Cachan, Inrets, Cetim : conseil d’administration
•Inria, Paris 6, INPG, etc. : conseil scientifique
•CNRS : direction adjointe scientifique INS2I J-P. Coquerez
•GdR Isis : direction
•CNU 61 : 2 membres
Rayonnement scientifique (1/2)
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Activités éditorialesRédacteur en chef - Int. J. Approx. ReasoningEditeur associé - IEEE T. Inf. Technol. Biomed., Fuzzy Sets Syst.Editeur invité - Soft Comput., Int. J. Approx. ReasoningEditeur scientifique - Wiley-ISTE
8 conférences invitées
Organisation de conférences/écolesComité de pilotage, président du comité de programme d’un
congrès nationalComité de pilotage, président du comité de programme d’une
école thématique
Rayonnement scientifique (2/2)
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Responsabilités établissement• Directeur adjoint du laboratoire T. Denoeux (depuis 2008)
• Directeur adjoint du collegium B. Dubuisson (depuis 2009)puis T. Denoeux
• Directeur du laboratoire SIME T. Denoeux (1999-2010)
• Responsable Master UTC J.-P. Cocquerez (depuis 2008)• Responsable de la filière biomédicale J.-F. Lerallut (depuis 2005)
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Spécialité du Master de l’UTC « Systèmes Intelligents pour les Transports »
Formation ingénieur, filière « Fouille de Données et Décisionnel »
Implication dans la formation
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MobilitéAccueil de visiteurs2 jeunes chercheurs (4 homme-mois)
• European Center for Soft Computing, Oviedo, Espagne (2009)• Université de Trente, Italie (2010)
Séjours à l’étranger 1 doctorant, 3 mois à l’Idiap, Suisse (2006)Y. Grandvalet, à disposition de l’Idiap, Suisse (2006–2008)F. Davoine, détaché au LIAMA, Chine (2007–2011)
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Collaborations internationales
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Mexique • Mexico
Etats-Unis• Chicago• Princeton
Canada • Montréal
Chine • Pékin
Tunisie • Tunis• Carthage
Liban • Beyrouth
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Collaborations européennes
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Angleterre• Sheffield• Oxford
Suisse • Martigny
Espagne • Oviedo
Allemagne• Berlin
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Projets inter-domaines Fusion distribuée sur véhicules communicants (ASER, RO)
Projets nationaux, européens• IP CVIS, ANR DIAPA :
diagnostic et filtrage pour l’intégrité (ASER)• ANR PERCOIVE : perception
coopérative (ASER, RO )
Co-encadrement de thèse Vision pour la perception robotique (ASER)
Collaborations internes
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4 Projets Européensdont 3 en cours*
REX PASCAL IREX PASCAL II*, Strep MASH*, IP CVIS* (avec ASER)
6 Projets Nationauxdont 4 en cours*
• ACI Sécurité Behaviour• ANR : ClasSel* (blanc), DIAPA* (Predit, avec ASER),
DIAGHIST* (Predit), GD2GS (MD), PERCOIVE* (JC, avec ASER et RO)
2 Projets Régionauxdont 1 en cours*
HTSCECHOPEDIA*
10 Projets Industrielsdont 2 en cours*
Facing-it, OSAC, PSA, Renault, Solystic, ThalesBASF*, Metrovision*
Projets DI 2006-2010
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2 brevetsFusion d’informations, fusion pour la reconnaissance d’adresse postale
3 logiciels sous licence GnuGPLMIXMOD, SimpleMKL, SVM & Kernel methods toolbox
Laboratoire communUTC/CNRS/Suez-Environnement SIME
Start-upFacing-it, sur l’analyse de visages,créée en 2006, 4 emplois,prix OSEO émergence 2007
Valorisation et brevets
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Animation : séminaires, réunions de travail, réunions de domaines Priorités scientifiquesAllocations de thèse Recrutement
Participation à la politique du laboratoireComité de directionConseil scientifiqueConseil du laboratoire
Mise en œuvre de la politique du laboratoireSoutien missions : conférences, écoles thématiquesSoutien publications Suivi planning doctorants
Gouvernance
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Domaine DIDécision, Image
Responsable de l’équipe : Yves Grandvalet
Bilan (2006–2010)• Indicateurs• Bilan scientifique• Analyse
Projet (2012–2015)
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Axes scientifiquesObjectif
Reconnaissance de formes : analyser des données et des signaux complexes
Axes de rechercheDécision• Raisonnement incertain et fusion
d’informations• Apprentissage statistique
Image• Vision par ordinateur• Images médicales
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Permanents F. Abdallah, T. Denoeux, M. Masson, B. Quost
Objectif Représenter et manipuler des informations partielles, imprécises, ambigües, entachées d’incertitudes
• épistémiques• aléatoiressur des modèles, données, connaissances a priori, pour des applications en reconnaissance de formes et en fusion d’informations et de décisions.
Orientation de recherche Formalisme des fonctions de croyance
Positionnement IRIT, LIP6, Ensieta, IEF, L2S, IDSIA, Universités de Gand, Grenade, Sapienza, etc.
Axe 1 : Raisonnement incertainet fusion d’informations
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1. Complexité algorithmiqueExtension des fonctions de croyance à des treillis
2. Fiabilité des sources d’informationOpérateur d’affaiblissement contextuel
3. Fusion, estimation d’étatExtension du filtrage ensembliste
4. Combinaison de sources dépendantesRègles de combinaison prudente et hardie
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Axe 1 : Raisonnement incertainet fusion d’informations
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3. Filtrage crédibiliste(a) ensembliste multi-hypothèse, Automatica (2008)(b) extension crédibiliste, IEEE Trans. Syst. Man Cybern. B (2010)
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Axe 1 : Raisonnement incertainet fusion d’informations
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DI
4. Combinaison de sources dépendantesArtificial Intelligence (2008)
Règle de Dempster indépendance des sources• Dépendance, redondance des sources
règle idempotente
• Raisonnement indépendant de l’ordre de prise en compte règle associative
• Principe de précaution engagement minimum
Sources fiables règle conjonctive prudenteSources défaillantes règle disjonctive hardie
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Axe 1 : Raisonnement incertainet fusion d’informations
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DI
Axe 2 : Apprentissage statistique
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1. Applications des fonctions de croyance sur des treillisClassification non-supervisée par méthode d’ensembleEtiquettes multiples (multi-label)
2. Classification par partition crédale : ECM
Partition dure → floue → crédaleAppartenance binaire → probabilité → certitude/plausibilité, etc.
3. Classification croisée probabiliste
4. Sélection de paramètres : pénalités parcimonieuses
Axe 2 : Apprentissage statistique
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DI
3. Classification croisée probabilisteEur. J. Oper. Res. (2007), Comput. Stat. Data Anal. (2008)
• Extension des modèles de mélange : « blocs latents »
• Adaptation aux données quantitatives, binaires, contingence
• Algorithme EM variationnel
Axe 2 : Apprentissage statistique
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4. Pénalités parcimonieusesJ. Mach. Learn. Res. (2008), Mach. Learn. (2010),Stat. Comput. (2011)
Pénaliser : stabiliserParcimonie
• prédictif : a priori « raisonnable »• inférence : interprétable• calculatoire : efficace
Structure : modèles additifs, noyaux, inférence de graphes
Axe 2 : Apprentissage statistique
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Evaluation AERES – 2 & 3 février 2011
DI
4. Pénalités parcimonieusesJ. Mach. Learn. Res. (2008), Mach. Learn. (2010),Stat. Comput. (2011)
Principe : les coins
Axe 2 : Apprentissage statistique
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DI
4. Pénalités parcimonieusesJ. Mach. Learn. Res. (2008), Mach. Learn. (2010),Stat. Comput. (2011)
Structure : placement de coins
Axe 2 : Apprentissage statistique
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Axe 2 : Apprentissage statistique
PositionnementFonctions de croyance en RdF
Telecom ParisTech, Onera, IEF, Ensieta, Gipsa-lab, Irisa, etc.
Classification croiséeU. T. Austin, Harvard Medical School, U. Louvain, Lisbonne, etc.
Pénalités parcimonieusesInria (Willow), Mines ParisTech, Litis, Stat. et Génome, etc.
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Permanents V. Frémont, F. Davoine (2006–2007)
Objectifs Analyse de visages sur vidéoPerception 3D pour la détection et le suivi d’objets
en environnement dynamique
Orientations de rechercheCombinaison d’informations spatiales et temporelles éparses
Résultats majeursSuivi temps réel de visage et de gestes faciauxOdométrie visuelle temps réel
PositionnementINPG (e-motion), Sophia (Arobas), LIRMM, LASMEA, LAAS, etc.
Démonstration le 03/02 : Odométrie visuelle, plateforme véhicule intelligent
Axe 3 : Vision par ordinateur
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DI
Axe 3 : Vision par ordinateur
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Odométrie visuelle temps réelIEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV’2010), taux de sélection 12%
Evaluation AERES – 2 & 3 février 2011
DI
Odométrie visuelle temps réelIEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV’2010), taux de sélection 12%
Axe 3 : Vision par ordinateur
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Permanents D. Boukerroui, J.-F. Lerallut
Objectifs Segmenter des images médicales pour l’aide au
diagnostic• Tomographie• Scanner• Ultra-sons
Orientations de recherche Méthodes variationnelles avec a priori• de position• de formecritères d’ajustement de contours déformables peu sensibles au contraste, basés sur les courbes de niveau calculées sur l’information de phase locale
Positionnement MIA, U. Oxford, EPFL, U. Kiel, U. Western Australia
Axe 4 : Images médicales
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Reconstruction 3D à partir d’echocardiographies pédiatrique 3D : IEEE T. Inf. Technol. Biomed. (2011)
Axe 4 : Images médicales
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DI
Axe 4 : Images médicales
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Reconstruction 3D à partir d’echocardiographies pédiatrique 3D : IEEE T. Inf. Technol. Biomed. (2011)
Evaluation AERES – 2 & 3 février 2011
DI
Faits marquants
Prix• Prix de thèse Guy Deniélou UTC, 2007• Conférences nationales : RFIA’2006, CAp’07• Conférences internationales : FUSION’2007, NAFIPS’2008
Impact des travaux (ISI Web of KnowledgeSM)• 10 articles dans les 10% les plus cités sur 2006–2010• 99 citations pour IEEE Transactions on Medical Imaging• 10 : h-index de l’équipe sur 2006–2010
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Domaine DIDécision, Image
Responsable de l’équipe : Yves Grandvalet
Bilan (2006–2010)• Indicateurs• Bilan scientifique• Analyse
Projet (2012–2015)
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Evaluation AERES – 2 & 3 février 2011
DI
Renforcer l’ancrage de DI : collaborations avec d’autres thèmesProgrammes inter-domainesProjets communs CVIS, PERCOIVE, DIAPA
Rapprocher la partie « Image » d’ASERUne thèse co-encadrée sur l’odométrie visuelle et le suiviParticipation à la plateforme « véhicule intelligent »
Imagerie médicale : risque de dispersion/marginalisationConseil scientifique : encouragement à rejoindre les activités en visionParticipation au projet « vision »
Suivi des recommandationsdu Comité d’Evaluation 2006
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DI
Auto-analyse (1/2)
Forces Taux et supports de publication, impact des travauxEmployabilité des doctorantsPrésence de chercheurs CNRS (2 + 1)Implication dans les instances nationales, les activités éditoriales internationales
FaiblessesVisibilité de l’activité « Imagerie médicale »Taille sous-critique de l’activité vision
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Auto-analyse (2/2)
Opportunités
Nouvelles compétences sur les grandes bases de donnéesProjet LIAMA (Heudiasyc–MP Lab. de l’université de Pékin)Fédération SHIC/CollegiumRelations industrielles à développerLogiciel Mixmod
Menaces
Absence de domaine applicatif fédérateur pour la décisionDifficulté à trouver des doctorants sur les sujets à spectre large
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Evaluation AERES – 2 & 3 février 2011
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Domaine DIDécision, Image
Responsable de l’équipe : Yves Grandvalet
Bilan (2006–2010)• Indicateurs• Bilan scientifique• Analyse
Projet (2012–2015)
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Evaluation AERES – 2 & 3 février 2011
DI
Enjeux et objectifs
1. Intégrer les évolutions technologiques• capacités de stockage et de traitement des calculateurs• coûts des calculateurs et des capteurs de vision• information distribuée, passage à l’échelle (systèmes de systèmes, Labex)
faisabilité des approchesapplicabilité à grande échellenouvelles données et nouveaux problèmes
2. Humain dans la boucle• représentation numérique de l’expertise humaine• synthèse de l’information pour l’utilisateur
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DI
Axes scientifiques
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1. Raisonnement incertain et fusion d’informations
2. Apprentissage statistique
3. Apprentissage et incertain pour la vision
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Permanents F. Abdallah, T. Denoeux, M. Masson, B. Quost
Objectifs Consolider l’approche crédibiliste, en gérant les incertitudes et leur propagations à tous niveaux. Etablir des principes d’estimation à partir de données incertaines :
• principes analogues au maximum de vraisemblance• sur des données incertaines
Evolutions thématiques 1. Elicitation de croyances2. Fusion distribuée dans les réseaux
Verrous 1. Absence de méthodologie dans le cadre crédibiliste2. Fiabilité, dépendance, synchronisation des sources
Positionnement Formalisme (=), méthodologie (=), distribué (+), connaissances expertes (+)
Axe 1 : Raisonnement incertainet fusion d’informations
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Axe 2 : Apprentissage statistiquePermanents F. Abdallah, A. Bordes, T. Denoeux, G. Govaert,
Y. Grandvalet, M. Masson, B. Quost
Objectifs• Doter la classification croisée d’outils avancés de la classification simple
• Sélection de modèles• Sélection de variables/individus
• Proposer des solutions pour les données délicates à traiter (bruitées, manquantes, imprécises, structurées, de grande taille, creuses, etc.)• Evaluer les apports du formalisme crédibiliste sur ces données, et sur
des problèmes comme l’apprentissage de préférences (ranking)
• Introduire l’apprentissage pour les opérateurs de fusion• Apprentissage continu (life-long learning) : révision des croyances
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DI
Axe 2 : Apprentissage statistiqueEvolutions thématiques
Critères combinatoiresGrandes bases de donnéesRévision de croyances dans le processus d’apprentissage
VerrousComplexité algorithmique
• Solutions approchées garanties• Solutions exactes à des problèmes proches (approche variationnelle)
Qualification et quantification des performances
Positionnement Parcimonie (-), modèles (=), formalismes (=),non-stationnarité (+), grandes bases (+)
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Evaluation AERES – 2 & 3 février 2011
DI
Permanents D. Boukerroui, V. Frémont, B. Quost, F. Davoine
Objectifs Perception 3D multimodale pour l’analyse de scène• référencée vision• en environnement fortement dynamique
Evolutions thématiques Gérer les incertitudes, assurer l’intégrité de la perception• de l’extraction des primitives• à la reconstruction 3D : scène, mouvements des objets et du porteur Densification des données
Verrous Gestion des incertitudes en temps réel
Positionnement Epars (-), temps réel (=), confiance (+)
Axe 3 : Apprentissage et incertain pour la vision
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Collaborations prévuesInternes
ASER : perception robotiqueASER, RO : fusion distribuée sur véhicules communicantsASER, ICI : analyse du gesteSHIC : analyse de données en toxicologie prédictiveCollegium : incertitudes liées au changement climatique
NationalesCRIP5, INRIA Futurs, Statistique & GénomeIRIT, CIRADLIRMM
Internationales Idiap, Martigny, SuisseUniversité de Montréal, CanadaLIAMA, Pékin, Chine « 3D Multimodal Perception and Reasoning »
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DI
Cibles industrielles
Fusion : Astrium, Thales
Gestion du risque : Suez-environnement, nucléaire
Classification croisée : marketing
Diagnostic, perception : constructeurs et équipementiers automobiles
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Evaluation AERES – 2 & 3 février 2011
DI
Prises de risqueElicitation de croyance
Compétences sciences humaines : stratégies de recueil, explicitation de connaissances tacites, etc. (Labex)Richesse des fonctions de croyance plus de nombres à éliciterCalibration, fiabilité des experts, conflits d’intérêt, etc.Combinaison
Traitement des incertitudes temps-réel en vision embarquéeDonnées denses : capteurs haute définitionInformations éparses et densesAllocation de ressources Intégrité, dilemme réactivité/confiance
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DI
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GRANDVALETYves
BORDES Antoine
GOVAERT Gérard
ABDALLAHFahed
BOUKERROUIDjamal
DUBUISSON Bernard DENOEUX Thierry
FREMONT Vincent
DI
2011
COCQUEREZJean-Pierre
LERALLUTJean-François
MASSON MylèneQUOST
Benjamin
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DI
Merci de votre attention
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