Expérience tracée Système à Base de Trace

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1 Expérience tracée Système à Base de Trace
Théorie, formalisation, premières pratiques

2 Genèse de la recherche De l’ingénierie des inscriptions de la connaissance exploitées en « temps réel » Construction de systèmes à base de connaissances couplés avec l’environnement technique et humain. Les techniques d’intelligence artificielle fondées sur la réutilisation de l’expérience « concrète » À une ingénierie de la connaissance pour concevoir des environnements informatiques fonctionnant « en intelligence » avec leurs utilisateurs ? -> une ingénierie de la connaissance dynamique fondée sur les interactions d’utilisation ? Séminaire Heudiasyc: 22 avril

3 Questions de recherche
Expérience(s), interactions, contexte, situation, mémoire ? Chez l’humain -> Sciences cognitives, philosophie… Environnement informatique : Nouveaux objets informatiques ? Apprendre, se remémorer, réutiliser, partager, transmettre, … En tant que processus humains -> Sciences cognitives, philosophie… En tant que processus informatiques (autonomes ?) En tant que processus informatiques en « empathie » avec les processus humains. Séminaire Heudiasyc: 22 avril

4 Prolégomènes (1) : Inscription numérique de connaissance
Définition : « Une connaissance est la capacité d’exercer une action pour atteindre un but. » Pas d’action « rationnelle » sans connaissance (l’inverse n’est pas vrai?) L’objet d’une connaissance est le corrélat d’une action possible (un objet n’existe que s’il est possible d’agir, y compris par la pensée, sur lui). L’environnement comprend des structures matérielles, présentant des saillances [Gibson, 1979, Hutchins, 1994] pour notre système perceptif et sensorimoteur. Ces saillances suggèrent des actions au détriment d’autres. L’environnement prescrit ainsi des actions possibles l’environnement permet de mettre en œuvre des connaissances en réalisant les actions qui les définissent. Séminaire Heudiasyc: 22 avril

5 Prolégomènes (2) : Théorie du support [Bachimont 2004]
La théorie du support s’articule autour de la thèse centrale suivante : Les propriétés du substrat physique d’inscription, et du format physique de l’inscription, conditionnent l’intelligibilité de l’inscription. Elle comprend en outre les thèses suivantes : 1. une connaissance est la capacité d’effectuer une action dans un but donné. 2. un objet technique prescrit par sa structure matérielle des actions. L’objet technique est l’inscription matérielle d’une connaissance. 3. toute connaissance procède d’une genèse technique. Seule la répétition, prescrite par les objets techniques, de l’action permet d’engendrer la connaissance comme capacité à exercer une action possible. 4. la connaissance, engendrée par la technique, prescrit une transformation dans le monde des choses (l’objet technique est alors un instrument) ou une explicitation dans le monde des représentations (l’objet technique est alors une inscription sémiotique). [5. une pensée est une reformulation effectuée par la conscience sur le support corporel qu’est le corps propre. Penser, c’est s’écrire. Toute pensée, comprise comme reformulation a pour cible de réécriture le corps propre, et comme origine, le corps propre ou une inscription externe quelconque. 6. la conscience est un pur dynamisme intentionnel, source des ré-écritures considérées comme des interprétations et non comme un mécanisme.] Séminaire Heudiasyc: 22 avril

6 Trace informatique comme conteneur potentiel d’expérience / Genèse des M-Traces
Expérience « compilée » dans une base de connaissances / inférence logique Expérience « atomisée » dans une base de cas / inférence analogique Expérience inscrite dans les traces d’interactions avec l’environnement (informatique) Première généralisation : le modèle MUSETTE => Seconde généralisation : les M-Traces et la notion de système à base de traces Séminaire Heudiasyc: 22 avril

7 Raisonnement à partir de cas
problème problème source solution source source problème cible cible solution solution cible Séminaire Heudiasyc: 22 avril

8 Raisonnement à partir de cas
1 2 3 problème source solution source source 1 2 3 problème problème cible cible solution solution cible F1 (1, 2,3,1, 2, 3) F2 (1, 2,3,1, 2, 3) Séminaire Heudiasyc: 22 avril

9 Raisonnement à partir de cas
Une base de cas (des épisodes de résolution de problème) Une base de connaissances / cas et la façon de les réutilise Ontologie des descripteurs de cas Structure d’un cas Connaissances d’adaptation/remémoration pour la réutilisation Un moteur de raisonnement analogique Un système de résolution de problème « apprenant » Séminaire Heudiasyc: 22 avril

10 Limitations… Nécessité d’une « cristallisation » de l’expérience en structures de cas Exploitation comme processus de remémoration, mais pas d’effet de « mémoire » en tant que processus. Nécessité de disposer d’une modélisation a priori importante et normalisante Nécessité de définition de « contextes » pré-établis Capacités limitées d’accompagnement de la construction de connaissances Application impossible à des problèmes « mal posés »… Séminaire Heudiasyc: 22 avril

11 Raisonnement à partir de l’expérience tracée
Trace d’interaction Signature d’épisode Base de traces Séminaire Heudiasyc: 22 avril

12 Raisonnement à partir de l’expérience tracée
Trace d’interaction Signature d’épisode Base de traces Séminaire Heudiasyc: 22 avril

13 Raisonnement à partir de l’expérience tracée…
Séminaire Heudiasyc: 22 avril

14 Traces ? Hypothèses retenues
L’activité cible de raisonnement est médiée par l’environnement informatique La trace est volontaire et attendue Pour un observateur analyste Pour l’utilisateur en situation d’usage réflexif Pour un groupe en situation d’activité collective La trace est un objet informatique tout à la fois: Support à la construction de connaissances (modèles) individuelles (réflexivité) collectives (confrontation) Support à la résolution de problème par réutilisation de l’expérience Séminaire Heudiasyc: 22 avril

15 L’objet trace ? Système à base de traces ?
Objet informatique : Modélisation / invariants -> Trace modélisée (M-Trace) Opérations spécifique -> transformations de trace Système à base de trace : Stocker, gérer, organiser les M-traces Réaliser des requêtes de transformation Séminaire Heudiasyc: 22 avril 15

16 Collecte de traces : M-Trace première
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17 Transformations de M-Traces
Modèle de Trace Séminaire Heudiasyc: 22 avril 17 17

18 Visualisation de trace Abstract
Visualisation de M-Traces Système de visualisation : ensemble des techniques de présentation des traces selon une ligne de temps Visualisation de trace Abstract Séminaire Heudiasyc: 22 avril 18 18

19 Notion de modèle de Trace
Ensemble de concepts et de relations types qui s’instancient dans la trace Pourquoi un modèle Implicite vs Explicite Post activité  décrire les traces résiduelles des systèmes informatiques (Fichiers log)‏ Pré et post activité de traçage  Décrire, Spécifier et conceptualiser les traces qu’on veut avoir et obtenir M-trace = Trace + Modèle Séminaire Heudiasyc: 22 avril 19 19

20 Domaine temporel / contraint l’extension temporelle d’une trace
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21 Modèle de Trace Séminaire Heudiasyc: 22 avril 21

22 Trace Modélisée Séminaire Heudiasyc: 22 avril 22

23 Relation Structurelle
Classes Types c Classe d’observés Relations Types r Objet Action Relation Type Relations id Nom type Relation Structurelle Relation Temporelle instanciation Domaine Temporel Modèle de trace 10:24:03 10:26:10 10:26:12 10:29:42 Obs 1 obs3 Obs 13 Ouvrir Fermer Copier Obs 2 Obs 11 D001 Knowledge Management.doc D0023 Rewriting Queries.html Une trace Séminaire Heudiasyc: 22 avril 23 23

24 Relation Structurelle
Observé Classes Types c Classe d’observés Relations Types r Relation Type Objet Action Relations id Nom type Relation Structurelle Relation Temporelle instanciation Document Composant Copier Exécuter Domaine Temporel titre Nom Mode Modèle de trace 10:24:03 10:24:03 10:26:10 10:26:12 10:29:42 10:33:40 Obs415 Obs 1 obs3 Obs 13 - XMLTransform -Local Ouvrir Obs 11 Obs 2 D0023 Component Rewriting D001 XMLDocument Knowledge Management.xml obs25 obs4 -Distant -ID3 PdfDocument Visualisation.pdf Une trace Séminaire Heudiasyc: 22 avril 24 24

25 Relation Structurelle
Observé Classes Types c Classe d’observés Relations Types r Relation Type Objet Action Relations id Nom type Relation Structurelle Relation Temporelle instanciation Document Composant Copier Exécuter Domaine Temporel 1 titre Nom Mode 0..n Modèle de trace 10:24:03 10:24:03 10:26:10 10:26:12 10:29:42 10:33:40 Obs415 Obs 1 obs3 Obs 13 - XMLTransform -Local Ouvrir Obs 11 Obs 2 D0023 Component Rewriting D001 XMLDocument Knowledge Management.xml obs25 obs4 -Distant -ID3 PdfDocument Visualisation.pdf Une trace Séminaire Heudiasyc: 22 avril 25 25

26 Transformations Traitement permettant d'effectuer une ou plusieurs opérations  sur une trace en entrée et dont le résultat de transformation est une nouvelle trace  Trace transformée Les transformations  peuvent être manuelles (mais explicites) ou automatiques. Les transformations (identifiées) peuvent être Sélection Fusion selon les domaines temporels Réécriture de motifs Séminaire Heudiasyc: 22 avril 26 26

27 Sélection 1/4 Sélectionner les observés de la trace qui répondent à certains critères Éliminer les observés « bruit » dans la trace Simplifier la lecture de la trace Recherche de motifs/patron (pattern matching) Exemple  trouver tous les observés « Action » ayant l’attribut « Type = Copier » Besoin d’une notation pour décrire ces patrons Besoin d’un algorithme pour extraire les motifs d’observés vérifiant les patrons Séminaire Heudiasyc: 22 avril 27 27

28 Sélection 2/4 Représentation du patron
Les éléments du modèle sert de langage (alphabet) pour la description des patrons Les classes d’observés et les relations types Exemple : Patron Structurel (Classe; Relation Type; Classe)‏ (Action.Type=Copier - R - Objet)‏ Modèle Objet Id2 Page Web id1 Document id1 Document id3 Message Id2 Page Web id Nom R Ouvrir Copier Copier Action Envoyer Copier Copier Type Temps Séminaire Heudiasyc: 22 avril 28 28

29 Sélection 3/4 Représentation du patron
Patron Temporel (Classe; Relation Temporelle ;Classe)‏ (Copier ; Objet ; Envoyer) ou plus précisément (Copier Before Objet Before Envoyer)‏ Modèle Objet Id2 Page Web id1 Document id1 Document id3 Message Id2 Page Web id Nom R Ouvrir Copier Copier Action Envoyer Envoyer Copier Type Temps Séminaire Heudiasyc: 22 avril 29 29

30 Sélection 4/4 + expression régulière
La description d’un patron peut exprimer alternatives, répétitions, « jokers », etc. « | » représentant les alternatives. (Copier;Objet)|(Envoyer;Objet) signifie (Copier;Objet) ou (Envoyer;Objet)‏ Exemple  (Copier|Couper;Coller);Document matche avec Copier;Document ou Couper;Coller;Document. « * » permet la répétition (0 plusieurs fois). Copier;Objet* matche avec {Copier}, {Copier;Document} {Copier;Document;Document} … Ouvrir;(Modifier;Objet)* matche avec {Ouvrir}, {Ouvrir;Modifier;Document}, {Ouvrir;Modifier;Document} {Ouvrir;Modifier;Text;Modifier;Document} … « + » permet 1 ou plusieurs répétitions. Copier;Objet+ matche avec {Copier;Document} {Copier;Document;Document} « ? » matche n’import quel observé. Copier?Objet matche avec {Copier;Document} {Copier;Text;Document}{Copier;coller;modifier;Document} ... … Séminaire Heudiasyc: 22 avril 30 30

31 Remarques / opérations de sélection
Représentation du patron Temporelle (Classe; Relation Temporelle ;Classe) est dépendante du domaine temporel de la trace. Cas instant  Relations temporelles peuvent être {Before, After} Cas intervalle  Relations temporelles peuvent être {Before, After, Between, Meet, …} Le cas hybide (Instants + intervalles + domaine ordonné) Dans le cas général, les expressions régulières  Peuvent être représentées par un réseau ou les nœuds représentent les états et les connections représentent les transitions entre eux. Les nœuds dans notre algorithme capture l’état dans lequel certains observés ont été appariés avec succès. Ce réseau se réfère à un automate à états finis (Stephen Kleene). En particulier, il s’agit d’un automate à états finis non déterministe nécessitant le choix de nœuds également possibles à explorer. Nécessité de gérer les erreurs (retour arrière par exemple). Séminaire Heudiasyc: 22 avril 31 31

32 Réécriture de Motifs Un motif est l’ensemble des observés correspondant à un patron Plusieurs motifs peuvent correspondre à un patron Selon algorithme La réécriture de motifs permet de remplacer les motifs reconnus par de nouveaux observés (modèles de traces différents) Verrous Règles de réécriture Nouvel Observé  Séquence appariée correspondant au patron Prendre en compte les propriétés des éléments réécrits Réécriture de motifs vs agrégation des motifs réécrits Indécidabilité théorique de la terminaison d’un système de réécriture Séminaire Heudiasyc: 22 avril 32 32

33 Réécriture Document  Objet.nom = « Document »
Document modifié  Document;Modifier Modèle Document édité Document modifié Document Document Objet Id2 Page Web id1 Document id1 Document id3 Message Id2 Page Web id Nom R Ouvrir modifier modifier Action Envoyer Copier Type Temps Séminaire Heudiasyc: 22 avril 33 33

34 Réaliser un SBT ? Comment développer et implémenter un Framework pour les SBT ? Verrous Techniques Développement et Implémentation du Système ATER Le Framework ATER L’application ATER État d’avancement Séminaire Heudiasyc: 22 avril 34 34

35 Réaliser un SBT : choix à faire…
Choix / traces Trace d’exécution d’un programme / Trace d’utilisation d’un environnement A base d’instants, d’intervalles ou ordonnées Niveau d’abstraction des observés de la trace première… Notion de modèle de trace Simple (liste) vs Complexe (Graphe)‏ Langages associés pour interroger et transformer des traces Différentes utilisations (Analyse, Assistance, etc.)‏ Choix Techniques Collecte Interfaces de collecte Volume des données Sémantique des observés ? Framework informatique générique utilisable Embarqué au sein d’applications ? Comme un service ? Dans une chaîne d’outils ? Séminaire Heudiasyc: 22 avril 35 35

36 Architecture retenue / EIAH
Séminaire Heudiasyc: 22 avril 36 36 36

37 Système ATER = ATER Framework Informatique + ATER Application
ATER (Atelier pour la gestion de Traces, leurs Exploitations et Représentations) Système ATER = ATER Framework Informatique + ATER Application Séminaire Heudiasyc: 22 avril 37 37 37

38 Les fonctions à assurer
Collecte des traces brutes (dépendant de l’application source)‏ Langage de modélisation des traces Transformation des traces Persistance des traces, stockage Sécurisation des traces Requêtes sur les traces Visualisation des traces Requête : Accès au modèles, aux observés, langage de requêtes particulières sur les observés. Séminaire Heudiasyc: 22 avril 38 38 38

39 L’architecture retenue
Framework ATER Séminaire Heudiasyc: 22 avril 39 39 39

40 Les outils de développement ATER
Les technologies utilisées pour le développement Langage Java Plateforme Eclipse : application interopérable, extensible et réutilisable RCP (Rich Client Platform), GEF (Graphical Editing Framework), EMF (Eclipse Modeling Framework)‏ Framework ATER : description de traces et de modèles très hétérogènes OWL (Ontology Web Language) pour la modélisation de la trace et de son modèle Licence : ATER est Open Source sous licence LGPL Séminaire Heudiasyc: 22 avril 40 40 40

41 Services ATER 1/3 Package de collecte
Stockage en local et à distance (Apache Jackrabbit)‏ Construction du modèle de trace première Outils externes de création d’ontologies (Protégé, SWOOP, etc.)‏ API OEDM (EMF Ontology Definition Metamodel) soutenue par Eclipse et IBM Editeur Graphique basé sur EMF et GMF (Eclipse Modeling Framework, Graphical Modeling Framework)‏ Construction de la trace première Import Collecte en temps réel (acquisition)‏ Séminaire Heudiasyc: 22 avril 41 41 41

42 Services ATER 2/3 Package de gestion : Package de sécurité
Des traces et modèle moyennant des métadonnées, descriptions Des sources de traçage (notamment dans un objectif d’analyse)‏ Notion de catégorie/classe Relations Package de sécurité Notion de « Propriétaire (Owner)  » de la trace et du modèle de trace Restrictions par « Groupe » « User » « Rôle » Package de transformation Types de transformations Sélection Filtre de sélection Réécriture de Patterns (Motifs)‏ Expression de patterns Fusion temporelle de m-traces Séminaire Heudiasyc: 22 avril 42 42 42

43 Services ATER 3/3 Package de visualisation Package de requêtage
Plugins de visualisation permettant la mise à jour des observés Visualisation de plusieurs traces en synchronisation avec des source de traçage (notion de Player ou Rejoueur)‏ Package de requêtage Interface service d’interrogation À base de modèle de trace (au niveau des traces contraintes par ce modèle)‏ Sur la base de traces (Full text ou sur les description des traces, leurs catégories, ressources, etc.)‏ Séminaire Heudiasyc: 22 avril 43 43 43

44 Avancement (mars 2008) Gestion, Stockage, sécurité 
Collecte des m-traces Import  Collecte en temps réel X Transformation X Modèle de transformation Framework UI X Service de transformation (Transformateur) X Description et Calcul d‘indicateurs Framework UI X Interrogation X Trace  Base de traces X Visualisation Une visualisation classique  Visualisation de plusieurs traces, visualisation de traces avec source de traçage (i.e. vidéo) X Éditeur graphique de modèle de traces (basé sur GMF  )‏ Présentation du SBT Séminaire Heudiasyc: 22 avril 44 44

45 ATER Séminaire Heudiasyc: 22 avril

46 ATER Séminaire Heudiasyc: 22 avril

47 Séminaire Heudiasyc: 22 avril 2008 -

48 Quelques exemples d’applications
Facilitateur de gestion de connaissances (gestion d’affaires ANTECIM) Environnement pour l’analyse comportementale des conducteurs automobiles (INRETS) Facilitateur pour l’apprentissage collaboratif en e-learning (e-Lycée) Séminaire Heudiasyc: 22 avril

49 Exemple 1 : Interface de gestion d’affaires
Séminaire Heudiasyc: 22 avril

50 Les modèles… Modèle de collecte Séminaire Heudiasyc: 22 avril

51 Exemple 2 Analyse d’activité d’un conducteur automobile à partir de données comportementales Séminaire Heudiasyc: 22 avril

52 La voiture Séminaire Heudiasyc: 22 avril

53 Abstraction par transformation de trace
Eye_sequence_end: Eye_Ahead pendant plus de 0.9s Short_Left_Mirror_Glance: Séquence plus courte que 0.8s et incluant au moins un Eye_Left_Mirror Séminaire Heudiasyc: 22 avril

54 Règles d’inférence La trace est représentée par un graphe (RDF)
Les événements sont définis au sein d’une ontologie (RDFS) Les règles sont définies par des requêtes (SPARQL) Séminaire Heudiasyc: 22 avril

55 L’interface analyste 1. Consultation de la référence de la trace et de la processed trace. 2. Sélection des modules de visualisation dans des listes déroulantes. Chacun correspond à une feuille de style XSL particulière. Trois modules peuvent être visualisés simultanément à l'écran. 3. Consultation et Saisie du Time code : La valeur indiquée correspond au time code à l'emplacement du curseur dans les modules de visualisation (ligne rouge verticale). On peut saisir un time code et cliquer sur "Go to" pour s'y positionner 4. Exemple de module de visualisation ayant une plage de temps de 10 secondes 5. Exemple de module de visualisation de la trace complète, avec seulement les observés de haut niveau affichés. 6. Affichage des propriétés par un clic sur les observés. Cette fenêtre offre une icône sur laquelle on peut cliquer pour centrer la visualisation sur cet observé. 7. Synchronisation de la trace avec la vidéo. Quand cette case est cochée, la visualisation se synchronise avec l'outil de visualisation Vidéo. La trace avance au fur et à mesure que la vidéo est jouée. Séminaire Heudiasyc: 22 avril

56 Nouvelles signatures expliquées
Séminaire Heudiasyc: 22 avril

57 Application cible Nombre croissant de systèmes tentant d‘améliorer le confort et la sécurité du conducteur Améliorer les effets bénéfiques des systèmes de advanced driver assistance systems (ADAS) et les in-vehicle information systems (IVIS) qui devraient réagir selon les situations de trafic naturellement selon les intentions du conducteur Exemple : n‘alerter le conducteur sur un franchissement de ligne que s‘il ne s‘agit pas d‘une action volontaire. Séminaire Heudiasyc: 22 avril

58 Sur simulateur Séminaire Heudiasyc: 22 avril

59 Exemple 3 Projet eLycée (-> ANR ITHACA)
Collaboration eLycée - LIRIS eLycée : formation à la culture et la langue française aux élèves francophones scolarisés aux EU Volet informatique : traitement/visualisation interactive de traces réflexives en temps réel Volet sciences cognitives : étude de l’apport des traces à l’activité d’apprentissage humain (collaboratif) Objectifs Modéliser le plus génériquement possible la visualisation de traces Montrer le potentiel de la visualisation de traces pour rendre l'activité réflexive en l’appliquant à eMediatheque Séminaire Heudiasyc: 22 avril

60 Plate-forme applicative : eMediatheque
Implémente le concept de ”classe virtuelle”  Chat écrit/audio Activités collaboratives synchrones (tableau blanc, push tuteur, …. Interactions tracées et affichées Activité à dimension réflexive Transition : Ce service proposé par eLycée repose sur une une plate-forme e-learning « eMediatheque » (CLAC) , qui est le cadre applicatif de nos recherches dans le projet eLycée et qui est implémenté par mon encadrant Denis. Sur cette capture d'écran, on a un aperçu du fonctionnement de cette plate-forme : - à droite environnement de travail collaboratif; lire vidéo, fichiers audio, naviguer sur le Web, écrire des choses; voir et parler avec ses camarades à l'écrit et à l'oral, toutes les activités sont dirigés par un enseignant; - à gauche un certain nombre de ressources accessibles par l'élève. Elle permet les activités collaboratives synchrones, c'est pourquoi on dit qu'eMediatheque implémente le concept de classe virtuelle. Une des particularités d'eMediatheque est d'être une plateforme tracée; C'est à dire que chaque interaction est tracée. Par l'intermédiaire d'une vue, l'utilisateur a accès à cette trace d'interaction ; il peut avoir accès à son histoire d'utilisation et la réutiliser. On voit là apparaître la notion de réflexivité présente dans le titre : 1- une activité réflexive est une activité se prenant elle-même pour objet 2- la trace donne une dimension réflexive à l'activité 3- ce qu'on entendra dans la suite par visualisation de traces réflexives, c'est la visualisation du passé de son activité de telle sorte qu'elle en devienne réflexive 4- en fait une trace ne peut pas être réflexive en soit mais dans la mesure où celle-ci existe juste pour être affichée on simplifie et on dit que c'est une trace réflexive. Séminaire Heudiasyc: 22 avril

61 Scénario d’utilisation (2/2)
Bien marquer 2 temps dans la présentation des screenshots - présentation de la trace implémentée et des services - présentation du potentiel Rappeler que l'ergonomie c'est pour plus tard Séminaire Heudiasyc: 22 avril

62 Enjeux, chantiers, partenaires SHS
Enjeux : un couplage « Homme(s)-Environnement Informatique » « apprenant » -> plasticité, dynamisme des re-présentations Résonances théoriques en sciences cognitives : théorie de l’activité, enaction, émergence, constructivisme, action située Association aux processus d’apprentissage automatique et d’acquisition de connaissances « Trace informatique » nouvelle classe d’objet informatique avec ses structures, ses méthodes Chantiers (voir Théorie, modèles génériques de traces, architecture, noyau SBT, visualisation générique, opérateurs, algorithmes… et applications : EIAH (Perlea, Ambre, Geonote, ELycée, Moodle-traces, Ithaca1) Découverte, partage, réutilisation de connaissances : Procogec, Abstract, Ithaca2, EADS, IAKA, FRAKAS, EDF, SAP etc. Facilitateurs (Dassault, Oscar) / Handicaps (mal voyants, personnes âgées, etc.) [nouveau] Partenariats avec les SHS PPF Apprentice (INRP, ICAR, LIG, LIRIS, ELICO, LEPS,Syscom,LIESP) Projet « EIAH adaptatifs » du cluster région ISLE (Grenoble, Lyon, Saint-Etienne) Projet « Vieillissement » du cluster région « Handicap » (Grenoble, Lyon, Saint-Etienne) Séminaire Heudiasyc: 22 avril