Program

09:00 – 10:00 : Keynote – « Opportunities and Challenges on Distributed Learning », by Anne-Marie Kermarrec (EPFL)

10:00 – 10:30 : Coffee / tea break

10:30 – 11:30 : Session 1 – Privacy

Session Chair: Mohamed Maouche (INSA Lyon – CITI)

  • Francesco Diana (Inria – Université Côte d’Azur), « Attribute Inference Attacks for Federated Regression Tasks », AAAI 2025         
  • Antoine Boutet (INSA Lyon), « MixNN: Protection of Federated Learning Against Inference Attacks by Mixing Neural Network Layers », Middleware 2022
  • Dimitri Lerévérend (Inria – Université de Rennes), « Low-Cost Privacy-Preserving Decentralized Learning », PETS 2025  

11:30 – 12:30 : Session 2 – Data & Applications                                          

Session Chair: Sébastien Valette (CNRS – CREATIS)

  • Nelly Barret (Politecnico di Milano), « Leveraging Profiling to Bridge Healthcare Silos for Federated Analyses », CAiSE 2025  
  • Mickaël Bettinelli (Université Savoie Mont Blanc), « Discovering Communities With Clustered Federated Learning », IEEE Int. Conf. on Big Data 2024
  • Tan-Khiem Huynh (Inria – INSA Lyon), « Streaming Federated Learning with Markovian Data »             

12:30 – 13:30 : Lunch

13:30 – 14:45 : Session 3 – Robustness

Session Chair: Nadia Bennani (INSA Lyon – LIRIS)

  • Alexandre Pham (Sorbonne Université), « Data Poisoning Attacks in Gossip Learning », AINA 2024         
  • Okba Ben Atia (Université de Belfort Montbéliard), « M3D-FL: Multi-layer Malicious Model Detection for Federated Learning in IoT Networks », Computers and Security 2025  
  • Bastien Vuillod (CEA-LETI Grenoble), « Impact of LoRA on Backdoor Attacks Against Model Adaptation in Federated Learning »   
  • Mohamed Maouche (Inria Lyon), « GRANITE : a Byzantine-Resilient Dynamic Gossip Learning Framework »                  

14:45 – 15:45 : Session 4 – Potpourri  

Session Chair: Guillaume Metzler (Univ. Lyon 2 – ERIC)

  • Aurélien Bellet (Inria – Université de Montpellier), « Federated Causal Inference: Multi-Study ATE Estimation beyond Meta-Analysis », AISTATS 2025
  • Sara Bouchenak (INSA Lyon), « Bias in Federated Learning: A Comprehensive Survey », ACM Computing Surveys 2025
  • Ahmed Bellachia (La Rochelle Université), « VerifBFL: Leveraging zk-SNARKs for A Verifiable Blockchained Federated Learning », NOMS 2025

15:45 – 16:15 : Coffee / tea break

16:15 – 17:15 : Session 5 – Optimization & Resilience

Session Chair: Rémi Watrigant (Univ. Lyon 1 – LIP)

  • Thang Nguyen & Denis Trystram (Université Grenoble Alpes), « Handling Delayed Feedback in Distributed Online Optimization: A Projection-Free Approach », ECML 2024
  • Arnaud Descours (Inria Lille), « Gradient Projection onto Historical Descent Directions for Communication-Efficient Federated Learning »
  • Mohamed Amine Legheraba (Sorbonne Université), « HEAL: Resilient and Self-* Hub-Based Learning », AINA 2025

Date

Friday June 27, 2025, at 9:00 am

Location

Campus de la Doua – INSA Lyon
Bâtiment Hedy Lamarr – Amphithéâtre Claude Chappe
6 Av. des Arts, 69100 Villeurbanne

Organizing Committee

  • Sara Bouchenak (INSA Lyon – Head of Fédération Informatique de Lyon)
  • Frédéric Vivien (Inria)
  • Nadia Bennani (INSA Lyon)
  • Antoine Gourru (Télécom Saint-Étienne)
  • Mohamed Maouche (Inria)
  • Guillaume Metzler (Université Lyon 2)
  • Sébastien Valette (CNRS)
  • Rémi Watrigant (Université Lyon 1)

Student Volunteers

  • Théotime Balaguer (LIP)
  • Antoine Bonneau (CITI)
  • Cédric Boscher (LIRIS)
  • Maylis Jouvencel (CREATIS)
  • Romain Bouarah (CITI)
  • Thibaud Leteno (LabHC)
  • Maria Marquez-Sosa (CREATIS)

Contact

fil-direction (at) groupes.renater.fr