Charles Lesniewska-Choquet
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Les articles
Construction de distributions de possibilité bivariées à partir de distributions marginales connues
Auteurs :
Charles Lesniewska-Choquet,
Gilles Mauris,
Abdourrahmane AttoCet article s'intéresse aux distributions de possibilité bi-variées que nous proposons de construire à partir des distributions marginales. Nous suivons le chemin utilisé
en probabilités par le théorème de Sklar qui relie une distribution de probabilité multi-variée à ses marginales par une copule qui modélise la dépendance entre les
marginales. Nous nous interrogeons sur la potentielle équivalence entre l'approche probabiliste et l'approche possibiliste. Nous étudions plus particulièrement les cas
de dépendance parfaite positive (comonotonie), de dépendance parfaite négative (anti-monotonie) et d'indépendance. Nous illustrons nos propositions sur
des lois usuelles (uniforme, gaussienne).
Article édité dans l’ouvrage
Auteur :
Collectif LFA
Contributeurs :
Bernadette Bouchon-Meunier ,
Jérôme Lang,
Kévin Guelton,
Arnaud Castelltort,
Anne Laurent,
Dickson Owuor,
Anne Laurent,
Joseph Onderi Orero,
Amit Shukla,
Grégory Smits,
Marie-Jeanne Lesot,
Olivier Pivert,
Grégory Smits,
Ron Yager,
Marie-Jeanne Lesot,
Olivier Pivert,
Isabelle Bloch,
Olivier Strauss,
William Puech,
Nahla Ben Amor,
Hélène Fargier,
Régis Sabbadin,
Meriem Trabelsi,
Didier Dubois,
Henri Prade,
Charles Lesniewska-Choquet,
Gilles Mauris,
Abdourrahmane Atto,
Yonatan-Carlos Carranza-Alarcon,
Messoudi Soundouss,
Sébastien Destercke,
Dehak Amine,
Anh Tu Nguyen,
Antoine Dequidt,
Laurent Vermeiren,
Michel Dambrine,
Loïc Adam,
Arthur Van Camp,
Sébastien Destercke,
Benjamin Quost,
Didier Dubois,
Henri Prade,
Agnès Rico,
Jérôme Lang,
Agnès Rico,
Christophe Marsala,
Bernadette Bouchon-Meunier ,
Jocelyn Poncelet,
Pierre-Antoine Jean,
Michel Vasquez,
Jacky Montmain,
Rayane Elimam,
Nicolas Sutton-Charani,
Jacky Montmain,
Stéphane Perrey,
Marie-Jeanne Lesot,
Adrien Revault d'Allonnes,
Mohammed Sadou,
Yassine Djouadi,
Allel Hadjali,
Lucie Jacquin,
Abdelhak Imoussaten,
Sébastien Destercke,
Marie-Hélène Masson,
Benjamin Quost,
Sébastien Destercke,
Tekwa Tedjini,
Sohaib Afifi,
Frédéric Pichon,
Éric Lefevre
Collection :
LFA
Rubrique :
Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné :
Spécialistes
Mots clés :
IHM,
Informatique,
intelligence artificielle,
Logique floue,
traitement données
Référence : 186612
Transformation possibiliste de lois de probabilités multi-variées elliptiques
Auteurs :
Charles Lesniewska-Choquet,
Gilles Mauris,
Abdourrahmane AttoCet article s'inscrit dans le champ de l'analyse de données multi-variées par la théorie des possibilités. Dans ce contexte nous proposons une méthode de construction de distributions de possibilités multivariées par transformation de lois de probabilité multivariées, notamment les lois elliptiques, en étendant des principes établis pour les lois uni-variées. Pour comparer ces distributions, nous proposons ensuite une mesure de divergence possibiliste équivalente inspirée de la mesure probabiliste de Kullback-Leibler. Les
expressions analytiques pour les lois multi-variées de Gauss, de Student, et de Cauchy sont établies. Une application aux problèmes de la détection de changement entre des images SAR corrélées temporellement est finalement présentée.
Article édité dans l’ouvrage
Auteur :
Collectif LFA
Contributeurs :
Leila Amgoud,
Sylvie Le Hegarat-Mascle,
Olivier Strauss,
Zied Ben Othmane,
Amine Aït Younes,
Cyril De Runz,
Vincent Mercelot,
Laurence Boudet,
Jean-Philippe Poli,
Louis-Pierre Bergé,
Michel Rodriguez,
Reda Boukezzoula,
Luc Jaulin,
Laurent Foulloy,
Maxime Chaveroche,
Franck Davoine,
Véronique Cherfaoui,
Pierre Couturier,
Abdelhak Imoussaten,
Jacky Montmain,
Sébastien Destercke,
Mylène Masson,
Benjamin Quost,
Yu Du,
Sylvie Ranwez,
Nicolas Sutton-Charani,
Vincent Ranwez,
Didier Dubois,
Francis Faux,
Henri Prade,
Agnès Rico,
Didier Dubois,
Luc Jaulin,
Henri Prade,
Edwin Friedmann,
Jean-Philippe Poli,
Driss Gretete,
Khalid El Aroui,
Mbarek Zaoui,
Mohamed Haddache,
Allel Hadjali,
Hamid Azzoune,
Siwar Jendoubi,
Didier Coquin,
Reda Boukezzoula,
Larbi Kharroubi,
Hichem Maaref,
Wahid Nouibat,
Charles Lesniewska-Choquet,
Gilles Mauris,
Abdourrahmane Atto,
Marie-Jeanne Lesot,
Grégory Smits,
Pierre Nerzic,
Olivier Pivert,
Helmi Manai,
Zied Elouedi,
Christophe Marsala,
Bernadette Bouchon-Meunier ,
Behrang Moradi Koutchi,
Baptiste Magnier,
Siti Mutmainah,
Frédéric Pichon,
David Mercier,
Cyprien Neverov,
Chihab Khnifass,
Papa Beye,
Nicolas Sutton-Charani,
Abdelhak Imoussaten,
Willy Fagart,
Mylène Blot,
Arnaud Dupeyron,
Dickson Owuor,
Anne Laurent,
Joseph Onderi Orero,
Emmanuel Ramasso,
Thierry Denoeux,
Adrien Revault d'Allonnes,
Marie-Jeanne Lesot,
Olivier Strauss,
Agnès Rico,
Nicolas Sutton-Charani,
Ahmad Tay,
Frédéric Lafont,
Jean-François Balmat,
Nathalie Pessel,
Tekwa Tedjini,
Sohaib Afifi,
Frédéric Pichon,
Éric Lefevre
Collection :
LFA
Rubrique :
Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné :
Spécialistes
Mots clés :
IHM,
Informatique,
intelligence artificielle,
Logique floue,
traitement données
Référence : 173618
Comparaison de Transformations Probabilité-Possibilité aux Moyens de Mesures de Dissemblance dans un Contexte de Détection de Changements
Auteurs :
Gilles Mauris,
Charles Lesniewska-Choquet,
Abdourrahmane Atto,
Abdourrahmane AttoIl existe dans la littérature différents critères permettant de légitimer d'un point de vue théorique le choix d'une transformation probabilité-possibilité parmi celles proposées. Toutefois ces transformations possèdent un coût calculatoire et des performances non prises en compte dans la majorité des applications. Ainsi, ce papier propose d'évaluer les transformations discrètes de probabilité-possibilité et leur capacités à proposer une modélisation fidèle de l'information au travers d'une application de détection de changements entre images. Dans cette application, l'information contenue dans l'image est modélisée à partir d'une distribution de possibilité obtenue par l'une des cinq transformations les plus connues dans la littérature appliquée à une distribution de probabilité modélisant les données. Le taux de bonne détection est calculé grâce à une mesure de dissemblance appliquée aux distributions de possibilité. Trois mesures de dissemblance sont utilisées dans cette application afin de garantir une conclusion plus générale quant aux performances des transformations probabilité-possibilité.
Article édité dans l’ouvrage
Auteur :
Collectif LFA
Contributeurs :
Susana Vieira,
Susana Vieira,
Carl Frélicot,
Frédéric Pichon,
Nathalie Hélal,
David Mercier,
Daniel Porumbel,
Éric Lefevre,
Sébastien Destercke,
Didier Dubois,
Henri Prade,
Francis Faux,
Éric Lefevre,
Frédéric Pichon,
David Mercier,
Pauline Minary,
Benjamin Droit,
Safa Ben Ayed,
Zied Elouedi,
Éric Lefevre,
Anne Laurent,
Arnaud Castelltort,
Grégory Smits,
Olivier Pivert,
Pierre Nerzic,
Besma Khalfi,
Cyril De Runz,
Cyril De Runz,
Christophe Marsala,
François Meunier,
Laurent Castanié,
Reda Boukezzoula,
Sylvie Galichet,
Laurent Foulloy,
Reda Boukezzoula,
Sylvie Galichet,
Laurent Foulloy,
Akram Hacini,
Rabah Mazouzi,
Herman Akdag,
Jean-Philippe Poli,
Arnaud Grivet Sébert,
Miguel Couceiro,
Jean-Luc Marichal,
Jimmy Devillet,
Guillaume Petiot,
Miguel Couceiro,
Pierre Mercuriali,
Romain Péchoux,
Diadé Sow,
Abdelhak Imoussaten,
Pierre Couturier,
Jacky Montmain,
Miguel Couceiro,
Didier Dubois,
Henri Prade,
Agnès Rico,
Thomas Laurain,
Jimmy Lauber,
Zsofia Lendek,
Reinaldo Palhares,
Mohammed Chadli,
Souad Rabah,
Hervé Coppier,
Mathias Blandeau,
Thierry-Marie Guerra,
Philippe Pudlo,
François Gabrielli,
Victor Estrada-Manzo,
Doha El Hellani,
Ahmed El Hajjaji,
Roger Ceschi,
Abdelmadjid Cherifi,
Kévin Guelton,
Laurent Arcese,
Ahmed El Hajjaji,
Mohamed Chaabane,
Amel Ferjani,
Sébastien Lefort,
Marie-Jeanne Lesot,
Elisabetta Zibetti,
Charles Tijus,
Marcin Detyniecki,
Didier Dubois,
Henri Prade,
Agnès Rico,
Olivier Strauss,
Inés Couso,
Julien Pérolat,
Gilles Mauris,
Charles Lesniewska-Choquet,
Abdourrahmane Atto,
Abdourrahmane Atto
Collection :
LFA
Rubrique :
Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné :
Spécialistes
Mots clés :
IHM,
Informatique,
intelligence artificielle,
Logique floue,
traitement données
Référence : 156630