Laurent Foulloy

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Les articles

Sur le concept d'Intervalle Graduel Epais (IGE) : son sens, son utilité et son arithmétique associée

Auteurs : Reda Boukezzoula, Luc Jaulin, Laurent Foulloy

Cet article propose un nouveau concept appelé Intervalle Graduel Epais (IGE). Ce concept résulte de l'utilisation conjointe des Intervalles Graduels (IGs) et des Intervalles Epais (IEs). Les IGEs trouvent une de leur utilité dans la représentation et la manipulation des Intervalles Flous de Type-2 (IFT2). Dans ce cadre, un IFT2 est considéré et manipulé comme un IGE. Cette vision permet une extension de l'arsenal mathématique du calcul par intervalles conventionnels (ICs) aux IFT2. D'un point de vue pratique, l'approche proposée peut être considérée comme plus viable et permettra des calculs plus efficaces dans des scénarios appliqués.

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LFA 2019 - Rencontres francophones sur la Logique Floue et ses Applications

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 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 : 173606

Opérateurs Min et Max pour intervalles graduels

Auteurs : Reda Boukezzoula, Sylvie Galichet, Laurent Foulloy

Cet article présente, pour des intervalles graduels, une formulation nouvelle et plus générale des opérations min et max initialement proposée dans [1] pour le cas particulier des intervalles flous triangulaires. L'originalité de l'approche réside en l'extension au cas graduel des relations inter-intervalles selon une représentation « Midpoint-Radius ».

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LFA 2018 - Rencontres francophones sur la Logique Floue et ses Applications

Auteur : Collectif LFA
Contributeurs : Luc Jaulin, Matthias C. M. Troffaes, Véronique Cherfaoui, Olivier Pivert, Henri Prade, Grégory Smits, Pierre Nerzic, Olivier Pivert, Marie-Jeanne Lesot, Laurent Foulloy, Lamia Berrah , Vincent Clivillé, Christophe Marsala, Anne Laurent, Marie-Jeanne Lesot, Maria Rifqi, Arnaud Castelltort, Sarra Saied, Zied Elouedi, Siwar Jendoubi, Didier Coquin, Reda Boukezzoula, Arthur Guillon , Marie-Jeanne Lesot, Christophe Marsala, Grégory Smits, Olivier Pivert, Toan Ngoc Duong, Yonatan-Carlos Carranza-Alarcon, Sébastien Destercke, Sébastien Ramel, Frédéric Pichon, François Delmotte, Emmanuel Ramasso, Vincent Placet, Nadia Ben Abdallah, Anne-Laure Jousselme, Frédéric Pichon, Didier Dubois, Francis Faux, Henri Prade, Agnès Rico, Constance Thierry, Jean-Christophe Dubois, Yolande le Gall, Arnaud Martin, Malika Ben Khalifa, Zied Elouedi, Éric Lefevre, Thomas Laurain, Jimmy Lauber, Reinaldo Palhares, Dhouha Kharrat, Hamdi Gassara, Ahmed El Hajjaji, Mohamed Chaabane, Sofiane Bououden, Mohammed Chadli, Ilyes Boulkaibet, Thierry Marie Guerra, Mathias Blandeau, Miguel Bernal, Salama Makni, Maha Bouattour, Ahmed El Hajjaji, Mohamed Chaabane, Thi Van Anh Nguyen, Anh Tu Nguyen, Laurent Vermeiren, Antoine Dequidt, Michel Dambrine, Cung Le, Doha El Hellani, Ahmed El Hajjaji, Jérôme Bosche, Laurent Foulloy, Gilles Mauris, Arij Azzabi, Nahla Ben Amor, Hélène Fargier, Régis Sabbadin, Nahla Ben Amor, Hélène Fargier, Régis Sabbadin, Meriem Trabelsi, Farid Aiche, Reda Boukezzoula, Sylvie Galichet, Laurent Foulloy, Olivier Strauss, Agnès Rico, Rédina Berkachy, Laurent Donzé, Safia Laaziz, Younes Zeboudj, Salem Benferhat, Faiza Khellaf-Hamed, Didier Dubois, Hélène Fargier, Agnès Rico, Sébastien Destercke, Véronique Cherfaoui, Mylène Masson, Hafida Mouhagir, Sarah Fakih, Cécile L'Héritier, Abdelhak Imoussaten, Sébastien Harispe, Gilles Dusserre, Benoit Roig
Collection : LFA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : IHM, Informatique, intelligence artificielle, Logique floue, traitement données
Référence : 167730

Approximations linéaires par morceaux de distributions de possibilités issues de transformations de loi de probabilité

Auteurs : Laurent Foulloy, Gilles Mauris

Cet article aborde l'approximation linéaire par morceaux de distributions de possibilité construites à partir de transformations de distributions de probabilité. Pour le cas des lois symétriques nous considérons la transformation optimale, i.e. la transformation satisfaisant la condition de consistance et le minimum de spécificité. Pour les lois non symétriques, nous considérons en plus une deuxième transformation basée sur une normalisation à droite et à gauche du mode de la fonction de répartition. Les propositions sont illustrées sur des lois usuelles de probabilité.

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LFA 2018 - Rencontres francophones sur la Logique Floue et ses Applications

Représentation visuelle d'informations par émoticônes colorées

Auteurs : Laurent Foulloy, Lamia Berrah , Vincent Clivillé

Cet article présente un principe de construction de tableaux de bord contenant des informations visuelles comme des émoticônes, des flèches ou autres symboles colorés. Cette représentation est construite par la composition d'une fuzzification linguistique et d'une défuzzification linguistique. Le passage par des sousensembles flous linguistiques fournit un moyen simple de construire des interpolations, linéaires par morceaux sous certaines hypothèses, dans l'espace des paramètres des informations visuelles.

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LFA 2018 - Rencontres francophones sur la Logique Floue et ses Applications

De la régression floue conventionnelle à la régression graduelle : Analyse, réflexion et perspectives. Partie 2 : vision graduelle.

Auteurs : Reda Boukezzoula, Sylvie Galichet, Laurent Foulloy

Cet article propose une nouvelle relecture de la régression floue via la notions d'intervalles graduels. Cette régression graduelle est vue comme une extension de la régression imprécise intervalliste où une dimension incertaine est intégrée. En effet, les intervalles graduels sont capables d'améliorer la spécificité des intervalles conventionnels et d'appréhender les concepts de l'imprécision et de l'incertitude dans un formalisme unique et cohérent. La propagation des informations à travers les modèles régressifs est réalisée via un calcul d'intervalles graduels. La méthode proposée permet non seulement l'extension de la vision intervalliste au cas graduel mais aussi des interprétations intéressantes à travers les théories des mesures de confiance non-additives (les théories des possibilités et des fonctions de croyance), capables de mieux interpréter et appréhender la représentation de l'imprécision et de l'incertitude et leur manipulation.

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LFA 2017 - Rencontres francophones sur la Logique Floue et ses Applications

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, Kevin 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 : 156613

De la régression floue conventionnelle à la régression graduelle : Analyse, réflexion et perspectives. Partie 1 : vision intervalliste.

Auteurs : Reda Boukezzoula, Sylvie Galichet, Laurent Foulloy

Cet article propose une analyse et une révision de la régression paramétrique à base d'intervalles, vue comme la clef de voûte de la régression graduelle. Cette dernière, qui sera abordée dans la deuxième partie de cet article, représente une nouvelle lecture de la régression floue. Dans cette 1ère partie, nous positionnons et nous analysons l'essence, l'interprétabilité, l'utilité et l'applicabilité de la régression à base d'intervalles (les approches possibilistes et au sens des Moindres carrés – MC) par rapport aux visions ontique et épistémique. Nous proposons par la suite une nouvelle révision de l'approche possibiliste selon une approche épistémique. Cette vision possibiliste est considérée comme la mieux adaptée pour les problèmes de régression dans un environnement expérimental imprécis.

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LFA 2017 - Rencontres francophones sur la Logique Floue et ses Applications

Sur les systèmes flous de type-2 en contrôle !

Auteurs : Reda Boukezzoula, Sylvie Galichet, Laurent Foulloy

Cet article propose une réflexion sur la pertinence et l'intérêt des systèmes flous de type-2 dans une problématique de contrôle dans un environnement imprécis et incertain. Nous illustrons ici que cette méthodologie à base de type-2 vise à étendre, via le principe d'extension, l'expression générique d'un système flou TSK à CC (Conclusions Constantes) au cas imprécis où les poids des règles et les conclusions numériques sont considérés comme imprécis et représentés par des intervalles conventionnels. Cette approche est clairement associée à une vision imprécise du contrôle. En effet, l'analyse du fonctionnement de ces systèmes révèle que l'aspect incertain n'est aucunement pris en compte dans leur mécanisme calculatoire. Le mérite qu'on peut attribuer à cette méthodologie réside dans sa capacité à proposer une implémentation algorithmique "efficace" d'un système TSK à CC dans un environnement imprécis (au sens du principe d'extension).

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LFA 2016 - Rencontres francophones sur la Logique Floue et ses Applications

Auteur : Collectif LFA
Contributeurs : Olivier Pivert, Slama Olfa, Virginie Thion, Belkasmi Djamal, Allel Hadjali, Hamid Azzoune, Sayda Elmi, Mohamed Anis Bach Tobji, Dalila Koulougli, Allel Hadjali, Boutheina Ben Yaghlane, Benedicte Legastelois, Marie-Jeanne Lesot, Adrien Revault d'Allonnes, Nahla Ben Amor, Didier Dubois, Héla Gouider, Henri Prade, Quentin Brabant, Miguel Couceiro, Trabelsi Asma, Elouedi Zied, Éric Lefevre, Wenlu Yang, Christophe Marsala, Maria Rifqi, Patrick Garda, Andrea Pinna, Sébastien Destercke, Marie-Hélène Masson, Gen Yang, Thi Van Anh Nguyen, Benyamine Allouche, Laurent Vermeiren, Antoine Dequidt, Cung Le, QUOC VIET DANG, Thomas Laurain, Jimmy Lauber, Reinaldo Palhares, Lyna Kherbouche, Mohammed Chadli, Ahmed El Hajjaji, Nicolas Hug, Henri Prade, Gilles Richard, Mathieu Serrurier, Sylvie Galichet, Reda Boukezzoula, Azza Zidi, Nahla Ben Amor, Raouia Ayachi, Nathalie Chetcuti-Sperandio, Fabien Delorme, Sylvain Lagrue, Abdelhak Imoussaten, Benjamin Duthil, François Trousset, Jacky Montmain, Inés Couso, Didier Dubois, Frédéric Pichon, Anne-Laure Jousselme, Lionel Valet, Sylvie Galichet, Rihab Ben Ameur, Didier Coquin, Larbi Kharroubi, Hichem Maaref, Wahid Nouibat, Doha El Hellani, Ahmed El Hajjaji, Roger Ceschi, Jean-Philippe Poli, Laurence Boudet, Guillaume Petiot, Zina Ait Yakoub, Yassine Djouadi, Didier Dubois, Henri Prade, Nahla Ben Amor, Zeineb Elkhalfi, Hélène Fargier, Régis Sabbadin, Arthur Guillon , Marie-Jeanne Lesot, Christophe Marsala, Carl Frélicot, Michel Berthier, Saadallah El-Asmar, Aurélien Moreau, Olivier Pivert, Grégory Smits, Sébastien Lefort, Marie-Jeanne Lesot, Elisabetta Zibetti, Charles Tijus, Marcin Detyniecki, Marcin Detyniecki, Karima Akli-Astouati, Nesrine Sid-Aaddila, Fatima-Zohra Belabdi, Hiba Belhadi, Reda Boukezzoula, Sylvie Galichet, Laurent Foulloy, Mathias Blandeau, Victor Estrada-Manzo, Thierry Marie Guerra, Philippe Pudlo, François Gabrielli, Besma Belhadj, Rémi Losero, Jimmy Lauber, Thierry-Marie Guerra, Pascal Maurel
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : traitement données, IHM, Informatique, intelligence artificielle, Logique floue
Référence : 156532

Opérateurs arithmétiques inverses pour intervalles graduels étendus

Auteurs : Reda Boukezzoula, Sylvie Galichet, Laurent Foulloy

L'arithmétique floue constitue un outil de calcul puissant utilisable à profit dans de nombreux problèmes d'ingénierie où l'information manipulée est imprécise. Cependant, l'utilisation d'opérateurs arithmétiques flous conventionnels produit des résultats plus imprécis que nécessaire, parfois même incorrects. Ce problème de surestimation de l'imprécision est en fait inhérent au calcul par intervalles. Dans cet article une version étendue de l'arithmétique d'intervalles est utilisée, version dans laquelle les éléments inverses pour l'addition et la multiplication sont définis et par conséquence les opérateurs inverses associés. Il est alors proposé d'utiliser ces opérations étendues pour implémenter le calcul d'intervalles graduels qui inclut le cas particulier du calcul d'intervalles flous. Il est montré que les résultats obtenus sont au moins aussi précis que ceux obtenus avec les opérateurs conventionnels. Fuzzy arithmetic is a powerful computing tool that can be profitably used in many engineering problems dealing with imprecise information. However, it is well known that the use of standard fuzzy arithmetic operators gives results more imprecise than necessary or in some cases, even incorrect. This problem is due to the overestimation effect induced by interval computing. In this paper an extended version of interval arithmetic is used in which inverse elements are defined for addition and multiplication, and consequently associated inverse operations. It is then proposed to use such extended operations for gradual interval computing which contains fuzzy interval computing as a special case. It is shown that obtained results are at least as precise as those obtained with conventional operators.

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LFA 2010

Auteur : Collectif LFA
Contributeurs : Umberto Straccia, Sylvie Galichet, Patrick Bosc, Olivier Pivert, Nouredine Tamani, Ludovic Liétard, Daniel Rocacher, Hélène Jaudoin, Olivier Pivert, Malik Manceur, Najib Essounbouli, Abdelaziz Hamzaoui, Hichem Kerkeni, Jimmy Lauber, Thierry-Marie Guerra, Sinda Aloui, Olivier Pagès, Ahmed El Hajjaji, Abdessattar Chaari, Yassine Koubaa, Laurent Vermeiren, Antoine Dequidt, Mohamed Afroun, Thierry-Marie Guerra, Salim Labiod, Thierry-Marie Guerra, Maha Bouattour, Mohammed Chadli, Ahmed El Hajjaji, Mohamed Chaabane, Abdelhak Imoussaten, Jacky Montmain, Agnès Rico, Fabien Rico, Nahla Ben Amor, Hélène Fargier, Wided Guezguez, Didier Dubois, Henri Prade, Steven Schockaert, Patrice Buche, Brigitte Charnomordic, Sébastien Destercke, Zainab Assaghir, Mehdi Kaytoue, Amedeo Napoli, Henri Prade, Anne Laurent, Marie-Jeanne Lesot, Maria Rifqi, Perfecto Malaquias Quintero Flores, Federico Del Razo Lopez, Anne Laurent, Pascal Poncelet, Marie-Hélène Masson, Li Qiang, Thierry Denoeux, Sarra Ben Hariz, Zied Elouedi, Nicolas Labroche, Lavinia Darlea, Lionel Valet, Sylvie Galichet, Cristina Croitoru, Christophe Marsala, Bernadette Bouchon-Meunier , Serge Guillaume, Brigitte Charnomordic, Patrice Loisel, Romain Quéré, Hoel Le Capitaine, Carl Frélicot, Noël Fraisseix, Farid Aiche, Didier Dubois, Reda Boukezzoula, Sylvie Galichet, Laurent Foulloy, Olivier Strauss, Jean-François Crouzet, Anthony Fiche, Arnaud Martin, Jean-Christophe Cexus, Ali Khenchaf, Pascal Djiknavorian, Arnaud Martin, Dominic Grenier, Pierre Valin, Pierre-Emmanuel Doré, Arnaud Martin, David Mercier, Zied Elouedi, Éric Lefevre
Collection : LFA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Référence : 95227

Régression floue pour l'approximation d'intervalles graduels

Auteurs : Reda Boukezzoula, Moheb Elmasry, Sylvie Galichet, Laurent Foulloy

Dans cet article, une stratégie d'approximation est proposée pour déterminer l'intervalle flou le plus proche d'un intervalle graduel non-monotone. L'approximation est vue comme un problème de régression pour des données de type intervalle. Pour une structure fixée du modèle d'approximation, la phase d'identification paramétrique est spécifiée sous la forme d'un problème d'optimisation sous contraintes. La méthodologie d'approximation proposée est appliquée au cas de l'approximation floue d'une moyenne graduelle pondérée, calculée en utilisant l'arithmétique de Kaucher pour des Intervalles Graduels Etendus (IGE). Dans ce contexte, la connaissance de l'origine des données de régression permet de fixer une forme analytique du modèle d'approximation en adéquation avec les données et ainsi d'améliorer fortement la qualité de l'approximation par rapport à celle obtenue avec des intervalles flous trapézoïdaux. In this paper, a strategy of approximation is proposed to determine the fuzzy interval nearest to a gradual nonmonotonic interval. The approximation is viewed as a regression problem for interval data. According to the structure chosen for the approximation model, the parametric identification is specified as an optimization problem subject to constraints. The proposed methodology is applied to the fuzzy approximation of some version of the gradual weighted average, computed using the Kaucher's arithmetic with extended gradual intervals. In this context, knowledge of the origin of the regression data set allows an analytic formulation of the approximation model in adequacy with the data and thus greatly improves the quality of the approximation compared to that obtained with fuzzy trapezoidal intervals.

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LFA 2012

Auteur : Collectif LFA
Contributeurs : Inés Couso, Anne Laurent, Éric Benoit, Didier Dubois, Henri Prade, Agnès Rico, Miguel Couceiro, Jean-Luc Marichal, Serge Guillaume, Brigitte Charnomordic, Mouna Boughamsa, Messaoud Ramdani, Nicole El Zoghby, Véronique Cherfaoui, Bertrand Ducourthial, Thierry Denoeux, Mira Bou Farah, David Mercier, Éric Lefevre, François Delmotte, Nadia Ben Abdallah, Nassima Mouhous Voyneau, Thierry Denoeux, David Mercier, Éric Lefevre, Rémus Pusca, Cristian Demian, Raphael Romary, Olivier Pivert, Grégory Smits, Hélène Jaudoin, Allel Hadjali, Didier Dubois, Hélène Fargier, Dominique Guyonnet, Katia Abbaci, Allel Hadjali, Ludovic Liétard, Daniel Rocacher, Matthieu Puyo, Nadine Matton, Stéphane Vautier, Didier Dubois, Henri Prade, Salem Benferhat, Faiza Khellaf-Hamed, Ismahane Zeddigha, Gilles Mauris, Leila Amgoud, Henri Prade, Farid Aiche, Didier Dubois, Afef Denguir, François Trousset, Jacky Montmain, Samia Boulkrinat, Allel Hadjali, Aïcha Mokhtari, Sawsan Kanj, Fahed Abdallah, Thierry Denoeux, Olivier Strauss, Désiré Dro Sidibe, William Puech, Samir Hachour, François Delmotte, Éric Lefevre, David Mercier, John Klein, Jean-Marc Vannobel, Perfecto Malaquias Quintero Flores, Federico Del Razo Lopez, Nicolas Sicard, Anne Laurent, Amal Oudni, Marie-Jeanne Lesot, Maria Rifqi, Reda Boukezzoula, Moheb Elmasry, Sylvie Galichet, Laurent Foulloy, Nicolas Sutton-Charani, Sébastien Destercke, Thierry Denoeux, Mehena Loudahi, John Klein, Jean-Marc Vannobel, Olivier Colot, Felipe Aguirre, Sébastien Destercke, Mohamed Sallak, Walter Schon
Collection : LFA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : IHM, Informatique, intelligence artificielle, traitement données
Référence : 104727