Marie-Jeanne Lesot

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Les articles

Régularisation laplacienne pour le subspace clustering L

Auteurs : Arthur Guillon , Marie-Jeanne Lesot, Christophe Marsala

Le paradigme de subspace clustering flou standard peut conduire à des discontinuités dans les solutions calculées : des points voisins peuvent être affectés à des clusters différents, ce qui peut conduire à une mauvaise estimation des sous-espaces. Pour contrer ce phénomène, cet article propose d'ajouter à la fonction de coût un terme de régularisation, inspiré du clustering spectral, pour combiner une similarité globale à la similarité locale à chaque cluster. Un nouvel algorithme basé sur l'optimisation alternée, appelé Weighted Laplacian Fuzzy Clustering, WLFC, en est dérivé et étudié expérimentalement.

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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 : 167710

OSACA : Découverte d'attributs symboliques ordinaux

Auteurs : Christophe Marsala, Anne Laurent, Marie-Jeanne Lesot, Maria Rifqi, Arnaud Castelltort

Les bases de données dites hétérogènes contiennent des données décrites par des attributs à la fois symboliques et numériques. Cet article propose une méthode, appelée OSACA, pour identifier, parmi les attributs symboliques, les attributs ordinaux, en exploitant les informations fournies par les attributs numériques. Pour ce faire, OSACA procède en trois étapes : des motifs graduels sont d'abord extraits des attributs numériques. Des filtres morphologiques sont ensuite appliqués aux attributs symboliques pour déterminer des ordres sur les valeurs catégorielles à partir de l'ordre induit par les motifs graduels. Enfin, une mesure d'entropie d'ordre permet d'évaluer la pertinence des ordres candidats.

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

Génération efficace de résumés linguistiques estimés

Auteurs : Grégory Smits, Pierre Nerzic, Olivier Pivert, Marie-Jeanne Lesot

Résumer des données est un problème qui a donné lieu à de nombreux travaux dans la communauté du soft computing. Il s'agit de générer des propositions décrivant linguistiquement les propriétés observées dans un jeu de données. Cet article s'intéresse à l'extraction efficace de tels résumés dans le cas où les données sont stockées dans une base de données relationnelle. Il propose une approche qui exploite les statistiques maintenues par le SGBD, et montre que des résumés fiables peuvent être estimés sans aucun accès aux données.

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

Sommes-nous arithmétiquement flous ?

Auteurs : Sébastien Lefort, Marie-Jeanne Lesot, Elisabetta Zibetti, Charles Tijus, Marcin Detyniecki

Cet article propose une comparaison expérimentale de l'arithmétique floue avec le calcul approximatif humain : une étude empirique a été menée afin de collecter des intervalles résultant d'additions et de produits avec des opérandes imprécis. Des intervalles flous sont élicités à partir de ces données et combinés par les règles d'arithmétique floue. Les résultats montrent que les additions et produits flous diffèrent de la fac¸on dont les êtres humains effectuent ces opérations. De plus, à un niveau cognitif, ils montrent que les participants ne tiennent pas compte des imprécisions dans les calculs, mais qu'ils effectuent les opérations exactes avant de calculer une approximation du résultat.

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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 : 156627

Interprétation floue des expressions numériques approximatives

Auteurs : Sébastien Lefort, Marie-Jeanne Lesot, Elisabetta Zibetti, Charles Tijus, Marcin Detyniecki, Marcin Detyniecki

Les Expressions Numériques Approximatives, ou ENA, sont des expressions linguistiques de la forme “environ x”, où x est un nombre. Cet article propose un modèle d'interprétation des ENA basé sur un compromis entre saillance cognitive des nombres et plage de valeurs dénotées. Contrairement aux modèles de la littérature qui représentent les ENA par des intervalles, nous proposons de les représenter par des nombres flous et d'en caractériser le support, le noyau et la 0,5-coupe. Une étude expérimentale, basée sur des données réelles collectées met en évidence les performances du modèle.

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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 : 156530

Optimisation proximale pour le subspace clustering flou

Auteurs : Arthur Guillon , Marie-Jeanne Lesot, Christophe Marsala

Cet article présente un algorithme de subspace clustering, dont la fonction de coût similaire aux c-moyennes floues fait apparaître une distance euclidienne pondérée et un terme de pénalité non-différentiable. Cet algorithme s'appuie sur le cadre théorique de l'optimisation par descente proximale qui permet d'établir l'expression d'un terme de mise à jour pour cette fonction de coût. Un nouvel algorithme, nommé PFSCM, est présenté, qui combine descente proximale et optimisation alternée. Les expériences réalisées sur des données artificielles montrent la pertinence de l'approche considérée.

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

Négation de croyances graduelles : une discussion

Auteurs : Benedicte Legastelois, Marie-Jeanne Lesot, Adrien Revault d'Allonnes

La négation est une opération centrale dans la construction de systèmes logiques et elle joue un rôle essentiel dans les outils de raisonnement et de manipulation d'information. Cet article considère le problème de la négation pour la manipulation de croyances graduelles, dans le cadre d'une logique doxastique pondérée : il étudie trois interprétations de la négation pour ces informations de haut niveau, qui transfèrent respectivement la négation aux trois composantes des croyances graduelles : la formule `a propos de laquelle une croyance est exprimée, la modalité de croyance et le degré de croyance. Il discute le choix de cadres formels appropriés dans chaque cas, en considérant les logiques modales, floue et multi-valuée.

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

Extraction de motifs graduels par corrélations d'ordres induits

Auteurs : Anne Laurent, Marie-Jeanne Lesot, Maria Rifqi

Les tendances graduelles de la forme plus X est A, plus Y est B expriment linguistiquement des informations sur les corrélations et co-variations des attributs. Dans cet article, nous présentons une étude comparative des formalisations qui ont été proposées, examinant leurs sémantiques et propriétés respectives. Nous proposons ensuite un algorithme qui combine les principes de plusieurs approches existantes pour extraire efficacement les motifs graduels fréquents et nous illustrons son utilisation sur une base de données réelle. Gradual tendencies of the form the more X is A, the more Y is B linguistically express information about correlation between attributes and their covariations. In this paper, we present a comparative study of the various formalisations that have been proposed, studying their respective semantics and properties. We then propose an algorithm that combines the principles of existing approaches to efficiently extract frequent gradual itemsets, illustrating its use on a real data set.

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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 : 95217

Gestion de la contradiction dans l'extraction de motifs graduels

Auteurs : Amal Oudni, Marie-Jeanne Lesot, Maria Rifqi

Les motifs graduels, de la forme « plus/moins A, plus/moins B » extraient des connaissances sous la forme de corrélations entre attributs. Les méthodes d'extraction de tels motifs peuvent générer des motifs contradictoires, produisant par exemple simultanément les motifs « plus A, plus B » et « plus A, moins B ». Pour gérer ces contradictions, cet article propose une définition contrainte du support d'un motif graduel, qui, en particulier, ne dépend pas uniquement du motif considéré, mais aussi de ses contradicteurs potentiels. La pertinence de l'approche est illustrée sur des bases de données de l'UCI. Gradual patterns of the form « the more/less A, the more/less B » extract knowledge in the form of correlations between attributes. The methods for extracting such patterns can generate contradictory patterns, for example simultaneously producing the patterns « the more A, the more B » and « the more A, the less B ». To handle these contradictions, this paper proposes a constrained definition of a gradual support, which, in particular, does not only depend on the considered pattern, but also on its potential contradictors. The relevance of the approach is illustrated on UCI databases.

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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 : 104726

Extraction de motifs graduels accélérés

Auteurs : Amal Oudni, Marie-Jeanne Lesot, Maria Rifqi

Les motifs graduels de la forme _ plus/moins A, plus/moins B _ résument et caractérisent des données par leurs tendances internes exprimées comme des corrélations entre les valeurs des attributs. Cet article propose dénrichir ces motifs graduels en prenant en compte un effet d'accélération, conduisant à un nouveau type de motifs graduels de la forme _ plus/moins A augmente, plus B augmente rapidement _. Il propose une interprétation comme contrainte de convexité imposée à la relation entre A et B et une formalisation de ces motifs graduels accélérés, ainsi que des critères d'évaluation. Il illustre la pertinence de l'approche proposée sur des données réelles. Gradual itemsets of the form _ the more/less A, the more/less B _ summarize data through the description of their internal tendencies, identified as correlation between attribute values. This paper proposes to enrich such gradual itemsets by taking into account an acceleration effect, leading to a new type of gradual itemset of the form _ the more/less A increases, the more quickly B increases _. It proposes an interpretation as a convexity constraint imposed on the relation between A and B and a formalization of these accelerated gradual itemsets, as well as evaluation criteria. It illustrates the relevance of the proposed approach on real data.

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LFA 2014

Auteur : Collectif LFA
Contributeurs : Bernard Fustier, Trevor Martin, Serge Boverie, Paul-Antoine Bisgambiglia, Dominique Urbani, Éric Innocenti, Mohammed Boumediene, Jean-Philippe Lauffenburger, Jérémie Daniel, Christophe Cudel, Liviu-Cristian Duţu, Gilles Mauris, Philippe Bolon, Stéphanie Dabic, Jean-Marc Tissot, Jérôme Dutozia, Karine Emsellem, Christine Voiron-Canicio, Olivier Pivert, Grégory Smits, Aurélien Moreau, Hélène Jaudoin, Ludovic Liétard, Daniel Rocacher, Allel Hadjali, Pierre Nerzic, Grégory Smits, Olivier Pivert, Nahla Ben Amor, Fatma Essghaier, Hélène Fargier, Nahla Ben Amor, Zeineb Elkhalfi, Hélène Fargier, Wided Guezguez, Didier Dubois, Zied Elouedi, Rim Hentech, Henri Prade, Tomáš Kroupa, Bruno Teheux, Gilles Moyse, Marie-Jeanne Lesot, Bernadette Bouchon-Meunier , Grégory Smits, Olivier Pivert, Marie-Jeanne Lesot, Éric Lefevre, Frédéric Pichon, David Mercier, Zied Elouedi, Benjamin Quost, Gen Yang, Sébastien Destercke, Marie-Hélène Masson, Isabelle Bloch, Jamal Atif, Amal Oudni, Marie-Jeanne Lesot, Maria Rifqi, Olivier Strauss, Farès Graba, Frédéric Comby, Benyamine Allouche, Laurent Vermeiren, Antoine Dequidt, Michel Dambrine, Abdelmadjid Cherifi, Laurent Arcese, Kevin Guelton, Victor Estrada-Manzo, Zsofia Lendek, Thierry Marie Guerra, Raymundo Márquez, V. Campos, Thierry Marie Guerra, R. Palhares, Alexandre Kruszewski, Miguel Bernal, AnhTu Nguyen, Antoine Dequidt, Jimmy Lauber, Stefan Janaqi, Sébastien Harispe, Jacky Montmain, Sylvie Ranwez, Safia Bal-Bourai, Aïcha Mokhtari, Didier Dubois, Henri Prade, Agnès Rico, Salem Benferhat, Karim Tabia, Zied Bouraoui, Saïd Jabbour, Yue Ma, Badran Raddaoui, Lakdhar Sais, Oumaima Boussarsar, Imen Boukhris, Zied Elouedi, Nahla Ben Amor, Didier Dubois, Héla Gouider, Henri Prade, Asma Belhadi, Didier Dubois, Faiza Khellaf-Hamed, Faiza Khellaf-Hamed, Henri Prade, Matteo Caglioni, Didier Dubois, Giovanni Fusco
Collection : LFA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : IHM, Informatique, intelligence artificielle, traitement données, Logique floue
Référence : 115620

Ajustement automatique de vocabulaire expert par scission de modalité

Auteurs : Grégory Smits, Olivier Pivert, Marie-Jeanne Lesot

L'utilisation de variables linguistiques facilite l'interpr étation des données et améliore l'interaction avec les systèmes d'interrogation de données, et donc leur qualité. Cette amélioration est conditionnée par l'adéquation entre l'indistinguabilité induite par les modalités considérées et la structure sous-jacente des données. Cet article propose une méthode pour identifier et décomposer les modalités trop générales, afin de construire un vocabulaire de description adéquat par rapport à la structure des données. Using linguistic fuzzy variables improves the interpretability of data querying systems and thus their quality, under the condition that the considered modalities induce an indistinguishability relation in adequacy with the underlying data structure. This paper proposes a method to identify and split too general modalities so as to finally obtain a more appropriate vocabulary wrt. the data structure.

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LFA 2014

Enoncés contradictoires dans les résumés linguistiques flous

Auteurs : Gilles Moyse, Marie-Jeanne Lesot, Bernadette Bouchon-Meunier

Nous proposons une analyse en trois temps des causes de la complexité à identifier les phrases contradictoires dans les résumés linguistiques flous. Le premier concerne la définition des oppositions, basée sur les carrés aristot élicien et moderne. Le second traite de l'utilisation des quantificateurs généralisés, plus riches et plus complexes que Tous et Certains . Le troisième enfin détaille les propriétés liées à l'utilisation de la logique floue pour représenter l'opposition. En fin d'analyse, nous proposons un ensemble de pistes pour la définition de nouvelles propriétés liées à l'opposition dans les résumés linguistiques. We propose a three-part study of the causes of the complexity to identify contradictory sentences in fuzzy linguistic summaries. The first part deals with the definition of opposition, based on the modern and Aristotelian squares. The second one covers the generalized quantifiers, richer and more complex than All and Some . Finally, the third one details the properties of the fuzzy logic tools used to model opposition. At the end of our analysis, we propose some ideas to define new properties ensuring non contradiction in the summaries.

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LFA 2014

Extraction de motifs graduels émergents

Auteurs : Anne Laurent, Marie-Jeanne Lesot, Maria Rifqi

L'extraction de motifs émergents a pour objectif de souligner les caractéristiques distinctives d'une base de données par opposition à une base de référence, afin de mettre en évidence leurs différences. Cet article considère le cas particulier des motifs graduels émergents et vise, donc, à extraire des co-variations d'attributs discriminantes. Il discute les spécificités des motifs graduels nécessitant le développement d'une nouvelle méthode et propose la transposition adaptée d'un algorithme efficace basé sur la notion de bordure, en justifiant son applicabilité au cas des motifs graduels. Il illustre les résultats obtenus sur des données de l'UCI.

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LFA 2015

Auteur : Collectif LFA
Contributeurs : Anne-Laure Jousselme, Didier Dubois, Henri Prade, Michel Grabish, Grégory Smits, Olivier Pivert, Olivier Pivert, Grégory Smits, Ludovic Liétard, Thomas Laurain, Jimmy Lauber, Reinaldo Palhares, Salim Labiod, Thierry-Marie Guerra, Abdelmadjid Cherifi, Kevin Guelton, Laurent Arcese, Amal Ben Rjad, Mouloud Kharoune, Zoltan Miklos, Arnaud Martin, Boutheina Ben Yaghlane, Sébastien Harispe, Abdelhak Imoussaten, François Trousset, Jacky Montmain, Faten Elarbi, Tassadit Bouadi, Arnaud Martin, Boutheina Ben Yaghlane, Sabrine Mallek, Imen Boukhris, Zied Elouedi, Éric Lefevre, Saïd Jabbour, Badran Raddaoui, Lakdhar Sais, Didier Dubois, Agnès Rico, Marc Pirlot, Henri Prade, Manel Ayadi, Nahla Ben Amor, Laurence Cornez, Alberto Donizetti, Jean-Philippe Poli, Laurence Boudet, Abdelwahab Naji, Mohamed Ramdani, Bruno Teheux, Miguel Couceiro, Jean-Luc Marichal, Claudette Cayrol, Didier Dubois, Fayal Touazi, Miguel Couceiro, Quentin Brabant, Diadé Sow, Abdelhak Imoussaten, Pierre Couturier, Jacky Montmain, Nahla Ben Amor, Zeineb Elkhalfi, Hélène Fargier, Régis Sabbadin, Faial Bourahala, Farid Khaber, Mourad Oussalah, Naima Bouzera, Rémi Losero, Jimmy Lauber, Thierry-Marie Guerra, Paul-Antoine Bisgambiglia, Romain Franceschini, Damien Foures, Éric Innocenti, Nessrine El Hadj Salem, Allel Hadjali, Boutheina Ben Yaghlane, Aymen Gammoudi, Aymen Gammoudi, Allel Hadjali, Boutheina Ben Yaghlane, Salem Benferhat, Amélie Levray, Karim Tabia, Henri Prade, Asma Belhadi, Didier Dubois, Faiza Khellaf-Hamed, Henri Prade, Amal Oudni, Mohamed Amine Boukhaled, Gauvain Bourgne, Anne Laurent, Marie-Jeanne Lesot, Maria Rifqi, Jamal Atif, Isabelle Bloch, Céline Hudelot, Hugo Saulnier, Inés Couso, Olivier Strauss
Collection : LFA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : traitement données, IHM, Informatique, intelligence artificielle, Logique floue
Référence : 151036