Éric Lefevre

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Les articles

Vers une généralisation de l'approximation des fonctions de croyance

Auteurs : Tekwa Tedjini, Sohaib Afifi, Frédéric Pichon, Éric Lefevre

Dans la théorie des fonctions de croyance, on est souvent contraint `a travailler avec des fonctions de masse ayant un grand nombre d'ensembles focaux ou à combiner itérativement plusieurs fonctions de masse ce qui engendre l'explosion du nombre d'éléments focaux dans la fonction de masse résultante. Cette limite peut rapidement diminuer l'intérêt pratique d'une représentation crédibiliste des incertitudes. Face à cet aléa, l'approximation des fonctions de croyance constitue un atout. Dans cet article, nous proposons d'étendre les techniques classiques d'approximation, reposant essentiellement sur la comparaison du contenu informatif des fonctions de masse en terme de spécificité, à d'autres relations entre fonctions de croyance telles que l'ordre latticiel. Cela permet de pallier l'inadéquation des techniques classiques dans certaines applications.

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LFA 2020 - Rencontres francophones sur la Logique Floue et ses Applications

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 : 186625

Un modèle Belief-Constrained Programming pour le VRPTW avec temps de service et de trajet crédibilistes

Auteurs : Tekwa Tedjini, Sohaib Afifi, Frédéric Pichon, Éric Lefevre

Dans cet article, nous considérons une variante du problème de tournées de véhicules avec fenêtres de temps (VRPTW) où les temps de service et les temps de trajet sont incertains et représentés par des fonctions de croyance. Cette théorie est plus générale que la théorie des probabilités dans la modélisation des incertitudes. Nous proposons d'appliquer l'approche Belief-Constrained Programming, qui étend la méthode Chance-Constrained Programming en optimisation stochastique, au VRPTW afin de gérer les temps de service et les temps de trajet crédibilistes. Notre modèle impose des bornes minimales pour la croyance et la plausibilité que le service de chaque client commence dans sa fenêtre de temps. Un algorithme mémétique est mis en place pour la résolution des instances de Solomon adaptées aux données crédibilistes.

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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 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 : 173631

Détection des faux avis dans un cadre évidentiel

Auteurs : Malika Ben Khalifa, Zied Elouedi, Éric Lefevre

De nos jours, les opinions partagées sur les sites web sont devenues l'une des principales sources d'information lors de la prise de décision pour les acheteurs (qu'ils soient des particuliers ou des entreprises). Malheureusement, l'importance de la publicité et l'attrait du profit ont provoqué l'apparition de fausses opinions afin de troubler les consommateurs. Puisque les avis donnés sont généralement imprécis et incertains, il est assez difficile de distinguer les faux avis des vrais. Dans cet article, nous proposons une nouvelle méthode de détection de faux avis, capable de traiter l'incertitude en se fondant sur la théorie des fonctions de croyance. Cette approche permet de prendre en compte la compatibilité entre l'avis donné et tous les autres. Nous proposons de valider le comportement de notre méthode à travers des exemples numériques et de l'évaluer à travers des bases artificielles. Ces expérimentations prouvent que cette méthode, prenant en compte l'incertitude, constitue une première démarche intéressante pour la détection de fausses opinions.

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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 : 167718

La maintenance des bases de cas dans un cadre évidentiel

Auteurs : Safa Ben Ayed, Zied Elouedi, Éric Lefevre

Les systèmes de raisonnement à base de cas se caract érisent par un apprentissage incrémental à partir des expériences passées. Toutefois, cette évolution peut devenir incontrôlable et menacer leur succès qui dépend essentiellement du temps de recherche et de la qualité des bases. Pour garantir cette qualité, la maintenance des bases de cas (CBM) est nécessaire. Cependant, beaucoup de travaux réalisés dans ce domaine réduisent leur compétence en terme de résolution de problèmes surtout quand les cas reposent sur des informations imparfaites. Afin de régler ce problème, nous proposons, dans cet article, une nouvelle approche de Maintenance des Bases de Cas dans un cadre Évidentiel (ECBM). Cette méthode est capable de gérer l'imperfection par l'utilisation de la théorie des fonctions de croyance. L'idée clé est d'utiliser une technique d'apprentissage automatique gérant l'incertitude, puis de distinguer entre les différents types de cas pour ensuite effectuer la maintenance.

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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, 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 : 156607

Calibration évidentielle conjointe de classifieurs SVM binaires fondée sur la régression logistique

Auteurs : Éric Lefevre, Frédéric Pichon, David Mercier, Pauline Minary, Benjamin Droit

Dans le cadre de la combinaison de classifieurs, une étape de calibration, fondée sur la régression logistique, est généralement utilisée pour transformer indépendamment chaque sortie de classifieur en distribution de probabilité pour ensuite les combiner. Afin de mieux gérer les incertitudes cette calibration a récemment été redéfinie dans le cadre des fonctions de croyance. Dans cet article, nous proposons de calibrer conjointement les classifieurs en utilisant la régression logistique multiple, et d'étendre cette approche au cadre des fonctions de croyance. Notre approche évidentielle est testée sur des données simulées et réelles avec des classifieurs SVM binaires, et présente plusieurs avantages par rapport à sa version probabiliste et par rapport à l'approche évidentielle calibrant indépendamment chaque classifieur.

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

Le problème de tournées de véhicules avec des demandes évidentielles

Auteurs : Frédéric Pichon, Nathalie Hélal, David Mercier, Daniel Porumbel, Éric Lefevre

Ce papier porte sur deux modèles du problème de tournées de véhicules avec capacité (CVRP, en abrégé, pour Capacitated Vehicle Routing Problem) où les demandes des clients sont incertaines et représentées en utilisant la théorie de l'évidence. Le premier modèle, appelé CVRP Belief-Constrained Programming, est une extension de l'approche Chance-Constrained Programming en programmation stochastique, o`u la contrainte en probabilité est remplacée par deux contraintes évidentielles, i.e., nous imposons des bornes minimales pour la croyance et la plausibilité que la somme des demandes sur chaque route respecte la capacité. Le deuxième modèle, appelé CVRP with Evidential Recourses, étend l'approche dite de recours : si le véhicule arrive à un certain client et ne peut pas satisfaire sa demande, il doit retourner au dépôt et revenir au client. L'incertitude sur les recours possibles sur chaque route est représentée par une fonction de croyance et le coût d'une route est alors son coût classique (sans recours) additionné du pire coût espéré des recours. Des tests numériques sont présentés pour les deux modèles.

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

New decision tree classifier for dealing with partially uncertain data

Auteurs : Trabelsi Asma, Elouedi Zied, Éric Lefevre

L'arbre de décision est l'une des méthodes de classification les plus connues et à été largement utilisé dans plusieurs domaines, notamment dans la fouille de données et l'apprentissage automatique. Cependant, les algorithmes standards de construction de l'arbre de décision ne sont pas capables de gérer l'incertitude, en particulier l'incertitude épistémique. Dans cet article, nous proposons d'adapter la technique d'arbre de décision à un environnement incertain. Concrètement, nous traitons le cas où les valeurs d'attributs d'objets sont incertaines et où cette incertitude est représentée dans le cadre de la théorie des fonctions de croyance. La méthode proposée concerne à la fois la construction de l'arbre de décision et la classification de nouveaux objets.

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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 : 156507

Sur l'affaiblissement d'une fonction de croyance par une matrice de confusion

Auteurs : David Mercier, Zied Elouedi, Éric Lefevre

Dans cet article, une première étude est réalisée sur des mécanismes d'affaiblissement permettant l'ajustement de fonctions de croyance en se basant sur les résultats fournis par une matrice de confusion. Pour ce faire, trois approches basées sur des affaiblissements sont exposés. Ces méthodes permettent l'estimation des coefficients d'affaiblissement attribués à une source, afin de corriger ses décisions brutes, et ce en tenant compte des décisions apprises et offertes par la matrice de confusion. Ces ajustements diffèrent selon qu'un affaiblissement classique et contextuel est employé. Ces méthodes sont illustrés sur un exemple mettant en avant leurs intérêts respectifs. In this papier, a pre-study is performed on mechanisms allowing the adjustment of belief functions based on the results provided by a confusion matrix. To this end, three different approaches based on discountings are displayed. These methods allow the estimation of discounting rates assigned to a source to correct its row data by taking into account learnt decisions given by the confusion matrix. These adjustments differ depending on whether a traditional or contextual discounting is realized. These methods are illustrated with an example highlighting their respective interests.

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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 : 95233

Classification crédale multi-cibles

Auteurs : Samir Hachour, François Delmotte, Éric Lefevre, David Mercier, John Klein, Jean-Marc Vannobel

Dans cet article, on s'intéresse au problème de poursuite et de classification simultanées de plusieurs cibles. Ce travail est à rapprocher de celui de Smets et Ristic. L'article est préliminaire et fédère des approches de plusieurs travaux. L'étape de poursuite sera assurée par des filtres de Kalman et d'IMM (Interacting Multiple Model) classiques, seule l'étape de classification est assurée par des fonctions de croyance. Les objets à classer sont invariants dans le temps, et il n'y a donc pas d'étape de détection ou de suppression de cibles. Une comparaison sur un problème de poursuite d'avions permet d'illustrer quelques différences avec l'approche Bayésienne. In this paper, we study the problem of joint tracking and classification of several targets. Targets are considered to be known and sufficiently separated so that they cannot be confused. Our goal is to shed light on the contribution of credal classification over the Bayesian classification. Our job is to track the movement of targets using conventional Kalman filters and IMMs, and compare the performances of credal and Bayesian classification.

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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 : 104724

Étude préliminaire de l'application de la fusion d'informations pour le diagnostic de défauts de bobinages de machines à courant alternatif

Auteurs : David Mercier, Éric Lefevre, Rémus Pusca, Cristian Demian, Raphael Romary

Dans cet article, une méthode de diagnostic de machines électriques, exploitant des mesures de champs magnétiques, est présentée. L'approche est couplée à un processus de fusion d'informations basé sur les fonctions de croyance. Une étude antérieure a montré qu'il était possible de détecter un défaut sur le bobinage d'un moteur à l'aide d'une méthode non-invasive. Celle-ci est basée sur l'analyse des variations du champ magnétique à l'extérieur de la machine lorsque la charge varie. Plusieurs mesures autour de la machine sont nécessaires afin d'augmenter la probabilité de détection de défaut car la position du défaut par rapport au capteur influence de façon importante le résultat. Ainsi dans cet article, l'ensemble des mesures sont utilisées afin d'obtenir un diagnostic plus fiable et d'augmenter la probabilité de détection des défauts. La fusion des mesures est réalisée dans le cadre de la théorie des fonctions de croyance. Cette approche est testée sur des mesures réelles. In this paper, a method for diagnosis of AC machines using the magnetic field is presented. The method is associated to a fusion process based on belief functions. In previous works, it has been shown that it was possible to detect fault in the stator windings of electrical machines using a noninvasive method. It is based on the analysis of the variation of the magnetic field outside of the machine when the load varies. Several measurements around the machine are necessary to increase the probability of the fault detection because the fault position relatively to the sensor can strongly influence the results. So in this paper, it is proposed to exploit conjointly all the measurements in order to obtain a more robust and reliable diagnostic and to increase the probability of detecting the fault. The merging of the different estimations being realized in the framework of belief functions. This approach is tested on real measurements.

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LFA 2012

Un processus V2V d'échanges et de gestion d'informations imparfaites basé sur des fonctions de croyance

Auteurs : Mira Bou Farah, David Mercier, Éric Lefevre, François Delmotte

Cet article introduit un système basé sur des fonctions de croyance pour l'échange et la gestion d'informations imparfaites portant sur des événements dans la communication inter-véhicules (VANET). Ce modèle est implémenté sous Matlab afin d'être testé. This paper introduces a system using belief functions for exchanging and managing imperfect information about events in vehicular networks (VANET). This model is implemented with Matlab in order to be tested.

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LFA 2012

Estimation de sincérité et pertinence a partir de matrices de confusion pour la correction de fonctions de croyance

Auteurs : Éric Lefevre, Frédéric Pichon, David Mercier, Zied Elouedi, Benjamin Quost

Dans cet article, nous nous intéressons à la correction de fonctions de croyance et plus particulièrement à l'estimation de méta-connaissances nécessaire à la mise en place de ces corrections. Les méta-connaissances permettent de caractériser l'état dans lequel la source se trouve (par exemple : pertinente ou non, sincère ou non). Avec ces méta-connaissances, on peut donc corriger la fonction de croyance initialement donnée par la source d'information. Notre application concerne la fusion de classifieurs. Ainsi dans notre cas, les métaconnaissances sont estimées à partir de matrices de confusion. Les fonctions de croyance corrigées sont des fonctions catégoriques définies à partir des décisions fournies par les classifieurs. In this paper, we are interested in the correction of belief functions, and more particularly the estimation of meta-knowledge needed for making these corrections. The meta-knowledge allow us to define the state in which the source is (for example : relevant or not, truthful or not). With these meta-knowledge, we can thus correct belief function initially given by the information source. Our application concerns the fusion of classifiers. So in our case, the meta-knowledge are estimated from confusion matrices. The corrected belief functions are categorical functions defined from the decisions induced from classifiers.

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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, Kévin 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 : 115617

Prédiction des liens dans les réseaux sociaux dans le cadre de la théorie des fonctions de croyance

Auteurs : Sabrine Mallek, Imen Boukhris, Zied Elouedi, Éric Lefevre

Le problème de prédiction de liens constitue un domaine de recherche important traité dans l'analyse des réseaux sociaux. Il consiste à deviner les liens qui apparaîtront dans le réseau en se basant sur son état actuel. Plusieurs méthodes ont été proposées pour faire face à ce problème mais la plupart d'entre elles le traitent dans un cadre certain. En effet, les données des réseaux sociaux sont souvent incomplètes et bruitées, par conséquent il est nécessaire de gérer l'incertitude lors de la prédiction. Nous examinons dans ce papier, le problème de prédiction de liens dans un cadre incertain en utilisant la théorie des fonctions de croyance. D'abord, nous présentons un nouveau modèle graphique pour les réseaux sociaux qui encapsule les incertitudes dans la structure des liens. Ensuite, nous proposons une nouvelle approche pour la prédiction des futurs liens via la fusion d'information des nœuds voisins.

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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, Kévin 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 : 151013