Imprécision et apprentissage automatique : une visite guidée

Le traitement ou la quantification d’incertitude dans les problèmes d’apprentissage automatique est un besoin qui arrive régulièrement (on peut penser aux problèmes où les décisions sont critiques). Dans cet exposé, je m’intéresserai au traitement de l’imprécision dans les problèmes d’apprentissage, notamment au moyen d’approches probabilistes imprécises. Apres avoir rappelé les principaux aspects des approches probabilistes imprécises, je m’intéresserai à deux problèmes distincts : d’une part la production de prédictions imprécises, en discutant diverses approches permettant d’obtenir ces dernières et les difficultés associées `a l’obtention de telles prédictions ; d’autre part l’intégration de données incertaines, dont l’incertitude est décrite par des probabilités imprécises, et l’intérêt que peut présenter une telle intégration, notamment pour les problèmes d’apprentissage collaboratif.