[bull-ia] Soutenance d’HDR – 6 décembre 2018 – Des Données aux Connaissances : Modèles et Algorithmes

J’ai le plaisir de vous inviter à la soutenance de mon Habilitation à Diriger des Recherches intitulée « Des Données aux Connaissances : Modèles et Algorithmes ».

La soutenance se tiendra le jeudi 06 décembre 2018 à 14h en salle des thèses de la faculté des sciences Jean Perrin (université d’Artois) à Lens.

Composition du jury :

Sihem Amer-Yahya, Directrice de Recherche, LIG – CNRS, Université Grenoble Alpes, France (Rapporteur)
Philippe Besnard, Directeur de Recherche, IRIT – CNRS, Université Paul Sabatier, France
Philippe Fournier-Viger, Professeur, Harbin Institute of Technology, Chine (Rapporteur)
Anthony Hunter, Professeur, University College London, Royaume Uni
Felip Manyà, Professeur, IIIA-CSIC, Espagne (Rapporteur)
Jean-Charles Régin, Professeur des Universités, I3S, Université de Nice-Sophia Antipolis, France
Lakhdar Saïs, Professeur des Universités, Université d’Artois, France

Résumé :

Mes travaux de recherche sont à la frontière de plusieurs domaines incluant l’Intelligence Artificielle (IA) symbolique, la fouille de données, les graphes et les systèmes d’information. Ils se répartissent autour des mots clés suivants : raisonnement par contraintes, représentation des connaissances, modélisation des raisonnements, fouille de motifs sous contraintes, clustering, détection de communautés, compression de données et composition de services web.
La première partie de mon HDR donne un aperçu de mes contributions algorithmiques au problème de la satisfiabilité propositionnelle incluant l’apprentissage de clauses, les solveurs SAT parallèles de type portfolio, l’énumération de modèles et d’impliquants premiers et les transformations de contraintes de cardinalité (conditionnelles) sous forme normale conjonctive.
La seconde partie aborde les problématiques de la fouille de données et du clustering. Mes contributions portent sur les approches déclaratives pour différentes tâches de fouille de données : la fouille des itemsets fréquents et de leurs diverses formes condensées, l’extraction de règles d’association et de ses nombreuses variantes, la fouille de motifs séquentiels, l’énumération des motifs Top-k modulo une relation de préférence, la fouille de motifs sous incertitude, méthodes parallèles par décomposition et le clustering symbolique de formules propositionnelles. Pour mettre en lumière les fertilisations croisées entre l’IA symbolique et la fouille de données, je montre d’une part comment le concept de symétrie largement exploré en SAT/CP est étendu à la fouille des motifs ensemblistes, et d’autre part, comment la fouille de données peut être exploitée pour compresser des formules booléennes et des contraintes CSP exprimées en extension.
La troisième partie traite de mes contributions à la détection de communautés et à la compression de grands graphes, en exploitant les contraintes pseudo-booléennes et la logique propositionnelle.
La quatrième partie se focalise sur le raisonnement en présence d’incohérences et la théorie de l’argumentation. Je présente différentes méthodes pour la quantification de conflits dans les bases de connaissances et également pour le raisonnement en présence d’incohérences et d’incertitude dans les ontologies.
La dernière partie est consacrée à mes contributions à la composition des services web, en proposant diverses modélisations en logique de ce problème.
Ce travail se termine en évoquant mes projets de recherche actuels et futurs.

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