Laboratoire de Génie Informatique et d’Automatique de l’Artois

Poste ouvert (Doctorant)

Aide au raisonnement sous incohérences pour la levée d’incertitude

CDD (3 ans) Début : 01/09/2023

L’objectif de cette thèse, située dans le domaine de l’intelligence artificielle anthropocentrée, est de développer une approche formelle et outillée pour l’aide au raisonnement en présence d’informations incohérentes, ancrée dans le cadre de la théorie des fonctions de croyance.

Mots clés : Cohérence, Conflit, Incertitude, Fusion, Fonctions de croyance, Théorie de Dempster-Shafer, Anomalies, Ingénierie des connaissances, Intégration humains-systèmes

Contexte

Thématique : Intelligence artificielle anthropocentrée

Date de début et durée : Septembre/Octobre 2023, 36 mois

Financement : Bourse CIFRE (poste ingénieur junior pendant la thèse)

Localisation : Les travaux seront menés possiblement sur plusieurs sites : au CS GROUP Research Lab (Paris-Saclay) ; aux bureaux de CS GROUP à La Garde dans la région de Toulon ; au sein du Laboratoire de Génie Informatique et d’Automatique de l’Artois (Béthune).

Encadrement :

  • Directeur : Prof. Frédéric Pichon (frederic.pichon@univ-artois.fr), Laboratoire de Génie Informatique et d’Automatique de l’Artois (LGI2A)
  • Co-directrice : Dr. Anne-Laure Jousselme (anne-laure.jousselme@csgroup.eu), CS Group France
  • Encadrante : Dr. Edwige Quillerou-Grivot (edwige.quillerou@inrs.fr), chaire FlexTech CentraleSupélec – ESTIA.

Profil recherché

La candidate ou le candidat devra être titulaire d’un master ou d’un titre d’ingénieur en informatique ou champ connexe, et devra être ressortissant des pays de l’UE, du Royaume-Uni ou de la Suisse. Des connaissances en intelligence artificielle seront un atout, ainsi qu’une sensibilisation aux sciences cognitives. Les qualités permettant de mener à terme un programme de doctorat telles que la curiosité, la créativité, l’autonomie, l’esprit critique et l’enthousiasme, seront nécessaires.

Candidature

Envoyer avant le 12 juin 2023 un e-mail, avec tous les encadrants de la thèse en copie, contenant les documents suivants dans un seul fichier pdf : votre CV, une lettre de motivation, vos relevés de notes et classements de l’année actuelle (master ou équivalent) et des années précédentes, et, en option, jusqu’à deux lettres de recommandation.

Contact : Frédéric PICHON
Contact : Anne-Laure JOUSSELME
Contact : Edwige QUILLEROU-GRIVOT

Sujet

Dans les systèmes de fusion d’information [1], la gestion des informations incohérentes est une tâche cognitive difficile surtout lorsque les enjeux décisionnels qui en découlent sont importants. Par exemple, dans les tâches de surveillance souvent supportées par des systèmes de commandement et contrôle, les incohérences dans les informations disponibles peuvent avoir un impact crucial sur la compréhension de la situation. En surveillance maritime, ces incohérences peuvent être le reflet d’actes illicites ou malveillants, de navires en détresse, ou simplement d’un mauvais fonctionnement de capteur. Dans le domaine du renseignement, les analystes ont recours à certaines méthodologies qui permettent d’évaluer des hypothèses émanant d’observations possiblement contradictoires. Dans ces deux cas, la tâche de l’opérateur ou de l’analyste est particulièrement compliquée par le nombre important d’informations à traiter, par la diversité des sources de qualité variable, par le temps souvent restreint dont ils disposent pour résoudre le problème, et la pression psycho-sociale à laquelle ils peuvent être soumis.

Le cadre formel des fonctions de croyance [2] permet de fusionner des informations issues de sources partiellement fiables, d’appréhender l’hétérogénéité des informations et leur imperfection. De plus, mesurer l’incohérence a fait l’objet de plusieurs travaux dans ce cadre (e.g., [3-7]). Chaque mesure d’incohérence répond à des propriétés mathématiques spécifiques qui caractérisent son comportement en accord avec une certaine intuition humaine. Cependant, la caractérisation-même de ce qui constitue une incohérence représente un défi puisque cela dépend fortement du contexte opérationnel (mission, météo, géopolitique, environnement, etc).

Le défi majeur de ce travail sera de concilier mesure d’incohérence et intuition humaine quant à son comportement, en évitant de reproduire des biais de raisonnement. Il s’agira d’identifier une ou des mesures du degré d’incohérence dans le cadre des fonctions de croyance, à la sémantique et au comportement maîtrisés, adaptées au contexte opérationnel et qui aient un sens pour l’analyste ou l’opérateur. Les méthodologies d’ingénierie des connaissances et de design de système anthropocentré joueront un rôle central pour éliciter et comprendre le raisonnement d’experts face à des informations incohérentes (e.g., [8-10]).

L’approche développée sera testée sur des données réelles et simulées provenant de différents champs d’application qui seront précisés au cours de la thèse (e.g., surveillance maritime, surveillance de site industriel, renseignement, prévention de feux de forêts, etc).

Références

[1] D. Dubois, W. Liu, J. Ma, H. Prade. The basic principles of uncertain information fusion. An organised review of merging rules in different representation frameworks. Information Fusion 32:12-39, 2016.
[2] G. Shafer. A mathematical theory of evidence. Princeton University Press, Princeton, 1976.
[3] S. Destercke, T. Burger. Toward an axiomatic definition of conflict between belief functions. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. B 43(2):585–596, 2013.
[4] F. Pichon, A.-L. Jousselme, N. Ben Abdallah. Several shades of conflict. Fuzzy Sets and Systems 366(1) : 63-84, 2019.
[5] F. Pichon, S. Destercke, T. Burger. A consistency-specificity trade-off to select source behavior in information fusion. IEEE Transactions on Cybernetics 45(4):598-609, 2015.
[6] A.-L. Jousselme, F. Pichon, N. Ben Abdallah, and S. Destercke. A Note About Entropy and Inconsistency in Evidence Theory. Int. Conf. on Belief Functions (BELIEF 2021), vol. 12915 of Lecture Notes in Computer Science, pages 215-223, Springer, 2021.
[7] N. Ben Abdallah, S. Destercke, A.-L. Jousselme, and F. Pichon. Logical and evidential inconsistencies meet : first steps. Int. Conf. on Belief Functions (BELIEF 2021), vol. 12915 of Lecture Notes in Computer Science, pages 207-214, Springer, 2021.
[8] A.-L. Jousselme, G. Pallotta, J. Locke. Risk game : Capturing impact of information quality on human belief assessment and decision making. Int. Journal of Serious Games 5(4):23–44, 2018.
[9] G. A. Boy. Articulating Human Systems Integration. In Design for Flexibility : A Human Systems Integration Approach, pages 29-47, Springer International Publishing, 2021.
[10] G. A. Boy and E. Quillerou (Eds.). Risk-Taking, Prevention and Design : A Cross-Fertilization Approach (1st ed.). CRC Press, 2022.