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

Séminaire

Récentes avancées en fusion d’informations imparfaites pour l’aide à la décision

Le 7 mai 2013 à 10h00 Salle des séminaires du LGI2A, FSA, Béthune
Frédéric PICHON Ingénieur Thalès, Palaiseau

De nombreuses applications, et en particulier les systèmes d’aide à la décision dédiés à la logistique et aux transports, nécessitent l’estimation de certains paramètres à partir d’informations issues de plusieurs sources. La difficulté de ce type de problème, dit de fusion d’informations, réside dans l’imperfection (imprécision, incertitude) de l’information apportée par chacune des sources, ainsi que dans l’imperfection des connaissances sur la qualité et la dépendance des différentes sources. Pour résoudre correctement ce type de problème, il est donc nécessaire d’avoir recours à des outils puissants de modélisation et de gestion des informations imparfaites.

Après un rapide tour d’horizon des formalismes les plus importants proposés à ce jour pour le traitement des informations imparfaites, nous détaillerons au cours de cet exposé quelques avancées récentes en fusion d’informations réalisées dans l’un de ces formalismes – la théorie des fonctions de croyance. Nous présenterons en particulier un cadre général pour la fusion d’informations que nous avons proposé, et qui repose sur une modélisation explicite des connaissances disponibles sur la qualité des sources. Nous exposerons également quelques résultats théoriques et applicatifs associés à ce cadre : nous verrons qu’il permet de fournir une interprétation à des opérateurs de fusion, notamment les α-conjonctions, introduits initialement de manière purement formelle ; nous montrerons qu’il rend possible des gains de performance dans le domaine de la classification supervisée ; enfin nous introduirons une nouvelle méthode basée sur ce cadre et permettant d’estimer la qualité des sources, en l’absence d’expérience préalable avec celles-ci