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La recherche développée au sein du thème 1 du LIESP a pour thématique générale la conception de modèles pour l’aide à la décision. Il s’agit de concevoir des modèles et outils informatiques permettant de résoudre des problèmes ou aider à la prise de décisions complexes. L’objectif poursuivi dans ces recherches est de construire un ensemble cohérent de méthodes de modélisation et de résolution complémentaires et non redondantes pour aborder les problématiques suivantes :
- Apprentissage statistique, extraction et représentation de connaissances dans de gros volumes de données, - Modélisation de relations complexes et dynamiques entre entités et l’étude de l’émergence de propriétés (structures, comportements, etc.) globales et leur exploitation, - Etude de structures et paramètres d’optimisation sur des graphes complexes, - Mise en œuvre de propriétés auto-* (auto-développement, auto-organisation, auto-stabilisation, auto-adaptation, etc) dans les modèles proposés pour répondre à des questions de robustesse, d’adaptabilité et de stabilité, - Etude des questions d’échelles telle que la modélisation multi-échelles et la problématique du passage à l’échelle des algorithmes et modèles proposés.
Cette thématique se décline actuellement en 3 sous-thèmes (ou équipes), suivant les types de modèles considérés :
- Apprentissage & Extraction de Connaissances – LKD (Resp. A. Aussem)
- Graphes, Algorithmes et Applications – G2Ap (Resp. H. Kheddouci)
- Systèmes Complexes à base de Systèmes Multi-Agents – SyCoSMA (Resp. S. Hassas) |
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THÈME 1 : Modèles pour l’analyse et l’aide à la décision |
