- Laboratoire d’informatique

OUAGUENOUNI Mohamed

Doctorant à Sorbonne Université (ATER, Sorbonne Université)
Équipe : DECISION
    Sorbonne Université - LIP6
    Boîte courrier 169
    Couloir 26-00, Étage 4, Bureau 404
    4 place Jussieu
    75252 PARIS CEDEX 05

01 44 27 87 41
Mohamed.Ouaguenouni (at) nulllip6.fr
https://lip6.fr/Mohamed.Ouaguenouni

Direction de recherche : Olivier SPANJAARD
Co-encadrement : GILBERT Hugo, ÖZTÜRK Meltem

Apprentissage et prédiction de préférences sur des ensembles en présence d’interactions entre éléments et de cycles de préférences

Cette thèse se situe à l'intersection de la théorie de la décision, de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, en étudiant l'apprentissage et la modélisation des préférences sur des ensembles. Les travaux portent sur la modélisation des préférences d'un décideur exprimées sous la forme de comparaisons par paires, avec deux objectifs : prédire les préférences non observées et prescrire des alternatives potentiellement optimales. Une attention particulière est accordée aux modèles de préférences avec interactions, leurs propriétés théoriques et défis pratiques.

Les contributions s'articulent en trois axes : une extension de la méthode de Régression Ordinale Robuste (ROR) pour tenir compte de la multiplicité des modèles compatibles avec les exemples de préférences, ainsi que des interactions possibles entre les éléments d'un ensemble ; une approche hybride associant processus gaussiens et programmation linéaire pour gérer les incohérences dans les déclarations de préférences ; et enfin une extension du modèle additif par l'ajout de termes bilinéaires permettant de représenter des préférences intransitives tout en maintenant la tractabilité computationnelle de l'apprentissage des paramètres du modèle.


Soutenance : 05/06/2025

Membres du jury :

Sébastien Destercke, Directeur de recherche au CNRS, Université de Technologie de Compiègne [Rapporteur]
Eyke Hüllermeier, Professor, Ludwig-Maximilians-Universität München [Rapporteur]
Christophe Labreuche, Ingénieur de recherche, Thales Research and Technology
Wassila Ouerdane, Professeure, CentraleSupélec
Nataliya Sokolovska, Professeure, Sorbonne Université
Olivier Spanjaard, Professeur, Sorbonne Université
Hugo Gilbert, Maître de conférences, Université Paris Dauphine-PSL
Meltem Öztürk, Professeure, Université Paris Dauphine-PSL

Publications 2022-2025