Direction de recherche : Bernadette BOUCHON-MEUNIER

Co-encadrement : LABROCHE Nicolas

Modélisation et apprentissage des préférences appliqués à la recommandation dans les systèmes d'impression

Cette thèse porte sur la modélisation et l'apprentissage automatique des préférences, dans le contexte industriel de l'impression en grand format. En particulier, nous nous intéressons à l'automatisation de la configuration d'impression. De par la palette des comportements possibles, cette fonctionnalité n'est pas triviale, ni à concevoir, ni à utiliser. Nous proposons une nouvelle approche pour en améliorer les deux aspect complémentaires : évolutivité et utilisabilité. Le coeur de notre approche est un système de recommandation adaptatif, basé sur trois contributions originales : - une modélisation de la configuration d'impression grand format à partir d'un modèle de préférence, sous la forme de problèmes d'optimisation sous contraintes, - un modèle des préférences de l'imprimeur, sous la forme de fonctions d'utilité additive linéaires par morceaux, basée sur une famille d'attributs adaptée, - un algorithme d'apprentissage automatique d'ordonnancements à partir de données comparatives. Basé sur l'algorithme rankSVM linéaire, notre méthode d'apprentissage permet d'adapter la complexité de l'espace de description des données, tout en conservant la linéarité.

Publications 2004-2009

• 2009
  • V. Labbé : “Modélisation et apprentissage des préférences appliqués à la recommandation dans les systèmes d’impression”, soutenance de thèse, soutenance 22/09/2009, direction de recherche Bouchon-meunier, Bernadette, co-encadrement : Labroche, Nicolas (2009)
• 2004
  • V. Labbé, O. Sigaud, Ph. Codognet : “Anticipation of Periodic Movements in Real Time 3D Environments”, ABiALS 2004 - 2^nd Workshop of Anticipatory Behavior in Adaptive Learning Systems, Los Angeles, CA, United States, pp. 51-61 (2004)