Direction de recherche : Herman AKDAG

Évaluation sémantique d'informations symboliques : la cotation

La confiance en une information est une mesure de la foi qu'on peut lui apporter, c'est-à-dire qu'elle indique combien on peut la croire. Si la confiance constitue un sujet de recherche très étudié, dans la plupart des cas sa mesure témoigne plus de la qualité de la production de l'information sur laquelle elle porte qu'elle ne révèle si l'on peut s'y fier. Comme on ne se satisfait pas du fait qu'une nouvelle émane d'une source sûre pour la croire, l'évaluation automatique de la confiance nécessite un modèle plus riche, capable de décrire pour quelles raisons son objet est ou n'est pas crédible. C'est à cette problématique que nous nous sommes attaché dans nos travaux. Après avoir étudié la perception d'un mode de représentation de la confiance, nous proposons d'aborder séparément son expression et le processus gouvernant son établissement, de distinguer la cote de la cotation. Nous étudions les prérequis à la définition de la cote et en déduisons les dimensions incontournables à sa construction. Nous en proposons un découpage permettant de regrouper les différents critères d'évaluation selon leur objet et leur influence et assurant leur indépendance et leur non-redondance. Nous nous attachons également à assurer la lisibilité des mesures participant à l'évaluation de la cote en proposant de les apprécier sur des échelles discrètes explicitées d'étiquettes linguistiques. Une fois cette sélection des dimensions effectuée, nous nous posons la question de leur combinaison pour modéliser le processus d'établissement de la confiance. Afin de répondre à ce problème, nous proposons une philosophie de l'intégration des dimensions à la confiance: nous façonnons une architecture à la cotation. Nous fournissons à cette architecture une représentation sous la forme d'une chaîne de cotation, celle-ci mettant en avant l'ordre de prise en compte des dimensions d'intérêt et leur influence sur la hausse ou la baisse de la cote. Nous montrons également comment la souplesse de notre modèle permet de représenter différentes postures de crédulité de l'utilisateur, adaptabilité essentielle à la modélisation de principes subjectifs. Suite à ces définitions, nous proposons une formalisation théorique du procédé de cotation ainsi que de la cote, son mode d'expression. Exploitant l'expressivité de la logique multivaluée, nous choisissons ce formalisme pour exprimer nos propositions. Afin de préserver la nuance importante entre l'impossibilité de mesurer et la mesure neutre, nous l'étendons en lui adjoignant un nouveau degré de vérité. Dans ce cadre de logique symbolique étendue, nous définissons les opérateurs de combinaison permettant de représenter l'ensemble de nos propositions et formalisons la modélisation de la crédulité. Nous considérons ensuite la mise en pratique de notre modèle dans l'extraction et la cotation d'informations symboliques. Dans un premier temps nous examinons la transposition de la cotation au problème de l'extraction de connaissances à partir de textes. Nous détaillons successivement la cotation de l'extraction d'informations, puis celle de leur fusion, en examinant pour chacune la transposition des dimensions qui la constituent. Nous implémentons, ensuite, un démonstrateur pour la mise en œuvre de nos propositions. Enfin, nous appliquons modèle et démonstrateur à un cas réel d'extraction et de cotation de réseau social.

Trois docteurs (2017 - 2020) à Sorbonne Université

Publications 2006-2022

• 2022
  • M.‑J. Lesot, A. Revault D'Allonnes : “Les t-normes en logique multivalente : un théorème de représentation de l’ABOP”, Rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses Applications (LFA) 2022, Toulouse, France (2022)
  • M.‑J. Lesot, A. Revault D'Allonnes : “T-norms in Many-Valued Logics: a Representation Theorem in the ABOP Framework”, IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI) 2022, Padoue, Italy, (IEEE) (2022)
• 2020
  • M.‑J. Lesot, A. Revault D'Allonnes : “Subspace clustering et degrés de typicité d’attributs : une étude prospective”, Rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses Applications, Sète, France (2020)
  • M.‑J. Lesot, A. Revault D'Allonnes : “Subspace Clustering and Feature Typicality Degrees: a Prospective Study”, 2020 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), Glasgow, United Kingdom (2020)
• 2019
  • A. Revault D'Allonnes, M.‑J. Lesot : “Study of an Abating Aggregation Operator in Many-Valued Logic”, The 2019 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE 2019), New Orleans, United States (2019)
  • M. Lenart, A. Bielecki, M.‑J. Lesot, T. Petrisor, A. Revault D'Allonnes : “Trust Dynamics: A Case-study on Railway Sensors”, SENSORNETS 2019 - 8^th International Conference on Sensor Networks, Prague, Czechia (2019)
  • A. Marchal, M.‑A. Miville‑Deschênes, F. Orieux, N. Gac, Ch. Soussen, M.‑J. Lesot, A. Revault D'Allonnes, Q. Salomé : “ROHSA: Regularized Optimization for Hyper-Spectral Analysis: Application to phase separation of 21 cm data”, Astronomy and Astrophysics - A&A, vol. 626, pp. a101, (EDP Sciences) (2019)
• 2018
  • M. Lenart, A. Bielecki, M.‑J. Lesot, T. Petrisor, A. Revault D'Allonnes : “Dynamic Trust Scoring of Railway Sensor Information”, ICAISC 2018 - 17^th International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, vol. 10842, Lecture Notes in Computer Science, Zakopane, Poland, pp. 579-591, (Springer) (2018)
• 2017
  • A. Revault D'Allonnes, M.‑J. Lesot : “If I don’t know, should I infer? Reasoning around ignorance in a many-valued framework”, Proc. of the 17^th World Congress of the International Fuzzy Systems Association, IFSA2017, Otsu, Japan (2017)
  • B. Legastelois, M.‑J. Lesot, A. Revault D'Allonnes : “Typology of Axioms for a Weighted Modal Logic”, International Journal of Approximate Reasoning, vol. 90, pp. 341-358, (Elsevier) (2017)
  • B. Legastelois, M.‑J. Lesot, A. Revault D'Allonnes : “A Fuzzy Take on Graded Beliefs”, Advances in Fuzzy Logic and Technology 2017, vol. 642, Advances in Intelligent Systems and Computing, Varsovie, Poland, pp. 392-404, (Springer) (2017)
  • M.‑J. Lesot, A. Revault D'Allonnes : “Information quality and uncertainty”, chapter in Uncertainty Modeling (2017)
• 2016
  • M. Canu, M.‑J. Lesot, A. Revault D'Allonnes : “Overlapping Community Detection by Local Decentralised Vertex-centred Process”, Proceedings of the 2016 16^th IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW'16), Barcelone, Spain, pp. 77-84, (IEEE) (2016)
  • B. Legastelois, M.‑J. Lesot, A. Revault D'Allonnes : “Négation de croyances graduelles”, Rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses Applications, La Rochelle, France (2016)
  • M. Canu, M.‑J. Lesot, A. Revault D'Allonnes : “Détection de communautés recouvrantes orientée sommet”, Actes de la 7^e Conférence sur les modèles et l’analyse des réseaux : Approches mathématiques et informatiques, Cergy, France (2016)
  • B. Legastelois, M.‑J. Lesot, A. Revault D'Allonnes : “Belief, semi-belief and unbelief”, Non-classical logics. Theory and applications, Łódź, Poland (2016)
  • B. Legastelois, M.‑J. Lesot, A. Revault D'Allonnes : “Negation of graded beliefs”, Int. Conf. on Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems, IPMU 2016, Eindhoven, Netherlands (2016)
  • M. Canu, M.‑J. Lesot, A. Revault D'Allonnes : “Vertex-centred Method to Detect Communities in Evolving Networks”, Proceedings of the 5^th International Workshop on Complex Networks and their Applications (COMPLEX NETWORKS 2016), vol. 683, Studies in Computational Intelligence, Milan, Italy, pp. 275-286, (Springer International Publishing) (2016)
• 2015
  • B. Legastelois, M.‑J. Lesot, A. Revault D'Allonnes : “Aggregation of belief degrees in graded doxastic logic for conjunction and disjunction”, Non-classical logics. Theory and applications, Toruń, Poland (2015)
  • M. Canu, M. Detyniecki, M.‑J. Lesot, A. Revault D'Allonnes : “Fast community structure local uncovering by independent vertex-centred process”, Proceedings of the 2015 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining, Paris, France, pp. 823-830, (ACM) (2015)
  • A. Revault D'Allonnes, M.‑J. Lesot : “Dynamics of trust building: models of information cross-checking in a multivalued logic framework”, The 2015 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE 2015), Istanbul, Turkey (2015)
  • B. Legastelois, M.‑J. Lesot, A. Revault D'Allonnes : “Typologie d’axiomes pour une logique modale pondérée”, Journées d'Intelligence Artificielle Fondamentales, IAF'15, Rennes, France (2015)
  • B. Legastelois, M.‑J. Lesot, A. Revault D'Allonnes : “Typology of axioms for a weighted modal logic”, Proc. Workshop on Weighted Logics for Artifical Intelligence, WL4AI, IJCAI 2015, Buenos Aires, Argentina, pp. 40-47 (2015)
• 2014
  • A. Revault D'Allonnes, M.‑J. Lesot : “Formalising Information Scoring in a Multivalued Logic Framework”, Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems, vol. 442, Communications in Computer and Information Science, Montpellier, France, pp. 314-324, (Springer) (2014)
• 2012
  • M. Damez, M.‑J. Lesot, A. Revault D'Allonnes : “Dynamic Credit-Card Fraud Profiling”, Proceedings of the 9^th International Conference on Modeling Decisions for Artificial Intelligence (MDAI), vol. 7647, Lecture Notes in Computer Science, Girona, Catalonia, Spain, pp. 234-245, (Springer) (2012)
  • M.‑J. Lesot, A. Revault D'Allonnes : “Credit-Card Fraud Profiling Using a Hybrid Incremental Clustering Methodology”, Proceedings of the 6^th International Conference on Scalable Uncertainty Management (SUM), vol. 7520, Lecture Notes in Computer Science, Marburg, Germany, pp. 325-336, (Springer) (2012)
• 2011
  • A. Revault d'Allonnes : “Évaluation sémantique d’informations symboliques : la cotation”, soutenance de thèse, soutenance 11/07/2011, direction de recherche Akdag, Herman (2011)
• 2010
  • A. Revault D'Allonnes, H. Akdag, B. Bouchon‑Meunier : “Incertain et inconnu, deux facettes de la cotation”, IC 2010 21^es Journées francophones d'Ingénierie des Connaissances, Nîmes, France, pp. 99-103 (2010)
• 2009
  • A. Revault D'Allonnes, H. Akdag, B. Bouchon‑Meunier : “For a Data-Driven Interpretation of Rules wrt GMP Conclusions in Abductive Problems”, Journal of Uncertain Systems, vol. 3 (4), pp. 280-297, (World Academic Press) (2009)
  • B. Bouchon‑Meunier, S. Galichet, A. Revault D'Allonnes : “France Chapter Report”, IEEE Computational Intelligence Magazine, vol. 4 (2), pp. 18-21, (Institute of Electrical and Electronics Engineers) (2009)
  • A. Revault D'Allonnes, J. Besombes : “Critères d’évaluation contextuelle pour le traitement automatique”, 9^es Journées Francophones "Extraction et Gestion des Connaissances", Strasbourg, France, pp. a613-20 (2009)
• 2008
  • J. Besombes, A. Revault D'Allonnes : “An Extension of STANAG2022 for Information Scoring”, Fusion 2008 - 11^th International Conference on Information Fusion, Cologne, Germany, pp. 1635-1641, (IEEE) (2008)
• 2007
  • A. Revault D'Allonnes, H. Akdag, O. Poirel : “Trust-moderated information-likelihood. A multi-valued logics approach”, Computation and Logic in the Real World Third Conference on Computability in Europe, CiE 2007, Siena, Italy, June 18-23, 2007, Proceedings, Sienne, Italy, pp. 1-6 (2007)
  • A. Revault D'Allonnes, H. Akdag, B. Bouchon‑Meunier : “Selecting Implications in Fuzzy Abductive Problems”, Foundations of Computational Intelligence, 2007. FOCI 2007. IEEE Symposium on, Honolulu, HI, United States, pp. 597-602, (IEEE) (2007)
• 2006
  • A. Revault D'Allonnes, H. Akdag, B. Bouchon‑Meunier : “Vers une classification de problèmes abductifs en fonction d’observations possibles”, Actes des Rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses Applications, Toulouse, France, pp. 121-128, (Cépaduès) (2006)