Philippe LENCA
Poste
Chef De Département
Localisation
Brest
Biographie
Five last papers:
Ikram Chraibi Kaadoud, Lina Fahed, Tian Tian, Yannis Haralambous, Philippe Lenca. Automata-based Explainable Representation for a Complex System of Multivariate Times Series. International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management (KDIR), pp. 170-179, Valletta, Malta, October 24-26, 2022.
Ikram Chraibi Kaadoud, Lina Fahed, Tian Tian, Yannis Haralambous, Philippe Lenca. Représentation explicable du comportement de systèmes complexes : automates pour les séries temporelles multivariées. Conférence Nationale sur les Applications Pratiques de l’Intelligence Artificielle, pp. 102-107, Lyon, France, juin 29-30, 2022.
Thomas Delacroix, Philippe Lenca, Stéphane Lallich, What to expect from a set of itemsets?, Information Sciences, vol. 593, pp. 314-340, 2022.
Mounir Haddad, Cécile Bothorel, Philippe Lenca, Dominique Bedart. Temporalizing Static Graph Autoencoders to Handle Temporal Networks, ASONAM 2021: IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining, pp. 201–208, Nov 2021, The Hague, Netherlands.
Ikram Chraibi Kaadoud, Lina Fahed, Philippe Lenca. Explainable AI: a narrative review at the crossroad of Knowledge Discovery, Knowledge Representation and Representation Learning. Twelfth International Workshop Modelling and Reasoning in Context (MRC@IJCAI 2021), pp. 28-40, Montreal, Quebec, Canada, August 19-20, 2021.
Biographie
Je suis Professeur, Habilité à Diriger des Recherches et responsable du département LUSSI depuis 2015.
J'ai rejoint le département Intelligence Artificielle et Sciences Cognitives de Telecom Bretagne en 1998 après deux années, 1996-1997, en tant qu'enseignant-chercheur à l'Institut Polytechnique de Sévenans (Université de Technologie de Belfort-Montbéliard). En 2004, les départements Intelligence Artificielle et Sciences Cognitives et Sciences Humaines et Sociales se sont regroupés pour donner le département Logique des Usages, Sciences Sociales et de l'Information (LUSSI).
J'ai préparé mon doctorat en informatique au département Intelligence Artificielle et Sciences Cognitives sous la direction de Jean-Pierre Barthélemy de 1992 à 1995 en collaboration avec le Crédit Mutuel de Bretagne. Précédemment, mes études jusqu'aux DEA Intelligence Artificielle, Reconnaissance des Formes et Applications et Magistère Informatique Appliquée d'île de France m'ont amené successivement aux Universités de Rouen, Rennes I, Paris V & VI.
J'ai été membre de l'équipe Intelligence des Informations et Réseaux de Connaissances de l'UMR 2872 Traitement Algorithmique et Matériel de la Communication, de l'Information et de la Connaissance (TAMCIC). J'en ai assuré la responsabilité en 2007.
Je suis membre de l'UMR 6285 Lab-STICC (Laboratoire en sciences et technologies de l'information, de la communication et de la connaissance), pôle CID (Connaissance, Information, Décision). J'ai créé l'équipe DECIDE (DECision aId and knowleDge discovEry) que j'ai animé de 2008 à janvier 2015 (voir par exemple le dossier “IA et Aide à la Décision”, et le dossier "IA et santé" --la santé étant l'un de nos domaines applicatifs phares-- du bulletin de l'AFIA). Je m'intéresse particulièrement aux problèmes d'évaluation et de qualité de processus de data mining et à ce titre j'ai crée et co-présidé avec Stéphane Lallich la Task Force Evaluation and Quality de l'IEEE Computational Intelligence Society Data Mining Technical Committee (now IEEE CIS Data Mining and Big Data Analytics Technical Committee) de 2012 à 2016.
Mes principaux centres d'intérêt sont l'aide à la décision, l'extraction et la gestion de connaissances, et la fouille de données. J'ai préparé mon Habilitation à Diriger des Recherches (10/12/2007) dans ces domaines sous la direction de Djamel A. Zighed (Université Lyon, Lyon 2, laboratoire ERIC).
Projets de recherche
Projets de recherche
Mes projets de recherche portent principalement sur l'assistance au(x) décideur(s). Ils se fondent essentiellement sur les règles de décision que les décideurs mettent ou peuvent mettre en oeuvre. Ainsi je m'intéresse à l'extraction, la validation et gestion de règles de décision.
Aide à la décision par apprentissage de bases de règles
- Etude de modèles cognitifs de la prise de décision au niveau individuel, particulièrement pour des décideurs experts.
- Développement d'algorithmes compatibles avec les modèles individuels sous diverses contraintes (fonctionnement intrusif ou non particulièrement).
- Exploitation de ces modèles aux niveaux individuels en offrant un miroir de l'expertise du décideur.
- Fusion et méthodes d'exploitation des bases de règles individuelles, étude des flux d'informations entre décideurs pour une convergence de la décision, pour une aide aux groupes de décideurs, particulièrement les petits groupes de décideurs coopératifs pour une prise de décision en assemblée ou de façon distribuée.
Extraction de connaissances à partir de données
- Etude de la notion d'intérêt en fouille de données, pour la post-sélection des règles à partir, particulièrement, de mesures objectives en prenant en compte des dimensions subjectives (étude des propriétés souhaitées des mesures tant du point de vue statistique que du point de vue de l'utilisateur).
- Etude des propriétés analytiques et algorithmiques des mesures d'intérêt afin de développer des stratégies d'élagage efficaces en temps de calcul tout en découvrant des règles pertinentes (sans avoir recours au support notamment).
- Algorithmique pour la recherche de patterns fréquents, périodiques, séquentiels.
- Classification des mesures, formellement et expérimentalement (développement de la plateforme HERBS).
- Aide à la décision pour la sélection des bonnes règles, particulièrement des règles d'association, par la sélection des bonnes mesures ou l'agrégation des valeurs prises par les mesures.
- Généralisation de mesures objectives (descriptives et statistiques) de la qualité des règles d'association.
- Proposition d'un fonction entropique générale et paramétrisable (pouvant notamment prendre son maximum en un point quelconque et non plus à l'équi-répartition des classes). Application de cette entropie décentrée au cas de l'apprentissage supervisé de classes déséquilibrées, particulièrement pour l'induction d'arbres de décision en proposant une stratégie adaptative (à la distribution des classes dans chaque noeud). De nombreuses expériences avec l'algorithme C4.5 montrent que cette stratégie est très efficace.
- Algorithmes hybrides pour la classification, notamment les arbres obliques (fondés sur une structure d'arbres de décision où des SVM remplacent les fonctions de split usuelles). Nous étudions également les méthodes ensemblistes (random-forest, bootstrap). et proposons les Random-Forest of Oblique Decision Trees. Application des RF-ODT aux données en grandes dimensions.
Principales collaborations
- Stéphane Lallich, laboratoire ERIC, Université de Lyon 2.
- Patrick Meyer, Computer Science and Communications Research Unit, Université du Luxembourg. Patrick est désormais Maître de Conférences à Telecom Bretagne.
- Komate Ampawan, Athasit Surarerks, Engineering Laboratory in Theoretical Enumerable System (ELITE), Université de Chulalongkorn, Thailande.
- Kitsana Waiyamai, Thanapat Kangkachit Data Analysis and Knowledge Discovery Lab (DAKDL), Université de Kasetsart, Thailande.
- Thanh-Nghi Do, Université de Can Tho, Vietnam.
- Jérôme Azé, LRI, Université Paris-Sud.
- Khang-Nguyen Pham, IRISA, Université de Can Tho, Vietnam.
- Mais aussi des jeunes chercheur(e)s (voir Encadrements) et collègues du département LUSSI, particulièrement : Jean-Pierre Barthélemy, Gilles Coppin, Laurent Brisson, Frédéric Cadier, Jean-Robert Kala Kamdjoug, Sorin Moga, Marine Habart, Benoit Vaillant.
Encadrements et jurys
Activités de recherche
Cours-Enseignements
Formations
- Correspondant géographique pour la coopération et les échanges avec la Thaïlande depuis 2009.
- Double cursus Ingénieur/Master Professionnel Actuariat (Télécom Bretagne/EURIA), depuis sa création en 2003. Le Master mention Mathématique et applications, spécialité actuariat est co-habilité par Telecom Bretagne et l'EURIA depuis 2008. Vice-Président du jury d'examen du Master 1 & 2 actuariat.
- Mastère Spécialisé Informatique Appliquée à la Décision Bancaire et Actuarielle de 2001 à 2007.
- Certificat d'Enseignement Spécialisé Techniques actuarielles en collaboration avec l'EURIA de 2004. à 2006. Co-responsabilité assurée avec Herve Le Borgne (directeur de l'EURIA).
U.V., modules, comité, etc.
- Membre du Comité de Perfectionnement de l'EURIA (1998 -2010).
- U.V. Extraction des Connaissances à partir des Données puis de l'U.V. Informatique décisionnelle.
- Module Aide à la décision
- U.V. Informatique fondamentale et modules Algorithmique et analyse de complexité.
Enseignements
- Aide à la décision (en Master Recherche, filière ISA de 3e année cycle ingénieur, Ms IADBA).
- Extraction des Connaissances à partir des Données (en Master Recherche, filières de 3e année du cycle ingénieur, Ms IADBA, en Formation d'Ingénieurs en Partenariat).
- Informatique fondamentale : introduction à l'algorithmique (en cycle ingénieur, en Formation d'Ingénieurs en Partenariat, en Master of Science).
Encadrement
- Conseiller d'études Télécom Bretagne pour des stages de fin d'études, jeune ingénieur (en moyenne 3 étudiants par an y compris les étudiants en double cursus Actuariat) et les stages de fin d'études de master spécialisés (en moyenne 2 étudiants par an).
- Tuteur pédagogique d'étudiants en Formation d'Ingénieurs en Partenariat (en moyenne 2 étudiants).
J'ai également assuré les enseignements suivants dans le passé : programmation logique et Prolog, programmation fonctionnelle et Caml, algorithmique et langage C, interfaces hommes machines, introduction à l'IA, systèmes à base de connaissances.
Documents
- TP informatique : algorithme k-means
Sociétés savantes
Chair (with Stéphane Lallich):
Task Force Evaluation and Quality (IEEE Computational Intelligence Society Data Mining Technical Committee now Data Mining and Big Data Analytics Technical Committee) (2011-2015).
Steering Committe member:
International conference on Discovery Science series (2011-...)
Applied Stochastic Models and Data Analysis International Society (2005-...)
Human Centered Processes EURO Working Group (1999-2010)
Member:
IEEE Computational Intelligence Society Data Mining Technical Committee now Data Mining and Big Data Analytics Technical Committee
Industry Liaison member of the IEEE Computational Intelligence Society
Association Extraction et Gestion des Connaissances
Past:
Société française de recherche opérationnelle et d'aide à la décision
Société Francophone de classification
Publications HAL