Fiche de BAAJ Ismail

Titre : Explainability of Possibilistic and Fuzzy rule-based systems
Date : 27 janvier 2022
Heure: 09:30
Résumé : Dans cette thèse, nous introduisons des paradigmes explicatifs pour deux systèmes d’IA : un système basé sur des règles possibilistes et un système à base de règles à possibilité (règles floues). Nous développons une interface possibiliste entre apprentissage et le raisonnement si-alors qui établit des points de rencontre entre Knowledge Representation and Reasoning (KRR) et Machine Learning (ML). Pour l'Intelligence Artificielle eXplicative (XAI), nous introduisons des méthodes pour justifier les résultats d’inférence des systèmes à base de règles possibilistes et floues. Nos méthodes permettent de former deux explications d’un résultat d’inférence de ces systèmes : sa justification et son caractère inattendu. Enfin, nous proposons une représentation de ces explications en termes de graphes conceptuels. Pour un résultat d'inférence, nous représentons sa justification, son caractère inattendu et une combinaison de la justification et du caractère inattendu.
Lieu : Salle 105 Sorbonne Université 4 place Jussieu 75005 Paris