Réseau Incertitude et Apprentissage – UML-NET

* Organisation d'ateliers impliquant les différents chercheurs du projet, et plus largement les chercheurs interessés par la thématique.

* Séjours de recherche (courts et longs) entre membres du réseau

* Deux ateliers WUML (Workshop on Uncertainty in Machine Learning) en 2015 et 2017

* Meilleur papier à la conférence SMPS 2016 («Technical Gestures Recognition by Set-Valued Hidden Markov Models with Prior Knowledge«)

* Soumission d'un projet COST

* Assurer la continuité du réseau au travers de la soumission de projets.

* Y. Soullard, A. Antonucci, S. Destercke, «Technical Gestures Recognition by Set-Valued Hidden Markov Models with Prior Knowledge«

Les systèmes d'information modernes et les données qu'ils manipulent deviennent de plus en plus complexes. C'est le cas, par exemple, pour les protéines et leur fonctionnalité, pour l'extraction d'information à partir de texte, pour la recommendation en ligne à partir de préférence, pour le diagnostique et le suivi de systèmes complexes (réseaux d'énergie, ...). Cette complexité signifie également qu'obtenir des données et des modèles fiables est de plus en plus difficile. En particulier, les données disponibles sont souvent bruitées ou incomplètes.

Manipuler de telles données tout en préservant l'efficacité des méthodes d'apprentissage revient souvent à sacrifier un peu de qualité de prédiction. Alors que cette perte contrebalancés par plus d'efficacité calculatoire est acceptable dans certains cas (systèmes de recommandations, requêtes internet), un tel compromis reste inacceptable dans d'autres tel que l'analyse de risque ou le diagnostique médical. Pour de telles applications, de récentes et prometteuses directions de recherche se propose de mieux intégrer l'incertitude à la méthode d'apprentissage, en sacrifiant parfois l'efficacité pour obtenir des résultats plus fiables, par exemple en permettant au modèle de faire des prédictions partielles (imprécises) mais plus fiables, ou en traitant l'incertitude des données de manière conservative. Le but du présent projet et réseau est de renforcer les collaborations entre les groupes de recherche français et européens travaillant sur ce type d'approches selon différends points de vue, afin de pouvoir échanger et d'établir des bases communes de ce domaine émergent, dans le but final de construire un réseau européen spécialisé sur ces aspects. Le but du projet est de poser les premières pierres de cet édifice, notamment via l'organisation de groupes de travail oud'événements divers (numéros spéciaux, sessions spéciales), ainsi que par l'échange de chercheurs et d'étudiants.

Le réseau se focalisera sur deux sujets principaux. Le premier concerne le problème d'apprendre des modèles en présence de données incertaines, quye ce soit en entrée ou en sortie (structurée) du modèle. En particulier, le projet se propose d'explorer l'idée d'apprendre un ensemble de modèles depuis les données incertaines plutôt qu'un seul et unique modèle. Dans certains cas, cet ensemble de modèle fournira une prédiction imprécise (mais potentiellement plus fiable), qui sera à comparer aux prédictions obtenues par des méthodes plus classiques.

Le deuxième sujet ne concerne pas les données incertaines mais le fait d'intégrer la notion de prudence au sein du modèle et des décisions prises à partir de ce dernier. Plus précisément, nous comprenons ici le terme de prudence comme le fait de produire un ensemble de modèle ou un ensemble de prédiction quand l'incertitude est trop importante, par exemple quand la quantité de données disponible est insuffisante. Deux problématiques liées à cet aspect sur lesquelles le projet se focalisera sont (1) comment peut être exploitée cette prudence intégrée aux modèles et décisions et (2) comme cette prudence peut-elle être intégrée à l'apprentissage de manière efficace, c'est-à-dire sans demander des efforts calculatoires supplémentaires trop importants.