Catégorie
Other seminars
Date de tri

Séminaire IntheArt : Joël Colloc - "FVSOOM"

Bandeau image
Séminaire IntheArt : Joël Colloc - "FVSOOM"

Séminaire IntheArt : Joël Colloc - "FVSOOM"

  • Informations pratiques
  • Events on the same topic

Partager

twlkfbml
Lieu de l'événement
Salle Cassini, bat 709, Orme-des-merisiers
Date de l'événement (intitulé)
13 avril 2023 - 12h30
Chapo
IntheArt est un projet appelé DRF-impulsion, qui vise à rapprocher différents instituts au sein de la DRF et du CEA autour du Machine Learning et plus généralement autour de l’intelligence artificielle.
Contenu
Corps de texte

Lors de ce séminaire, Joël Colloc (CNRS/université du Havre Normandie) abordera ses travaux sur la thématique "FVSOOM : Un modèle et une méthode de dévelopement de systèmes d'aide à la décision et de bases de connaissances en chimie, biologie et en clinique médicale".


FVSOOMM repose sur un modèle orienté objet spécifique fondé principalement sur la composition d’objets composants et d’objets jonctions contrairement à la plupart des modèles objets qui reposent sur la notion de classe d’objet. Pour chaque objet composé, on associe un espace vectoriel flou temporel qui exprime récursivement son évolution comme la somme des vecteurs de ses objets composants jusqu’aux objets simples qui sont définis uniquement par des attributs. Le vecteur de chaque objet simple est la somme des vecteurs de ses attributs dont la propriété est exprimée par une fonction sigmoïde normalisée sur un intervalle :
[-1,1] selon le domaine de définition établi par l’expert du domaine par exemple la température corporelle en °C : [35,41] ® [-1,1]. Cette approche a été utilisée pour élaborer des bases de connaissances dans des domaines très variés : en clinique médicale (cardiologie, neurologie, urgence toxicologique), en gestion (marketing), en psychologie cognitive (informatique émotionnelle), en sciences de l’éducation (tutorial d’élèves), en urbanisme (aide à la décision territoriale).

La méthode associée décrit les étapes de conception et de réalisation d’un système multi-agents d’aide à la décision (SMAAD). Le cycle de vie guide l’élaboration des composants connaissances de ce système, les processus de raisonnement et les interfaces nécessaires aux trois principales catégories d’utilisateurs (Experts Système, Experts des domaines de connaissances, Utilisateurs finaux). FVSOOMM repose sur l’analogie structurelle réalisée par le calcul des vecteurs associés  aux attributs, puis aux composants connaissances nécessaires aux différents objectifs de décision sélectionnés par le SMAAD. Différents exemples en biochimie, toxicologie, biologie et clinique médicale seront présentés afin de montrer l’unification nécessaire de ces domaines de connaissances pour élaborer une décision opérationnelle conforme aux besoins des utilisateurs. Une conclusion décrira les forces et les faiblesses de notre approche, les recherches en cours et les perspectives de ce travail notamment en matière d’éthique de l’utilisation de l’IA.

Ancre
Informations pratiques
Corps de texte

Une collation sera servie à l'issue de la présentation.


Pour les personnes ne pouvant assister en présentiel, rendez-vous sur le lien Zoom : https://univ-eiffel.zoom.us/j/83889988907

ID de réunion : 838 8998 8907 / Mot de passe : cnJk8CDD

Événements sur le même thème
Bandeau image
fleche
Catégorie
Other seminars
Date de l'événement (intitulé)
31 mars au 2 avril 2023
Chapo
Pour sa deuxième édition, le GIP GENOPOLE relance le hackathon "Digital4Genomics". Ce challenge a pour objectif de booster l’innovation digitale appliquée aux données omiques. Il permet à des chercheurs, étudiants ou entrepreneurs d’accéder à un temps dédié à la créativité et à un environnement pluridisciplinaire propice à l’émergence de nouvelles solutions.
Bandeau image
fleche
Catégorie
Other seminars
Date de l'événement (intitulé)
31 mars 2023 - 11h30
Chapo
IntheArt est un projet appelé DRF-impulsion, qui vise à rapprocher différents instituts au sein de la DRF et du CEA autour du Machine Learning et plus généralement autour de l’intelligence artificielle.