Conférence de presse : Théories de l’incertain

Con­férence de presse du 26/02/2020

Thier­ry Denoeux est un spé­cial­iste de l’incertain. Pro­fesseur à l’université de tech­nolo­gie de Com­piègne au lab­o­ra­toire Heudi­asyc (UTC/CNRS), il cherche à mieux for­malis­er l’incertitude con­cer­nant l’information traitée dans les out­ils de per­cep­tion, de clas­si­fi­ca­tion, de prise de déci­sion pour favoris­er l’émergence d’une intel­li­gence arti­fi­cielle maîtrisant sa pro­pre fia­bil­ité pour devenir plus sage. Et plus utile.

Pro­fesseur à l’université de tech­nolo­gie de Com­piègne (UTC), Thier­ry Denoeux mène des recherch­es sur la mod­éli­sa­tion de l’incertitude dans les sys­tèmes intel­li­gents au sein de l’équipe Con­nais­sances, incer­ti­tudes, don­nées (CID) du lab­o­ra­toire Heuris­tique et diag­nos­tic des sys­tèmes com­plex­es (Heudi­asyc, CNRS/UTC). Il dirige par ailleurs le Labex MS2T « Maîtrise des sys­tèmes de sys­tèmes tech­nologiques ». En octo­bre 2019, il a été nom­mé mem­bre senior de l’institut uni­ver­si­taire de France (IUF).

Les travaux de Thier­ry Denoeux se situent à l’interface entre l’intelligence arti­fi­cielle et la sta­tis­tique. Ils visent à mod­élis­er l’incertitude dans les algo­rithmes d’apprentissage automa­tique (machine learn­ing) et dans les tech­niques d’inférence sta­tis­tique. La théorie des prob­a­bil­ités s’avérant insuff­isante pour bien gér­er l’incertain, il s’intéresse à d’autres approches, notam­ment la théorie des fonc­tions de croy­ance, en anglais evi­dence the­o­ry ou Dem­spter-Shafer the­o­ry, du nom de ses inven­teurs, Arthur Demp­ster et Glenn Shafer.

Les suc­cès récents de l’intelligence arti­fi­cielle reposent le plus sou­vent sur des réseaux de neu­rones pro­fonds, qui sont capa­bles de don­ner par­fois des résul­tats faux… avec une grande con­fi­ance. Cela peut devenir grave par exem­ple dans le con­texte du véhicule autonome. Lequel doit savoir ren­dre la main au con­duc­teur en cas de doute, ce qui sup­pose qu’il sache éval­uer sa pro­pre fia­bil­ité. Thier­ry Denoeux tra­vaille sur cer­tains aspects théoriques et formels de la prise en compte de l’incertitude qui per­me­t­tent le développe­ment de nou­veaux sys­tèmes de déci­sion plus « pru­dents ». En par­ti­c­uli­er, il com­bine des réseaux de neu­rones pro­fonds avec des algo­rithmes rel­e­vant de la théorie des fonc­tions de croyance.

Thier­ry Denoeux a mis en oeu­vre ces résul­tats dans plusieurs domaines d’applications où les don­nées disponibles sont peu fiables, notam­ment la recon­nais­sance d’adresses postales, le diag­nos­tic de cir­cuits de voies fer­rovi­aires, la local­i­sa­tion de tumeurs dans des images médi­cales, et la recon­nais­sance d’objets dans des scènes routières pour l’aide à con­duite automobile.

Thier­ry Denoeux est l’auteur de plus de 300 arti­cles parus dans des revues sci­en­tifiques ou des comptes-ren­dus de con­férences. Il a super­visé plus de trente thès­es. En 2010, il a co-fondé la société savante Belief func­tions and Appli­ca­tions soci­ety (BFAS), qu’il pré­side depuis. Elle organ­ise la con­férence inter­na­tionale Belief tous les deux ans. La prochaine aura lieu à Shang­hai en 2020.

Très impliqué dans la trans­mis­sion des con­nais­sances sci­en­tifiques, Thier­ry Denoeux est le rédac­teur en chef de la revue Inter­na­tion­al Jour­nal of Approx­i­mate Rea­son­ing (Else­vi­er) et de la toute nou­velle revue en ligne et en accès libre Array (Else­vi­er), dont il est l’un des fon­da­teurs, qui cou­vre tout le champ de l’informatique.

Voir la con­férence en vidéo