Apprentissage supervisé et non supervisé à partir de données imparfaites ; apprentissage non-supervisé avec introduction de connaissance a priori.

Représentation des connaissances imparfaites ; prise en compte de l'incertitude dans les systèmes de décision.

Combinaison de classifieurs, fusion d'informations.

Djalil Ourabah [2013-2016, thèse CIFRE UTC/Renault]
«Prédiction énergétique d’un parcours automobile pour réduire la consommation de carburant des véhicules hybrides rechargeables.»
Co-direction : Thierry Denœux (Heudiasyc, UTC), Benjamin Quost (Heudiasyc, UTC), Atef Gayed (Renault)

Xun Wang [2011-2014, allocation Collegium UTC/CNRS-INSIS]
«Identification et localisation de sources acoustiques par apprentissage de modèles de mélange et prise en compte de l’incertitude de propagation.»
Co-direction : Jérôme Antoni (LVA, INSA Lyon) et Jean-Daniel Chazot (Roberval, UTC)

Dingfu Zhou [2011-2014, allocation China Scolarship Council]
«Perception multimodale basée vision-3D et classification de données imprécises et incertaines pour l'analyse de scènes dynamiques.»
Co-direction : Vincent Frémont (Heudiasyc, UTC)

Violaine Antoine [2008-2011, allocation de recherche MENRT]
«Intégration de connaissances a priori en classification automatique.»
Co-direction : Mylène Masson (Heudiasyc, UTC)

Bernard Laval [printemps 2011]
«Étude des méthodes de classification pour la détection d'obstacles par stéréovision.»
Laboratoire Heudiasyc, UMR UTC-CNRS 6599 (co-encadrant : Vincent Frémont)

Julien Hirel [printemps 2008]
«Apprendre à prédire un événement dans une tâche de navigation autonome.»
Laboratoire ETIS, UMR CNRS 8051 (Encadrant : Philippe Gaussier)