BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:https://evenements.uqam.ca
X-PUBLISHED-TTL:P1W
BEGIN:VEVENT
UID:33961@https://evenements.uqam.ca
DTSTART:20260507T133000Z
SEQUENCE:6
TRANSP:OPAQUE
URL:https://evenements.uqam.ca/evenements/soutenance-de-these-de-boumediene
 -el-mouenis-messaoudi-doctorant-en-informatique-cognitive/33961?date=2026-
 05-07_13-30-00
LOCATION:UQAM - Pavillon Président-Kennedy (PK) (201\, avenue du Présiden
 t-Kennedy\, Montréal )
SUMMARY:Soutenance de thèse de Boumédiène El Mouenis Messaoudi\, doctora
 t en informatique cognitive: «L'interprétabilité avec l'hybridation et 
 la sophistication du symbolisme: l'exemple de la logique floue probabilist
 e pour le choc septique»
CLASS:PUBLIC
DESCRIPTION:SOUTENANCE DE THÈSE  \n\n\n \n\n\nVous êtes cordialement i
 nvités!  \n\n\n \n\n\nLUNDI 30 mars 2026 13h00\n\n\nLocal: PK-2265 \
 n\n\n \n\n\nTITRE : L'interprétabilité avec l'hybridation et la sophis
 tication du symbolisme: l'exemple de la logique floue probabiliste pour le
  choc septique\n\n\n \n\n\nPrésenté par\n\n\nBoumédiène EL MOUENIS ME
 SSAOUDI\, personne étudiante doctorante en informatique cognitive \n\n\n
  \n\n\nRÉSUMÉ\n\n\nDans des contextes sensibles marqués par des degré
 s d'incertitude et d'imprécision\, les experts ont la responsabilité de 
 fournir des justifications pour les prédictions.  Il est préférable qu
 e ce soient des analyses basées sur une interprétabilité et un enrichis
 sement par la causalité.  De surcroît\, la recherche d'un équilibre de
  valeurs stratégiques (ex. éthique...) avec l'intelligence artificielle 
 (IA) centrées sur ces analyses est un questionnement important.  Le rapp
 rochement de cette symbiose répond\, également\, à un besoin d'appui po
 ur la prise de décision\, d'une personnalisation\, ainsi que pour une ava
 ntageuse interaction homme-machine avec l'IA.  Cependant\, dans ces conte
 xtes et en utilisant des boîtes noires avec peu de données\, il est diff
 icile de fournir cette interprétabilité et surtout en la valorisant avec
  une analyse causale.  D'ailleurs\, certaines de ces boîtes ne déduisen
 t que les corrélations.  En revanche\, il y a des exemples intéressants
  d'enrichissement (sophistication) du symbolisme avec la logique floue pro
 babiliste (Probabilistic Fuzzy Logic: PFL) pour l'interpétabilité ainsi 
 que pour l'analyse des subtilités causales.  Notre objectif est d'ajoute
 r l'hybridation à ces exemples en utilisant l'exemple d'un modèle arbore
 scent pour une solution valorisante.  Ainsi\, pour ces subtilités par l'
 illustration d'une étude de cas sur le choc septique\, nous utilisons l'h
 ybridation de cet enrichissement\, qui est peu faite et récente\, pour un
 e interprétabilité à travers des probabilités\, du clustering (ex. Gau
 ssian Mixture (GM)\, Bayesian Gaussian MIxture (BGM)) et des règles \"IF-
 THEN\" par la fuzzification.  Notre approche se base\, dès lors\, sur de
 s degrés d'appartenance flous.  Accessoirement\, la PFL permet d'estimer
  de façon segmentée l'effet moyen du traitement (Average Treatment Effec
 t: ATE)\, offrant ainsi une granularité mettant en évidence l'influence 
 différenciée des variables sur l'effet du traitement.  Les résultats m
 ontrent\, par exemple\, que pour certaines variables\, l'analyse floue off
 re une segmentation permettant de distinguer clairement l'influence des di
 fférents niveaux de la variable sur l'effet du traitement\, avec des vale
 urs ajustées.  D'où\, une meilleure interprétation des nuances causale
 s.  In fine\, les implications de cette démarche ouvrent des perspective
 s intéressantes pour des experts en causalité\, interprétabilité\, et 
 décision avec une application potentielle dans d'autres domaines sensible
 s\, tout en soulignant la nécessité d'optimiser certains paramètres en 
 raison de la susceptibilité de la méthode à la qualité des données et
  au choix des paramètres.\n\n\n \n\n\nMots clés : interprétabilité\, 
 causalité\, valeurs\, PFL\, Gaussian Mixture (GM)\, Bayesian Gaussian Mix
 ture (BGM)  \n\n\n \n\n\nJURY D'ÉVALUATION\n\n\nJamal Bentahar\, Unive
 rsité de Concordia\, professeur à l'Institut d'ingénierie des systèmes
  d'information (CIISE) (membre externe)\n\n\nJanie Brisson\, UQAM\, profes
 seure au département d'éducation et pédagogie (membre interne)\n\n\nHak
 im Lounis\, UQAM\, professeur au département d'informatique (membre inter
 ne et président du jury)\n\n\nIsmaïl Biskri\, UQTR\, professeur au dépa
 rtement de mathématiques et d'informatique (direction de recherche)\n\n\n
 Serge Robert\, UQAM\, professeur au de philosophie (codirection de recherc
 he)\n\n\n \n\nMot-clés : Hybridation\, UQTR\, Département d'éducation 
 et pédagogie\, monde humain-machine\, LATECE UQAM INFORMATIQUE\, LATECE\,
  CRIA\, Sciences cognitives\, neurosciences cognitives\, Institut des scie
 nces cognitives\, Philosophie\, Sciences cognitive\, École de langues\, i
 ntelligence artificielle\, IA\, intelligence artificielle\, chatGPT\, ense
 ignement supérieur\, IA\, intelligence artificielle\, Bayesian Gaussian M
 ixture (BGM)\, Gaussian Mixture (GM)\, PFL\, valeurs\, causalité\, interp
 rétabilité\, doctorat en psychologie\, département de psychologie\, dé
 partement de philosophie\, doctorat en informatique\, doctorat en informat
 ique cognitive\, Faculté des sciences de l'UQAM\, Faculté des sciences\,
  Faculté des sciences humaines\, Département d'informatique\n\nPrix : Gr
 atuit\n\n
CATEGORIES:Thèse,Présentation
DTSTAMP:20260426T045237Z
CREATED:20260421T125309Z
LAST-MODIFIED:20260422T122214Z
END:VEVENT
END:VCALENDAR