Causalité, sensibilité et incertitude

en collaboration avec J. Garnier, A. Dhaou (thèse 2021–2024), P. Monchot (thèse 2020–2023), L. Coquelin et N. Fischer

Deux thèses industrielles (CIFRE) nous ont conduits à des questions d’interprétabilité et de fiabilité des modèles d’apprentissage : quelles variables gouvernent le comportement d’un système, et comment l’incertitude sur les entrées affecte une prédiction.

Règles causales et interprétables pour les séries temporelles multivariées

Avec A. Dhaou (thèse 2021–2024, CIFRE TotalEnergies) et J. Garnier, nous avons conçu une méthode qui apprend des règles interprétables à partir de séries temporelles multivariées et conserve celles qui sont étayées par une analyse causale (KDD 2021). Ces travaux ont donné lieu à un brevet sur le contrôle d’un système (FR3124868B1).

Propagation de l’incertitude des entrées dans des réseaux de neurones entraînés

Avec P. Monchot (thèse 2020–2023, CIFRE avec le Laboratoire national de métrologie et d’essais (LNE)), L. Coquelin et N. Fischer, nous avons étudié comment l’incertitude sur les entrées d’un réseau de neurones déjà entraîné se propage à ses sorties, et proposé une alternative efficace à l’échantillonnage de Monte-Carlo pour la calculer (ICML 2023).

Publications

2023 (2)

Actes de conférences internationales

Input uncertainty propagation through trained neural networks. P. Monchot, L. Coquelin, S. Petit, S. Marmin, E. Le Pennec, N. Fischer. International Conference on Machine Learning, 2023. PDF

BibTeX

@inproceedings{monchot23,
  author = {Monchot, P. and Coquelin, L. and Petit, S. and Marmin, S. and Le Pennec, E. and Fischer, N.},
  title = {Input uncertainty propagation through trained neural networks},
  booktitle = {International Conference on Machine Learning},
  year = {2023}
}

Brevets

Procédé de contrôle d'un système et produit programme d'ordinateur associé. A. Dhaou, A. Bertoncello, S. Gourvénec, J. Garnier, E. Le Pennec. FR3124868B1, US patent application 18/575,664 (2024), 2023. PDF

BibTeX

@patent{Dhaou23p,
  author = {Dhaou, A. and Bertoncello, A. and Gourvénec, S. and Garnier, J. and Le Pennec, E.},
  title = {Procédé de contrôle d'un système et produit programme d'ordinateur associé},
  number = {FR3124868B1},
  note = {US patent application 18/575,664 (2024)},
  year = {2023}
}

2021 (1)

Actes de conférences internationales

Causal and Interpretable Rules for Time Series Analysis. A. Dhaou, A. Bertoncello, S. Gourvénec, J. Garnier, E. Le Pennec. Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 2764–2772, 2021. PDF DOI

BibTeX

@inproceedings{Dhaou21,
  author = {Dhaou, A. and Bertoncello, A. and Gourvénec, S. and Garnier, J. and Le Pennec, E.},
  title = {Causal and Interpretable Rules for Time Series Analysis},
  booktitle = {Knowledge Discovery and Data Mining},
  pages = {2764–2772},
  year = {2021},
  doi = {10.1145/3447548.3467161}
}