Apprentissage de règles causales

Description de l'offre : Dans le cadre d’un projet qui concerne la création de matériaux innovants, nous souhaitons renforcer notre plateforme dans sa capacité à apprendre à partir de peu de données expérimentales. En particulier, nous souhaitons travailler dans un premier temps sur l’extraction de liens causaux entre les paramètres de fabrication et la propriété. L’extraction de causalité est un sujet de très grande importance en IA aujourd’hui et nous souhaitons adapter les approches existantes aux données expérimentales et leurs particularités afin de sélectionner les variables d’intérêt. Dans un second temps, nous nous intéresserons à partir de ces liens causaux, à leur caractérisation (inférence causale) par une approche à base de règles floues, c’est-à-dire que nous créerons des règles floues adapter à leur représentation.

Profil du candidat : doctorat informatique, IA