Rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses Applications 2016

La conférence LFA est la manifestation scientifique où les chercheurs viennent s'informer et débattre des avancées les plus récentes réalisées au sein de la communauté francophone, tant universitaire qu’industrielle, dans le domaine des théories de l'incertain. En particulier, LFA offre une bonne opportunité aux jeunes chercheurs du domaine de présenter leurs travaux à l’ensemble de la communauté francophone. LFA est aussi l’occasion de recueillir l’avis d’experts sur toute application impliquant la gestion et la quantification de l’incertain, la gestion des risques, ou la prise de décision en situation complexe.
Pour cette 25e édition, 35 articles, qui couvrent les différents domaines de la logique floue et ses applications ont été retenus. Ce programme est complété par 3 conférences invitées :
- la première de Rafael Peñaloza de KRDB Research Centre (Free University of Bozen-Bolzano, Italie) concerne les logiques de description floue et plus précisément les travaux relatifs aux limites de la décidabilité et du raisonnement efficace avec ces logiques. La présentation met l’accent sur certains cas décidables où les méthodes de raisonnement classiques peuvent être appliquées,
- la deuxième est présentée par Steven Schockaert de School of Computer Science and Informatics (Cardiff University, Royaume-Uni) et porte sur l’apprentissage de théories en logique possibiliste à partir de données,
- le dernier exposé de Jean-Paul Delahaye, Professeur émérite à l’Université de Lille1, est une conférence grand public intitulée « Le hasard, ses régularités et ses surprises ».


CONFÉRENCES INVITÉES

The Status of Fuzzy Description Logic Reasoning
Rafael Penaloza Nyssen

Learning possibilistic logic theories from data
Steeven Schockaert

Le hasard, ses régularités et ses surprises
Jean-Paul Delahaye

1) BASES DE DONNEES

1.1 Requêtes quantifiées floues structurelles sur des bases de données graphe
Olivier Pivert, Olfa Slama and Virginie Thion.

1.2 Elargissement du Skyline: Une approche fondée sur une relation de proximité floue
Belkasmi Djamal, Allel Hadjali and Hamid Azzoune.

1.3 Maintenance du Skyline sur des données évidentielles
Sayda Elmi, Mohamed Anis Bach Tobji, Dalila Koulougli, Allel Hadjali and Boutheina Ben Yaghlane.

2) LOGIQUE - PREFERENCES

2.1 Négation de croyances graduelles : une discussion
Bénédicte Legastelois, Marie-Jeanne Lesot and Adrien Revault d'Allonnes.

2.2 Représentation graphique de préférences multi-agents
Nahla Ben Amor, Didier Dubois, Héla Gouider and Henri Prade.

2.3 Apprentissage d'intégrales de Sugeno à partir de données inconsistantes
Quentin Brabant and Miguel Couceiro.

3) CLASSIFICATION

3.1 New decision tree classifier for dealing with partially uncertain data
Trabelsi Asma, Elouedi Zied and Lefevre Eric.

3.2 Arbres de décision flous adaptatifs
Wenlu Yang, Christophe Marsala, Andrea Pinna, Maria Rifqi and Patrick Garda.

3.3 Quantifier le coût de l'imprécision