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Un modèle de classification supervisée multi-classes et multicritère à base de pavés va être présenté. Trois préoccupations fondamentales ont guidé l’élaboration du modèle : (i) la capacité de généralisation des algorithmes d’apprentissage automatique dans un contexte multi-classes (ii) la nature multicritère du problème de classification en tenant compte de la nature des données et des préférences du décideur (iii) l’arbitrage entre précision et complexité des classificateurs dans une optique de compression de données. Le modèle à base de pavés maximise la performance du classificateur multiclasses. En apprentissage automatique, cette performance est exprimée via des bornes sur l’erreur de généralisation des classificateurs binaires (deux classes). Des bornes optimales multi-classes qui assurent un meilleur compromis entre performance du classificateur et complexité vont être discutées. Ces bornes optimales, s’expriment en termes de risque empirique et des paramètres du modèle de classification. Ces paramètres vont guider une sélection efficace du classificateur multi-classes.

Biographie

Loubna Benabbou est Professeure au département des sciences de gestion à l’Université du Québec à Rimouski. Elle est titulaire d'un Ph.D et d’un M.B.A en opérations et systèmes de décision de la Faculté des Sciences de l’Administration de l’Université Laval et d’un diplôme d’ingénieure en génie industriel de l’Ecole Mohammadia d’Ingénieurs. Ses intérêts de recherche s’inscrivent dans le cadre général de développement et l’applications des méthodes de l’apprentissage automatique, de l’optimisation et de l’aide multicritère à la décision pour aider à la prise de décision. Elle s’intéresse à l’application de ces méthodes dans les domaines, entre autres, de la gestion des opérations et la logistique, la digitalisation des processus industriels, la finance et la santé. Elle a obtenu plusieurs subventions pour ses projets de recherche de différents organismes : CRSNG, MITACS, MEI, MELLC, OURANOS. Par ailleurs, elle a publié plusieurs articles dans des revues scientifiques internationales et des actes conférences internationales indexées.