Système de classification hybride interprétable par construction automatique de systèmes d'inférence floue

National audienceIn pattern recognition, it is oftendifficult to perform classifiers that are at the same time accurate,generic and that model knowledge in a comprehensibleway. Nevertheless, ``transparent'' classifiers allow experts tomaintain systems and tooperate several optimizations (recognition rates, complexity,...). To satisfy these objectives, we propose a new hybridclassifier that takes advantage of a double modeling based on twodifferent kind of knowledge: intrinsic and discriminant. Theknowledge is extracted automatically and clarified in a robust way byfuzzy sets. These ones are used to generate fuzzy inference systemsthat allow aggregation and fusion of the knowledge to make decision ina robust and comprehensiveway. Experimentations reported here also validateadaptability and accuracy of the classifierEn reconnaissance des formes, il estsouvent difficile de concevoir des systèmes à la fois performants, génériqueset interprétables. Pourtant, l'interprétabilité dusystème permet à un expert de le maintenir et d'optimiser sesperformances (taux de reconnaissance, fiabilité, occupation mémoire, ...). Afin de répondre à cesobjectifs, nous proposons un nouveau classifieur hybride qui reposesur une combinaison originale de deux niveauxde modélisation complémentaires basés sur des connaissancesintrinsèques et discriminantes. Les informations sont modélisées defaçon robuste et explicite par des sous-ensembles flous extraits de manièreautomatique. Des systèmes d'inférence floue permettent alors d'agrégeret de fusionner les connaissances afin d'obtenir un processus de décision robuste et compréhensible. Lesexpérimentations reportées dans cet article valident aussiles propriétés de généricité et de performances