Analyse multidimensionnelle interactive de résultats de simulation (aide à la décision dans le domaine de l'agroécologie)

Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à l'analyse des données de simulation issues du modèle agro-hydrologique TNT. Les objectifs consistaient à élaborer des méthodes d'analyse des résultats de simulation qui replacent l'utilisateur au coeur du processus décisionnel, et qui permettent d'analyser et d'interpréter de gros volumes de données de manière efficace. La démarche développée consiste à utiliser des méthodes d'analyse multidimensionnelle interactive. Tout d'abord, nous avons proposé une méthode d'archivage des résultats de simulation dans une base de données décisionnelle (i.e. entrepôt de données), adaptée au caractère spatio-temporel des données de simulation produites. Ensuite, nous avons suggéré d'analyser ces données de simulations avec des méthodes d'analyse en ligne (OLAP) afin de fournir aux acteurs des informations stratégiques pour améliorer le processus d'aide à la prise de décision. Enfin, nous avons proposé deux méthodes d'extraction de skyline dans le contexte des entrepôts de données afin de permettre aux acteurs de formuler de nouvelles questions en combinant des critères environnementaux contradictoires, et de trouver les solutions compromis associées à leurs attentes, puis d'exploiter les préférences des acteurs pour détecter et faire ressortir les données susceptibles de les intéresser. La première méthode EC2Sky, permet un calcul incrémental et efficace des skyline en présence de préférences utilisateurs dynamiques, et ce malgré de gros volumes de données. La deuxième méthode HSky, étend la recherche des points skyline aux dimensions hiérarchiques. Elle permet aux utilisateurs de naviguer le long des axes des dimensions hiérarchiques (i.e. spécialisation / généralisation) tout en assurant un calcul en ligne des points skyline correspondants. Ces contributions ont été motivées et expérimentées par l'application de gestion des pratiques agricoles pour l'amélioration de la qualité des eaux des bassins versants agricoles, et nous avons proposé un couplage entre le modèle d'entrepôt de données agro-hydrologiques construit et les méthodes d'extraction de skyline proposées.This thesis concerns the analysis of simulation data generated by the agrohydrological model TNT. Our objective is to develop analytical methods for massive simulation results. We want to place the user at the heart of the decision-making process, while letting him handle and analyze large amounts of data in a very efficient way. Our first contribution is an original approach N-Catch, relying on interactive multidimensional analysis methods for archiving simulation results in a decisional database (i.e. data warehouse) adapted to the spatio-temporal nature of the simulation data. In addition, we suggest to analyze the simulation data with online analytical methods (OLAP) to provide strategic information for stakeholders to improve the decision making process. Our second contribution concern two methods for computing skyline queries in the context of data warehouses. These methods enable stakeholders to formulate new questions by combining conflicting environmental criteria, to find compromise solutions associated with their expectations, and to exploit the stakeholder preferences to identify and highlight the data of potential interest. The first method EC2Sky, focuses on how to answer efficiently and progressively skyline queries in the presence of several dynamic user preferences despite of large volume of data. The second method HSky, extends the skyline computation to hierarchical dimensions. It allows the user to navigate along the dimensions hierarchies (i.e. specialize / generalize) while ensuring the online computation of associated skylines. Finally, we present the application of our proposals for managing agricultural practices to improve water quality in agricultural watersheds. We propose a coupling between the agro-hydrological data warehouse model N-Catch and the proposed skyline computation methods.RENNES1-Bibl. électronique (352382106) / SudocSudocFranceF

VCNet: A self-explaining model for realistic counterfactual generation

International audienceCounterfactual explanation is a common class of methods to make local explanations of machine learning decisions. For a given instance, these methods aim to find the smallest modification of feature values that changes the predicted decision made by a machine learning model. One of the challenges of counterfactual explanation is the efficient generation of realistic counterfactuals. To address this challenge, we propose VCNet-Variational Counter Net-a model architecture that combines a predictor and a counterfactual generator that are jointly trained, for regression or classification tasks. VCNet is able to both generate predictions, and to generate counterfactual explanations without having to solve another minimisation problem. Our contribution is the generation of counterfactuals that are close to the distribution of the predicted class. This is done by learning a variational autoencoder conditionally to the output of the predictor in a join-training fashion. We present an empirical evaluation on tabular datasets and across several interpretability metrics. The results are competitive with the state-of-the-art method

Analyse multidimensionnelle interactive de résultats de simulation. Aide à la décision dans le domaine de l'agroécologie

This thesis concerns the analysis of simulation data generated by the agrohydrological model TNT. Our objective is to develop analytical methods for massive simulation results. We want to place the user at the heart of the decision-making process, while letting him handle and analyze large amounts of data in a very efficient way. Our first contribution is an original approach N-Catch, relying on interactive multidimensional analysis methods for archiving simulation results in a decisional database (i.e. data warehouse) adapted to the spatio-temporal nature of the simulation data. In addition, we suggest to analyze the simulation data with online analytical methods (OLAP) to provide strategic information for stakeholders to improve the decision making process. Our second contribution concern two methods for computing skyline queries in the context of data warehouses. These methods enable stakeholders to formulate new questions by combining conflicting environmental criteria, to find compromise solutions associated with their expectations, and to exploit the stakeholder preferences to identify and highlight the data of potential interest. The first method EC2Sky, focuses on how to answer efficiently and progressively skyline queries in the presence of several dynamic user preferences despite of large volume of data. The second method HSky, extends the skyline computation to hierarchical dimensions. It allows the user to navigate along the dimensions hierarchies (i.e. specialize / generalize) while ensuring the online computation of associated skylines. Finally, we present the application of our proposals for managing agricultural practices to improve water quality in agricultural watersheds. We propose a coupling between the agro-hydrological data warehouse model N-Catch and the proposed skyline computation methods.Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à l'analyse des données de simulation issues du modèle agro-hydrologique TNT. Les objectifs consistaient à élaborer des méthodes d'analyse des résultats de simulation qui replacent l'utilisateur au coeur du processus décisionnel, et qui permettent d'analyser et d'interpréter de gros volumes de données de manière efficace. La démarche développée consiste à utiliser des méthodes d'analyse multidimensionnelle interactive. Tout d'abord, nous avons proposé une méthode d'archivage des résultats de simulation dans une base de données décisionnelle (i.e. entrepôt de données), adaptée au caractère spatio-temporel des données de simulation produites. Ensuite, nous avons suggéré d'analyser ces données de simulations avec des méthodes d'analyse en ligne (OLAP) afin de fournir aux acteurs des informations stratégiques pour améliorer le processus d'aide à la prise de décision. Enfin, nous avons proposé deux méthodes d'extraction de skyline dans le contexte des entrepôts de données afin de permettre aux acteurs de formuler de nouvelles questions en combinant des critères environnementaux contradictoires, et de trouver les solutions compromis associées à leurs attentes, puis d'exploiter les préférences des acteurs pour détecter et faire ressortir les données susceptibles de les intéresser. La première méthode EC2Sky, permet un calcul incrémental et efficace des skyline en présence de préférences utilisateurs dynamiques, et ce malgré de gros volumes de données. La deuxième méthode HSky, étend la recherche des points skyline aux dimensions hiérarchiques. Elle permet aux utilisateurs de naviguer le long des axes des dimensions hiérarchiques (i.e. spécialisation / généralisation) tout en assurant un calcul en ligne des points skyline correspondants. Ces contributions ont été motivées et expérimentées par l'application de gestion des pratiques agricoles pour l'amélioration de la qualité des eaux des bassins versants agricoles, et nous avons proposé un couplage entre le modèle d'entrepôt de données agro-hydrologiques construit et les méthodes d'extraction de skyline proposées

Interactive multidimensional analysis of simulation results : decision support in the agroecology field

Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à l'analyse des données de simulation issues du modèle agro-hydrologique TNT. Les objectifs consistaient à élaborer des méthodes d'analyse des résultats de simulation qui replacent l'utilisateur au coeur du processus décisionnel, et qui permettent d'analyser et d'interpréter de gros volumes de données de manière efficace. La démarche développée consiste à utiliser des méthodes d'analyse multidimensionnelle interactive. Tout d'abord, nous avons proposé une méthode d'archivage des résultats de simulation dans une base de données décisionnelle (i.e. entrepôt de données), adaptée au caractère spatio-temporel des données de simulation produites. Ensuite, nous avons suggéré d'analyser ces données de simulations avec des méthodes d'analyse en ligne (OLAP) afin de fournir aux acteurs des informations stratégiques pour améliorer le processus d'aide à la prise de décision. Enfin, nous avons proposé deux méthodes d'extraction de skyline dans le contexte des entrepôts de données afin de permettre aux acteurs de formuler de nouvelles questions en combinant des critères environnementaux contradictoires, et de trouver les solutions compromis associées à leurs attentes, puis d'exploiter les préférences des acteurs pour détecter et faire ressortir les données susceptibles de les intéresser. La première méthode EC2Sky, permet un calcul incrémental et efficace des skyline en présence de préférences utilisateurs dynamiques, et ce malgré de gros volumes de données. La deuxième méthode HSky, étend la recherche des points skyline aux dimensions hiérarchiques. Elle permet aux utilisateurs de naviguer le long des axes des dimensions hiérarchiques (i.e. spécialisation / généralisation) tout en assurant un calcul en ligne des points skyline correspondants. Ces contributions ont été motivées et expérimentées par l'application de gestion des pratiques agricoles pour l'amélioration de la qualité des eaux des bassins versants agricoles, et nous avons proposé un couplage entre le modèle d'entrepôt de données agro-hydrologiques construit et les méthodes d'extraction de skyline proposées.This thesis concerns the analysis of simulation data generated by the agrohydrological model TNT. Our objective is to develop analytical methods for massive simulation results. We want to place the user at the heart of the decision-making process, while letting him handle and analyze large amounts of data in a very efficient way. Our first contribution is an original approach N-Catch, relying on interactive multidimensional analysis methods for archiving simulation results in a decisional database (i.e. data warehouse) adapted to the spatio-temporal nature of the simulation data. In addition, we suggest to analyze the simulation data with online analytical methods (OLAP) to provide strategic information for stakeholders to improve the decision making process. Our second contribution concern two methods for computing skyline queries in the context of data warehouses. These methods enable stakeholders to formulate new questions by combining conflicting environmental criteria, to find compromise solutions associated with their expectations, and to exploit the stakeholder preferences to identify and highlight the data of potential interest. The first method EC2Sky, focuses on how to answer efficiently and progressively skyline queries in the presence of several dynamic user preferences despite of large volume of data. The second method HSky, extends the skyline computation to hierarchical dimensions. It allows the user to navigate along the dimensions hierarchies (i.e. specialize / generalize) while ensuring the online computation of associated skylines. Finally, we present the application of our proposals for managing agricultural practices to improve water quality in agricultural watersheds. We propose a coupling between the agro-hydrological data warehouse model N-Catch and the proposed skyline computation methods

An empirical study to determine the optimal k in Ek-NNclus method

International audienceEk-NNclus is a clustering algorithm based on the evidential k-nearest-neighbor rule. It has the advantage that the number of clusters can be detected unlike a c-means for example. However, the parameter k has crucial influence on the clustering results, especially for the number of clusters and clustering quality. Thus, the determination of k is an important issue to optimize the use of the Ek-NNclus algorithm. The authors of Ek-NNclus only give a large interval of k, which is not precise enough for real applications. In traditional clustering algorithms such as c-means and c-medoïd, the determination of c is a real issue and some methods have been proposed in the literature and proved to be efficient. In this paper, we borrow some methods from c determination solutions and propose a k determination strategy based on an empirical study

Analyse intelligente des réseaux sociaux

International audienc

Requêtes skyline hiérarchiques

National audienceLes requêtes skyline constituent un puissant outil d’analyse de donnéesmultidimensionnelles et d’aide à la décision. Lorsque les dimensions sontconflictuelles, les requêtes skyline retournent les meilleurs compromis associés àces dimensions. De nombreux travaux se sont intéressés à l’extraction de pointsskyline dans le contexte de bases de données multidimensionnelles, mais, à notreconnaissance, aucun de ces derniers n’a traité la problématique des skyline associésà des données agrégées lorsque les dimensions sont multiples et hiérarchiques.Cet article présente une méthode qui étend la recherche des meilleurscompromis aux dimensions hiérarchiques. Notre proposition HSky (HierarchicalSkyline Queries) se focalise sur la définition de la sémantique et du calculefficace de points skyline sur des dimensions présentant plusieurs niveaux hiérarchiques

Requêtes skyline avec prise en compte des préférences utilisateurs pour des données volumineuses

National audienceAppréhender, parcourir des données ou des connaissances reste une tâche difficile en particulier lorsque les utilisateurs sont confrontés à de gros volumes de données. De nombreux travaux se sont intéressés à extraire des points "skylines" comme outil de restitution. La prise en compte des préférences a retenu l'attention des travaux les plus récents mais les solutions existantes restent très consommatrices en terme de stockage d'informations additionnelles afin d'obtenir des délais raisonnables de réponse aux requêtes. Notre proposition, EC2 Sky (Efficient computation of compromises), se focalise sur deux points : (1) comment répondre efficacement à des requêtes de type skyline en présence de préférences utilisateurs malgré de gros volumes de données (aussi bien en terme de dimensions que de préférences) ; (2) comment restituer les connaissances les plus pertinentes en soulignant les compromis associés aux préférences spécifiées. / Understanding and browsing of data or knowledge is still a difficult task especially when users are confronted with large volumes of data. A considerable amount of research has focused on extracting "skyline" points as a restitution tool. Most of the recent work has taken the preferences into account, but existing solutions are not very efficient in terms of information storage, as they store additional information to improve response time to queries. Our proposal, EC2Sky, focuses on two points (1) how to respond effectively to requests like skyline, in the presence of user preferences despite large volumes of data (both in terms of dimensions and preferences) (2) how to restore the most relevant knowledge by underlining the associated trade-offs with the specified preferences

Générer des explications contrefactuelles à l'aide d'un autoencodeur supervisé

International audienceIn this work, we investigate the problem of generating counterfactuals explanations that are both close to the data distribution, and to the distribution of the target class. Our objective is to obtain counterfactuals with likely values (i.e. realistic). We propose a method for generating realistic counterfactuals by using class prototypes. The novelty of this approach is that these class prototypes are obtained using a supervised auto-encoder. Then, we performed an empirical evaluation across several interpretability metrics, that shows competitive results with a state-of-the-art method.Dans cet article nous proposons une manière d'améliorer l'interprétabilité des explications contrefactuelles. Une explication contrefactuelle se présente sous la forme d'une version modifiée de la donnée à expliquer qui répond à la question : que faudrait-il changer pour obtenir une prédiction différente ? La solution proposée consiste à introduire dans le processus de génération du contrefactuel un terme basé sur un auto-encodeur supervisé. Ce terme contraint les explications générées à être proches de la distribution des données et de leur classe cible. La qualité des contrefactuels produits est évaluée sur un jeu de données d'images par le biais de différentes métriques. Nous montrons que notre solution s'avère compétitive par rapport à une méthode de référence de l'état de l'art

A distance for evidential preferences with application to group decision making

International audienceIn this paper, we focus on measuring the dissimilarity between preferences with uncertainty and imprecision, modelled by evidential preferences based on the theory of belief functions. Two issues are targeted: The first concerns the conflicting interpretations of incomparability, leading to a lack of consensus within the preference modelling community. This discord affects the value settings of dissimilarity measures between preference relations. After reviewing the state of the art, we propose to distinguish between two cases: indecisive and undecided, respectively modelled by a binary relation and union of all relations. The second concerns a flaw that becomes apparent when measuring the dissimilarity in the theory of belief functions. Existing dissimilarity functions in the theory of belief functions are not suitable for evidential preferences, because they measure the dissimilarity between preference relations as being identical. This is counter-intuitive and conflicting with almost all the related works. We propose a novel distance named Unequal Singleton Pair (USP) distance, able to discriminate specific singletons from others when measuring the dissimilarity. The advantages of USP distances are illustrated by the evidential preference aggregation and group decision-making applications. The experiments show that USP distance effectively improves the quality of decision results