Acquiring Qualitative Explainable Graphs for Automated Driving Scene Interpretation

The future of automated driving (AD) is rooted in the development of robust, fair and explainable artificial intelligence methods. Upon request, automated vehicles must be able to explain their decisions to the driver and the car passengers, to the pedestrians and other vulnerable road users and potentially to external auditors in case of accidents. However, nowadays, most explainable methods still rely on quantitative analysis of the AD scene representations captured by multiple sensors. This paper proposes a novel representation of AD scenes, called Qualitative eXplainable Graph (QXG), dedicated to qualitative spatiotemporal reasoning of long-term scenes. The construction of this graph exploits the recent Qualitative Constraint Acquisition paradigm. Our experimental results on NuScenes, an open real-world multi-modal dataset, show that the qualitative eXplainable graph of an AD scene composed of 40 frames can be computed in real-time and light in space storage which makes it a potentially interesting tool for improved and more trustworthy perception and control processes in AD

Une méthode d'apprentissage par optimisation multicritère pour le rangement de motifs en fouille de données

International audienceLa découverte de motifs pertinents est une tâche difficile en fouille de données. D’une part, des approches ont été proposées pour apprendre automatiquement des fonctions de rangement de motifs spécifiques à l’utilisateur. Ces approches sont souvent efficaces en qualité, mais très coûteuses en temps d’exécution. D’autre part, de nombreuses mesures d’intérêt sont utilisées pour évaluer l’intérêt des motifs dans le but de se rapprocher le plus possible du rangement de l’utilisateur. Dans cet article, nous formulons le problème d’apprentissage des fonctions de rangement des motifs comme un problème d’optimisation multicritère. L’approche proposée permet d’agréger des mesures d’intérêt en une fonction linéaire pondérée dont les poids sont calculés via la méthode AHP (AnalyticHierarchy Process). Des expérimentations menées sur de nombreux jeux de don-nées montrent que notre approche réduit drastiquement le temps d’exécution,tout en assurant un rangement comparable à celui des approches existantes

Boosting the Learning for Ranking Patterns

International audiencePattern mining is a valuable tool for exploratory data analysis, but identifying relevant patterns for a specific user is challenging. Various interestingness measures have been developed to evaluate patterns, but they may not efficiently estimate user-specific functions. Learning user-specific functions by ranking patterns has been proposed, but this requires significant time and training samples. In this paper, we present a solution that formulates the problem of learning pattern ranking functions as a multi-criteria decision-making problem. Our approach uses an analytic hierarchy process (AHP) to elicit weights for different interestingness measures based on user preference. We also propose an active learning mode with a sensitivity-based heuristic to minimize user ranking queries while still providing high-quality results. Experiments show that our approach significantly reduces running time and returns precise pattern ranking while being robust to user mistakes, compared to state-of-the-art approaches