RJCIA

Présentation

Les RJCIA sont destinées aux jeunes chercheurs en IA, doctorants ou titulaires d’un doctorat depuis moins d’un an. L’objectif de cette manifestation est double :

• permettre aux jeunes chercheurs préparant une thèse en Intelligence Artificielle, ou l'ayant soutenue depuis peu, de se rencontrer et de présenter leurs travaux, et d’ainsi former des contacts avec d’autres jeunes chercheurs et d’élargir leurs perspectives en échangeant avec des spécialistes d’autres domaines de l’intelligence artificielle, et
• former les jeunes chercheurs à la préparation d’un article, à sa révision pour tenir compte des observations du comité de programme, et à sa présentation devant un auditoire de spécialistes, leur permettant ainsi d’obtenir des retours de chercheurs de leur domaine ou de domaines connexes.

Thèmes de la conférence

Toute contribution relevant de l'Intelligence Artificielle est la bienvenue. Les contributions pourront s'inscrire dans la liste (indicative et non exhaustive) de thématiques suivante :

• recherche heuristique et résolution de problèmes,
• incertitude et intelligence artificielle,
• logique, satisfiabilité et satisfaction de contraintes,
• apprentissage automatique,
• extraction, ingénierie et gestion des connaissances,
• représentation des connaissances et raisonnement,
• planification, contrôle,
• aide à la décision,
• agents autonomes et systèmes multi-agents,
• reconnaissance des formes et vision par ordinateur,
• traitement automatique des langues naturelles,
• interaction avec l’humain,
• robotique,
• IA et web,
• environnements Informatiques d’Apprentissage Humain et apprentissage à distance,
• IA responsable,
• explicabilité,
• certification, éthique et IA.

Articles acceptés

Présentations orales

• Approche multi-agent pour la collaboration multi-plateforme dans un contexte de défense navale
  • Paul Quentel, Yvon Kermarrec, Ludovic Grivault, Pierre Le Berre and Laurent Savy
• MAKI: Une infrastructure à clefs publiques pour systèmes muti-agents
  • Arthur Baudet, Oum-El-Kheir Aktouf, Annabelle Mercier and Philippe Elbaz-Vincent
• Exploiter l'équité d'un modèle d'apprentissage pour reconstruire les attributs sensibles de son ensemble d'entraînement
  • Julien Ferry, Ulrich Aïvodji, Sébastien Gambs, Marie-José Huguet and Mohamed Siala
• SMOTE: Are We Learning to Classify or to Detect Synthetic Data ?
  • Nada Boudegzdame, Karima Sedki, Rosy Tsopra and Jean-Batispte Lamy
• A Review of Validation and Verification of Neural Network-based Policies for Sequential Decision Making
  • Quentin Mazouni, Helge Spieker, Arnaud Gotlieb and Mathieu Acher
• Amélioration de la recherche d’architecture neuronale en combinant un algorithme FireFly avec une évaluation sans apprentissage
  • Nassim Mokhtari, Alexis Nédélec, Marlène Gilles and Pierre De Loor
• Etude de l'apport de l'Intelligence Artificielle pour l'innovation de produit
  • Fatima Hamdani, Davy Monticolo and Vincent Boly
• Change-Relaxed Active Fairness Auditing
  • Augustin Godinot, Erwan Le Merrer, Camilla Penzo, François Taïani and Gilles Tredan
• Dans quelle mesure les simulations informatiques de l’activité humaine sont-elles réalistes ?
  • Jean-Baptiste Ly, Quentin Reynaud, Chloé Le Bail, Mathieu Schumann, Vincent Boccara and Nicolas Sabouret
• Optimisation de matériaux et dispositifs pour l’énergie à partir de concepts d’intelligence artificielle pour small data
  • Khoukha Khoussa, Yves-André Chapuis and Nicolas Lachiche
• Replication and Extension of Schnappinger’s Study on Human-level Ordinal Maintainability Prediction Based on Static Code Metrics
  • Sébastien Bertrand, Silvia Ciappelloni, Pierre-Alexandre Favier and Jean-Marc André

Posters

• Encodage Logique et Explications Visuelles pour l'Argumentation
  • Théo Duchatelle
• Génération de données synthétiques à partir d'une forêt aléatoire
  • Jordan Gonzalez and Fatoumata Dama
• Un modèle pour la généricité des agents conversationnels vocaux multi-domaines
  • Maya Medjad, Mathieu Buonomo, Raphaël Szymocha and Frédéric Armetta
• Metrics for community dynamics applied to unsupervised attacks detection
  • Julien Michel and Pierre Parrend
• Structural and spectral analysis of dynamic graphs for attack detection
  • Majed Jaber, Nicolas Boutry and Pierre Parrend
• Classification Multi-Labels en flux : Formalisation et Applications
  • Xihui Wang, Frank Meyer and Pascale Kuntz
• De l’Organisation des Systèmes Multi-Agents de Cyber-defense
  • Julien Soulé, Jean-Paul Jamont, Michel Occello, Paul Théron and Louis-Marie Traonouez

Informations importantes

• Dates importantes
• Soumissions
• Comité de programme