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Thèmes de recherche développés

Analyse de Données Exploratoires, Extraction de connaissances à partir de grandes bases de données (DATA MINING). L'originalité de notre recherche dans ce cadre, consiste à construire une modélisation mathématique, à l'aide de concepts sous-jacents (une ville, un type de chômeur, un produit industriel, une catégorie de panne,...), afin de mieux les appréhender et d'en extraire de nouvelles connaissances . Ces concepts sont décrits par des données plus complexes que celles habituellement rencontrées en statistique. Elles sont dites « symboliques », car elles expriment la variation interne inéluctable des concepts et sont structurées. Dans ce contexte, l'extension des méthodes de « l'Analyse des Données Exploratoires » et plus généralement, de la « Statistique Multidimensionnelle » à de telles données, pour en extraire des connaissances d'interprétation aisée, constitue le champs privilégié de mes recherches.

Activité de recherche

Le cadre mathématique de l'Analyse des données Symboliques : les ponts nécessaires avec la théorie des capacités de Choquet (voir notre CRAS présenté par lui), les treillis de Galois (Barbut, Monjardet) et leur extension stochastique (voir notre article de "Discret Applied Mathematics"), la théorie des espaces métriques probabilistes et les copules de Schweitzer et Sklar (voir mon rapport sur "une généralisation des méthodes de décomposition de mélanges de lois"), lextension des méthodes de lAnalyse des données standards à des données intervalles ou probabilistes (Analyse factorielle, Arbres de décisions, Régression, classification hiérarchique ou pyramidale, ).