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Khaled Belahcene

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Presentation

PROJET DE RECHERCHE ------------------- ### Positionnement Mon travail de recherche se positionne à la croisée des domaines de la *décision algorithmique* (décision multicritères, choix social computationnel, décision dans l’incertain, théorie algorithmique des jeux) et de la *représentation des connaissances et du raisonnement* (préférences, argumentation, révision de croyances). Je m’intéresse à la prise de décision, et à l’aide à la prise de décision, vues comme des processus complexes, impliquant diverses parties prenantes, exigeant de tenir compte de points de vue divers et souvent conflictuels, en présence d’informations plus ou moins complètes. ### Problématique Plus particulièrement, je m’attache à outiller le processus d’aide à la décision de capacités explicatives. Afin de pouvoir arbitrer entre différents compromis possibles entre points de vue conflictuels, il est fréquemment nécessaire d’avoir recours à des raisonnements sur les préférences du décideur. Ces raisonnements sont parfois portés par des modèles, caractérisés à la fois par un certain nombre de propriétés normatives ou descriptives, ainsi que par une famille paramétrée de fonctions réalisant l’agrégation des points de vue en une synthèse unique. Tandis que l’élicitation des préférences s’attache à identifier ces paramètres préférentiels à partir d’informations fournies par le décideur, le moteur d’explication cherche à produire un argumentaire reliant ces informations, les propriétés caractéristiques du modèle choisi, et la recommandation faite au décideur. Pour que cet argumentaire traduise la causalité entre prémisses et conclusion, il s’avère fructueux de considérer les recommandations robustes vis-à-vis de l’information incomplète concernant les préférences du décideur \[1, 3, 4\]. ### Applications L’introduction de cette capacité explicative tend à répondre à la fois à des demandes sociétales (ex. consolider la confiance qu’un humain pleut placer dans un système (semi)-automatique) et à des défis scientifiques (ex. comment l’argumentaire soit techniquement valide et convenablement mis en forme de manière en faciliter son appropriation). PERSPECTIVES ------------ ### Extension à de nouveaux modèles d’évaluation Mes travaux m’ont conduit à proposer deux moteurs d’explication pour des préférences fondée sur un modèle de valeur additive \[1\], et d’investiguer les modèles de tri non-compensatoire fondés sur des jugements relatifs \[3\] ou absolus \[2, 4\]. D’autres modèles plus complets, tels que les modèles additifs généralisés, l’intégrale de Choquet, ou à points de référence multiples, méritent considération. ### Amélioration computationnelle La recherche d’explications constitue un défi computationnel. Une approche novatrice, fondée sur des formulations en termes de satisfiabilité booléenne donnent des résultats prometteurs \[2\], et mérite d’être investiguée (en particulier dans le cadre du PEPS SAT4EX). ### Inscription dans une procédure dialectique La production d’un argumentaire appuyant le point de vue d’un agent artificiel contribue à permettre à terme à la décision algorithmique de se soumettre à une procédure contradictoire. Pour cela, il est nécessaire de formaliser le processus d’aide à la décision par un jeu de dialogue permettant à l’utilisateur/décideur de prendre l’initiative. ### Révision du modèle d’évaluation La plupart des procédures d’élicitation des préférences font l’hypothèse que le processus progresse, sans rebroussement, et s’appuient par conséquent sur des modèles d’évaluation très expressifs. Une autre approche, encore peu représentée, consiste à partir d’un modèle restrictif, volontairement simpliste, et à réviser ce modèle à la demande (PEPS PULP). ### Gouvernance algorithmique La défiance montante de la société à l’égard de la décision algorithmique doit être prise avec le plus grand sérieux, et commence à se traduire en actes, en particulier par l’affirmation renouvelée de la prééminence en droit du principe du contradictoire. Cette exigence nécessite l’invention d’une gouvernance nouvelle, incorporant des instances de recours ou d’audit garantissant le déroulement loyal d’un processus dialectique, par exemple dans le cadre de la justice prédictive (\[4\], PEPS EMOJI).

Publications

Multiple criteria sorting models and methods. Part II: theoretical results and general issues

Khaled Belahcene , Vincent Mousseau , Wassila Ouerdane , Marc Pirlot , Olivier Sobrie
4OR: A Quarterly Journal of Operations Research, 2023, ⟨10.1007/s10288-022-00531-3⟩
Journal articles hal-03932958v1

Multiple criteria sorting models and methods—Part I: survey of the literature

Khaled Belahcene , Vincent Mousseau , Wassila Ouerdane , Marc Pirlot , Olivier Sobrie
4OR: A Quarterly Journal of Operations Research, 2023, ⟨10.1007/s10288-022-00530-4⟩
Journal articles hal-03932949v1

Questionable Stepwise Explanations for a Robust Additive Preference Model

Manuel Amoussou , Khaled Belahcene , Christophe Labreuche , Nicolas Maudet , Vincent Mousseau
International Journal of Approximate Reasoning, 2023, pp.108982. ⟨10.1016/j.ijar.2023.108982⟩
Journal articles hal-04168685v1

Ranking with Multiple Reference Points: Efficient SAT-based learning procedures

Khaled Belahcene , Vincent Mousseau , Wassila Ouerdane , Marc Pirlot , Olivier Sobrie
Computers and Operations Research, 2022, 150, pp.106054. ⟨10.1016/j.cor.2022.106054⟩
Journal articles hal-03838934v1
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Preference elicitation for a ranking method based on multiple reference profiles

Alexandru-Liviu Olteanu , Khaled Belahcene , Vincent Mousseau , Wassila Ouerdane , Antoine Rolland
4OR: A Quarterly Journal of Operations Research, 2021, 20, pp.63-84. ⟨10.1007/s10288-020-00468-5⟩
Journal articles hal-03094046v1

An efficient SAT formulation for learning multiple criteria non-compensatory sorting rules from examples

Khaled Belahcene , Christophe Labreuche , Nicolas Maudet , Vincent Mousseau , Wassila Ouerdane
Computers and Operations Research, 2018, 97, pp.58-71. ⟨10.1016/j.cor.2018.04.019⟩
Journal articles hal-01784941v1
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Explaining robust additive utility models by sequences of preference swaps

Khaled Belahcene , Christophe Labreuche , Nicolas Maudet , Vincent Mousseau , Wassila Ouerdane
Theory and Decision, 2017, 82 (2), pp.151-183. ⟨10.1007/s11238-016-9560-1⟩
Journal articles hal-01476524v1
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Les implicants premiers, un outil polyvalent pour l'explication de classification robuste

Hénoïk Willot , Sébastien Destercke , Khaled Belahcene
17èmes Journées d'Intelligence Artificielle Fondamentale (JIAF 2023), Zied Bouraoui; François Schwarzentruber; Anaëlle Wilczynski, Jul 2023, Strasbourg, France. pp.146-155
Conference papers hal-04310904v1
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Prime Implicants as a Versatile Tool to Explain Robust Classification

Hénoïk Willot , Sébastien Destercke , Khaled Belahcene
13th International Symposium on Imprecise Probabilities: Theories and Applications (ISIPTA 2023), Enrique Miranda; Ignacio Montes; Erik Quaeghebeur; Barbara Vantaggi, Jul 2023, Oviedo, Spain. pp.461-471
Conference papers hal-04310960v1
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Explication de recommandations issues d’un modèle additif : de la conceptualisation à l’évaluation

Manuel Amoussou , Khaled Belahcene , Nicolas Maudet , Vincent Mousseau , Wassila Ouerdane
24e congrès annuel de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF 2023), ROADEF, Feb 2023, Rennes, France
Conference papers hal-04108900v1
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Opérateurs totalement informatifs et ordres linéaires partitionnés en révision de croyances

Khaled Belahcene , Jérome Gaigne , Sylvain Lagrue
17èmes Journées d’Intelligence Artificielle Fondamentale - JIAF-JFPDA 2023, Jul 2023, Strasbourg, France
Conference papers hal-04430609v1
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Fragment of the necessary decisions explained by an argument scheme in a non compensatory sorting model

Khaled Belahcene , Jérome Gaigne , Sylvain Lagrue
From Multiple-Criteria Decision Aid to Preference Learning (DA2PL 2022), Nov 2022, Compiègne, France
Conference papers hal-03897196v1
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Explications de classifications robustes a l’aide d’implicants premiers

Hénoïk Willot , Khaled Belahcene , Sébastien Destercke
31ièmes Rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses Applications (LFA 2022), Benjamin Quost; Romain Guillaume, Oct 2022, Toulouse, France. pp.19-25
Conference papers hal-04310851v1
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Explications de recommandations fondées sur des principes d'équité à l'aide de transferts

Hénoïk Willot , Khaled Belahcene , Sébastien Destercke
16èmes Journées d'Intelligence Artificielle Fondamentale, Zied Bouraoui; Anaëlle Wilczynski, Jun 2022, Saint-Etienne, France
Conference papers hal-04310862v1

Fragment explicable par schémas d'arguments des affectations nécessaires dans un tri non compensatoire

Khaled Belahcene , Jérome Gaigne , Sylvain Lagrue
16èmes Journées d'Intelligence Artificielle Fondamentale (JIAF 2022), Jun 2022, Saint-Étienne, France. pp.35-46
Conference papers hal-03897250v1
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Des explications par étapes pour le modèle additif

Manuel Amoussou , Khaled Belahcene , Nicolas Maudet , Vincent Mousseau , Wassila Ouerdane
16èmes Journées d'Intelligence Artificielle Fondamentale (JIAF 2022), Jun 2022, Saint-Etienne, France. pp.35-48
Conference papers hal-03825214v1

Combining Fairness and Optimality when Selecting and Allocating Projects

Khaled Belahcene , Vincent Mousseau , Anaëlle Wilczynski
30th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2021), Aug 2021, Montreal, Canada. pp.38-44, ⟨10.24963/ijcai.2021/6⟩
Conference papers hal-03312854v1
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Equity in learning problems: an OWA approach

Juliette Ortholand , Sébastien Destercke , Khaled Belahcene
14th International Conference on Scalable Uncertainty Management (SUM 2020), Jul 2020, Bolzano, Italy. pp.187-199, ⟨10.1007/978-3-030-58449-8_13⟩
Conference papers hal-02944888v1
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Learning Interpretable Models using Soft Integrity Constraints

Khaled Belahcene , Nataliya Sokolovska , Yann Chevaleyre , Jean-Daniel Zucker
12th Asian Conference on Machine Learning (ACML 2020), Nov 2020, Bangkok, Thailand. pp.529-544
Conference papers hal-02944833v1
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Comparing options with argument schemes powered by cancellation

Khaled Belahcene , Christophe Labreuche , Nicolas Maudet , Vincent Mousseau , Wassila Ouerdane
28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-19), Aug 2019, Macao, Macau SAR China. pp.1537-1543, ⟨10.24963/ijcai.2019/213⟩
Conference papers hal-02133034v1
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Accountable Approval Sorting

Khaled Belahcene , Yann Chevaleyre , Nicolas Maudet , Christophe Labreuche , Vincent Mousseau
27th International Joint Conference on Artificial Intelligence and 23rd European Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2018), Jul 2018, Stockholm, Sweden
Conference papers hal-01785011v1

A new efficient SAT formulation for learning NCS models: numerical results.

Khaled Belahcene , Oumeima Khaled , Vincent Mousseau , Wassila Ouerdane , Ali Tlili
In the 4th workshop from multiple criteria Decision aid to Preference Learning (DA2PL'18), Nov 2018, Poznan, Poland
Conference papers hal-01956128v1

Ranking with Multiple Points: Efficient Elicitation and Learning Procedures

Khaled Belahcene , Vincent Mousseau , Wassila Ouerdane , Marc Pirlot , Olivier Sobrie
In the 4th wokshop from multiple criteria Decision aid to Preference Learning (DA2PL'18), Nov 2018, Poznan, Poland
Conference papers hal-01956130v1
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A Model for Accountable Ordinal Sorting

Khaled Belahcene , Christophe Labreuche , Nicolas Maudet , Vincent Mousseau , Wassila Ouerdane
26th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-2017), Aug 2017, Melbourne, Australia
Conference papers hal-01523779v1

Une formulation SAT pour l’apprentissage de modèles de classement multicritères non-compensatoires

Khaled Belahcene , Christophe Labreuche , Nicolas Maudet , Vincent Mousseau , Wassila Ouerdane
11e Journées d'Intelligence Artificielle Fondamentale, Jul 2017, Caen, France
Conference papers hal-01577816v1

Accountable classifications without frontiers.

Khaled Belahcene , Christophe Labreuche , Nicolas Maudet , Vincent Mousseau , Wassila Ouerdane
The EURO mini conference from multiple criteria Decision Aiding to Preference Learning (DA2PL'16), Nov 2016, Paderborn, Germany
Conference papers hal-01956134v1