Pierre-Henri Wuillemin
Présentation
Publications
Publications
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Quantifying a Causal Effect from a CPDAG with Targeted Exogenous Causal KnowledgeECAI 2024 - 27th European Conference on Artificial Intelligence, Oct 2024, Santiago de compostela, Galicia, Spain. pp.3187 - 3194, ⟨10.3233/FAIA240863⟩ |
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Réseaux bayésiens pour la prédiction d'escarre chez les personnes âgés en institutionJFRB 2023 : 11èmes Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens et les Modèles Graphiques Probabilistes, Jun 2023, Nantes, France |
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Warm-Starting Nested Rollout Policy Adaptation with Optimal Stopping37th AAAI Conference on Artificial Intelligence, Feb 2023, Washington, D.C., United States. pp.12381-12389, ⟨10.1609/aaai.v37i10.26459⟩ |
Machine learning pour la prédiction d’escarre chez les résidents en institutionCIFGG (Congrès International Francophone de Gérontologie et Gériatrie), Sep 2023, Montréal, Canada |
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Interprétation causale des modèles prédictifs : paradoxes et solution11èmes Journées Francophones des Réseaux Bayésiens et des Modèles Graphiques Probabiliste (JFRB 2023), Jun 2023, Nantes, France |
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Improving Pressure Ulcers Prediction in Nursing Homes with ML AlgorithmMIE 2023, May 2023, Göteborg, Sweden. pp.350-351, ⟨10.3233/SHTI230135⟩ |
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Grounding Causality in Bayesian Networks Using Qualitative ReasoningQR@ECAI23, Sep 2023, Krakow, Poland |
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Interpreting Predictive Models through Causality: A Query-Driven MethodologyThe International FLAIRS Conference Proceedings, May 2023, ClearWater, FL, United States. ⟨10.32473/flairs.36.133387⟩ |
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Une approche d'ingénierie inverse combinant ontologies et modèles relationnels probabilistes: application aux emballages bio-compositesIC@PFIA 2022 - Plate-Forme Intelligence Artificielle, Jun 2022, Saint-Etienne, France |
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A process reverse engineering approach using Process and Observation Ontology and Probabilistic Relational Models: application to processing of bio-composites for food packagingMTSR 2021 - 15th International Conference on Metadata and Semantics Research, Nov 2021, Madrid, Spain. pp.3-15, ⟨10.1007/978-3-030-98876-0_1⟩ |
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Monte Carlo Search Algorithms for Network Traffic Engineering23ème congrès annuel de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision, INSA Lyon, Feb 2022, Villeurbanne - Lyon, France |
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Réseaux bayésiens et valeurs de Shapley10èmes Journée Francophones sur les Réseaux Bayésiens et les Modèles Graphiques Probabilistes (JFRB 2021), Oct 2021, Porquerolles, France |
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Learning Continuous High-Dimensional Models using Mutual Information and Copula Bayesian NetworksThe Thirty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence, Association for the Advancement of Artificial Intelligence, Feb 2021, Vancouver, Canada. pp.12139-12146 |
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Monte Carlo Search Algorithms for Network Traffic EngineeringECML-PKDD 2021, Sep 2021, Bilbao, Spain. pp.486-501, ⟨10.1007/978-3-030-86514-6_30⟩ |
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Réseaux Bayésiens pour la Prédiction d'Évènements de Santé Défavorables en EHPAD (Établissement d'Hébergement pour Personnes Âgées Dépendantes)10èmes Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens et les Modèles Graphiques Probabilistes (JFRB 2021), Oct 2021, Porquerolles, France |
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Apprentissage de modèles continus à grandes dimensions en utilisant l'information mutuelle et les réseaux bayésiens de copules10èmes Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens et les Modèles Graphiques Probabilistes, Oct 2021, Porquerolles, France |
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aGrUM/pyAgrum : a toolbox to build models and algorithms for Probabilistic Graphical Models in Python10th International Conference on Probabilistic Graphical Models, Sep 2020, Skørping, Denmark. pp.609-612 |
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An Efficient Low-Rank Tensors Representation for Algorithms in Complex Probabilistic Graphical Models10th International Conference on Probabilistic Graphical Models, Sep 2020, Skørping, Denmark. pp.173-184 |
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Advanced Syntax and Compilation for Probabilistic Production Rules with PRM14th International Rule Challenge, 4th Doctoral Consortium, and 6th Industry Track, Jun 2020, Oslo, Norway. pp.103-110 |
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Uncertain Reasoning in Rule-Based Systems Using PRMFLAIRS 33 - 33rd Florida Artificial Intelligence Research Society Conference, May 2020, Miami, United States. pp.617-620 |
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Constraint-Based Learning for Non-Parametric Continuous Bayesian NetworksFLAIRS 33 - 33rd Florida Artificial Intelligence Research Society Conference, May 2020, Miami, United States. pp.581-586 |
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An early guidance system for a general knowledge-based aiding framework using probabilistic interventions13èmes Journées d’Intelligence Artificielle Fondamentale (JIAF 2019), Jul 2019, Toulouse, France. pp.81-90 |
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Interactive Causal Discovery in Knowledge GraphsPROFILES/SEMEX@ISWC 2019, Oct 2019, Auckland, New Zealand. pp.78-93 |
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Towards Interactive Causal Relation Discovery Driven by an OntologyFLAIRS 32, May 2019, Sarasota, United States |
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Detecting Low-Complexity Confounders from DataICML / IJCAI / AAMAS FAIM'18 Workshop on CausalML, Jul 2018, Stockholm, Sweden |
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Improving Probabilistic Rules Compilation using PRMRuleML+RR Doctoral Consortium 2018 (2nd International Joint Conference on Rules and Reasoning ), Sep 2018, Esch-sur-Alzette, Luxembourg |
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Identifying Control Parameters In Cheese Fabrication Process Using Precedence Constraints21st International Conference on Discovery Science (DS 2018), Oct 2018, Limassol, Cyprus. pp.421-434, ⟨10.1007/978-3-030-01771-2_27⟩ |
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Optimisation de la compilation de règles métier probabilistes à l'aide de PRM9èmes Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens et les Modèles Graphiques Probabilistes (JFRB 2018), May 2018, Toulouse, France |
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Focused Crawling through Reinforcement Learning18th International Conference on Web Engineering (ICWE 2018), Jun 2018, Cáceres, Spain. pp.261-278, ⟨10.1007/978-3-319-91662-0_20⟩ |
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aGrUM: a Graphical Universal Model frameworkIEA/AIE 2017 - 30th International Conference on Industrial Engineering and Other Applications of Applied Intelligent Systems, Jun 2017, Arras, France. pp.171-177, ⟨10.1007/978-3-319-60045-1_20⟩ |
Learning and selection of dynamic Bayesian Networks for non-stationary processes in real time30th International Florida AI Research Society Conference, FLAIRS-30, May 2017, Marco Island, United States |
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Learning Probabilistic Relational Models using an Ontology of Transformation ProcessesConfederated International Conferences: CoopIS, C&TC, and ODBASE 2017, Oct 2017, Rhodes, Greece. pp.198-215, ⟨10.1007/978-3-319-69459-7_14⟩ |
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Incremental Junction Tree InferenceIPMU16, Jun 2016, Eindhoven, Netherlands. ⟨10.1007/978-3-319-40596-4_28⟩ |
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Un algorithme d'arbre de jonction incrémental8èmes journées francophones de réseaux bayésiens (JFRB 2016), Jun 2016, Clermont-Ferrand, France |
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Business Rules Uncertainty Management with Probabilistic Relational ModelsRuleML16, Jul 2016, Stony Brook, New York, United States. ⟨10.1007/978-3-319-42019-6_4⟩ |
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Service functional testing automation with intelligent scheduling and planningSymposium on Applied Computing (SAC), ACM, Apr 2016, Pisa, Italy. pp.1605-1610 |
Apprentissage et sélection de réseaux bayésiens dynamiques pour les processus online non-stationnairesJournées Francophones sur les Réseaux Bayésiens et les Modèles Graphiques Probabilistes, Jun 2016, Clermont-Ferrand, France |
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Real time learning of non-stationary processes with dynamic Bayesian Networks16th International Conference on Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems, IPMU 2016, Jun 2016, Eindhoven, Netherlands. pp.338-350, ⟨10.1007/978-3-319-40596-4_29⟩ |
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Librairie aGrUM : a Graphical Universal Model8èmes journées francophones de réseaux bayésiens (JFRB 2016), Jun 2016, Clermont-Ferrand, France. ⟨10.3166/RIA.28.1-10⟩ |
IMDDI et SPIMDDI : apprentissage incrémental de diagrammes de décisions pour une architecture SDynaJFPDA, Jun 2015, Rennes, France |
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On-line Learning of Multi-valued Decision DiagramsThe Twenty-Eighth International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference, May 2015, Hollywood, Florida, United States. pp.576-580 |
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Mapping ontology with probabilistic relational models - an application to transformation processesInternational Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management (IC3K 2015), Nov 2015, Lisbon, Spain. pp.171-178, ⟨10.5220/0005590001710178⟩ |
The MIDAS Cloud Platform for Testing SOA Applications8th International IEEE Conference on Software Testing, Verification and Validation (ICST), Apr 2015, Graz, Austria. pp.1-8, ⟨10.1109/ICST.2015.7102636⟩ |
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Discovering Prerequisite Structure of Skills through Probabilistic Association Rules MiningThe 8th International Conference on Educational Data Mining, Jun 2015, Madrid, Spain. pp.117-124 |
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Bayesian Student Modeling Improved by Diagnostic Items12th International Conference on Intelligent Tutoring Systems, Jun 2014, Honolulu, United States. pp.144-149, ⟨10.1007/978-3-319-07221-0_17⟩ |
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Uncertain Reasoning for Business RulesRuleML doctoral consortium, Aug 2014, Prague, Czech Republic |
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A Memetic Approach to Bayesian Network Structure Learning16th European Conference on Applications of Evolutionary Computation, EvoApplications 2013, Apr 2013, Vienna, Austria. pp.102-111, ⟨10.1007/978-3-642-37192-9_11⟩ |
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Cooperative coevolution for agrifood process modelingEVOLVE 2011 International Workshop, May 2011, Bourglinster, Luxembourg. pp.247-287, ⟨10.1007/978-3-642-32726-1_7⟩ |
Improving Decision Diagrams for Decision Theoretic PlanningThe Twenty-Sixth International FLAIRS Conference, May 2013, Palo Alto, California, United States. pp.621-626 |
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Dynamic Credal Networks: introduction and use in robustness analysisEighth International Symposium on Imprecise Probability: Theories and Applications (ISIPTA 2013), Jul 2013, Compiègne, France. pp.159-169 |
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Bayesian Network Structure Learning from Limited Datasets through Graph EvolutionEuroGP 2012 - 15th European Conference on Genetic Programming, Apr 2012, Malaga, Spain. pp.254-265, ⟨10.1007/978-3-642-29139-5_22⟩ |
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Patterns Discovery for Efficient Structured Probabilistic InferenceSUM 2011 - 5th International Conference on Scalable Uncertainty Management, Oct 2011, Dayton, OH, United States. pp.247-260, ⟨10.1007/978-3-642-23963-2_20⟩ |
Steps towards model-based, inference-driven SOA Testing23rd International Conference on Software & System Engineering and their Applications (ICSSEA '11), Paris - Nov 29 - Dec 1 (2011), Nov 2011, Paris, France |
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Plasma Insulin and Inflammatory Markers Prior to Weight Loss Can Predict Dietary Responders71st Scientific Session American Diabetes Association, Jun 2011, San Diego, California, United States |
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Plasma insulin and inflammatory markers prior to weight loss can predict dietary responders47. Annual Meeting of the European Association for the Study of Diabetes (EASD), European Association for the Study of Diabetes (EASD). GBR., Sep 2011, Lisbonne, Portugal. ⟨10.1007/s00125-011-2276-4⟩ |
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Reinforcing the Object-Oriented Aspect of Probabilistic Relational ModelsPGM 2010 - The Fifth European Workshop on Probabilistic Graphical Models, Sep 2010, Helsinki, Finland. pp.273-280 |
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Structured Variable Elimination avec analyse en d-séparation5èmes Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens (JFRB2010), May 2010, Nantes, France |
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Structured Value Elimination with D-Separation AnalysisInternational Florida Artificial Intelligence Research Society Conference, May 2010, Daytona Beach, United States. pp.122-127 |
Optimisation de l'inférence dans les réseaux bayésiens dynamiques11ème Congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF 2010), Feb 2010, Toulouse, France. pp.171-185 |
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Étude comparée des inférences dans les Modèles Relationnels Probabilistes11ème Congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF 2010), Feb 2010, Toulouse, France. pp.57-58 |
Vers une intégration des connaissances pour une meilleure compréhension des procédés alimentaires11ème Congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF 2010), Feb 2010, Toulouse, France. pp.47-48 |
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Optimizing the triangulation of Dynamic Bayesian NetworksThe 5th Probabilistic Graphical Models 2010, Sep 2010, Helsinki, Finland. pp.73-80 |
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Independence Model estimation using Artificial Evolution5èmes Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens (JFRB2010), May 2010, Nantes, France |
Toward a knowledge integration for representing food processesEuropean Conference on Complex Systems 2009, Sep 2009, Warwick, United Kingdom. 171 p |
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Dynamic Bayesian Networks for Modelling Food Processing: Application to the Cheese Ripening Process8th World Congress of Chemichal Engineering 09, Aug 2009, Montréal, Canada |
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Bayesian Network Structure learning using Cooperative CoevolutionGenetic and Evolutionary Computation Conference 09, Jul 2009, Montréal, Canada. pp.755-762, ⟨10.1145/1569901.1570006⟩ |
Geometric Analysis of a Capture Basin: Application to cheese ripening processEuropean Conference on Complex Systems, Sep 2009, Warwick, United Kingdom |
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Dynamic neural networks versus dynamic Bayesian networks to model microbial behaviours during the cheese ripening processAnnual meeting of European Federation of Food Science & Technology (EFFoST), Nov 2009, Budapest, Hungary |
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Modélisation de réseaux bayésiens de très grandes taillesManifestation de JEunes Chercheurs STIC, Nov 2009, Avignon, France. pp.1332 |
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Considering Unseen States as Impossible in Factored Reinforcement LearningEuropean Conference on Machine Learning, Sep 2009, Bled, Slovenia. pp.721-735, ⟨10.1007/978-3-642-04180-8_64⟩ |
Les réseaux Bayésiens dynamiques pour intégrer les connaissances relatives aux procédés alimentaires (application au processus d'affinage)XIIème Congrès de la Société Française de Génie des Procédés 09, Oct 2009, Marseille, France |
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A dynamic Bayesian Network to represent a ripening process of a soft mould cheese.12th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems, Sep 2008, Zagreb, Croatia. pp.265-272, ⟨10.1007/978-3-540-85565-1_33⟩ |
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Validation et enrichissement interactifs d'un apprentissage automatique des paramètres d'un réseau bayésien dynamique appliqué aux procédés alimentairesJFRB 2008 - 4èmes Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens, May 2008, Lyon, France |
Exploiting Additive Structure in Factored MDPs for Reinforcement LearningEuropean Workshop on Reinforcement Learning, Jun 2008, Villeneuve d’Ascq, France. pp.15-26, ⟨10.1007/978-3-540-89722-4_2⟩ |
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Using a Ranking Process and Expert Knowledge for Elicitation of Probabilities in a Bayesian Network8ème Congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF 2007), Feb 2007, Grenoble, France. pp.101-115 |
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Apprentissage par renforcement exploitant la structure additive des MDP factorisésJFPDA 2007 - 2e Journées Francophones Planification, Décision, Apprentissage pour la conduite de système, Jul 2007, Grenoble, France. pp.49-60 |
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A Bayesian MultiCriteria Approach for an Optimal Process ControlFirst Conference of the Tunisian Management Science Society, Jun 2006, Hammamet, Tunisia |
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Learning the Structure of Factored Markov Decision Processes in Reinforcement Learning ProblemsThe 23rd International Conference on Machine Learning, Jun 2006, Pittsburgh, Pennsylvania, United States. pp.257-264, ⟨10.1145/1143844.1143877⟩ |
Apprentissage de la structure des processus de décision markoviens factorisés pour l'apprentissage par renforcementJFPDA 2006 - 1ères Journées Francophones sur la Planification, Décision, Apprentissage pour la conduite de systèmes, May 2006, Toulouse, France. pp.89-96 |
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Chi-square Tests Driven Method for Learning the Structure of Factored MDPsThe 22nd conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, Jul 2006, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, United States. pp.122-129 |
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Elicitation of conditional probabilities in a Bayesian network using a ranking process and expert's beliefs fusionCIRO 2005 - 4ème Conférence Internationale en Recherche Opérationnelle, May 2005, Marrakech, Morocco. pp.145-159 |
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Improving MACS thanks to a comparison with 2TBNsGECCO 2004 - Genetic and Evolutionary Computation Conference, Jun 2004, Seattle, WA, United States. pp.810-823, ⟨10.1007/978-3-540-24855-2_95⟩ |
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Propagation in Bayesian Networks10th International Symposium on Applied Stochastic Models and Data Analysis, Jun 2001, Compiègne, France. pp.1016-1022 |
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Top-Down Construction and Repetitive Structures Representation in Bayesian Networks13th Florida Artificial Intelligence Research Society Conference, May 2000, Orlando, Florida, United States. pp.282-286 |
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Using ROBDDs for troubleshooting16th conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, Jun 2000, Stanford, CA, United States. pp.426-435 |
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Réseaux Probabilistes Orientés ObjetLangages et modèles à objet, Jan 2000, Mont Saint-Hilaire, Québec, Canada. pp.123-138 |
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Réseaux probabilistes et Arbres de Décisions Binaires en Diagnostic3ème Congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF 2000), Jan 2000, Nantes, France |
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Recherche de la coupe optimale dans les réseaux probabilistes2ème Congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF 1999), Jan 1999, Autrans, France |
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Implémentation efficace d'algorithmes de propagation dans les réseaux probabilistesFRANCORO II - 2ndes Journées Francophones de Recherche Opérationnelle, 1998, Sousse, Tunisie |
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Propagation optimale dans les réseaux bayésiens sans cycles1er Congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF 1998), Jan 1998, Paris, France |
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Learning Bayesian Networks for Unfavorable Health Event Predicting in Nursing HomesMedical Informatics Europe Conference (MIE2022), May 2022, Nice, France |
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Projet SunSTONE : réseaux de chaleur solaires intelligents avec stockage intersaisonnierJournées Nationales sur l'Energie Solaire - JNES 2018, Jun 2018, Lyon, France |
Réseaux bayésiensEyrolles, pp.424, 2007, Algorithmes |
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Réseaux BayésiensEyrolles, pp.224, 2004, Algorithmes |
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Learning Bayesian Networks for the Prediction of Unfavorable Health Events in Nursing HomesChallenges of Trustable AI and Added-Value on Health, 294, IOS Press; IOS Press, pp.147 - 148, 2022, Studies in Health Technology and Informatics, ⟨10.3233/SHTI220423⟩ |
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Quadrature Rules in General Continuous Bayesian Networks : Discrete Inference without Discretization2024 |
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Latent Instrumental Variables as Priors in Causal Inference based on Independence of Cause and Mechanism2020 |
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[WORK DOCUMENT] Towards interactive causal relation discovery driven by an ontology2018 |
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Modeling an agrifood industrial process using cooperative coevolution Algorithms[Research Report] RR-6914, INRIA. 2009, pp.51 |