Publications
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Outils statistiques et d’apprentissage automatique pour la prédiction de la décantabilité des boues activéesGRUTTEE 2024 : 15ème congrès international du GRUTTEE, May 2024, Bordeaux, France |
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Caractérisation des écoulements confinés à bulles : l'Intelligence Artificielle au service du traitement des données d'un capteur résistif innovant19ème Congrès de la Société Française de Génie des Procédés, Oct 2024, Deauville, France |
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Economie circulaire supportée par l'intelligence artificielle : Meta-analyse pour la valorisation de déchets lignocellulosiques1er Congrès Interdisciplinaire sur l'Économie Circulaire (CIEC 2024), Jun 2024, Montpellier, France |
Machine learning to process data from innovative sensor for gas-liquid flow characterization in millimeter-scale channels16th International Conference on Gas-Liquid and Gas-Liquid-Solid Reactor Engineering (GLS-16), Sep 2024, Dresden, Germany |
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Predicting sludge settleability in large wastewater treatment plants: a deep learning time series perspectiveIWA 14th Specialized Conference on the Design, Operation and Economics of Large Wastewater Treatment Plants, Sep 2024, Budapest (Hungary), Hungary |
Amélioration de la prédiction des réseaux de neurones par intégration des contraintes de la physique via la réconciliation de donnéesSFGP 2024, 2024, Deauville, France |
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Screening of solvents for perovskite solar cells using reverse engineering approachESCAPE34/PSE24, 15th International Symposium on Process Systems Engineering, Jun 2024, Florence, Italy. pp.2305-2310, ⟨10.1016/B978-0-443-28824-1.50385-9⟩ |
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Meta-analyses for degradation pathway elucidation: application to sulfamethoxazole in wastewater treatment18th INTERNATIONAL CONFERENCE ON CHEMISTRY AND THE ENVIRONMENT, Jun 2023, VENICE, Italy |
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Interpretability in machine learning predictions: case of Random Forest regression using Partial Dependence Plots18ème congrès de la Société Française de Génie des Procédés, Nov 2022, Toulouse, France |
Digitalization in sustainability assessment for supporting agri-food waste circularity32nd European Symposium on Computer Aided Process Engineering ESCAPE32, Jun 2022, Toulouse, France |
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L'analyse de sensibilité par les réseaux de neurones artificiels (ANN) pour les bioréacteurs à membranes (BAM)18ème congrès de la Société Française de Génie des Procédés, Nov 2022, Toulouse, France |
Data Bridging machine learning and sustainability assessment: application to biomass circularity26th International Congress of Chemical and Process Engineering, CHISA 2022, Aug 2022, Prague, Czech Republic |
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Analyse cartographique et bayésienne de la dégradation d'un antibiotique en traitement de l'Eau10èmes Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens et les Modèles Graphiques Probabilistes, Oct 2021, Île de Porquerolles, France |
Data oriented sustainability analysis for agricultural processes5th International Conference of the International Commission of Agricultural and Biosystems Engineering (CIGR), Jun 2021, Quebec, Canada |
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SURICATE-Nat: Innovative citizen centered platform for Twitter based natural disaster monitoring2019 International Conference on Information and Communication Technologies for Disaster Management (ICT-DM), Dec 2019, Paris, France. pp.1-8, ⟨10.1109/ICT-DM47966.2019.9032950⟩ |
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Des citoyens capteurs pour contribuer à la caractéristion rapide de l'ampleur des séismes10ème Colloque National de l’AFPS, Sep 2019, Strabsourg, France |
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Random Forest location prediction from social networks during disaster events.The Sixth IEEE International Conference on Social Networks Analysis, Management and Security, Oct 2019, Granada, Spain. ⟨10.1109/SNAMS.2019.8931863⟩ |
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Indoor air pollutant sources using blind source separation methods25th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning., Apr 2017, Bruges, Belgium |
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Identification des sources de variabilité des niveaux de polluants par analyse en composantes indépendantes et par estimation de mélange des données de l'air intérieurJournées Interdisciplinaires de la Qualité de l'Air, Feb 2014, Villeneuve d'Ascq, France. 18 p |
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Forecasting indoor pollutants concentrations using Fast Fourier Transform (FFT) and Regime Switching ModelsInternational work-conference on Time-Series analysis, Jun 2014, Granada, Spain. pp.52-63 |
Analysis of the temporal variability of indoor particulate matter concentrations using Blind Source Separation methods: a comparative studyInternational Aerosol Conference, Aug 2014, Busan, South Korea. pp.1 |
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Modelling the time fluctuation of indoor air formaldehyde concentrations: variability structure identification and forecasting using non linear modelsIndoor Air 2014, Jul 2014, Hong Kong, China. pp.321-328 |
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Towards Robust process design. The sensitivity analysis using machine learning methodsENBIS 2021 Spring Meeting on Data Science in Process Industries, May 2021, Online, France. pp.126 - 140, ⟨10.1016/j.ijepes.2014.02.027⟩ |
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Caractérisation et identification de la variabilité temporelle des sources de particules dans un environnement intérieur : approche statistique29ème Congrès Français sur les Aérosols, Jan 2014, Paris, France. 6 p |
Probabilistic graphical models for the identification and analysis of reaction pathways in water treatment32nd European Symposium on Computer Aided Process Engineering, 51, Elsevier, pp.1519-1524, 2022, Computer Aided Chemical Engineering, ⟨10.1016/B978-0-323-95879-0.50254-X⟩ |
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Interpretability of neural networks predictions using Accumulated Local Effects as a model-agnostic method32nd European Symposium on Computer Aided Process Engineering, 51, Elsevier, pp.1501-1506, 2022, Computer Aided Chemical Engineering, ⟨10.1016/B978-0-323-95879-0.50251-4⟩ |
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Neural Network Sensitivity and Interpretability Predictions in Power Plant Application2023 |
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Suivi dynamique en Temps Réel de la qualité de l'air Intérieur dans un environnement de BureauxDSC/OBS-QAI/2016-017, Centre scientifique et technique du bâtiment (CSTB), 84 avenue Jean Jaures BP2, 77447 Marne-la-Vallée cedex 2; Université Paris-Est Créteil. 2016, pp.151 |
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Déterminants et prévision des fluctuations de la concentration en polluants dans un environnement intérieurApplications [stat.AP]. Université Paris-Est, 2016. Français. ⟨NNT : 2016PESC1141⟩ |