
Sana Ben Hamida
Présentation
Dr Sana Ben Hamida est Maîtresse de Conférences Hors Classe en informatique à l’Université Paris Nanterre et chercheuse associée au LAMSADE (UMR CNRS 7243), Université Paris Dauphine–PSL. Elle a obtenu son Habilitation à Diriger des Recherches (HDR) en 2024 à l’Université Paris Dauphine, avec un mémoire intitulé « Algorithmes évolutionnaires comme techniques avancées d’apprentissage automatique : application et passage à l’échelle pour les grandes masses de données ». Elle est également titulaire d’un doctorat en informatique de l’École Polytechnique (2001), centré sur les algorithmes évolutionnaires avec prise en compte des contraintes.
Ses travaux de recherche couvrent les domaines des algorithmes évolutionnaires, de l’apprentissage automatique, de la fouille de données et de l’optimisation, avec une orientation marquée vers les applications en bio-informatique et en sciences de l’environnement. Un axe fort de ses recherches est le développement de méthodes d’apprentissage automatique capables de passer à l’échelle, adaptées à des données complexes, hétérogènes, de grande dimension et souvent déséquilibrées. Elle a exploré en profondeur la programmation génétique, l’apprentissage par ensemble, l’apprentissage actif ainsi que des approches hybrides combinant différents paradigmes. Son travail se distingue par une forte dimension appliquée, en particulier dans les domaines de la biologie computationnelle et de la bio-informatique.
Dr Ben Hamida dispose de plus de 25 ans d’expérience dans l’enseignement supérieur. Elle dispense un large éventail de cours, de la licence au master, en informatique et en science des données, incluant le SQL avancé, la programmation en Python, les systèmes de bases de données et l’apprentissage automatique. Elle a encadré de nombreux mémoires de master et co-encadré plusieurs thèses de doctorat portant sur des applications de l’intelligence artificielle en bio-informatique, traitement de données massives et optimisation computationnelle.
Publications
Publications
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Adaptive sampling for active learning with genetic programmingCognitive Systems Research, 2021, 65, pp.23 - 39. ⟨10.1016/j.cogsys.2020.08.008⟩
Article dans une revue
hal-03493499
v1
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Scale Genetic Programming for large Data Sets: Case of Higgs Bosons ClassificationProcedia Computer Science, 2018, 126, pp.302-311. ⟨10.1016/j.procs.2018.07.264⟩
Article dans une revue
hal-02286084
v1
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Genetic Algorithm for Community Detection in Biological NetworksProcedia Computer Science, 2018, 126 (6), pp.195-204. ⟨10.1016/j.procs.2018.07.233⟩
Article dans une revue
hal-02286078
v1
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Recovering Volatility from Option Prices by Evolutionary OptimizationThe Journal of Computational Finance, 2005, ⟨10.2139/ssrn.546882⟩
Article dans une revue
hal-02490586
v1
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Random Forest Classifier for Marine Biodiversity Analysis2024 International Conference on Intelligent Systems and Computer Vision (ISCV), May 2024, Fez, France. pp.1-8, ⟨10.1109/ISCV60512.2024.10620111⟩
Communication dans un congrès
hal-04673568
v1
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ACTIVE SMOTE for Imbalanced Medical Data ClassificationInternational Conference on Information and Knowledge Systems, Inès Saad, Camille Rosenthal-Sabroux, Faiez Gargouri, Salem Chakhar, Nigel Williams, Ella Haig, Jun 2023, Portsmouth, United Kingdom. pp.81-97, ⟨10.1007/978-3-031-51664-1_6⟩
Communication dans un congrès
hal-04462505
v1
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Extending DEAP with Active Sampling for Evolutionary Supervised LearningProceedings of the 16th International Conference on Software Technologies, ICSOFT 2021, Aug 2021, Online Streaming, France
Communication dans un congrès
hal-03363085
v1
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Genetic Algorithm to Detect Different Sizes’ Communities from Protein-Protein Interaction Networks14th International Conference on Software Technologies, Jul 2019, Prague, Czech Republic. pp.359-370, ⟨10.5220/0007836703590370⟩
Communication dans un congrès
hal-02286178
v1
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Genetic Programming over Spark for Higgs Boson Classification22nd International Conference Business Information Systems, Jun 2019, Seville, Spain. pp.300-312, ⟨10.1007/978-3-030-20485-3_23⟩
Communication dans un congrès
hal-02286136
v1
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Hierarchical Data Topology Based Selection for Large Scale Learning2016 Intl IEEE Conferences on Ubiquitous Intelligence & Computing, Advanced and Trusted Computing, Scalable Computing and Communications, Cloud and Big Data Computing, Internet of People, and Smart World Congress (UIC/ATC/ScalCom/CBDCom/IoP/SmartWorld), Jul 2016, Toulouse, France. pp.1221-1226, ⟨10.1109/UIC-ATC-ScalCom-CBDCom-IoP-SmartWorld.2016.0186⟩
Communication dans un congrès
hal-02286148
v1
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Tuning Active Sampling Techniques for Evolutionary Learner from Big Data Sets: Review and DiscussionUIC/ATC/ScalCom/CBDCom/IoP/SmartWorld (2016 Intl IEEE Conferences), Jul 2016, Toulouse, France. pp.1206-1213, ⟨10.1109/UIC-ATC-ScalCom-CBDCom-IoP-SmartWorld.2016.0184⟩
Communication dans un congrès
hal-01448255
v1
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Forecasting Financial Volatility Using Nested Monte Carlo Expression Discovery2015 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), Dec 2015, Cape Town, France. pp.726-733, ⟨10.1109/SSCI.2015.110⟩
Communication dans un congrès
hal-02476560
v1
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Optimal Quantization : Evolutionary Algorithm vs Stochastic Gradient9th Joint Conference on Information Sciences, Oct 2006, Amsterdam, Netherlands. ⟨10.2991/jcis.2006.161⟩
Communication dans un congrès
hal-02490713
v1
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An Adaptive Algorithm for constrained optimization problemsPPSN 2000, Sep 2000, Paris, France
Communication dans un congrès
inria-00001273
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The need for improving the exploration operators for constrained optimization problems2000 Congress on Evolutionary Computation, Jul 2000, La Jolla, United States. pp.1176-1183, ⟨10.1109/CEC.2000.870781⟩
Communication dans un congrès
hal-02490606
v1
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Evolutionary AlgorithmsJohn Wiley & Sons, Ltd, 2017
Ouvrages
hal-02091413
v1
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Evolutionary algorithmsISTE Ltd, John Wiley & sons Volume 9, pp.236, 2017, Computer engineering series, metaheuristics set, Computer engineering series, metaheuristics set, 978-1-84821-804-8
Ouvrages
hal-01677858
v1
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Algorithm vs Processing Manipulation to Scale Genetic Programming to Big Data MiningMetaheuristics for Machine Learning, pp.179-199, 2023, ⟨10.1007/978-981-19-3888-7_7⟩
Chapitre d'ouvrage
hal-04669411
v1
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Evolutionary algorithmsMetaheuristics, Springer, pp.115 - 178, 2016, 978-3-319-45401-6. ⟨10.1007/978-3-319-45403-0_6⟩
Chapitre d'ouvrage
hal-01680390
v1
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Sampling Methods in Genetic Programming Learners from Large Datasets: A Comparative StudySpringer. Advances in Big Data, 529, pp.50-60, 2016, Advances in Intelligent Systems and Computing, 978-3-319-47897-5. ⟨10.1007/978-3-319-47898-2_6⟩
Chapitre d'ouvrage
hal-02286097
v1
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Les algorithmes évolutionnairesMétaheuristiques : recuit simulé, recherche avec tabous, recherche à voisinages variables, méthode GRASP, algorithmes évolutionnaires, fourmis artificielles, essaims particulaires et autres méthodes d'optimisation, Eyrolles, pp.115 - 173, 2014, Algorithmes, 978-2-212-13929-7
Chapitre d'ouvrage
hal-01263350
v1
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Dynamic Hedging using Generated Genetic Programming Implied Volatility ModelsGenetic Programming - New Approaches and Successful Applications, InTech, 2012, ⟨10.5772/48148⟩
Chapitre d'ouvrage
hal-02490809
v1
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L'impact du choix des données d'apprentissage dans la génération des IDS par la programmation génétique2008
Autre publication scientifique
hal-02490909
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Liage des données par les systèmes de recommandation intelligents dans une démarche d'optimisation de la qualité des données2021
Pré-publication, Document de travail
hal-03452652
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Nested Monte Carlo Expression Discovery vs Genetic Programming for Forecasting Financial Volatility2020
Pré-publication, Document de travail
hal-02489115
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Algorithmes Evolutionnaires: Prise en compte des contraintes et Application RéelleInformatique [cs]. Université Paris Saclay, 2001. Français. ⟨NNT : ⟩
Thèse
tel-03086421
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