Le CRIL en bref

présentation

Le Centre de Recherche en Informatique de Lens (CRIL UMR 8188) est un laboratoire de l’Université d’Artois et du CNRS qui regroupe plus de cinquante membres : chercheurs, enseignants-chercheurs, doctorants et personnels administratifs et techniques.

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Recherches en intelligence artificielle et applications

mots clés du CRIL

Actualités (RSS)

Séminaire A structural benchmark for logical argumentation frameworks

Bruno YUN (LIRMM - Université de Montpellier)

We proposes a practically-oriented benchmark suite for computational argumentation. We instantiate abstract argumentation frameworks with existential rules, a language widely used in Semantic Web applications and provide a generator of such instantiated graphs. We analyse performance of argumentation solvers on these benchmarks.

Séminaire From Individual Goals to Collective Decisions

Arianna Novaro (IRIT - Université de Toulouse)

Classical rules for collective decision-making often require agents to fully specify their preference or opinion to compute the result. In particular, judgment aggregation rules require each agent to answer a yes/no question on a set of issues and they then output a collective judgment. In this talk I will relax this assumption by letting agents express their goals by means of propositional formulas on a finite set of binary issues. I will present some rules for aggregating individual goals into a decision for the group, as well as some adaptations to this setting of axiomatic properties from the literature on Social Choice Theory. Finally, I will discuss the problem of determining the outcome for the presented rules (i.e., the winner determination problem) from a computational complexity point of view.

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Soutenance de thèse de Nicolas Szczepanski - SAT en Parallèle

Le 12 décembre 2017, à 10h, salle des thèses de la faculté Jean Perrin

Résumé :

La thèse porte sur la résolution des problèmes de satisfaisabilité booléenne (SAT) dans un cadre massivement parallèle. Le problème SAT est largement utilisé pour résoudre des problèmes combinatoires de première importance comme la vérification formelle de matériels et de logiciels, la bio-informatique, la cryptographie, la planification et l’ordonnancement de tâches. Plusieurs contributions sont apportées dans cette thèse. Elles vont de la conception d’algorithmes basés sur les approches « portfolio » et « diviser pour mieux régner », à l’adaptation de modèles de programmation parallèle, notamment hybride (destinés à des architectures à mémoire partagée et distribuée), à SAT, en passant par l’amélioration des stratégies de résolution. Ce travail de thèse a donné lieu à plusieurs contributions dans des conférences internationales du domaine ainsi qu’à plusieurs outils (open sources) de résolution des problèmes SAT, compétitifs au niveau international.

Mots-clés: SAT, solveurs SAT, parallèle, calcul distribué, modèles de programmation hybride

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Soutenance de thèse de Jérôme Delobelle - Sémantique à base de Classement pour l’Argumentation Abstraite

Le 12 décembre 2017, à 14h30, salle des thèses de la faculté Jean Perrin

Résumé :

La théorie de l’argumentation abstraite de Dung est un formalisme permettant d’utiliser un système d’argumentation afin de représenter des informations conflictuelles. Des sémantiques à base d’extensions ont d’abord été introduites dans le but de déterminer quels arguments peuvent être conjointement acceptés. Cependant, ces sémantiques ne sont pas appropriées pour certaines applications, c’est pourquoi des sémantiques à base de classement, permettant de classer les arguments du plus acceptable au moins acceptable, ont été introduites. Le but de cette thèse est donc de proposer et d’étudier ces sémantiques à base de classement dans le contexte de l’argumentation abstraite.

Nous définissons d’abord une nouvelle famille de sémantiques à base de classement basées sur un principe de propagation permettant de contrôler l’influence des arguments non-attaqués sur l’acceptabilité des arguments. Nous étudions les propriétés de ces sémantiques, les relations entre elles ainsi qu’avec d’autres sémantiques existantes.

Nous proposons ensuite deux méthodes pour comparer les sémantiques à base de classement. La première est une comparaison empirique sur des systèmes d’argumentation générés aléatoirement donnant un aperçu des similitudes et des différences entre ces sémantiques. La seconde est une comparaison axiomatique de toutes ces sémantiques à la lumière des propriétés proposées visant à mieux comprendre le comportement de chaque sémantique.

Enfin, nous remettons en question la capacité des sémantiques existantes à capturer certains principes de persuasion et introduisons une nouvelle sémantique paramétrée à base de classement plus appropriée pour ce contexte précis.

Composition du jury :


Leila AMGOUD - Directeur de recherche CNRS, IRIT - Université Paul Sabatier (Rapporteur)
Gerhard BREWKA - Professeur, University of Leipzig (Rapporteur)
Matthias THIMM - Maître de conférence (HDR), University of Koblenz-Landau (Rapporteur)
Anthony HUNTER - Professeur, University College London (Examinateur)
Pierre MARQUIS - Professeur, CRIL - Université d’Artois (Examinateur)
Elise BONZON - Maître de conférence, LIPADE - Université Paris Descartes (Encadrante)
Sébastien KONIECZNY - Directeur de recherche CNRS, CRIL - Université d’Artois (Directeur)
Nicolas MAUDET - Professeur, LIP6 - Université Pierre et Marie Curie (Directeur)

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Soutenance de thèse de Amélie Levray - Théorie des possibilités à intervalles : Conditionnement et transformations probabilités/possibilités

Le 8 décembre 2017, à 14h, salle des thèses de la faculté Jean Perrin

Résumé :

Cette thèse contribue au développement de formalismes efficaces pour représenter l’information incertaine. Les formalismes existants tels que la théorie des probabilités ou la théorie des possibilités sont parmi les cadres les plus connus et utilisés pour représenter ce type d’information. Différentes extensions (e.g. théorie des probabilités imprécises, théorie des possibilités à intervalles) ont été proposées pour traiter des informations incomplètes ou des connaissances mal-connues, ainsi que pour raisonner avec les connaissances d’un groupe d’experts.

Les contributions de cette thèse sont divisées en deux parties. Dans la première partie, nous développons le conditionnement dans le cadre des possibilités à intervalles et dans le cadre des possibilités ensemblistes. Conditionner dans le cadre standard diffère que l’on considère l’échelle possibiliste qualitative ou quantitative. Notre travail traite les deux définitions du conditionnement possibiliste. Ce qui nous amène à étudier une nouvelle extension de la logique possibiliste, définie comme logique possibiliste ensembliste, et son opérateur de conditionnement dans le cadre possibiliste qualitatif. Ces résultats, plus spécialement en termes de complexité, nous amène à étudier les transformations, plus précisément des transformations du cadre probabiliste vers le cadre possibiliste. En effet, nous analysons des propriétés les tâches de raisonnement comme la marginalisation et le conditionnement. Nous nous attaquons aussi aux transformations des probabilités imprécises vers les possibilités avec un intérêt particulier pour l’inférence MAP.

Composition du jury :


Gabriele Kern-Isberner - Professor at TU Dortmund University (Rapporteur)
Gabriella Pasi - Professor at the University of Milano-Bicocca (Rapporteur)
Hélène Fargier - Directeur de Recherche CNRS à l’IRIT - Université Paul Sabatier (Examinateur)
Eric Lefevre - Professeur au LGI2A - Université d’Artois (Examinateur)
Philippe Leray - Professeur au LS2N - Université de Nantes (Examinateur)
Salem Benferhat - Professeur au CRIL - Université d’Artois (Directeur de thèse)
Karim Tabia - Maître de conférences au CRIL - Université d’Artois (Encadrant)

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