Aide à la Décision

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La recherche récente dans le domaine de l’explicabilité dans l’apprentissage machine, a produit des frameworks comme SHAP qui fournissent des explications localement additives, permettant d’analyser facilement la relation entre la variation des variables d’observations et celle de la cible. Cependant peu de variables sont réellement actionnables, et certaines variables sont des conséquences d’autres variables, qui peuvent être absentes du jeu de données.

Les jeux stochastiques sont une généralisation des modèles de jeux statiques qui permettent de représenter un grand nombre de situations : en économie, en sécurité des réseaux, en partage de ressources ou encore en modélisation de systèmes multi agents. En effet, ils permettent de modéliser finement les interactions entre les agents (les joueurs) au cours du temps dans un environnement qui évolue aléatoirement. Ce type de jeu se déroule en plusieurs étapes durant lesquelles l'état du système varie suivant les actions des agents et de l'environnement probabiliste.

Context:
Most collaborative robots will be dropped in human environment where they will have to accomplish missions. They will be engaged in interaction with human individuals concerned by these missions. Optimizing and personalizing robot behaviors in such situations will require having a detailed perception of psychological and emotional features of human co-workers as well as mechanisms of mutual adaptation.

Voir fichier joint.

Le CEA Grenoble propose une offre de stage master 2 + thèse, sur l’utilisation de l’IA pour l’interprétation sémantique de grille d’occupation (contexte du véhicule autonome).

Idéalement, le stage débuterait en Février 2020, et la thèse en Octobre 2020.