lire le livre Rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses Applications 2016

La conférence LFA est la manifestation scientifique où les chercheurs viennent s'informer et débattre des avancées les plus récentes réalisées au sein de la communauté francophone, tant universitaire qu industrielle, dans le domaine des théories de l'incertain. En particulier, LFA offre une bonne opportunité aux jeunes chercheurs du domaine de présenter leurs travaux à l ensemble de la communauté francophone. LFA est aussi l occasion de recueillir l avis d experts sur toute application impliquant la gestion et la quantification de l incertain, la gestion des risques, ou la prise de décision en situation complexe. Pour cette 25e édition, 35 articles, qui couvrent les différents domaines de la logique floue et ses applications ont été retenus. Ce programme est complété par 3 conférences invitées : - la première de Rafael Peñaloza de KRDB Research Centre (Free University of Bozen-Bolzano, Italie) concerne les logiques de description floue et plus précisément les travaux relatifs aux limites de la décidabilité et du raisonnement efficace avec ces logiques. La présentation met l accent sur certains cas décidables où les méthodes de raisonnement classiques peuvent être appliquées, - la deuxième est présentée par Steven Schockaert de School of Computer Science and Informatics (Cardiff University, Royaume-Uni) et porte sur l apprentissage de théories en logique possibiliste à partir de données, - le dernier exposé de Jean-Paul Delahaye, Professeur émérite à l Université de Lille1, est une conférence grand public intitulée « Le hasard, ses régularités et ses surprises ». CONFÉRENCES INVITÉES The Status of Fuzzy Description Logic Reasoning Rafael Penaloza Nyssen Learning possibilistic logic theories from data Steeven Schockaert Le hasard, ses régularités et ses surprises Jean-Paul Delahaye 1) BASES DE DONNEES 1.1 Requêtes quantifiées floues structurelles sur des bases de données graphe Olivier Pivert, Olfa Slama and Virginie Thion. 1.2 Elargissement du Skyline: Une approche fondée sur une relation de proximité floue Belkasmi Djamal, Allel Hadjali and Hamid Azzoune. 1.3 Maintenance du Skyline sur des données évidentielles Sayda Elmi, Mohamed Anis Bach Tobji, Dalila Koulougli, Allel Hadjali and Boutheina Ben Yaghlane. 2) LOGIQUE - PREFERENCES 2.1 Négation de croyances graduelles : une discussion Bénédicte Legastelois, Marie-Jeanne Lesot and Adrien Revault d'Allonnes. 2.2 Représentation graphique de préférences multi-agents Nahla Ben Amor, Didier Dubois, Héla Gouider and Henri Prade. 2.3 Apprentissage d'intégrales de Sugeno à partir de données inconsistantes Quentin Brabant and Miguel Couceiro. 3) CLASSIFICATION 3.1 New decision tree classifier for dealing with partially uncertain data Trabelsi Asma, Elouedi Zied and Lefevre Eric. 3.2 Arbres de décision flous adaptatifs Wenlu Yang, Christophe Marsala, Andrea Pinna, Maria Rifqi and Patrick Garda. 3.3 Quantifier le coût de l'imprécision Sébastien Destercke, Marie-Helene Masson and Gen Yang. 4) COMMANDE I 4.1 Commande temps-réel d un pendule inversé: Approche TS descripteur robuste Thi Van Anh Nguyen, Benyamine Allouche, Laurent Vermeiren, Antoine Dequidt, Quoc Viet Dang and Cung Le. 4.2 Loi de commande basée sur une estimation pour approximer un contrôleur flou basé sur un modèle Takagi-Sugeno Thomas Laurain, Jimmy Lauber and Reinaldo Palhares. 4.3 Estimation de défauts et du comportement de la dégradation de systèmes floues de type Takagi-Sugeno Lyna KHERBOUCHE, Mohammed CHADLI and Ahmed El Hajjaji