Olivier Wang soutiendra sa thèse intitulée Analytics Learning for Rule-Based Systems le vendredi 28 juin 2017 à 14h00 dans la salle Gilles Kahn du bâtiment Alan Turing

Résumé: Les Règles Métiers (Business Rules en anglais, ou BRs) sont un outil communément utilisé dans l’industrie pour automatiser des prises de décisions répétitives. Le problème de l’adaptation de bases de règles existantes à un environnement en constante évolution est celui qui motive cette thèse. Des techniques existantes d’Apprentissage Automatique Supervisé peuvent être utilisées lorsque cette adaptation se fait en toute connaissance de la décision correcte à prendre en toute circonstance. En revanche, il n’existe actuellement aucun algorithme, qu’il soit théorique ou pratique, qui puisse résoudre ce problème lorsque l’information connue est de nature statistique, comme c’est le cas pour une banque qui souhaite contrôler la proportion de demandes de prêt que son service de décision automatique fait passer à des experts humains. Nous étudions spécifiquement le problème d’apprentissage qui a pour objectif d’ajuster les BRs de façon à ce que les décisions prises aient une valeur moyenne donnée.