Laboratoire d'Informatique de Grenoble

Mes activités de recherche sont centrées sur la thématique de la collaboration homme-machine en apprentissage, se rattachant ainsi à des problématiques de type Human aware learning et Human in the loop. Dans ces approches, le comportement de l’être humain est modélisé, explicitement ou implicitement, afin d’améliorer l’adéquation entre les résultats obtenus par les processus d’apprentissage et les tâches à effectuer. L'accent est plus spécialement mis sur réalisation d’interfaces graphiques interactives, visant à augmenter l’interprétabilité des résultats et l’explicabilité des modèles appris.  

Mon travail actuel porte principalement sur la réalisation d'un logiciel Treensight (ex Stacked-Trees) qui est un logiciel d'analyse interactive de données. Le développement de ce logiciel a été successivement soutenu et financé par l'Institut Carnot LSI et Floralis (2019) et l'équipe Steamer du LIG à travers le projet Trajectoires IDEX (2020). Depuis janvier 2021 le projet est en phase de maturation, soutenu par LINKSIUM, SATT Grenoble Alpes dans l'optique de la création d'un Start-up durant l'année 2022.

Treensight est un logiciel générique et extensible permettant de visualiser et d'explorer des arbres de données et/ou de connaissances construits soit à l'aide d'une méthode d'apprentissage automatique (clustering, arbre de décision ...), soit provenant d'une autre application. Plus précisément, ce logiciel a quatre objectifs principaux :

1. Permettre aux utilisateurs de visualiser sur un écran des arbres d'assez grande taille (contenant jusqu'à 1 million d'exemples) sans avoir besoin de faire usage de zoom.
2. Fournir un ensemble complet d'outils interactifs pour filtrer, explorer et comparer les données. 
3. Grâce à la prise en compte de multiples types de données, simplifier la façon dont les bases de données sont décrites au logiciel et ainsi éviter autant que possible les étapes de recodage.
4. Donner à un large éventail d'utilisateurs (chercheurs, experts, ingénieurs ...) non expert en apprentissage et/ou statistique et travaillant dans des domaines d'activité divers, un moyen complet, simple et amusant d'analyser leurs données et d'acquérir de nouvelles connaissances pertinentes.