Développement de modèles graphiques et logiques non classiques pour le traitement des alertes et la gestion des préférences

par Abdelhamid Boudjelida

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Salem Benferhat et de Habiba Drias.

Soutenue le 07-04-2013

à l'Artois en cotutelle avec l'Université des sciences et de la technologie Houari Boumediene (Alger) , dans le cadre de ED Sciences pour l'ingénieur (n°72) .

Le président du jury était Yassine Djouadi.

Le jury était composé de Salem Benferhat, Habiba Drias, Yassine Djouadi, Odile Papini, Mohammed Radjef, Faiza Khellaf Haned.

Les rapporteurs étaient Odile Papini, Mohammed Radjef, Faiza Khellaf Haned.


  • Résumé

    Face aux problèmes quotidiens, on se retrouve souvent confrontés à des situations où la prise de décision est nécessaire. Prendre une décision c'est agir en fonction des choix, préférences et connaissances des agents sur le monde. L'intelligence artificielle a donné naissance à de nombreux outils de représentation permettant d'exprimer les préférences et les connaissances des agents. Malheureusement, les approches existantes ne sont pas totalement satisfaisantes. Ainsi le but de la première partie de cette thèse est de proposer une approche permettant l'intégration des connaissances des experts aux modèles graphiques probabilistes utilisées pour des tâches de classification tels que les réseaux Bayésiens. Les performances des modèles développés sont évaluées concrètement sur des problèmes de détection d'intrusions et de corrélation d'alertes dans le domaine de la sécurité informatique. La deuxième partie concerne la gestion des préférences complexes en présence des contraintes fonctionnelles dans des environnements incertains et la proposition d'une nouvelle logique non classique pour la représentation et le raisonnement sur les préférences en présence des contraintes dans de tels environnements. Les travaux menés dans cette deuxième partie sont testés sur un système de réservation électronique utilisé par le CNRS.

  • Titre traduit

    Development of graphical models and non-classical logics for preferences handling and alerts treatment


  • Résumé

    In real life, we often find our self confronted to situations where decision making is necessary. Make a decision is to act according to the choices and preferences of agents as well as their knowledge on the world. Artificial Intelligence gave rise to many tools of representation and expression of agents' preferences and knowledge. Unfortunately, existing approaches are not completely satisfactory. Thus, the goal of the first part of this thesis is to propose an approach allowing the integration of experts' knowledge to the probabilistic graphical models used for classification tasks such as Bayesian networks. The performances of the developed models are concretely evaluated on problems of intrusions detection and alerts correlation in the field of computer security. The second part of this thesis relates to complex preferences handling in presence of functional constraints in uncertain environments and proposes a new non-classical logic for representing and reasoning with preferences in such environments. The works leaded in this second part, are tested on an electronic travel-agency system used by CNRS.


Le texte intégral de cette thèse n'est pas accessible en ligne.
Il est disponible au sein de la bibliothèque de l'établissement de soutenance.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université d'Artois (Arras, Pas-de-Calais). Bibliothèque électronique.
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.