SFC'2025

Rencontres de la Société Francophone de Classification
(Evènement affilié à PFIA 2025)
30 juin - 4 juillet, 2025, Dijon, France

Présentation

Ces rencontres ont pour objectif de présenter des résultats récents et des applications originales en classification sous toutes ses formes, mathématique, informatique et statistique, de favoriser les échanges scientifiques entre ces trois communautés autour de la thématique commune de la classification et de faire connaitre à divers partenaires extérieurs les travaux de ses membres.

Le thème des rencontres est la classification et l'analyse de données au sens large et, en particulier, ces thèmes classiques :

Cette année, nous aurons une journée commune avec CAp (Conférence sur l'Apprentissage Automatique), consacrée aux applications de l'apprentissage automatique à la classification ou de la classification à l'apprentissage automatique, et plus généralement aux liens entre ces deux domaines.

Conférencier invité

Christian Hennig (Bologna), On decision making in cluster analysis
Résumé

There are many different approaches to cluster analysis, and when applied to the same data, different methods will pften produce quite different clusterings. Data analysts do not only have to choose a clustering method, also pre- and postprocessing decisions need to be made, such as selection and transformation of features and the number of clusters.

Making all the required decisions is very difficult. As there is no unique definition of the clustering problem, neither is there a unique or "optimal" way to measure the quality of a clustering, and the data alone do not hold all the information required to make these decisions. This is a big challenge for automatising cluster analysis for machine learning in particular.

I will discuss some of the required decisions and quality criteria, illustrating problems with automated decision making, and how background knowledge and techniques such as data visualisation can help.

Programme

Mercredi 02 Juin (Journée CAp-SFC)

Session CAp-SFC 1 (10H30—12H)

Session Invitée (15H30—16H30)

Nadjib Lazaar, Apprendre à modéliser : acquisition de contraintes par requêtes et hybridation symbolique–connexionniste
Résumé

Constraint Acquisition (CA) est un cadre d’apprentissage symbolique situé à l’intersection entre l’apprentissage de concepts (approche inductive) et la programmation par contraintes (démarche déductive). Ces deux paradigmes, issus de la tradition de l’intelligence artificielle symbolique, sont intégrés dans CA afin de faciliter et d’accélérer la phase de modélisation des problèmes en automatisant la construction de réseaux de contraintes décrivant un concept cible.

Dans le cadre de l’acquisition de contraintes par requêtes (Query-Based Constraint Acquisition, QBCA), l’apprenant interagit activement avec un oracle en posant des requêtes structurées, affinant ainsi l’espace des hypothèses. Cet exposé dressera un panorama structuré du cadre QBCA, en mettant particulièrement l’accent sur la typologie des requêtes (e.g., requêtes d’appartenance, d’équivalence) et leur rôle dans le processus d’acquisition. Nous aborderons également les fondements théoriques, les développements algorithmiques récents, et les extensions vers des contextes partiels, incertains ou qualitatifs. QBCA ouvre des perspectives prometteuses dans des applications telles que l’analyse de programmes, les systèmes autonomes, ou encore la modélisation interactive explicable dans l’XAI.

Enfin, nous discuterons des ponts émergents entre QBCA et les approches connexionnistes contemporaines, notamment via les modèles de langage (LLM) et les Transformers, avec des pistes pour combiner raisonnement symbolique explicite et puissance d’apprentissage statistique.

Session CAp-SFC 2 (17H—18H30)

Jeudi 03 Juin

Session SFC 1 (10H30—12H)

Session SFC 2 (15H—16H)

Assemblée Générale de la SFC (16H30—17H33)

Vendredi 04 Juin

Session SFC 3 (10H30—12H)

Invité (14H—15H)

Christian Hennig, On decision making in cluster analysis

Session SFC 4 (15H—16H)

Dates importantes

Instructions aux auteurs

Comité de programme

Président

Pascal Préa, LIS (Laboratoire d'Informatique & des Systèmes), École Centrale Méditerranée

Membres