Recherche
Modélisation spatiale, zonage
- Mots clés : Modélisation spatiale, données spatiales, zonage, zones floues, agriculture, équipe DéMo
L’orientation principale de ma recherche porte sur la modélisation d’information spatiale
dans un soucis agro-environnemental. Dans ce cadre, l’équipe DeMo de l’UMR ITAP
(Information, Technologie, Analyse environnementale et Procédés agricoles) à laquelle je
suis rattaché développe des outils de modélisation et de décision agro-environnementale.
Actuellement, l’explosion de données en agronomie rend cette problématique de plus
en plus complexe et soulève de nouvelles questions de recherche. En effet, L’agronomie
est aujourd’hui confrontée à des volumes de données complexes et hétérogènes qui nécessitent
de nouveaux outils de raisonnement intégrant une multitude de connaissances
notamment expertes.
Les modèles développés par l’équipe DeMo sont tournés vers l’action et non vers une
description phénoménologique détaillée des milieux et des systèmes étudiés. Ils doivent
permettre l’intégration de données, de connaissances expertes et de contraintes.
La dimension spatiale est très importante en agronomie et de nombreux moyens
d’acquisition de données permettent d’obtenir des données géo-référencées. L'axe
DeMo possède déjà une double compétence, en informatique et en modélisation appliquée
à l’agriculture de précision.
Je travaille actuellement au développement de méthodes de
traitement de l’information spatialisée adaptées aux systèmes agro-environnementaux.
Réalité virtuelle, connaissances d'un agent
- Mots clés : Agents virtuels, systèmes multi-agents, Architecture BDI, Architecture SOAR, ontologies, émotions, personnalité, physiologie
Je m'intéresse à la modélisation des connaissances d'un agent
au sein d'un système multi-agent. Les projets SimSecur (plateforme de Simulation pour la Sécurité Globale)
et Sagece (Simulation pour l'Amélioration de la formation à la GEstion de CrisE) nécessitent
la prise en compte des émotions (peur, stress, ...), de la personnalité (courage, empathie, ...) et des
perceptions (vue, ouïe, ...) pour mettre à jour les
connaissances d'un agent. Pour que les réactions des agents virtuels autonomes soient crédibles, il est nécessaire de prendre en compte les différentes composantes de l'analyse du monde par un agent afin qu'il puisse mettre à jour ces connaissances
en tenant compte des différents paramètres (émotions, personnalité, perceptions).
Nous proposons une extension de l'architecture BDI afin de prendre en compte les émotions, la personnalité et la physiologie des agents.
Le passage d'un état émotionnel
à l'autre est progressif, par exemple, on ne passe pas de la ``joie'' à la ``tristesse'' de manière brutale.
Pour cette raison, la logique floue est intéressante car elle permet facilement de représenter une gradualité entre
les concepts. Les concepts manipulés pour les émotions et la personnalité sont intrinsèquement flous.
L'autre intérêt majeur d'une utilisation de règles floues est leur nature
explicative car elle permet de mieux comprendre le processus de raisonnement des agents, ce qui est très
intéressant dans un cadre de formation.
Nous intégrons donc un système de règles floues permettant de calculer les émotions
en fonction des évènements de la scène.
Représentation de connaissances, systèmes de règles floues
- Mots clés : représentation de connaissances, logique floue, théorie des possibilités, règles floues, aide à la décision
Je m'intéresse à la représentation de connaissances par des systèmes de règles floues. J'étudie les avantages des règles implicatives dans le cadre d'une
modélisation des connaissances expertes par rapport aux règles conjonctives (Mamdani).
Je travaille sur les méthodes d'inférence à partir de règles implicatives floues et d'entrées
floues afin d'implémenter facilement le raisonnement implicatif
dans les cas mono et multidimensionnels.
La sémantique de ces
différentes règles, d'un point de vue logique et dans un objectif
d'utilisation pratique est au coeur de mes préoccupations.
Synthèse d'image
- Mots clés : Courbes de subdivision, Courbes fractales, OpenGL
Programmation
- Langages maîtrisés : Python, C, C++, SQL, OpenGL, html, css, Javascript
- Langages connus : Java, R, PHP, CamL, LeX, Yacc, CORBA, SOAP, Prolog, Pascal
Divers
- Bases de données (SQLPlus, Oracle, Access)
- Image (Analyse d'image)
- Web (html, php, css)
- Langages rationnels
- Graphes
- Bureautique (Word, Excel, Powerpoint, OpenOffice)
- Système d'exploitation (Windows, Linux, Unix)
- IHM (Interface Homme Machine)
- Animation (BAFA)
- Anglais (niveau scientifique)