Université des Antilles et de la Guyane

Equipe TRIVIA
TRaitement de l’Information : Vision, Imagerie, Apprentissage

RAPPORT D’ACTIVITE

mars 2000

Sommaire

1.	Présentation de l’équipe
2.	Description des thèmes de recherche
3.	Collaborations extérieures et animation de la recherche
4.	Conclusions et perspectives
5.	Publications depuis 1998

1.	Présentation de l’équipe
Au sein du département Mathématiques et Informatique, l’équipe TRIVIA s’est constituée en janvier 1999 autour de Gilles Richard pour initialiser un nouveau pôle recherche en Informatique à l’Université des Antilles et de la Guyane. Le groupe s’est d’abord formé avec 5 personnes, puis l’équipe s’est étoffée en recrutant en septembre 1999, 2 nouveaux maîtres de conférences. La composition de l’équipe en décembre 1999 est donc la suivante: 
Professeur :
Richard Gilles 		(arrivée 12/1997 en provenance de l’Université d’Orléans)

Maîtres de Conférences :
Adélaïde Bertille
Doncescu Andrei  	(arrivée 09/1999 en provenance de l’Ecole des Mines de Paris)
Henry Jean-Luc 		(arrivée 09/1997 en provenance de l’INSA de Lyon)
Nock Richard 		(arrivée 09/1998 en provenance de l’Université de Montpellier II)
Puzenat Didier 		(arrivée 09/1999 en provenance de l’Université de Lyon II)
Sebban Marc 		(arrivée 09/1997 en provenance de l’Université de Lyon II)

Aucun autre personnel n’est affecté à l’équipe. Compte tenu de la jeunesse de l’équipe, aucun flux d’entrée ou de sortie n’est à signaler à cette date. Nous envisageons une demande de reconnaissance en tant qu’équipe d’accueil par le MENRT lors du prochain contrat quadriennal.
2.	Nos thèmes 
Notre groupe s’est concentré initialement sur 2 thèmes qui sont d’une part, le traitement et l’analyse d’images, et d’autre part, l’apprentissage. La politique de recrutement menée par la commission de spécialistes a permis de renforcer ces 2 thèmes en recrutant Andrei Doncescu, spécialiste de traitement d’images et Didier Puzenat, spécialiste de la parallélisation des réseaux de neurones.
Notons que certains chercheurs sont impliqués dans chacun des deux thèmes quand leur domaine de prédilection est à la frontière. Les deux section suivantes décrivent les sous équipes et leurs activités sur chaque thème de recherche. La section 5 donne la liste des publications depuis 1998 : en conséquence, certaines de ces publications ne sont pas liées à l’équipe TRIVIA mais reflètent le dynamisme de ses membres. 
•	Thème Image
Chercheurs impliqués : Bertille Adélaïde, Andrei Doncescu, Jean-Luc Henry, Richard Nock 
Plusieurs  sous-thèmes sont développés dans ce domaine utilisant parfois des techniques issues de l’apprentissage.

Reconnaissance de caractères imprimés.
En reconnaissance de caractères imprimés et en apprentissage, nous utilisons une méthode basée sur les k plus proches voisins que nous avons appelée méthode des e–voisins adaptatifs. Cette méthode permet une bonne séparation des classes des modèles utilisées pour la reconnaissance des caractères ainsi que la gestion des caractères ambigus, c.-à-d. les problèmes rencontrés aux frontières des classes.
Les résultats obtenus montrent une croissance de l’espace de représentation et un taux de reconnaissance qui tourne autour de 99% de reconnaissance sur des textes moyennement bruités.

La compression d’images.
En compression d’images, notre méthode est basée sur la DCT (Discrete Cosinus Transformation) qui nous permet une compression efficace des images numériques en exploitant les nombreuses redondances dans une image. Les taux de compression de l’ordre de 30% à 40% sur des images aux formats standards, TIFF, BMP ou JPEG montrent l’efficacité de la méthode.

L'indexation vidéo.
En indexation vidéo, notre travail a consisté à retrouver une image dans une base d’images, à partir d’interrogations appelées requêtes. Celles-ci sont élaborées en fonction d’une image de départ et ont pour but l’obtention de l’image de la base qui est la plus proche de l’image fournie. Notre approche est fondée sur deux points essentiels, la définition du contenu d’une image et la mesure de ressemblance entre deux images. L’appariement d’une image avec une base d’images provoque une multiplicité de mise en correspondance, ce qui a nécessité l’élaboration d’un moyen de recherche rapide par un système d’indexation. L’indexation vidéo nous a permis de mettre en évidence des perturbations sur des images par rapport aux images originales, mais ces résultats demandent à être améliorés.

La segmentation.
Enfin, concernant la segmentation, notre objectif est l'obtention d'un algorithme de segmentation d'images pour lequel on puisse démontrer des propriétés de convergence rapide vers les meilleures solutions possibles.  Dans ce domaine, nous collaborons aussi avec le LIRMM (Université de Montpellier).

Les perspectives s’orientent vers la reconnaissance et le classement de formes tels que les textures dans les images aériennes ou satellitales ou la recherche de centres d’intérêts dans une image en utilisant les techniques de l’indexation vidéo. Nos travaux traitent aussi de l’optimisation et du traitement parallèle d’algorithmes applicables au traitement d’images numériques, plus particulièrement des textures naturelles.  Nous  envisageons de modéliser la discrimination des textures par un modèle artificiel en se basant sur les propriétés du système visuel ; ainsi nous pourrons  comparer ces techniques aux techniques de réseaux neuronaux dans la phase apprentissage ou la phase de test en classification. L’objectif est de réaliser un logiciel capable de discriminer, de classer les textures naturelles, donc de traiter une image à partir de ses textures et de proposer un modèle d’architecture parallèle pour l’implémentation de ce modèle.

Plusieurs logiciels ont été développés :
- un logiciel de reconnaissance de caractères,
- un logiciel de compression et de décompression d’images numériques,
- un logiciel qui constitue une plate-forme pour la manipulation des images. Ses 150 fonctions regroupent les opérations de segmentation, de filtrage, d’amélioration, de morphologie mathématique, …
- un logiciel pour mesurer la dureté des métaux dans le cadre d’un contrat industriels. Ce travail a consisté à mesurer par une méthode d’analyse d’images une empreinte de dureté Vickers ou Knoop en respectant la norme AFNOR. Le principe général a fait l’objet d’un dépôt de brevet à l’INPI :  
“ Procédé de mesure de la dureté Vickers ou Knoop d’un matériau et dispositif pour la mise en œuvre de ce procédé ” dépôt de brevet en France n° 91 14757 déposé à l’INPI.
•	Thème Apprentissage
Chercheurs impliqués : Andrei Doncescu, Richard Nock, Didier Puzenat, Gilles Richard, Marc Sebban
Plusieurs axes de recherche sont développés ici utilisant des approches issues de la théorie de la complexité algorithmique, des statistiques et de la logique inductive.

Nouveaux algorithmes en Apprentissage et Classification. 
Le premier objectif de thème de recherche est d'arriver à construire des algorithmes performants pour la classification et l'apprentissage, par induction de concepts. Le deuxième objectif est de construire des algorithmes permettant de “nettoyer ” des données en supprimant les variables et les observations non intéressantes ou bruitées. Les nouveaux algorithmes que nous construisons sont d'ailleurs mis en place dans une plate-forme d'analyse de donnée, GRAF, qui est déjà opérationnelle. 

Modèles théoriques d'Apprentissage. 
Ce thème de recherche regroupe l'étude de modèles théoriques d'apprentissage. Nous sommes en train de développer des outils permettant la caractérisation de l'apprentissage, aussi bien au sens statistique qu'algorithmique. Pour cela, nous utilisons les probabilités et la théorie de la complexité structurelle. 

Programmation Logique Inductive. 
Nous commençons à aborder ce chapitre de l’apprentissage selon deux approches. Une approche théorique où l’on définit des outils de mesures de la qualité d’un concept approximant par rapport au concept cible, aussi bien dans le cadre de la logique classique que dans le cadre plus général de la logique tri-valuée permettant de prendre en compte la notion de contre-exemples. Contrairement aux outils standard en classification basés sur des mesures de probabilité, ces outils font appel à la notion de distance sur des espaces d’interprétation. Nous avons tout d’abord donné des outils dans le cas usuel de la programmation logique avec négation puis nous étendons la problématique au cas des programmes logiques avec contraintes. 
Par ailleurs, une approche plus pratique concerne l’amélioration des techniques d’induction en logique du premier ordre. L’idée est de s’inspirer de travaux issus de la classification (le boosting) pour optimiser une machine inductive existante (Progol) et y introduire des contraintes. Cette idée est en cours d’implémentation (évolution dynamique d’un bio-réacteur en collaboration avec le LAAS). Nous nous orientons aussi vers l’utilisation de la transformée en ondelettes pour l’analyse et la compression de données pour la programmation logique inductive

Réseaux de neurones et parallélisme : la recherche s'articule selon deux axes, les sciences cognitives via une collaboration avec l'Institut des Sciences Cognitives (ISC) dont D. Puzenat est membre associé, et l'apprentissage via une collaboration avec l'équipe connexionniste de l'université Lumière Lyon 2. 
Concernant les Sciences cognitives, l'étude de la mémoire humaine, au travers des modélisations faites par les psychologues et les biologistes, est un enjeu important. Les sciences cognitives font de la mémoire le lieu de la cognition animale et humaine, alors que la mémoire informatique est uniquement un lieu de stockage. En relation avec l'ISC, nous travaillons actuellement à la modélisation d'une mémoire multimodale biologiquement plausible. Au sein de l'équipe, nous appliquons ce modèle en dehors du cadre strictement modélisateur des sciences cognitives. En effet, un système basé sur le concept d'une mémoire associative multimodale peut prendre en compte des notions importantes qui échappent généralement aux modèles informatiques. Outre les aspects parallèles, les développements possibles de ce travail sont l'apprentissage multi-modale, le multimédia, ou encore les interfaces homme-machine basées sur plusieurs modalités. Concernant l'Apprentissage, nous nous intéressons aux différents moyens d'accélérer les algorithmes d'apprentissage par des stratégies distribuées, i.e. des machines parallèles ou des réseaux de stations. Nous nous intéressons plus particulièrement aux méthodes connexionnistes car leur robustesse permet de ne pas se limiter aux méthodes de parallélisation classiques. En effet, apprendre n'a rien d'intrinsèquement séquentiel, aussi nous essayons de paralléliser directement l'apprentissage et non pas l'algorithme d'apprentissage séquentiel. 
3.	Collaborations extérieures et animation de la recherche

La faiblesse du tissu économique local ne nous a pas encore permis d’envisager des collaborations d’envergure Recherche et Développement sur l’île. Cependant, nous sommes en contact avec une société guadeloupéenne de recouvrement de créance SERECCO et nous préparons un projet qui sera soumis à évaluation pour Le Réseau National des Technologies Logicielles.
Compte tenu de notre petite taille, des collaborations extérieures sont cependant nécessaires à notre survie et notre développement. C’est pourquoi un certain nombre de projets sont en cours ou en cours d’élaboration, certains plus avancés que d’autres.

•	Université de La Havane (Cuba) : l’UAG a signé une convention avec l’ICIMAF, un institut de recherche cubain, dont le directeur est le professeur Manuel LALO. Lors du  congrès organisé par cet institut en mars 1999 à La Havane, nous avons formalisé un projet d’action spécifique concernant la classification et l’utilisation de la théorie des testeurs développés par nos collègues cubains. La Direction de la Recherche et de la Technologie soutient notre action en nous attribuant la somme de 50KF.

•	Université de Mexico (Mexique) : dans le cadre du 7ème appel d’offres du Comité Ecos-Nord pour la coopération avec le Mexique, nous sommes en contact avec l’Université Nationale de Mexico ainsi que l’Institut de Biotechnologie de Cuernavaca (province de Morelos) par l’intermédiaire du Professeur Gabriel Cordiki Blanco. Son équipe travaille dans le domaine de la vision par ordinateur et à la classification de textures. Nous préparons une collaboration utilisant nos techniques ainsi que l’accueil d’un thésard mexicain dans notre équipe.

•	Université Laval (Canada) : nous avons rencontré au mois de décembre 1998, le professeur Nadir Belkhiter, directeur du département d’Informatique de L’Université Laval à Québec. Nous sommes en train de rédiger un accord cadre de collaboration aussi bien sur les aspects pédagogiques que sur les aspects recherche. L’équipe québécoise comprend un groupe de recherche qui travaille sur le thème apprentissage.

•	LAAS (Toulouse) : L’intégration au sein de notre équipe d’un ancien chercheur au LAAS de Toulouse a permis de lier des contacts avec ce laboratoire. Nous y prévoyons un séminaire en janvier 2000 et nous envisageons de collaborer sur des problèmes appliqués de recherche d’information sur des processus bio-chimiques évolutifs.

•	LIRMM (Montpellier) : une collaboration est mise en place avec Christophe Fiorio, spécialiste d'analyse d'image du Laboratoire d'Informatique, de Robotique et de Micro-électronique de Montpellier. Nous disposons d'une plate-forme d'analyse d'images qui sera prochainement mise à disposition des chercheurs, où se trouvent intégrés nos algorithmes de segmentation. 

•	Collaborations industrielles : une collaboration est initiée avec Pascal Jappy, spécialiste Bases de Données de la Société Hummingbird (Paris), leader dans le domaine du ``Business Intelligence''. Nous évaluons les possibilités de mise en place d'algorithmes de Data Mining pour analyser ces données. Par ailleurs, une autre collaboration, antérieure, avec Babak Esfandiari, Enseignant chercheur à l'Université de Carleton au Canada, se prolonge sur l'application de nos algorithmes à la gestion de réseaux téléphoniques. D’autre part, nous préparons un projet pour le Réseau National des Technologies Logicielles en collaboration avec la  société SERECCO (Guadeloupe) sur l’introduction de techniques d’apprentissage dans un logiciel de gestion de recouvrement de créances.

•	L’équipe TRIVIA sera organisatrice en novembre 2001 des Journées de la Société Francophone de Classification (Président : Bernard Fichet).

•	L'équipe TRIVIA a invité du 3 février 2000 au 14 février 2000 le Professeur Albert Cohen de l'Université Paris VI pour une semaine de cours et de séminaires sur la théorie des ondelettes et ses applications en traitement du signal.

4.	Conclusions et perspectives

Comme on le voit, notre équipe débute sa production scientifique et s’enrichit de jeunes chercheurs issus d’universités extérieures. La diversité de notre recrutement est une garantie de dynamisme, l’essentiel des chercheurs de l’équipe souhaitant soutenir une HDR dans les années à venir.  
L'année 2000 devrait voir le recrutement d'un nouveau professeur. Ceci permettra d'assurer la pérennité de notre équipe. Notre groupe fera une demande de reconnaissance d’équipe d’accueil par le ministère lors du prochain contrat quadriennal en 2001.

5.	Listes des publications publiées ou acceptées depuis 1998 (hors rapports de recherche)

1.	Revues d’audience internationale

Doncescu, J.P. Gourret : “ Compression of 3D Organized Points ”, Advances on Signal, Image Processing, Computer Vision and Graphics, Editeur Tianruo Yang, to be published by Birkhauser Boston, 1999.

Doncescu, J.P. Gourret : “ Wavelet Transform Implementation for Star-Shaped Modelling: Signal Analysis and Prediction ”, Editeurs :A. Prochazka, J. Uhlir, P.J. Rayner, N. Kinsbury Editors, Birkhauser Boston Inc 1998. 

C. Delouis, A. Doncescu, D. Festy, O. Gil, V. Maillot, S. Touzain et B. Tribollet : “ Kinetics and characterisation of calcareous deposits under cathodic protection in natural sea water ”, Materials Sciences Forum 1998.

R. Nock et P. Jappy : “ Decision-tree based Induction of Decision lists”, International Journal of Intelligent Data Analysis, Elsevier Science Pub. 1999. 

Olivier Gascuel  et R. Nock : “ Supervised Classification : a comparison of twelve numeric, symbolic and hybrid systems”, International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 1998. 

S. Anantharaman et G. Richard :  “ A Rewrite Mechanism for Logic Programs with Negation ”, Theoretical Computer Science 192, pp 77-106,  1998.

2.	Conférences d’audience internationale

B. Adélaïde : “ Parallel calculations to natural textures recognition ”. 14th International Conference on Pattern Recognition, (ICPR’98) 16-20 août 1998, Brisbane, Australie.

A. Doncescu : “ Dirichlet Free Form Deformation (DFFD) applied to homogeneous 3-connected mesh ”, Sixth SIAM Conference on Geometric Design (GD99), November 1999, Albuquerque, NM.

A. Doncescu et J.P. Gourret : “ Modelling of Human Faces ”, International Conference on Imaging Science, Systems, and Technology CISST'98, July 06-09, 1998 - Las Vegas. 

A. Doncescu et J.P. Gourret : “ Construction of  3D Objects by Fullerenes ”, ISYS – Symmetry, Order/Disorder – The Fourth Congress of ISIS-Symmetry, September 13-19, 1998 – Haifa, Israel.

A. Doncescu et G. Richard : “ Wavelet transformation in ILP : an application  to bio-chemical process”, 15th International EUROSIP meeting (BIOSIGNAL'2000), Brno, Rép. Tchèque, juin 2000.

A. Doncescu et G. Richard : “ Knowledge discovery in Bio-Chemical engineering ”, 2d International Symposium on Engineering of Intelligent Systems (EIS'2000), Paisley, Ecosse, juin 2000.

J.-L. Henry : “ Use of an evolutive base of models in a system for reading printed texts ”. 14th International Conference on Pattern Recognition, (ICPR’98) 16-20 août 1998, Brisbane, Australie.

J.-L. Henry : “ Digital image compression by adaptive coding ”, International Conference on Coding Theory, Cryptography and Related Areas ( ICCC’98 ), 20-24 avril 1998, Guanajuato, Mexique

J.-L. Henry et F. Lebourgeois : “ Organisation automatique de l’espace de représentation d’un système OCR à apprentissage continu ”, 1er Colloque International Francophone sur l’Ecrit et le Document ( CIFED’98), 11-13 mai 1998, Québec, Canada,

J.-L. Henry : “ Une étude sur le choix des caractéristiques pour la représentation de caractères imprimés”, 5è colloque International dédié au Contrôle de la Qualité par la Vision Artificielle  (VI’99), 18-21 mai 1999, Trois-Rivières, Québec, Canada,

R. Nock : “ Complexity in the Case Against Accuracy: when building One function-free Horn Clause is as Hard as Any ”, ALT-99, International Conference on Algorithmic Learning Theory. Ed.: O. Watanabe. Springer Verlag, Lecture Notes in Artificial Intelligence pp 22 3-231. 1999.

R. Nock, M. Sebban et P. Jappy : “ Experiments on a Representation-Independent ``Top-down and Prune'' induction scheme ”, PKDD-99, 3rd European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases. Ed.: J. Rauch et J. Zytkow. Springer Verlag, LNAI 1704, 1999.

C. Fiorio et R. Nock : “ Image segmentation using a Generic, Fast and Non-parametric approach.” Proceedings of the IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence, Taipei, Taiwan, ROC, IEEE Computer Society Publisher 1998.

R. Nock, P. Jappy et J. Sallantin : “ Generalized Graph Colorability and Compressibility of Boolean Formulae” Proceedings of the Ninth International Symposium on Algorithms and Computation, Taejon, Korea, 1998..

R. Nock et P. Jappy : “ Function-free Horn clauses are hard to approximate ” Proceedings of the Eighth International Conference on Inductive Logic Programming, Madison, WI, USA,  LNAI 1446 pages 195-204, 1998. 

R. Nock et P. Jappy : “ On the power of decision lists ”, Proceedings of the Fitfeenth International Conference on Machine Learning. Madison, WI, USA, pages 413-420, 1998.

R. Nock et P. Jappy : “ A ``Top-down and Prune'' Induction Scheme for constrained Decision Committees ”, IDA-99, International Symposium on Intelligent Data Analysis. Springer Verlag, Lecture Notes in Computer Science. 1999.

P. Jappy et R. Nock : “ PAC-learning Conceptual Graphs ”, Proceedings of the International Conference on Conceptual Structures, Montpellier, France, pp 303-315 LNCS 1453, 1998.

D. Puzenat :   “ An asynchronous parallelization of an artificial neural network on a parallel virtual machine ” Actes du 11th Annual International Symposium on High Performance Computing (HPCS'97), édités par K. Barker, pages 73 à 82, Winnipeg, juillet 1997. 

P.A. Estevez, H. Paugam-Moisy, D. Puzenat et M. Ugarte :  “ Modular Parallel Implementation for HME Neural Networks ” Actes de  International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA'98), édité par H.R. Arabnia, pages 1365 à 1372, Las Vegas, juillet 1998. 

C. Bertolini, H. Paugam-Moisy et D. Puzenat :  “ Priming an Artificial Associative Memory ” Actes de  International Work Conference on Artificial Neural Networks (IWANN'99) , Alicante, juin 1999. 

G. Gavin, D. Puzenat et D. Zighed : “ Classifiers with Low Decision-Making Error using Linear Combination of Functions ” Actes de International Conference on Artificial Intelligence (ICAI'99) , Las Vegas, juin 1999. 

G. Richard : “ From disagreement sets to divergence levels ”, 6th International Symposium on Mathematics and Artificial Intelligence AMAI’2000, Fort Lauderdale, Floride USA, 5-7 janvier 2000

M. Sebban et R. Nock : “ Contribution of Boosting in Wrapper Models ”, PKDD-99, 3rd European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases. Springer Verlag, LNAI 1704, pp 214-222. 1999.

R. Nock et M. Sebban : “ Prototype Selection using Boosted Nearest-Neighbors ” FLAIRS’2000, Orlando, May 2000 (aussi Article d’un livre publié par Kluwer Scientific Editor - Ed. H. Liu and H. Motoda).

M. Sebban, D.A. Zighed et S. Di Palma : “ Selection and statistical validation of features and prototypes ”, PKDD-99, 3rd European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases. Springer Verlag, LNAI 1704, pp 184-192. 1999 (aussi Revue Electronique sur l'Apprentissage par les Données, Volume 2, num. 1, pp 1-21, février 1998).

M. Sebban : “ Prototype Selection from Homogeneous Subsets by a Monte Carlo Sampling ”, Proceedings of the 11th International FLAIRS Conference, Floride USA,  AAAI Press, pp 250-253, mai 1998.

M. Sebban : “On Feature Selection : a New Filter Model ”, 12th International FLAIRS Conference, Orlando, Floride USA, AAAI Press, pp 230-234, mai 1999.

M. Sebban et G. Richard : “ From theoretical learnability to statistical measure of the learnable ”, 3rd International Symposium on Intelligent Data Analysis IDA’99, Amsterdam, LNCS 1642, pp3-14, 1999, 

3.	Revues et Conférences d’audience nationale

B. Adélaïde : “ Modèles de vision satellite pour la détection des spécificités des images satellitales de la Guadeloupe ”, 123è congrès national du Comité des Travaux Historiques et Scientifiques  (cths’98 ), 6-8 avril 1998, Fort de France, Martinique

B. Adélaïde : “ A pseudo-pyramidal method to discriminate natural textures”, CIMAF’99, Cuba, mars 1999. 

Deslouis, A. Doncescu, D. Festy, O. Gil, V. Maillot, S. Touzain, B. Tribollet : “ Application des impédances A.C. et EHD pour la caractérisation de l’interfaces métal/dépôt calcomagnésien, ” 11ème Forum sur les impédances électrochimiques, Paris 18 Décembre 1998. 

A. Doncescu, Q. Le Thu, S. Touzain, G. P. Biergawen : “ Mesures d’impédance électrochimique et de bruit électrochimique pour trois systèmes polymériques sur aluminium ”, 11ème Forum sur les impédances électrochimiques, Paris 18 Décembre 1998.

J.-L. Henry : “ Restauration de documents-textes détériorés lors de catastrophes naturelles ”, 123è congrès national du Comité des Travaux Historiques et Scientifiques  (cths’98 ), 6-8 avril 1998, Fort de France, Martinique

F. Lebourgeois et J.-L. Henry : “ Un système évolutif de lecture automatique de documents imprimés ”, 11è congrès Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle ( RFIA’98 ), 20-22 janvier 1998, Clermont-Ferrand, France

J.-L. Henry : “ Using cooperation between recognition and contextual correction for building an optimal learning base for recognition of printed characters ”, 3è Taller Iberoamericano de reconocimiento de patrones (TIARP’98 ), 23-27 mars 1998, Mexico, Mexique

J.-L. Henry : “ Interprétation des caractéristiques d'images sous-marines basée sur l'indexation vidéo.
Application à la protection des coraux tropicaux ”,  124è congrès national du Comité des Travaux Historiques et Scientifiques  (CTHS'99), 19-26 avril 1999, Nantes, France.

R. Nock et B. Esfandiari : “ Oracles and Assistants : Machine Learning applied to Network Supervision ” Proceedings of the Canadian Conference on Artificial Intelligence, Vancouver, Canada,  LNCS 1453,1998.

G. Richard : “ A divergence level between concepts and programs in ILP ”, Actes de JFPLC’99, Hermès Edition, pp 75-88, mai 1999. 

M. Sebban et R. Nock : “ Prototype Selection based on Information Theory”, 13th Canadian Conference on Artificial Intelligence, May 2000, Montréal, Canada

M. Sebban et G. Venturini : “ Apprentissage automatique ”, Hermès Publication (ouvrage collectif), novembre 1999.