À la rencontre de... Nawal Benabbou

Enseignante-chercheuse dans l'équipe DECISION, Nawal Benabbou développe des algorithmes d'aide à la décision capables de résoudre des problèmes d'allocation équitable des ressources. Au cœur de ses travaux à l'interface entre informatique, économie et théorie du vote, deux questions : qu'est-ce qu'une décision juste ? et peut-on créer des algorithmes qui y mènent ?

Q. D'où viens-tu et où vas-tu ?

Je suis Nawal Benabbou. Mon parcours a commencé par une licence avec double majeure mathématiques–informatique (anciennement PIMA) à Sorbonne Université, ce qui m’a permis d’acquérir une formation solide à l’interface entre théorie et algorithmique. J’ai ensuite poursuivi avec un master en informatique, spécialité intelligence artificielle et aide à la décision (ancien IAD), toujours dans le même établissement.

J’ai réalisé ma thèse au LIP6, sous la direction du professeur Patrice Perny. Elle portait sur l’apprentissage des préférences pour l’aide à la décision, et je l’ai soutenue en mai 2017. À l’issue de cette thèse, j’ai effectué un postdoctorat à Singapour, où j’ai travaillé sur des problématiques d’allocation équitable de ressources.

En septembre 2018, j'ai été recrutée comme maîtresse de conférences au LIP6, au sein de l'équipe DECISION, où je suis maintenant depuis un peu plus de sept ans et demi. À court terme, mon objectif est de soutenir mon habilitation à diriger des recherches (HDR), afin de pouvoir ensuite candidater à un poste de professeure des universités, idéalement au LIP6, ou plus largement dans un laboratoire francilien.

Q. Comment s'organise ta semaine ?

Comme pour tout enseignant-chercheur, ma semaine est en grande partie structurée par mes activités d’enseignement (cours, TD, préparation, suivi des étudiants). Le reste du temps est consacré à la recherche : travail personnel, réunions avec mes collaborateurs, encadrement d’étudiants en stage ou en thèse, rédaction d’articles. À cela s’ajoutent des responsabilités collectives (organisation pédagogique, participation à des jurys, montage de projets, etc.) qui font partie intégrante du métier.

Q. Sur quoi travailles-tu actuellement ?

De manière générale, mes travaux s’inscrivent dans le domaine de l’intelligence artificielle, avec un focus sur l’aide à la décision et l’optimisation. Je m’intéresse en particulier à des situations où il faut évaluer et comparer des alternatives en tenant compte de plusieurs critères, voire de plusieurs agents — on parle alors de décision multicritère, collective ou encore de décision en contexte incertain.

Actuellement, je travaille en choix social computationnel, un domaine à l’interface entre informatique, économie et théorie du vote, qui vise à concevoir des méthodes algorithmiques pour agréger des préférences individuelles en décisions collectives.

Plus concrètement, je m’intéresse à des problèmes d’allocation équitable de ressources : comment répartir des ressources limitées entre plusieurs agents de manière juste et efficace ? Mon objectif est de concevoir des algorithmes rapides, capables de produire des solutions satisfaisantes d’un point de vue théorique comme pratique.

Selon les cas, je cherche soit à caractériser des solutions optimales, soit — lorsque la complexité du problème l’exige — à proposer des approximations garanties, calculables en temps polynomial.

Q. Qu'est-ce que tu espères accomplir pendant ton séjour au LIP6 ?

Les collaborations avec des chercheurs d'autres domaines (comme la biologie) sont difficiles à construire pendant la thèse et les post-docs car elles prennent du temps et sont plus risquées que les projets classiques. Mais maintenant que je suis recruté au LIP6, j'espère arriver à mener à bien un projet véritablement interdisciplinaire, dans lequel les résultats théoriques seraient combinés avec des données expérimentales.

Q. Quelle est une chose que les gens ne comprennent pas sur ton sujet ?

L’intérêt des preuves de complexité est souvent mal perçu. Beaucoup de gens se demandent à quoi cela sert de montrer qu’un problème est difficile à résoudre. En réalité, ces résultats sont essentiels : ils permettent de comprendre les limites intrinsèques d’un problème et d’orienter efficacement la recherche. Par exemple, savoir qu’un problème est NP-difficile évite de chercher inutilement un algorithme exact rapide, et pousse à explorer des alternatives comme les approximations ou les heuristiques. C’est donc un outil clé pour guider la conception d’algorithmes pertinents.

Q. Qu'est-ce qui te passionne à propos de ton sujet ?

Ce qui me passionne particulièrement, ce sont les questions d’équité. Comment définir ce qui est “juste” dans une situation donnée ? Peut-on formaliser cette notion et la traduire en algorithmes ? J’aime le fait que ces questions soient à la fois très théoriques et profondément ancrées dans des problématiques concrètes. Travailler sur ces sujets, c’est essayer de construire des outils qui permettent de prendre de meilleures décisions collectives.

Q. Qu’est-ce que tu espères accomplir pendant ton séjour au LIP6 ?

Sur le plan scientifique, j’espère consolider un dossier de recherche suffisamment solide pour obtenir mon HDR puis accéder à un poste de professeure des universités.

Au-delà de cet objectif individuel, j’aimerais également contribuer à l’évolution des formations en informatique, en particulier en licence et en master, afin qu’elles intègrent au mieux les enjeux actuels du domaine (notamment autour de l’IA, de l’éthique et de la décision).

Plus largement, je souhaite continuer à développer des collaborations et à participer activement à la dynamique scientifique du laboratoire.

Q. Quelque chose à ajouter ?

J’apprécie particulièrement le caractère interdisciplinaire de mon domaine, qui se situe à la croisée de l’informatique, des mathématiques et des sciences sociales. C’est un cadre très stimulant, qui permet de dialoguer avec des communautés variées et d’aborder des problèmes sous des angles complémentaires.