1997-2020 Publications

• 2020
  • G. Ducamp, Ch. Gonzales, P.‑H. Wuillemin : “aGrUM/pyAgrum : a toolbox to build models and algorithms for Probabilistic Graphical Models in Python”, 10^th International Conference on Probabilistic Graphical Models, vol. 138, Proceedings of Machine Learning Research, Skørping, Denmark, pp. 609-612 (2020)
  • Ch. Gonzales, P. Perny : “Decision Under Uncertainty”, chapter in A Guided Tour of Artificial Intelligence Research, vol. I, Knowledge Representation, Reasoning and Learning, pp. 549-586, (Springer) (2020)
  • Ch. Gonzales, P. Perny : “Multicriteria Decision Making”, chapter in A Guided Tour of Artificial Intelligence Research, vol. I, Knowledge Representation, Reasoning and Learning, pp. 519-548, (Springer), (ISBN: 978-3-030-06164-7) (2020)
• 2019
  • C. Maestre, Gh. Mukhtar, Ch. Gonzales, S. Doncieux : “Action Generation Adapted to Low-Level and High-Level Robot-Object Interaction States”, Frontiers in Neurorobotics, vol. 13, pp. 56, (Frontiers) (2019)
• 2018
  • Ch. Gonzales : “Les réseaux bayésiens”, Interstices, (INRIA) (2018)
  • G. Ducamp, Ph. Bonnard, Ch. De Sainte Marie, Ch. Gonzales, P.‑H. Wuillemin : “Improving Probabilistic Rules Compilation using PRM”, RuleML+RR Doctoral Consortium 2018 (2^nd International Joint Conference on Rules and Reasoning ), Esch-sur-Alzette, Luxembourg (2018)
  • C. Butz, A. Dos Santos, Jh. Oliveira, Ch. Gonzales : “On a simple method for testing independencies in Bayesian networks”, Computational Intelligence, vol. 34 (3), pp. 789-801, (Wiley) (2018)
  • A. Goareguer, A. Le Denn, F. Renaude, Ch. Maragna, P.‑H. Wuillemin, M. Lasserre, Ch. Gonzales, M. Clausse : “Projet SunSTONE : réseaux de chaleur solaires intelligents avec stockage intersaisonnier”, Journées Nationales sur l'Energie Solaire - JNES 2018, Lyon, France (2018)
  • G. Ducamp, Ph. Bonnard, Ch. De Sainte Marie, Ch. Gonzales, P.‑H. Wuillemin : “Optimisation de la compilation de règles métier probabilistes à l’aide de PRM”, 9^es Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens et les Modèles Graphiques Probabilistes (JFRB 2018), Toulouse, France (2018)
  • M. Hourbracq, P.‑H. Wuillemin, Ch. Gonzales, Ph. Baumard : “Apprentissage et sélection de réseaux bayésiens dynamiques pour les processus online non stationnaires”, Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, vol. 32 (1), Réseaux bayésiens et modèles probabilistes, pp. pp.75-109, (Lavoisier) (2018)
  • H. Agli, Ph. Bonnard, Ch. Gonzales, P.‑H. Wuillemin : “Inférence incrémentale pour les modèles probabilistes relationnels et application aux systèmes à base de règles orientés objet”, Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, vol. 32 (1), Réseaux bayésiens et modèles probabilistes, pp. 111-132, (Lavoisier) (2018)
• 2017
  • S. Cortijo, Ch. Gonzales : “On conditional truncated densities Bayesian networks”, International Journal of Approximate Reasoning, (Elsevier) (2017)
  • C. Maestre, Gh. Mukhtar, Ch. Gonzales, S. Doncieux : “Iterative affordance learning with adaptive action generation”, International Conference on Development and Learning (ICDL) and the International Conference on Epigenetic Robotics (EpiRob), Lisbon, Portugal (2017)
  • Ch. Gonzales, L. Torti, P.‑H. Wuillemin : “aGrUM: a Graphical Universal Model framework”, IEA/AIE 2017 - 30^th International Conference on Industrial Engineering and Other Applications of Applied Intelligent Systems, vol. 10351, Lecture Notes in Computer Science, Arras, France, pp. 171-177, (Springer) (2017)
  • M. Hourbracq, P.‑H. Wuillemin, Ch. Gonzales, Ph. Baumard : “Learning and selection of dynamic Bayesian Networks for non-stationary processes in real time”, 30^th International Florida AI Research Society Conference, FLAIRS-30, Marco Island, United States (2017)
• 2016
  • M. Hourbracq, P.‑H. Wuillemin, Ch. Gonzales, . Baumard : “Real time learning of non-stationary processes with dynamic Bayesian Networks”, Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems, vol. 610, Communications in Computer and Information Science, Eindhoven, Netherlands, pp. 338-350, (Springer International Publishing) (2016)
  • M. Hourbracq, P.‑H. Wuillemin, Ch. Gonzales, . Baumard : “Apprentissage et sélection de réseaux bayésiens dynamiques pour les processus online non-stationnaires”, Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens et les Modèles Graphiques Probabilistes, 8^es journées francophones de réseaux bayésiens (JFRB 2016), Clermont-Ferrand, France (2016)
  • Ch. Gonzales, L. Torti, P.‑H. Wuillemin : “Librairie aGrUM : a Graphical Universal Model”, 8^es journées francophones de réseaux bayésiens (JFRB 2016), Clermont-Ferrand, France (2016)
  • H. Agli, Ph. Bonnard, Ch. Gonzales, P.‑H. Wuillemin : “Un algorithme d’arbre de jonction incrémental”, 8^es journées francophones de réseaux bayésiens (JFRB 2016), Clermont-Ferrand, France (2016)
  • S. Dubuisson, Ch. Gonzales : “A survey of datasets for visual tracking”, Machine Vision and Applications, vol. 27 (1), pp. 23-52, (Springer Verlag) (2016)
  • H. Agli, Ph. Bonnard, Ch. Gonzales, P.‑H. Wuillemin : “Business Rules Uncertainty Management with Probabilistic Relational Models”, RuleML16, Stony Brook, New York, United States (2016)
  • H. Agli, Ph. Bonnard, Ch. Gonzales, P.‑H. Wuillemin : “Incremental Junction Tree Inference”, IPMU16, Eindhoven, Netherlands (2016)
  • C. Butz, A. Dos Santos, Jh. Oliveira, Ch. Gonzales : “A Simple Method for Testing Independencies in Bayesian Networks”, 29^th Canadian Conference on Artificial Intelligence, vol. 9673, Lecture Notes in Computer Science, Victoria, Canada, pp. 213-223 (2016)
  • C. Maestre, Ch. Gonzales, S. Doncieux : “Bootstraping manipulation skills to learn affordances in open-ended environments”, Proceedings of the workshop Autonomous Perception: Applying Sensorimotor Contingencies and Predictive Processing to Developmental Robotics (ICDL-Epirob), Cergy-Pontoise, France, pp. 1-2 (2016)
• 2015
  • C. Maestre, A. Cully, Ch. Gonzales, S. Doncieux : “Bootstrapping interactions with objects from raw sensorimotor data: a Novelty Search based approach”, IEEE International Conference on Development and Learning and on Epigenetic Robotics, Providence, United States, pp. 7-12, (IEEE) (2015)
  • N. Benabbou, Ch. Gonzales, P. Perny, P. Viappiani : “Minimax Regret Approaches for Preference Elicitation with Rank-Dependent Aggregators”, EURO Journal on Decision Processes, vol. 3 (1-2), pp. 29-64 (2015)
  • Ch. Gonzales, S. Dubuisson, Cristina E. Manfredotti : “A New Algorithm for Learning Non-Stationary Dynamic Bayesian Networks With Application to Event Detection”, Florida Artificial Intelligence Research Society Conference, Hollywood, Florida, United States, pp. 564-569 (2015)
  • Ch. Gonzales, S. Dubuisson : “Combinatorial Resampling Particle Filter: an Effective and Efficient Method for Articulated Object Tracking”, International Journal of Computer Vision, vol. 112 (3), pp. 255-284, (Springer Verlag) (2015)
  • Y. Seddik, Ch. Gonzales, S. Kedad‑Sidhoum : “Performance guarantees for a scheduling problem with common stepwise job payoffs”, Theoretical Computer Science, vol. 562, pp. 377-394, (Elsevier) (2015)
• 2014
  • Ah. Mabrouk, Ch. Gonzales, K. Jabet‑Chevalier, E. Chojnaki : “An Efficient Bayesian Network Structure Learning Algorithm in the Presence of Deterministic Relations”, European Conference on Artificial Intelligence - ECAI 2014, vol. 263, Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Prague, Czechia, pp. 567-572 (2014)
  • H. Agli, Ph. Bonnard, Ch. Gonzales, P.‑H. Wuillemin : “Uncertain Reasoning for Business Rules”, RuleML doctoral consortium, vol. 1211, CEUR Workshop Proceedings, Prague, Czechia, (CEUR-WS.org) (2014)
  • Ah. Mabrouk, Ch. Gonzales, K. Jabet‑Chevalier, E. Chojnaki : “Un algorithme d’apprentissage de structure d’un réseau bayésien en présence de relations déterministes”, Journées francophones sur les réseaux bayésiens et les modèles graphiques probabilistes, Paris, France (2014)
• 2013
  • L. Torti, Ch. Gonzales, P.‑H. Wuillemin : “Speeding-up Structured Probabilistic Inference using Pattern Mining”, International Journal of Approximate Reasoning, vol. 54 (7), pp. 900-918, (Elsevier) (2013)
  • S. Dubuisson, Ch. Gonzales, X. Nguyen : “Sub-sample swapping for sequential Monte Carlo approximation of high-dimensional densities in the context of complex object tracking”, International Journal of Approximate Reasoning, vol. 54 (7), Special issue: Uncertainty in Artificial Intelligence and Databases, pp. 934-953, (Elsevier) (2013)
  • Y. Seddik, Ch. Gonzales, S. Kedad‑Sidhoum : “A polynomial time OPT-1 algorithm for a scheduling problem with two delivery dates and cumulative payoffs”, 6^th Multidisciplinary International Scheduling Conference: Theory and Applications, MISTA 2013, Gent, Belgium, pp. 268-289 (2013)
  • X. Nguyen, S. Dubuisson, Ch. Gonzales : “Hierarchical Annealed Particle Swarm Optimization for Articulated Object Tracking”, 15^th International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns, CAIP 2013, vol. 8047, Lecture Notes in Computer Science, York, United Kingdom, pp. 319-326, (Springer) (2013)
  • Y. Seddik, Ch. Gonzales, S. Kedad‑Sidhoum : “An absolute approximation algorithm for a scheduling problem with cumulative payoffs”, 26^th European Conference on Operational Research, Rome, Italy (2013)
  • P. Viappiani, P. Perny, Ch. Gonzales : “Elicitation of Non-linear Utility Models”, European Conference on Operations Research, Preference Learning stream, Rome, Italy (2013)
  • Y. Seddik, Ch. Gonzales, S. Kedad‑Sidhoum : “Single machine scheduling with delivery dates and cumulative payoffs”, Journal of Scheduling, vol. 16 (3), pp. 313-329, (Springer Verlag) (2013)
  • Y. Seddik, Ch. Gonzales, S. Kedad‑Sidhoum : “Un algorithme avec garantie de performance pour un problème d’ordonnancement avec dates de livraison et gains cumulatifs”, Congres de la Societe Francaise de Recherche Operationnelle et d'Aide a la Decision, ROADEF 2013, Troyes, France (2013)
  • M. Croitoru, S. Rudolph, S. Woltran, Ch. Gonzales : “Graph Structures for Knowledge Representation and Reasoning: Third International Workshop, GKR 2013, Beijing, China, August 3, 2013. Revised Selected Papers”, GKR: Graph Structures for Knowledge Representation and Reasoning, vol. 8323, Lecture Notes in Computer Science, Beijing, China, pp. 1-211, (Springer), (ISBN: 978-3-319-04533-7) (2013)
  • S. Dubuisson, Ch. Gonzales : “Estimation de densités non paramétriques et multimodales par permutation de sous-particules. Application au suivi d’un ou de plusieurs objets synthétiques articulés”, Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, vol. 27 (1), pp. 95-120, (Lavoisier) (2013)
• 2012
  • S. Dubuisson, Ch. Gonzales : “Min-Space Integral Histogram”, European Conference on Computer Vision (ECCV'12), vol. 7573, Lecture Notes in Computer Science, Florence, Italy, pp. 188-201 (2012)
  • R. Berger, S. Dubuisson, Ch. Gonzales : “Fast multiple histogram computation using Kruskal’s algorithm”, International Conference on Image Processing (ICIP'12), Orlando, United States, pp. 2373-2376, (IEEE) (2012)
  • S. Dubuisson, Ch. Gonzales : “An Optimized {DBN}-Based Mode-Focussing Particle Filter”, International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'12), Providence, United States, pp. 1934-1939 (2012)
  • Y. Seddik, Ch. Gonzales, S. Kedad‑Sidhoum : “Résolution exacte d’un problème d’ordonnancement de tâches avec dates de livraison et gains cumulatifs”, 13^e Congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision, Angers, France, pp. 512-513 (2012)
  • S. Dubuisson, Ch. Gonzales : “Estimation de densités complexes par permutation de sous-échantillons”, RFIA 2012 (Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle), Lyon, France (2012)
  • S. Dubuisson, Ch. Gonzales, X. Nguyen : “Dbn-based combinatorial resampling for articulated object tracking”, Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI'12), Catalina Island, United States, pp. 237-246 (2012)
  • Y. Seddik, Ch. Gonzales, S. Kedad‑Sidhoum : “A Branch and Bound method for a one-machine scheduling problem with cumulative payoffs”, International Symposium on Combinatorial optimisation (CO '12), Oxford, United Kingdom, pp. 86-87 (2012)
• 2011
  • L. Torti, Ch. Gonzales, P.‑H. Wuillemin : “Patterns Discovery for Efficient Structured Probabilistic Inference”, SUM 2011 - 5^th International Conference on Scalable Uncertainty Management, vol. 6929, Lecture Notes in Computer Science, Dayton, OH, United States, pp. 247-260, (Springer) (2011)
  • Ch. Gonzales, S. Dubuisson, X. Nguyen : “Simultaneous Partitioned Sampling for articulated object tracking”, Proceedings of Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems (ACIVS'11), vol. 6915, Lecture Notes In Computer Sciences, Ghent, Belgium, pp. 150-161, (Springer) (2011)
  • Y. Seddik, Ch. Gonzales, S. Kedad‑Sidhoum : “Single machine scheduling with delivery dates and cumulative payoffs”, proceedings of the 5^th Multidisciplinary International Conference on Scheduling: Theory and Applications (MISTA'11), Phoenix, Arizona, United States, pp. 261-274 (2011)
  • Ch. Gonzales, P.‑H. Wuillemin : “{PRM} inference using Jaffray and Faÿ’s Local Conditioning”, Theory and Decision, vol. 71 (1), pp. 33-62, (Springer Verlag) (2011)
  • Y. Seddik, Ch. Gonzales, S. Kedad‑Sidhoum : “Solving the one-machine scheduling problem with cumulative payoffs”, proceedings of the 10^th workshop on Models and Algorithms for Planning and Scheduling Problems (MAPSP'11), Nymburk, Czechia, pp. 245-247 (2011)
  • Ch. Gonzales, P. Perny, J.‑Ph. Dubus : “Decision Making with Multiple Objectives using GAI networks”, Artificial Intelligence (AIJ), vol. 175 (7-8), pp. 1153-1179, (Elsevier) (2011)
  • S. Dubuisson, Ch. Gonzales, X. Nguyen : “Swapping-Based Partitioned Sampling for better complex density estimation: application to articulated object tracking”, 5^th International Conference on Scalable Uncertainty Management (SUM'11), vol. 6929, Lecture Notes in Computer Science, Dayton, OH, United States, pp. 525-538, (Springer) (2011)
  • Y. Seddik, Ch. Gonzales, S. Kedad‑Sidhoum : “Ordonnancement de tâches avec contraintes de livraison et gains cumulatifs”, 12^e Congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF 2011), vol. II, Saint-Etienne, France, pp. 855-856 (2011)
• 2010
  • L. Torti, P.‑H. Wuillemin, Ch. Gonzales : “Reinforcing the Object-Oriented Aspect of Probabilistic Relational Models”, PGM 2010 - The Fifth European Workshop on Probabilistic Graphical Models, Helsinki, Finland, pp. 273-280 (2010)
• 2009
  • J.‑Ph. Dubus, Ch. Gonzales, P. Perny : “Choquet Optimization using {GAI} Networks for Multiagent/Multicriteria Decision-Making”, Algorithmic Decision Theory, vol. 5783, Lecture Notes in Computer Science, Venice, Italy, pp. 377-389, (Springer) (2009)
  • M. Croitoru, Ch. Gonzales, J. Lang, B. Motik, M.‑L. Mugnier : “First IJCAI International Workshop on Graph Structures for Knowledge Representation and Reasoning (GKR@IJCAI’09)”, pp. 59 (2009)
  • J.‑Ph. Dubus, Ch. Gonzales, P. Perny : “Fast Recommendations using {GAI} Models”, IJCAI'09, International Joint Conference on Artificial Intelligence, Pasadena, California, United States, pp. 1896-1901 (2009)
  • J.‑Ph. Dubus, Ch. Gonzales, P. Perny : “Multiobjective Optimization using {GAI} Models”, IJCAI'09 International Joint Conference on Artificial Intelligence, Pasadena, California, United States, pp. 1902-1907 (2009)
  • J.‑Ph. Dubus, Ch. Gonzales, P. Perny : “Choix multiattribut à l’aide de réseaux {GAI} de forte densité”, 10^e Congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF 2009), Nancy, France, pp. 25-39 (2009)
  • M. Abdellaoui, Ch. Gonzales : “Multiattribute Utility Theory”, chapter in Decision Making Process: Concepts and Methods, pp. 579-616, (ISTE -- Wiley), (ISBN: 978-1-84821-116-2) (2009)
• 2008
  • Ch. Gonzales, P. Perny, S. Queiroz : “Preference Aggregation with Graphical Utility Models”, Proceedings of the 23^rd AAAI conference on Artificial Intelligence, Chicago, Illinois, United States, pp. 1037-1042 (2008)
  • Ch. Gonzales, P. Perny, S. Queiroz : “{GAI}-Networks: Optimization, Ranking and Collective Choice in Combinatorial Domains”, Foundations of Computing and Decision Sciences, vol. 33 (1), pp. 3-24 (2008)
• 2007
  • Ch. Gonzales : “Les modeles decisionnels decomposables”, habilitation, phd defence 11/29/2007 (2007)
  • Ch. Gonzales, Kh. Mellouli, O. Mourali : “On Directed and Undirected Propagation Algorithms for Bayesian Networks”, European Conference on Symbolic and Quantitative Approaches to Reasoning with Uncertainty, vol. 4724, Lecture Notes in Artificial Intelligence, Hammamet, Tunisia, pp. 598-610, (Springer) (2007)
  • Ch. Gonzales, P. Perny, S. Queiroz : “Collective decision making in combinatorial domains using {GAI}-networks”, Proceedings of the 65^th Meeting of the European Working Group ``Multiple Criteria Decision Aiding'', Poznan, Poland, pp. 5-5 (2007)
  • S. Queiroz, Ch. Gonzales, P. Perny : “Décision collective avec des réseaux {GAI}”, 8^e Congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF 2007), Grenoble, France, pp. 217-227, (Presses Universitaires de Grenoble) (2007)
  • Ch. Gonzales, N. Jouve : “Recherche globale de séparateurs efficaces dans un graphe non orienté”, 8^e Congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF 2007), Grenoble, France (2007)
  • Ch. Gonzales, P. Perny, S. Queiroz : “Réseaux {GAI} pour la prise de décision”, Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, vol. 21 (4), pp. 555-587, (Lavoisier) (2007)
• 2006
  • Ch. Gonzales, P. Perny, S. Queiroz : “Preference aggregation in combinatorial domains using GAI-nets”, DIMACS - LAMSADE Workshop on Voting Theory And Preference Modelling, vol. 6, ANNALES DU LAMSADE, Paris, France, pp. 165-179 (2006)
  • Ch. Gonzales, J.‑Y. Jaffray, N. Jouve : “Les réseaux bayésiens : un modèle probabiliste pour l’explication et la prédiction des coûts immobiliers”, Premières rencontres du logement de l'Institut d'économie publique, Marseille, France (2006)
  • Ch. Gonzales, P. Perny : “GAI networks: from axiomatization to applications”, 37^th European Mathematical Psychology Group meeting, Brest, France (2006)
  • Ch. Gonzales, N. Jouve : “Exploration de différents espaces graphiques pour l’apprentissage de structure des réseaux bayésiens”, 7^e Congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF 2006), Lille, France (2006)
  • Ch. Gonzales, N. Jouve : “Apprentissage de structure de réseaux bayésiens à partir de réseaux markoviens”, Actes du 15^e congrès francophone de reconnaissance des formes et intelligence artificielle, Tours, France, (Presses Universitaires François Rabelais) (2006)
  • M. Abdellaoui, Ch. Gonzales : “Théorie de l’Utilité Multi-attributs”, chapitre de Concepts et méthodes pour l'aide à la décision, vol. 3, pp. 25-62, (Hermès), (ISBN: 2-7462-1291-9) (2006)
• 2005
  • Ch. Gonzales, P. Perny : “GAI Networks for Decision Making under Certainty”, 19^th International Joint Conference on Artificial Intelligence -- workshop on advances in preference handling, Edinburgh, United Kingdom, pp. 100-105 (2005)
• 2004
  • Ch. Gonzales, P. Perny : “Graphical Models for Utility Elicitation under Risk”, DIMACS-LAMSADE workshop on computer science and decision theory, vol. 3, ANNALES DU LAMSADE, Paris, France, pp. 157-178 (2004)
  • Ch. Gonzales, P. Perny : “GAI Networks for Utility Elicitation”, KR 2004 - 9^th International Conference on the Principles of Knowledge Representation and Reasoning, Whistler, British Columbia, Canada, pp. 224-234 (2004)
  • O. Ben Naceur, Ch. Gonzales : “Une unification des algorithmes d’inférence de Pearl et de Jensen”, Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, vol. 18 (2), pp. 229-260, (Lavoisier) (2004)
• 2003
  • Ch. Gonzales : “Additive Utility Without Restricted Solvability on Every Component”, Journal of Mathematical Psychology, vol. 47 (1), pp. 47-65, (Elsevier) (2003)
• 2000
  • Ch. Gonzales : “Two Factor Conjoint Measurement With One Solvable Component”, Journal of Mathematical Psychology, vol. 44 (2), pp. 285-309, (Elsevier) (2000)
• 1999
  • Ch. Gonzales : “Sur l’amélioration des méthodes stochastiques dans les réseaux bayésiens”, 2^e Congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF 1999), Autrans, France (1999)
• 1998
  • P.‑H. Wuillemin, Ch. Gonzales : “Propagation optimale dans les réseaux bayésiens sans cycles”, 1^er Congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF 1998), vol. 1, Paris, France (1998)
  • Ch. Gonzales, J.‑Y. Jaffray : “Imprecise Sampling and Direct Decision Making”, Annals of Operations Research, vol. 80 (0), pp. 207-235, (Springer Verlag) (1998)
  • P.‑H. Wuillemin, Ch. Gonzales : “Implémentation efficace d’algorithmes de propagation dans les réseaux probabilistes”, FRANCORO II - 2^ndes Journées Francophones de Recherche Opérationnelle, vol. 1, Sousse, Tunisia (1998)
  • Ch. Gonzales, P.‑H. Wuillemin : “Réseaux Bayésiens en Modélisation Utilisateur”, Sciences et Techniques Educatives, vol. 5 (2), pp. 173-198, (Hermes) (1998)
• 1997
  • Ch. Gonzales : “Additive Utility Without Restricted Solvability on All Components”, chapter in Constructing Scalar-Valued Objective Functions, vol. 453, Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, pp. 64-90, (Springer) (1997)