Direction de recherche : Ludovic DENOYER

Co-encadrement : GUIGUE Vincent

Contexts and user modelling through disentangled representations learning

Les récents succès, parfois très médiatisés, de l’apprentissage profond ont attiré beaucoup d’attention sur le domaine. Sa force réside dans sa capacité à apprendre des représentations d’objets complexes. Pour Renault, obtenir une représentation de conducteurs est un objectif à long terme, identifié depuis longtemps. Cela lui permettrait de mieux comprendre comment ses produits sont utilisés. Renault possède une grande connaissance de la voiture et des données qu’elle utilise et produit. Ces données sont presque entièrement contenues dans le CAN. Cependant, le CAN ne contient que le fonctionnement interne de la voiture (rien sur son environnement). De nombreux autres facteurs (tels que la météo, les autres usagers, l’état de la route. . . ) peuvent affecter la conduite, il nous faut donc les démêler. Nous avons considéré l’utilisateur (ici le conducteur) comme un contexte comme les autres. En transférant des méthodes de désenchevêtrement utilisées en image, nous avons pu créer des modèles qui apprennent des représentations démêlées des contextes. Supervisés uniquement avec de la prédiction pendant l’entrainement, nos modèles sont capables de générer des données à partir des représentations de contextes apprises. Ils peuvent même représenter de nouveaux contextes, qui ne sont vus qu’après l’entrainement (durant l’inférence). Le transfert de ces modèles sur les données CAN a permis de confirmer que les informations sur les contextes de conduite (y compris l’identité des conducteurs) sont bien contenues dans le CAN.

Publications 2019-2021

• 2021
  • P. Cribier‑Delande : “Contexts and user modelling through disentangled representations learning”, thèse, soutenance 02/04/2021, direction de recherche Denoyer, Ludovic, co-encadrement : Guigue, Vincent (2021)
• 2020
  • P. Cribier‑Delande, R. Puget, V. Guigue, L. Denoyer : “Time Series Prediction using Disentangled Latent Factors”, ESANN 2020 - 28^th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, Bruges, Belgium (2020)
• 2019
  • V. Guiguet, P. Cribier‑Delande, N. Baskiotis, V. Guigue : “Prédiction de séries temporelles multi-variées stationnaires: modélisation du contexte pour l’analyse des données de transports”, GRETSI 2019, Lille, France (2019)