Mots clés
IA, Humain dans la boucle, Fouille visuelle de données, machine learning interactif, visualisation de données, interactivité, interpétabilité et explicabilité,
Fouille de données, clustering, bi-clustering, sélection de variables, détection d’outliers
Machine learning, régression, renforcement
Application : énergie, médicale, SHS, données massives, flux de données, données évolutives
Responsabilités
2019 : Présidente du comité d’organisation de la conférence EGC 2019 à Metz
Depuis mai 2018 : membre nommée au conseil du laboratoire LORIA
Depuis mai 2018 : Animatrice scientifique du LORIA Metz sur le site de CentraleSupelec Metz
2016 : Organisation et coordination des journées communes des GT EGC 2016 à Metz « Big Data and Visualization »
2010-2016 : Animatrice du groupe de travail EGC, fouille de grands graphes (GT EGC-FGG puis GGB Grands Graphes et Bio-inforamtique)
Projets de recherche
2023 - 2026 : ANR MAMIE NOVA : « Machine leArning for MIcromEchanics: a NOVel Approach », WP leader
2023 - 2026 : ANR RICOCHETS : « ResIlienCe tO reCurrent HEaT Stresses in plants » : membre
2019 – 2022 : Thèse CIFRE R&D RTE.
2015 – 2018 : Projet Région-UL : partenaire CHR Metz Thionville
2014 – 2017 : ANR Info-Rsn : « Circulation et partage des informations sur les réseaux socionumériques et transformations du journalisme »
2013 – 2015 : CPER – EVIMAD : « Exploration et Visualisation de Masses de Données »
2009 – 2012 : FEDER – INOMAD : « Innovation technique d’Optimisation pour le traitement Massive de Données »
2008 – 2011 : CPER – Equipe Emergeante : « Traitement et visualisation de grands ensembles de données »
Participation à des jurys de thèse
2023 : Thèse de Thomas Ranvier, « Deep Learning on Incomplete and Multi-Source Data: Application to Cancer Immunotherapy», thèse dirigée par Khalid Benabdeslem, MCF-HDR Université Lyon 1 (Rapporteure).
2023 : Thèse de Noémie Gonnier, « CxSOM : vers une architecture non hiérarchique de cartes auto-organisatrices : Méthodes et outils d’analyse», thèse dirigée par Pr. Hervé Frezza-Buet, Professeur à CentraleSupélec.
2023 : Thèse de Nassim Haddam, « Apprentissage par renforcement pour le contrôle lumineux dans un bâtiment intelligent », thèse dirigée par Pr. Dominique Barth, Professeur des universités, Université de Versailles-SQ/Université Paris-Saclay (Rapporteure).
2022 : Walid Zeghdaoui, «Traitement des données massives de santé : identification et caractérisation des patients résistants aux traitements d’oncologie », Thèse dirigée par Omar Boussaid, Professeur ERIC - Université Lyon 2 (Rapporteure).
2021 : Mouna Labiadh, « Methodology of Construction of Adaptive Models for Building Energy Simulation », Thèse dirigée par Parisa Ghodous, Professeure LIRIS - Université C.B. Lyon 1 (Rapporteure).
2020 : Bilal Messaoudi, « Approches par décomposition pour des problèmes réels de planification et de tournées de véhicules »,Thèse dirigée par Ammar Oulamara, Professeur, Université de Lorraine.
2020 : Brice Leblanc, « Unsupervised analysis of Cooperative-Intelligent Transport Systems data », thèse CIFRE dirigée par Hacène Fouchal, Professeur Université de Reims Champagne-Ardenne (Rapporteure).
2020 : Zied Ben Othmane : « Analyse et visualisation pour l'étude de la qualité des série temporelles de données imparfaites », thèse CIFRE dirigée par Cyril De Runz, MCF-HDR, Université de Tours (Rapporteure).
2019 : Erinc Merdivan : « Ambient Assisted Living with Deep Learning », thèse CentraleSupelec dirigée par Matthieu Geist, PRU, Université de lorraine.
2018 : Seif-Eddine Benkabou : « Détection d'anomalies dans les séries temporelles: Application aux masses de données sur les pneumatiques », thèse CIFRE dirigée par Khalid Benabdeslem, MCF-HDR, Université Lyon 1.
Depuis 2019 : Membre de comité de suivie de 5 thèses.