Résumé.
L'objectif de cette présentation sera d'expliquer les objectifs de la thèse. Le but principal est d'améliorer la calibration et la validation des modèles multi-agents, et plus particulièrement les modèles spatialement situés qui incluent des données spatiales en entrée (SIG). La spécificité de nos applications (habitats informels en Océanie et érosion continentale en Nouvelle-Calédonie) est que nous manquons de données terrain pour la validation et l'apprentissage des multiples paramètres des modèles. L'idée est d'utiliser les systèmes multi-agents pour émettre des hypothèses en collaboration avec les experts et de les tester via simulation.
Ce contexte pose plusieurs questions de recherche:

Biographie.
Depuis septembre 2021, je réalise une thèse en informatique dans le domaine de l’intelligence artificielle qui s’intitule « Développement de systèmes multi-agents hybrides guidés par data science et applications en environnement ».  Je suis salarié par la société INSIGHT sous contrat CIFRE et membre du laboratoire ISEA à l’UNC. L’objectif de ma thèse est de mettre en place une synergie entre deux domaines de l’intelligence artificielle : les systèmes multi-agents et la science des données. Dans le but de mettre en place des modèles en environnement qui seront plus réalistes, explicables et interprétables par les experts.