LIRMM (batiment 4 – salle de séminaire)
Areski Himeur – Thèse AXIAUM (financement ANR) – Sous la direction de Christian Bessiere
La programmation par contraintes est un paradigme puissant pour résoudre des problèmes combinatoires complexes. Cependant, son adoption est freinée par la difficulté pour les utilisateurs de formuler correctement les contraintes nécessaires pour représenter leur problème. Les travaux présentés lors de cette soutenance s’inscrivent dans le domaine de l’acquisition de contraintes, qui vise à automatiser ce processus de modélisation. Ils proposent de nouvelles solutions pour apprendre automatiquement des réseaux de contraintes à partir d’exemples, sans connaissance préalable du problème. Des perspectives prometteuses incluent l’utilisation de réseaux de neurones comme sources de données pour l’extraction de contraintes.