Orateurs
Description
Le raisonnement causal est un domaine émergent à l'intersection de la science des données, de
l'inférence causale et de l'ingénierie des systèmes d'information. Il vise à répondre à des questions
causales, en particulier en identifiant les variables et les liens entre causes et effets dans les données
réelles.
La causalité se concentre sur l'identification et l'organisation des variables causales, souvent
représentées sous forme de graphes acycliques dirigés (DAG), afin de modéliser les relations de
cause à effet entre les attributs. Cette approche permet de surmonter les biais de confusion et de
renforcer la validité des inférences causales.
Les travaux récents introduisent le problème de l’inférence causale dans la gestion et la science de
données en stipulant un seul modèle causal fourni par l’utilisateur. L’enjeux consiste à analyser des
données complexes sous la forme de graphes de propriétés. Elle constitue une avancée significative
vers une compréhension plus profonde des mécanismes sous-jacents aux phénomènes étudiés.
Avec l’invitation de M.me Sudeepa Roy, professeur à Duke University aux USA et experte
d’inférence causale et gestion de données dans des domaines pluridisciplinaires, nous intendons
introduire ces thématiques dans les cours du Master International DISS (Data and Intelligence for
Smart Systems) à UCBL.
| Master | Informatique |
|---|---|
| Laboratoire d'accueil | LIRIS |
| Composante ou Département Composante | INFO |
