ANR · 2022
EXPIDA — Modèles de préférence explicables et parcimonieux pour tirer le meilleur parti des bases de données incohérentes
Le projet EXPIDA a pour but de fournir aux utilisateurs de bases de données une riche famille de méthodes explicables pour traiter des données imparfaites (c'est-à-dire incohérentes et/ou incertaines) dont le but est d'aider à l'analyse des données d'incidents aériens, et donc d'améliorer la sécurité des vols civils. Plus explicitement, notre objectif est d'équiper notre système de raisonnement tolérant les imperfections dans les bases de données de techniques d'explications interactives afin d'améliorer et aider à la compréhension des réponses aux requêtes.
Structures participantes de Université Paris-Saclay
Provenance des données
Sources : scanR. Données consolidées le 27/10/2026. Une erreur ? Elle se corrige dans la source d’origine (HAL, RNSR, annuaire) ; voir comment.