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Pierre-Henri Wuillemin


Journal articles15 documents

  • Matthieu Hourbracq, Pierre-Henri Wuillemin, Christophe Gonzales, Philippe Baumard. Apprentissage et sélection de réseaux bayésiens dynamiques pour les processus online non stationnaires. Revue d'Intelligence Artificielle (RIA), 2018, Réseaux bayésiens et modèles probabilistes, 32 (1), pp.75-109. ⟨hal-01864389⟩
  • Hamza Agli, Philippe Bonnard, Christophe Gonzales, Pierre-Henri Wuillemin. Inférence incrémentale pour les modèles probabilistes relationnels et application aux systèmes à base de règles orientés objet. Revue d'Intelligence Artificielle (RIA), 2018, Réseaux bayésiens et modèles probabilistes, 32 (1), pp.111-132. ⟨hal-01864391⟩
  • Lom Messan Hillah, Ariele-Paolo Maesano, Fabio de Rosa, Fabrice Kordon, Pierre-Henri Wuillemin, et al.. Automation and intelligent scheduling of distributed system functional testing: Model-based functional testing in practice. International Journal on Software Tools for Technology Transfer, Springer Verlag, 2017, 19 (3), pp.281-308. ⟨10.1007/s10009-016-0440-3⟩. ⟨hal-01397009⟩
  • Jean-Christophe Magnan, Pierre-Henri Wuillemin. Efficient Incremental Planning and Learning with Multi-Valued Decision Diagrams. Journal of Applied Logic, Elsevier, 2016, ⟨10.1016/j.jal.2016.11.032⟩. ⟨hal-01399290⟩
  • Jean-Baptiste Rouquier, Isabelle Alvarez, Romain Reuillon, Pierre-Henri Wuillemin. A kd-tree algorithm to discover the boundary of a black box hypervolume or how to peel potatoes by recursively cutting them in halves. Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, Springer Verlag, 2015, 75 (3), pp.335-350. ⟨10.1007/s10472-015-9456-8⟩. ⟨hal-00816704⟩
  • Lionel Torti, Christophe Gonzales, Pierre-Henri Wuillemin. Speeding-up Structured Probabilistic Inference using Pattern Mining. International Journal of Approximate Reasoning, Elsevier, 2013, 54 (7), pp.900-918. ⟨10.1016/j.ijar.2013.03.005⟩. ⟨hal-01170498⟩
  • Ling Chun Kong, Pierre-Henri Wuillemin, Jean-Philippe Bastard, Nataliya Sokolovska, Sophie Gougis, et al.. Insulin resistance and inflammation predict kinetic body weight changes in response to dietary weight loss and maintenance in overweight and obese subjects by using a Bayesian network approach. American Journal of Clinical Nutrition, American Society for Nutrition, 2013, 98 (6), pp.1385-1394. ⟨10.3945/ajcn.113.058099⟩. ⟨hal-01204285⟩
  • Cédric Baudrit, Pierre-Henri Wuillemin, Nathalie Perrot. Parameter elicitation in probabilistic graphical models for modelling multi-scale food complex systems. Journal of Food Engineering, Elsevier, 2013, 115 (1), pp.1 - 10. ⟨10.1016/j.jfoodeng.2012.09.012⟩. ⟨hal-01001573⟩
  • Pierre-Henri Wuillemin, Lionel Torti. Structured Probabilistic Inference. International Journal of Approximate Reasoning, Elsevier, 2012, 53 (7), pp.946-968. ⟨10.1016/j.ijar.2012.04.004⟩. ⟨hal-01170485⟩
  • Christophe Gonzales, Pierre-Henri Wuillemin. {PRM} inference using Jaffray and Faÿ's Local Conditioning. Theory and Decision, Springer Verlag, 2011, 71 (1), pp.33-62. ⟨10.1007/s11238-010-9219-2⟩. ⟨hal-01170288⟩
  • Mariette Sicard, Cédric Baudrit, Marie-Noëlle Leclerc-Perlat, Pierre-Henri Wuillemin, Nathalie Perrot. Expert knowledge integration to model complex food processes. Application on the camembert cheese ripening process. Expert Systems with Applications, Elsevier, 2011, 38 (9), pp.11804 - 11812. ⟨10.1016/j.eswa.2011.03.068⟩. ⟨hal-01004343⟩
  • Jean-Baptiste Marre, Jocelyne Ferraris, Moana Badie, Pierre Leenhardt, Pierre-Henri Wuillemin, et al.. Using Bayesian Network modeling to cope with the marine protected area governance issue. ICES Journal of Marine Science, Oxford University Press (OUP), 2010. ⟨hal-02441790⟩
  • Cédric Baudrit, Mariette Sicard, Pierre-Henri Wuillemin, Nathalie Perrot. Towards a global modelling of the Camembert-type cheese ripening process by coupling heterogeneous knowledge with dynamic Bayesian networks. Journal of Food Engineering, Elsevier, 2010, 98 (3), pp.283-293. ⟨10.1016/j.jfoodeng.2009.12.012⟩. ⟨hal-01170294⟩
  • Thomas Degris, Olivier Sigaud, Pierre-Henri Wuillemin. Apprentissage par renforcement factorisé pour le comportement de personnages non joueurs. Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, Lavoisier, 2009, 23 (2-3), pp.221-251. ⟨hal-01170353⟩
  • Christophe Gonzales, Pierre-Henri Wuillemin. Réseaux Bayésiens en Modélisation Utilisateur. Sciences et Techniques Educatives, Hermes, 1998, 5 (2), pp.173-198. ⟨hal-01195570⟩

Conference papers69 documents

  • Marvin Lasserre, Régis Lebrun, Pierre-Henri Wuillemin. Constraint-Based Learning for Non-Parametric Continuous Bayesian Networks. FLAIRS 33 - 33rd Florida Artificial Intelligence Research Society Conference, May 2020, Miami, United States. pp.581-586. ⟨hal-02615379⟩
  • Gaspard Ducamp, Philippe Bonnard, Pierre-Henri Wuillemin. Uncertain Reasoning in Rule-Based Systems Using PRM. FLAIRS 33 - 33rd Florida Artificial Intelligence Research Society Conference, May 2020, Miami, United States. pp.617-620. ⟨hal-02612521⟩
  • Gaspard Ducamp, Philippe Bonnard, Christian de Sainte Marie, Pierre-Henri Wuillemin. Advanced Syntax and Compilation for Probabilistic Production Rules with PRM. RuleML+RR Doctoral Consortium 2020 (4th International Joint Conference on Rules and Reasoning), Jun 2020, Oslo, Norway. pp.103-110. ⟨hal-02911619⟩
  • Véronique Delcroix, Pierre-Henri Wuillemin. An early guidance system for a general knowledge-based aiding framework using probabilistic interventions. 13èmes Journées d’Intelligence Artificielle Fondamentale (JIAF 2019), Jul 2019, Toulouse, France. pp.81-90. ⟨hal-02302950⟩
  • Mélanie Munch, Juliette Dibie-Barthelemy, Pierre-Henri Wuillemin, Cristina Manfredotti. Towards Interactive Causal Relation Discovery Driven by an Ontology. FLAIRS 32, May 2019, Sarasota, United States. ⟨hal-02184398⟩
  • Mélanie Munch, Juliette Dibie-Barthelemy, Pierre-Henri Wuillemin, Cristina Manfredotti. Interactive Causal Discovery in Knowledge Graphs. PROFILES/SEMEX@ISWC 2019, Oct 2019, Auckland, New Zealand. pp.78-93. ⟨hal-02368242⟩
  • Maria Virginia Ruiz Cuevas, Nataliya Sokolovska, Pierre-Henri Wuillemin, Jean-Daniel Zucker. Detecting Low-Complexity Confounders from Data. ICML / IJCAI / AAMAS FAIM'18 Workshop on CausalML, Jul 2018, Stockholm, Sweden. ⟨hal-01858403⟩
  • Mélanie Munch, Pierre-Henri Wuillemin, Juliette Dibie-Barthelemy, Cristina Manfredotti, Thomas Allard, et al.. Identifying Control Parameters In Cheese Fabrication Process Using Precedence Constraints. 21st International Conference on Discovery Science (DS 2018), Oct 2018, Limassol, Cyprus. pp.421-434, ⟨10.1007/978-3-030-01771-2_27⟩. ⟨hal-01923649⟩
  • Gaspard Ducamp, Philippe Bonnard, Christian de Sainte Marie, Christophe Gonzales, Pierre-Henri Wuillemin. Optimisation de la compilation de règles métier probabilistes à l'aide de PRM. 9èmes Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens et les Modèles Graphiques Probabilistes (JFRB 2018), May 2018, Toulouse, France. ⟨hal-01974967⟩
  • Gaspard Ducamp, Philippe Bonnard, Christian de Sainte Marie, Christophe Gonzales, Pierre-Henri Wuillemin. Improving Probabilistic Rules Compilation using PRM. RuleML+RR Doctoral Consortium 2018 (2nd International Joint Conference on Rules and Reasoning ), Sep 2018, Esch-sur-Alzette, Luxembourg. ⟨hal-01974983⟩
  • Miyoung Han, Pierre-Henri Wuillemin, Pierre Senellart. Focused Crawling through Reinforcement Learning. 18th International Conference on Web Engineering (ICWE 2018), Jun 2018, Cáceres, Spain. pp.261-278, ⟨10.1007/978-3-319-91662-0_20⟩. ⟨hal-01851547⟩
  • Matthieu Hourbracq, Pierre-Henri Wuillemin, Christophe Gonzales, Philippe Baumard. Learning and selection of dynamic Bayesian Networks for non-stationary processes in real time. 30th International Florida AI Research Society Conference, FLAIRS-30, May 2017, Marco Island, United States. ⟨hal-01518559⟩
  • Christophe Gonzales, Lionel Torti, Pierre-Henri Wuillemin. aGrUM: a Graphical Universal Model framework. IEA/AIE 2017 - 30th International Conference on Industrial Engineering and Other Applications of Applied Intelligent Systems, Jun 2017, Arras, France. pp.171-177, ⟨10.1007/978-3-319-60045-1_20⟩. ⟨hal-01509651⟩
  • Mélanie Munch, Pierre-Henri Wuillemin, Cristina Manfredotti, Juliette Dibie-Barthelemy, Stephane Dervaux. Learning Probabilistic Relational Models using an Ontology of Transformation Processes. Confederated International Conferences: CoopIS, C&TC, and ODBASE 2017, Oct 2017, Rhodes, Greece. pp.198-215, ⟨10.1007/978-3-319-69459-7_14⟩. ⟨hal-01718783v2⟩
  • Hamza Agli, Philippe Bonnard, Christophe Gonzales, Pierre-Henri Wuillemin. Business Rules Uncertainty Management with Probabilistic Relational Models. RuleML16, Jul 2016, Stony Brook, New York, United States. ⟨10.1007/978-3-319-42019-6_4⟩. ⟨hal-01345421⟩
  • Lom Messan Hillah, Ariele-Paolo Maesano, Libero Maesano, Fabio de Rosa, Fabrice Kordon, et al.. Service functional testing automation with intelligent scheduling and planning. Symposium on Applied Computing (SAC), ACM, Apr 2016, Pisa, Italy. pp.1605-1610. ⟨hal-01306954⟩
  • Matthieu Hourbracq, Pierre-Henri Wuillemin, Christophe Gonzales, Philippe Baumard,. Apprentissage et sélection de réseaux bayésiens dynamiques pour les processus online non-stationnaires. Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens et les Modèles Graphiques Probabilistes, Jun 2016, Clermont-Ferrand, France. ⟨hal-01389562⟩
  • Christophe Gonzales, Lionel Torti, Pierre-Henri Wuillemin. Librairie aGrUM : a Graphical Universal Model. 8èmes journées francophones de réseaux bayésiens (JFRB 2016), Jun 2016, Clermont-Ferrand, France. ⟨10.3166/RIA.28.1-10⟩. ⟨hal-01407820⟩
  • Hamza Agli, Philippe Bonnard, Christophe Gonzales, Pierre-Henri Wuillemin. Un algorithme d'arbre de jonction incrémental. 8èmes journées francophones de réseaux bayésiens (JFRB 2016), Jun 2016, Clermont-Ferrand, France. ⟨hal-01391019⟩
  • Matthieu Hourbracq, Pierre-Henri Wuillemin, Christophe Gonzales, Philippe Baumard,. Real time learning of non-stationary processes with dynamic Bayesian Networks. 16th International Conference on Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems, IPMU 2016, Jun 2016, Eindhoven, Netherlands. pp.338-350, ⟨10.1007/978-3-319-40596-4_29⟩. ⟨hal-01329583⟩
  • Hamza Agli, Philippe Bonnard, Christophe Gonzales, Pierre-Henri Wuillemin. Incremental Junction Tree Inference. IPMU16, Jun 2016, Eindhoven, Netherlands. ⟨10.1007/978-3-319-40596-4_28⟩. ⟨hal-01345418⟩
  • Jean-Christophe Magnan, Pierre-Henri Wuillemin. On-line Learning of Multi-valued Decision Diagrams. The Twenty-Eighth International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference, May 2015, Hollywood, Florida, United States. pp.576-580. ⟨hal-01214670⟩
  • Jean-Christophe Magnan, Pierre-Henri Wuillemin. IMDDI et SPIMDDI : apprentissage incrémental de diagrammes de décisions pour une architecture SDyna. JFPDA, Jun 2015, Rennes, France. ⟨hal-01340601⟩
  • Yang Chen, Pierre-Henri Wuillemin, Jean-Marc Labat. Discovering Prerequisite Structure of Skills through Probabilistic Association Rules Mining. The 8th International Conference on Educational Data Mining, Jun 2015, Madrid, Spain. pp.117-124. ⟨hal-01212873⟩
  • Steffen Herbold, Jens Grabowski, Patrick Harms, Lom Messan Hillah, Fabrice Kordon, et al.. The MIDAS Cloud Platform for Testing SOA Applications. 8th International IEEE Conference on Software Testing, Verification and Validation (ICST), Apr 2015, Graz, Austria. pp.1-8, ⟨10.1109/ICST.2015.7102636⟩. ⟨hal-01212852⟩
  • Juliette Dibie-Barthelemy, Cristina Manfredotti, Cédric Baudrit, Pierre-Henri Wuillemin. Mapping ontology with probabilistic relational models - an application to transformation processes. International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management (IC3K 2015), Nov 2015, Lisbon, Spain. pp.171-178, ⟨10.5220/0005590001710178⟩. ⟨hal-01233295⟩
  • Yang Chen, Pierre-Henri Wuillemin, Jean-Marc Labat. Bayesian Student Modeling Improved by Diagnostic Items. 12th International Conference on Intelligent Tutoring Systems, Jun 2014, Honolulu, United States. pp.144-149, ⟨10.1007/978-3-319-07221-0_17⟩. ⟨hal-01215690⟩
  • Hamza Agli, Philippe Bonnard, Christophe Gonzales, Pierre-Henri Wuillemin. Uncertain Reasoning for Business Rules. RuleML doctoral consortium, Aug 2014, Prague, Czech Republic. ⟨hal-01215676⟩
  • Matthieu Hourbracq, Cédric Baudrit, Pierre-Henri Wuillemin, Sébastien Destercke. Dynamic Credal Networks: introduction and use in robustness analysis. Eighth International Symposium on Imprecise Probability: Theories and Applications (ISIPTA 2013), Jul 2013, Compiègne, France. pp.159-169. ⟨hal-00861994⟩
  • Jean-Christophe Magnan, Pierre-Henri Wuillemin. Improving Decision Diagrams for Decision Theoretic Planning. The Twenty-Sixth International FLAIRS Conference, May 2013, Palo Alto, California, United States. pp.621-626. ⟨hal-01218492⟩
  • Alberto Tonda, Evelyne Lutton, Giovanni Squillero, Pierre-Henri Wuillemin. A Memetic Approach to Bayesian Network Structure Learning. 16th European Conference on Applications of Evolutionary Computation, EvoApplications 2013, Apr 2013, Vienna, Austria. pp.102-111, ⟨10.1007/978-3-642-37192-9_11⟩. ⟨hal-01221601⟩
  • Alberto Tonda, Evelyne Lutton, Romain Reuillon, Giovanni Squillero, Pierre-Henri Wuillemin. Bayesian Network Structure Learning from Limited Datasets through Graph Evolution. EuroGP 2012 - 15th European Conference on Genetic Programming, Apr 2012, Malaga, Spain. pp.254-265, ⟨10.1007/978-3-642-29139-5_22⟩. ⟨hal-00757529⟩
  • L. Kong, F. Hajduch, Pierre-Henri Wuillemin, J. Bastard, S. Fellahi, et al.. Plasma insulin and inflammatory markers prior to weight loss can predict dietary responders. 47. Annual Meeting of the European Association for the Study of Diabetes (EASD), European Association for the Study of Diabetes (EASD). GBR., Sep 2011, Lisbonne, Portugal. ⟨10.1007/s00125-011-2276-4⟩. ⟨hal-01204295⟩
  • Ling Chun Kong, Pierre-Henri Wuillemin, Froogh Hajduch, Jean-Philippe Bastard, Soraya Fellahi, et al.. Plasma Insulin and Inflammatory Markers Prior to Weight Loss Can Predict Dietary Responders. 71st Scientific Session American Diabetes Association, Jun 2011, San Diego, California, United States. ⟨hal-01285793⟩
  • Ariele-Paolo Maesano, Fabio de Rosa, Libero Maesano, Pierre-Henri Wuillemin. Steps towards model-based, inference-driven SOA Testing. 23rd International Conference on Software & System Engineering and their Applications (ICSSEA '11), Paris - Nov 29 - Dec 1 (2011), Nov 2011, Paris, France. ⟨hal-01285539⟩
  • Lionel Torti, Christophe Gonzales, Pierre-Henri Wuillemin. Patterns Discovery for Efficient Structured Probabilistic Inference. SUM 2011 - 5th International Conference on Scalable Uncertainty Management, Oct 2011, Dayton, OH, United States. pp.247-260, ⟨10.1007/978-3-642-23963-2_20⟩. ⟨hal-00660477⟩
  • Lionel Torti, Pierre-Henri Wuillemin. Structured Variable Elimination avec analyse en d-séparation. 5èmes Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens (JFRB2010), May 2010, Nantes, France. ⟨hal-00467583⟩
  • Lionel Torti, Pierre-Henri Wuillemin, Christophe Gonzales. Reinforcing the Object-Oriented Aspect of Probabilistic Relational Models. PGM 2010 - The Fifth European Workshop on Probabilistic Graphical Models, Sep 2010, Helsinki, Finland. pp.273-280. ⟨hal-00627823⟩
  • Lionel Torti, Pierre-Henri Wuillemin. Étude comparée des inférences dans les Modèles Relationnels Probabilistes. 11ème Congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF 2010), Feb 2010, Toulouse, France. pp.57-58. ⟨hal-00627835⟩
  • Lionel Torti, Pierre-Henri Wuillemin. Structured Value Elimination with D-Separation Analysis. International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference, May 2010, Daytona Beach, United States. pp.122-127. ⟨hal-00627846⟩
  • Morgan Chopin, Pierre-Henri Wuillemin. Optimizing the triangulation of Dynamic Bayesian Networks. The 5th Probabilistic Graphical Models 2010, Sep 2010, Helsinki, Finland. pp.73-80. ⟨hal-01291375⟩
  • Morgan Chopin, Pierre-Henri Wuillemin. Optimisation de l'inférence dans les réseaux bayésiens dynamiques. 11ème Congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF 2010), Feb 2010, Toulouse, France. pp.171-185. ⟨hal-01291376⟩
  • Olivier Barrière, Evelyne Lutton, Pierre-Henri Wuillemin. Independence Model estimation using Artificial Evolution. 5èmes Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens (JFRB2010), May 2010, Nantes, France. ⟨hal-00467586⟩
  • Cédric Baudrit, Pierre-Henri Wuillemin, Nathalie Perrot. Vers une intégration des connaissances pour une meilleure compréhension des procédés alimentaires. 11ème Congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF 2010), Feb 2010, Toulouse, France. pp.47-48. ⟨hal-01291275⟩
  • Lionel Torti, Pierre-Henri Wuillemin. Modélisation de réseaux bayésiens de très grandes tailles. Manifestation de JEunes Chercheurs STIC, Nov 2009, Avignon, France. pp.1332. ⟨hal-00627814⟩
  • Salma Mesmoudi, Isabelle Alvarez, Sophie Martin, Mariette Sicard, Pierre-Henri Wuillemin. Geometric Analysis of a Capture Basin: Application to cheese ripening process. European Conference on Complex Systems, Sep 2009, Warwick, United Kingdom. ⟨hal-01296704⟩
  • Olga Kozlova, Olivier Sigaud, Pierre-Henri Wuillemin, Christophe Meyer. Considering Unseen States as Impossible in Factored Reinforcement Learning. European Conference on Machine Learning, Sep 2009, Bled, Slovenia. pp.721-735, ⟨10.1007/978-3-642-04180-8_64⟩. ⟨hal-01296687⟩
  • Cédric Baudrit, Mariette Sicard, Pierre-Henri Wuillemin, Nathalie Perrot. Dynamic Bayesian Networks for Modelling Food Processing: Application to the Cheese Ripening Process. 8th World Congress of Chemichal Engineering 09, Aug 2009, Montréal, Canada. ⟨hal-01294519⟩
  • Cédric Baudrit, Mariette Sicard, Pierre-Henri Wuillemin, Nathalie Perrot. Les réseaux Bayésiens dynamiques pour intégrer les connaissances relatives aux procédés alimentaires (application au processus d'affinage). XIIème Congrès de la Société Française de Génie des Procédés 09, Oct 2009, Marseille, France. ⟨hal-01294528⟩
  • Olivier Barrière, Evelyne Lutton, Pierre-Henri Wuillemin. Bayesian Network Structure learning using Cooperative Coevolution. Genetic and Evolutionary Computation Conference 09, Jul 2009, Montreal, QC, Canada. pp.755-762, ⟨10.1145/1569901.1570006⟩. ⟨hal-01295304⟩
  • Bruno Pinaud, Cédric Baudrit, Mariette Sicard, Pierre-Henri Wuillemin, Nathalie Perrot. Validation et enrichissement interactifs d'un apprentissage automatique des paramètres d'un réseau bayésien dynamique appliqué aux procédés alimentaires. JFRB 2008 - 4èmes Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens, May 2008, Lyon, France. ⟨hal-00259891⟩
  • Thomas Degris, Olivier Sigaud, Pierre-Henri Wuillemin. Exploiting Additive Structure in Factored MDPs for Reinforcement Learning. European Workshop on Reinforcement Learning, Jun 2008, Villeneuve d’Ascq, France. pp.15-26, ⟨10.1007/978-3-540-89722-4_2⟩. ⟨hal-01302178⟩
  • Cédric Baudrit, Pierre-Henri Wuillemin, Mariette Sicard, Nathalie Perrot. A dynamic Bayesian Network to represent a ripening process of a soft mould cheese.. 12th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems, Sep 2008, Zagreb, Croatia. pp.265-272, ⟨10.1007/978-3-540-85565-1_33⟩. ⟨hal-01302126⟩
  • Yamna Ettarres, Khaled Mellouli, Pierre-Henri Wuillemin. Using a Ranking Process and Expert Knowledge for Elicitation of Probabilities in a Bayesian Network. 8ème Congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF 2007), Feb 2007, Grenoble, France. pp.101-115. ⟨hal-01311591⟩
  • Thomas Degris, Olivier Sigaud, Pierre-Henri Wuillemin. Apprentissage par renforcement exploitant la structure additive des MDP factorisés. JFPDA 2007 - 2e Journées Francophones Planification, Décision, Apprentissage pour la conduite de système, Jul 2007, Grenoble, France. pp.49-60. ⟨hal-01305984⟩
  • Thomas Degris, Olivier Sigaud, Pierre-Henri Wuillemin. Learning the Structure of Factored Markov Decision Processes in Reinforcement Learning Problems. The 23rd International Conference on Machine Learning, Jun 2006, Pittsburgh, Pennsylvania, United States. pp.257-264, ⟨10.1145/1143844.1143877⟩. ⟨hal-01336925⟩
  • Thomas Degris, Olivier Sigaud, Pierre-Henri Wuillemin. Apprentissage de la structure des processus de décision markoviens factorisés pour l'apprentissage par renforcement. JFPDA 2006 - 1ères Journées Francophones sur la Planification, Décision, Apprentissage pour la conduite de systèmes, May 2006, Toulouse, France. pp.89-96. ⟨hal-01336934⟩
  • Yamna Ettarres, Khaled Mellouli, Pierre-Henri Wuillemin. A Bayesian MultiCriteria Approach for an Optimal Process Control. First Conference of the Tunisian Management Science Society, Jun 2006, Hammamet, Tunisia. ⟨hal-01337725⟩
  • Thomas Degris, Olivier Sigaud, Pierre-Henri Wuillemin. Chi-square Tests Driven Method for Learning the Structure of Factored MDPs. The 22nd conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, Jul 2006, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, United States. pp.122-129. ⟨hal-01351133⟩
  • Yamna Ettarres, Khaled Mellouli, Pierre-Henri Wuillemin. Elicitation of conditional probabilities in a Bayesian network using a ranking process and expert's beliefs fusion. CIRO 2005 - 4ème Conférence Internationale en Recherche Opérationnelle, May 2005, Marrakech, Morocco. pp.145-159. ⟨hal-01416724⟩
  • Thierry Gourdin, Olivier Sigaud, Pierre-Henri Wuillemin. Improving MACS thanks to a comparison with 2TBNs. GECCO 2004 - Genetic and Evolutionary Computation Conference, Jun 2004, Seattle, WA, United States. pp.810-823, ⟨10.1007/978-3-540-24855-2_95⟩. ⟨hal-01501406⟩
  • Pierre-Henri Wuillemin. Propagation in Bayesian Networks. 10th International Symposium on Applied Stochastic Models and Data Analysis, Jun 2001, Compiègne, France. pp.1016-1022. ⟨hal-01572003⟩
  • Thomas Nielsen, Pierre-Henri Wuillemin, Finn Jensen, Uffe Kjaerulf. Using ROBDDs for troubleshooting. 16th conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, Jun 2000, Stanford, CA, United States. pp.426-435. ⟨hal-01573490⟩
  • Olav Bangsø, Pierre-Henri Wuillemin. Top-Down Construction and Repetitive Structures Representation in Bayesian Networks. 13th Florida Artificial Intelligence Research Society Conference, May 2000, Orlando, Florida, United States. pp.282-286. ⟨hal-01573452⟩
  • Pierre-Henri Wuillemin, Olav Bangsø. Réseaux Probabilistes Orientés Objet. Langages et modèles à objet, Jan 2000, Mont Saint-Hilaire, Québec, Canada. pp.123-138. ⟨hal-01572588⟩
  • Pierre-Henri Wuillemin. Réseaux probabilistes et Arbres de Décisions Binaires en Diagnostic. 3ème Congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF 2000), Jan 2000, Nantes, France. ⟨hal-01572587⟩
  • Pierre-Henri Wuillemin. Recherche de la coupe optimale dans les réseaux probabilistes. 2ème Congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF 1999), Jan 1999, Autrans, France. ⟨hal-01574708⟩
  • Pierre-Henri Wuillemin, Christophe Gonzales. Propagation optimale dans les réseaux bayésiens sans cycles. 1er Congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF 1998), Jan 1998, Paris, France. ⟨hal-01622893⟩
  • Pierre-Henri Wuillemin, Christophe Gonzales. Implémentation efficace d'algorithmes de propagation dans les réseaux probabilistes. FRANCORO II - 2ndes Journées Francophones de Recherche Opérationnelle, 1998, Sousse, Tunisie. ⟨hal-01617893⟩

Poster communications1 document

  • Armelle Goareguer, Amandine Le Denn, Fabrice Renaude, Charles Maragna, Pierre-Henri Wuillemin, et al.. Projet SunSTONE : réseaux de chaleur solaires intelligents avec stockage intersaisonnier. Journées Nationales sur l'Energie Solaire - JNES 2018, Jun 2018, Lyon, France. ⟨hal-02135860⟩

Books2 documents

  • Patrick Naïm, Pierre-Henri Wuillemin, Philippe Leray, Olivier Pourret, Anna Becker. Réseaux bayésiens. Eyrolles, pp.424, 2007, Algorithmes. ⟨hal-00412267⟩
  • Patrick Naïm, Pierre-Henri Wuillemin, Philippe Leray, Olivier Pourret, Anna Becker. Réseaux Bayésiens. Eyrolles, pp.224, 2004, Algorithmes. ⟨hal-00412269⟩

Directions of work or proceedings1 document

  • Véronique Delcroix, Pierre-Henri Wuillemin. RÉSEAUX BAYÉSIENS ET MODÈLES PROBABILISTES . France. Revue d'Intelligence Artificielle (RIA), 32 (1), 2018. ⟨hal-01864394⟩

Preprints, Working Papers, ...2 documents

  • Nataliya Sokolovska, Pierre-Henri Wuillemin. Latent Instrumental Variables as Priors in Causal Inference based on Independence of Cause and Mechanism. 2020. ⟨hal-02897093⟩
  • Mélanie Munch, Juliette Dibie-Barthelemy, Cristina Manfredotti, Pierre-Henri Wuillemin. [WORK DOCUMENT] Towards interactive causal relation discovery driven by an ontology. 2018. ⟨hal-01823862⟩

Reports1 document

  • Olivier Barrière, Evelyne Lutton, Pierre-Henri Wuillemin, Cédric Baudrit, Mariette Sicard, et al.. Modeling an agrifood industrial process using cooperative coevolution Algorithms. [Research Report] RR-6914, INRIA. 2009, pp.51. ⟨inria-00381681⟩