Soutenance de doctorat de Samuel Reyd : Des observations aux explications : méthodologies pour l’identification des causes effectives pertinentes dans les systèmes complexes

Titre original : From Observations to Explanations: Exploring Methodologies for Identifying Relevant Actual Causes in Complex Systems

Jury

• Hana Chockler, Professeure, King’s College London (Rapporteure)
• Sven Tomforde, Professeur, Université de Kiel (Rapporteur)
• Émilie Devijver, Chercheuse CNRS, Université Grenoble Alpes (Examinatrice)
• Marianne Clausel, Professeure, Université de Lorraine (Examinatrice)
• Ada Diaconescu, Maîtresse de conférences, Télécom Paris (Directrice de thèse)
• Jean-Louis Dessalles, Professeur émérite, Télécom Paris (Directeur de thèse)

Résumé

Les systèmes complexes, tels que les systèmes multi-agents et cyber-physiques, présentent souvent des comportements difficiles à comprendre, y compris pour leurs concepteurs. Dans cette thèse, nous étudions comment les modèles causaux peuvent servir à expliquer des événements spécifiques dans de tels systèmes, en répondant à des questions de la forme « pourquoi cela s’est-il produit ? ». Nous abordons ce problème sous la forme d’un pipeline en trois étapes : modéliser le système de façon causale, identifier les causes effectives d’un événement, puis filtrer ces causes pour ne retenir que les plus pertinentes selon l’utilisateur et le contexte.

La présentation portera principalement sur l’étape d’identification, en particulier sur des algorithmes de recherche approximatifs à précision ajustable qui retrouvent l’ensemble complet des causes effectives dans des modèles causaux généraux. Nous aborderons également le choix de l’échelle d’abstraction pour la modélisation des systèmes complexes, sous l’angle de l’émergence causale.