En juillet dernier, Adel Mokadem (Université de Lille) a représenté le projet ALCOVE lors de #GECCO2026 (Genetic and Evolutionary Computation Conference), l’une des conférences internationales de référence dans les domaines de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage automatique et de l’optimisation.
Participant à distance, Adel a présenté ses travaux de recherche lors du workshop « Decomposition Techniques in Evolutionary Optimization », à la suite de l’acceptation de son article scientifique.
Cette contribution portait sur des méthodes d’apprentissage automatique explicable multi-objectifs, un sujet particulièrement en phase avec les ambitions d’ALCOVE. Derrière ces travaux se trouve une question essentielle : comment développer des algorithmes performants tout en conservant la capacité à comprendre et expliquer leurs décisions ?
Même si les travaux présentés ont été réalisés sur des jeux de données de référence issus de la littérature scientifique, les approches développées répondent à plusieurs enjeux méthodologiques du projet :
– mieux explorer des données complexes,
– améliorer les performances des modèles d’intelligence artificielle,
– renforcer l’interprétabilité des résultats produits.
GECCO 2026 a également été l’occasion de découvrir les dernières avancées en optimisation multi-objectifs, algorithmes génétiques et intelligence artificielle appliquée, mais aussi d’échanger avec une communauté internationale de chercheurs particulièrement dynamique.
Ces échanges constituent une source précieuse d’inspiration pour les travaux menés au sein du projet ALCOVE et contribuent à enrichir les réflexions autour de l’exploitation future des données issues du nez électronique.
Au-delà de la contribution scientifique présentée, cette participation a permis de renforcer la visibilité internationale du projet et de développer de nouvelles connexions au sein de la communauté de recherche en intelligence artificielle.
Félicitations à Adel Mokadem et aux équipes de l’Université de Lille pour cette belle contribution scientifique.
