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MIA Paris

Nadia Ben Abdallah

Ph. D

Post-doc, MIA 518

UMR518 AgroParisTech/INRA
Equipe MORSE
16 rue Claude Bernard
75 231 Paris Cedex 05
nadia.benabdallah@agroparistech.fr

RECHERCHE

Mes thématiques de recherche :

  • le raisonnement et décision dans l'incertain (formalisme des fonctions de croyance et approches Bayésiennes): modélisation de l'information, inférence statistique, fusion, propagation dans les modèles. 
  • l'élicitation des experts.

Thèse

J'ai réalisé ma thèse (2010-2014) au laboratoire Heudiasyc (Université de Technologie de Compiègne) sous la direction de Thierry Denoeux et Nassima Voyneau. Mes travaux ont porté sur la proposition d'une méthodologie pour la modélisation et la propagation des incertitudes basée sur la théorie des fonctions de croyance, connue aussi sous le nom de la théorie de Dempster-Shafer. La méthodologie a été appliquée à l'estimation des conséquences du réchauffement climatique en terme d'élévation du niveau marin, et l'évaluation de leurs impacts pour des fins d'adaptation côtière.

Position actuelle

Je suis actuellement (Septembre 2015 - ) post-doctorante à l'équipe MORSE, unité MIA518, Agroparistech et rtavaille sous la direction de Isabelle Albert et Jessica Tressou Mes travaux portent l'utilisation des approches Bayésiennes dans le problème de l'estimation du risque sanitaire lié à la consommation des viandes.

PUBLICATIONS

[1] N. Ben Abdallah, N. Voyneau, and T. Denoeux. Combining statistical and expert evidence using belief functions: Application to centennial sea level estimation taking into account climate change. International Journal of Approximate Reasoning, 55:341–354, 2014.

[2] N. Ben Abdallah and S. Destercke. Optimal expert elicitation to reduce interval uncertainty. In AUAI press, editor, Uncertainty in Artificial Intelligence, Uncertainty In Artificial Intelligence (UAI) 2015,pages 12–22, Amsterdam, Netherlands, July 2015.

[3] N. Ben Abdallah, N. Voyneau, and T. Denoeux. Using Dempster-Shafer theory to model uncertainty in climate change and environmental impact assessments. In Proceedings of the 16th International Conference on Information Fusion, Istanbul, Turkey, 9-12 July 2013.

[4] N. Ben Abdallah, N. Voyneau, and T. Denoeux. Combining statistical and expert evidence within the D-S framework: Application to hydrological return level estimation. In Belief functions: theory and applications, proceedings of the 2nd International Conference on Belief Functions, Compiègne, France 9-11 May 2012, pages 393–400. Springer, AISC 164.

ENSEIGNEMENTS

  • Statistiques de l'ingénieur (SY02, UTC)
  • Programmation c (LO01, UTC)
  • Hydrologie urbaine (UB08, UTC)