Christel Vrain, Professeur des Universités en informatique à l’Université d’Orléans, a obtenu sa thèse au LRI, Université Paris 11, et son HDR (Habilitation à Diriger des Recherches) à l'Université d'Orléans. Ses travaux de recherche ont toujours été ancrés en Apprentissage Artificiel (Machine Learning). Ses domaines de compétence couvrent l'apprentissage supervisé et non supervisé et le traitement de données complexes, par des méthodes symboliques ou statistiques. Les domaines applicatifs étudiés au travers de collaborations (chemo-informatique, sciences de l'environnement) l'ont conduit à orienter ses recherches vers l’intégration de connaissances expertes en apprentissage automatique, positionnant ainsi l’expert au centre du processus d'apprentissage. La modélisation de ces connaissances par des formalismes déclaratifs permettent une interprétation plus aisée des modèles appris, s'inscrivant ainsi dans l'un des enjeux clés de l'Intelligence Artificielle, à savoir l'explicabilité des décisions prises par un modèle.
Ses activités de recherche sont reconnues par des publications dans des journaux et conférences renommés en Intelligence Artificielle (Artificial Intelligence Journal, Data Mining and Knowledge Discovery, IJCAI, AAAI,..), sa participation à de nombreux comités de programme et à plusieurs projets nationaux. Au niveau national elle est membre du comité de direction et du comité scientifique du GDR IA sur les approches algorithmiques de l'Intelligence Artificielle.
Actuellement Christel Vrain co-dirige avec D. Conte (LIFAT Tours) le projet RTR DIAMS (Réseau Thématique Régional autour des Données, de l’ Intelligence Artificielle, de la Modélisation et de la Simulation) dont le but est de structurer la recherche dans ces domaines en Région Centre Val de Loire. Elle porte le projet ANR de thèses en IA « AI.IO » impliquant l'Université d'Orléans (LIFO, IDP, Prisme) et le BRGM. Il a pour thème l'apprentissage à partir de données hétérogènes et de connaissances expertes, ciblant des applications en géologie et en sciences expérimentales.
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