Supervisée par Ph. Jamal ATIF et Florian YGER maître de conférences, mes travaux de recherches portent sur l’estimation de l’Inférence Causale, estimée à partir d’algorithmes utilisant des modèles mathématiques traditionnels, mais également des méthodes de Deep Learning.
L’Inférence Causale, qui détermine le lien de causalité entre une cause et un effet, se développe dans de nombreuses disciplines, telles que la médecine, le marketing et l’économie. L’objectif n’est pas seulement de prédire un comportement, mais de le comprendre. Par exemple, en traduction de langue, au-delà des méthodes d’apprentissages automatiques classiques qui utilisent une traduction basée sur un dictionnaire, la causalité permettrait d’identifier le lien causal entre les mots, afin de comprendre un langage inconnu pour lequel nous n'aurions pas de dictionnaire.