Matthieu Delahaye

Biographie :

Je suis doctorant en Science des Données à IMT Atlantique Brest. Ma thèse s’inscrit dans le domaine de l’Intelligence Artificielle Explicable (XAI) appliqué à la sécurité urbaine. Je développe des approches d’apprentissage automatique pour représenter et comprendre des phénomènes de sécurité urbaine à partir de données dynamiques d’infractions et d’indicateurs contextuels. Durant mon séjour au CICC, je travaillerai sous la supervision de Francis Fortin sur un projet intitulé IA explicable et analyse criminologique des dynamiques d'infractions : application aux données canadiennes, visant à évaluer dans quelle mesure l’apprentissage automatique peut affiner ou remettre en perspective certains déterminants criminologiques établis, en s’appuyant sur les données du Service de police de la Ville de Montréal (SPVM).

Thèmes de recherche :

• Intelligence Artificielle eXplicable (XAI)
• Séries temporelles
• Extraction de motifs
• Sécurité urbaine

Publications et travaux de recherche :

• Matthieu Delahaye, Lina Fahed, Florent Castagnino, Philippe Lenca. Explicabilité de séries temporelles : étude de cas sur des données de sécurité urbaine. Atelier EXPLAIN'AI @ Extraction et Gestion des Connaissances (EGC), Jan 2025, Strasbourg, France.
• Matthieu Delahaye, Lina Fahed, Florent Castagnino, Philippe Lenca. Détection de biais et intégration de connaissances expertes pour l'explicabilité en Intelligence Artificielle. Journée Société & IA @ Plate-Forme Intelligence Artificielle de l'AFIA (PFIA), Jul 2024, La Rochelle, France.