{"id":21391,"date":"2025-04-04T11:29:52","date_gmt":"2025-04-04T09:29:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.univ-smb.fr\/listic\/?p=21391"},"modified":"2025-04-04T11:29:52","modified_gmt":"2025-04-04T09:29:52","slug":"soutenance-de-these-de-sylvain-lejamble-le-19-decembre-2024-conception-et-mise-en-%c2%9coeuvre-dun-systeme-de-representation-et-de-manipulation-de-la-connaissance-des-objets-sages-wo-pour-la-det","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.univ-smb.fr\/listic\/archive-actualites\/soutenance-de-these-de-sylvain-lejamble-le-19-decembre-2024-conception-et-mise-en-%c2%9coeuvre-dun-systeme-de-representation-et-de-manipulation-de-la-connaissance-des-objets-sages-wo-pour-la-det\/","title":{"rendered":"Soutenance de th\u00e8se de Sylvain Lejamble, le 19 d\u00e9cembre 2024: Conception et mise en \u009coeuvre d’un syst\u00e8me de repr\u00e9sentation et de manipulation de la connaissance des Objets Sages (WO) pour la d\u00e9tection de fraude au sein des syst\u00e8mes bancaires"},"content":{"rendered":"

R\u00e9sum\u00e9<\/strong><\/p>\n

Cette th\u00e8se aborde la probl\u00e9matique de la fraude aux cartes de cr\u00e9dit et les m\u00e9thodes pour y rem\u00e9dier. Elle explore l’utilisation de frameworks auto-adaptatifs pour int\u00e9grer l’adaptabilit\u00e9 dans les syst\u00e8mes de traitement des transactions bancaires. Trois objectifs sont vis\u00e9s : 1) \u00e9valuer l’utilisation de frameworks auto-adaptatifs pour la d\u00e9tection des fraudes, 2) d\u00e9velopper une m\u00e9thode de d\u00e9tection des fraudes en temps r\u00e9el, 3) cr\u00e9er un framework g\u00e9n\u00e9rique permettant d’ajouter de l’adaptabilit\u00e9 \u00e0 toute application orient\u00e9e objet. Le Wise Object Framework (WOF) est un framework con\u00e7u pour ajouter des m\u00e9canismes d’adaptabilit\u00e9 \u00e0 n’importe quelle application orient\u00e9e objet. Il s’appuie sur des entit\u00e9s autonomes, d\u00e9centralis\u00e9es et \u00e9gocentriques, appel\u00e9es Wise Objects (WO). Le framework associe automatiquement un WO \u00e0 chaque objet logiciel instanci\u00e9 dans l’application m\u00e9tier, lui permettant ainsi de contr\u00f4ler cet objet et d’y ajouter des fonctionnalit\u00e9s adaptatives. N\u00e9anmoins, le WOF pr\u00e9sente certaines limitations lorsqu’il est appliqu\u00e9 au domaine de la d\u00e9tection de fraudes aux cartes de cr\u00e9dit, en particulier concernant la structure de la connaissance g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par les objets. Pour surmonter ces limitations, je propose une nouvelle structure de la connaissance, inspir\u00e9e d’un principe cl\u00e9 du d\u00e9veloppement logiciel: la s\u00e9paration des pr\u00e9occupations. J’introduis \u00e9galement une organisation holonique \u00e0 trois niveaux pour les WO, permettant de centraliser la connaissance produite par les objets m\u00e9tiers instanci\u00e9s depuis une m\u00eame classe. Cette centralisation est essentielle pour utiliser des m\u00e9thodes de traitement de donn\u00e9es n\u00e9cessitant une diversit\u00e9 de sources, comme dans la d\u00e9tection de fraudes, o\u00f9 il est crucial d’avoir le contexte de la transaction et le profil utilisateur pour caract\u00e9riser efficacement une fraude. La th\u00e8se pr\u00e9sente une m\u00e9thode de g\u00e9n\u00e9ration de donn\u00e9es \u00e0 partir de sc\u00e9narios r\u00e9els de fraude pour entra\u00eener des algorithmes de classification. La d\u00e9tection repose sur l’analyse discriminante quadratique (QDA), mais rencontre des obstacles li\u00e9s \u00e0 la structure des donn\u00e9es. Des strat\u00e9gies comme l’analyse en composantes principales (PCA) et le Variational Auto-Encoder (VAE) sont explor\u00e9es pour utiliser la QDA, surpassant les m\u00e9thodes classiques (arbre de d\u00e9cision, r\u00e9gression logistique, self-organizing map, gradient boosting). Ces techniques sont adapt\u00e9es \u00e0 une application en temps r\u00e9el, comme l’exige un cadre auto-adaptatif. J’ai \u00e9galement \u00e9valu\u00e9 les performances du WOF en d\u00e9veloppant un syst\u00e8me de d\u00e9tection de fraudes bas\u00e9 sur des analyses modulaires. Les m\u00e9thodes mises en \u009cuvre visent \u00e0 minimiser le taux de faux positifs, permettant ainsi une intervention imm\u00e9diate lors de la demande d’autorisation. L’exp\u00e9rience montre que le syst\u00e8me est capable de bloquer certaines transactions frauduleuses, bien que les performances ne soient pas encore au niveau des r\u00e9sultats obtenus dans l’exp\u00e9rimentation d\u00e9di\u00e9e enti\u00e8rement \u00e0 la d\u00e9tection de fraudes. Cette analyse met \u00e9galement en \u00e9vidence qu’avec une \u00e9valuation appropri\u00e9e, les performances temporelles du syst\u00e8me adaptatif se r\u00e9v\u00e8lent ad\u00e9quates pour une utilisation dans un contexte r\u00e9el. Par ailleurs, ce d\u00e9veloppement a permis d’appr\u00e9cier la g\u00e9n\u00e9ricit\u00e9 du framework, avec des r\u00e9sultats particuli\u00e8rement encourageants. L’impl\u00e9mentation de cette application a n\u00e9cessit\u00e9 tr\u00e8s peu de d\u00e9veloppement sp\u00e9cifique \u00e0 l’adaptation, la majorit\u00e9 des efforts ayant \u00e9t\u00e9 consacr\u00e9s au traitement des donn\u00e9es m\u00e9tier. Cela illustre bien la g\u00e9n\u00e9ricit\u00e9 du framework et ouvre des perspectives prometteuses pour son application dans d’autres domaines.<\/p>\n

Composition du jury:<\/strong><\/p>\n

M.Flavien Vernier<\/strong> Professeur Universit\u00e9 Savoie Mont Blanc, Directeur de th\u00e8se<\/em><\/p>\n

M.S\u00e9bastien MONNET<\/strong> Professeur Universit\u00e9 Savoie Mont Blanc Co-directeur de th\u00e8se<\/em><\/p>\n

M. Jean Yves Ramel<\/strong> Professeur Universit\u00e9 Savoie Mont Blanc, Pr\u00e9sident\u00a0<\/em><\/p>\n

Flavien Vernier,\u00a0<\/span>Amal El fallah,\u00a0<\/span>Eddy Caron,\u00a0<\/span>Rapha\u00ebl Couturier,\u00a0<\/span><\/strong>Mireille Blay-fornarino <\/strong>Examinateurs \/ Examinatrices\u00a0<\/em><\/span><\/p>\n

Rapha\u00ebl Couturier,\u00a0<\/span><\/strong>Mireille Blay-fornarino<\/strong> Rapporteurs \/ Rapporteuses<\/em><\/span><\/p>\n

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