Fabrice MUHLENBACH Maître de Conférences en Informatique

Laboratoire Hubert Curien, UMR CNRS 5516 Université Jean Monnet de Saint-Étienne 18 rue du Professeur Benoît Lauras 42000 SAINT-ÉTIENNE FRANCE Tél. : (+33/0) 4 77 91 58 11 Fax : (+33/0) 4 77 91 57 81 Courriel : fabrice.muhlenbach@univ-st-etienne.fr

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Sommaire                    Page in English

• Biographie
• Enseignements
• Recherches
• Publications
• Responsabilités institutionnelles et animations scientifiques

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Biographie

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Situation actuelle :

Maître de Conférences en Informatique à l’Université Jean Monnet de Saint-Étienne depuis septembre 2003, j’exerce mes activités de recherche au sein du Laboratoire Hubert Curien (UMR CNRS 5516), dans l’équipe Responsible and Trustworthy Machine Learning. Mes travaux s’inscrivent dans le champ de l’intelligence artificielle, avec un intérêt particulier pour la fouille de données, la fouille de textes, les systèmes de recommandation et les questions éthiques liées à l’IA.

Parcours universitaire :

Formation pluridisciplinaire à l’interface de l’informatique, des sciences cognitives et de la psychologie.

• 2002 : Doctorat en informatique, Université Lumière Lyon 2.
• 1999 : DEA de Sciences Cognitives (Paris 6, EHESS, École Polytechnique, Toulouse 3).
• 1997 : Maîtrise de Sciences Cognitives (Lyon 2, Lyon 1, ENS Lyon).
• 1995 : Licence de Psychologie, Université Louis Pasteur de Strasbourg.
• 1992 : DUT Informatique, IUT de Strasbourg-Sud.
• 1990 : Baccalauréat C, Académie de Strasbourg.

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Enseignements

Depuis 2003, j’enseigne principalement en Licence et Master d’Informatique à l’Université Jean Monnet de Saint-Étienne.

Masters Informatique :

• Master Informatique – Parcours Données et Systèmes Connectés (DSC)
  • M1 : Analyse et Traitement des Données (CM, TD, TP).
• Master Informatique international – Cyber-Physical Social Systems (CPS2)
  • M1 : From Statistics to Data Mining (CM, TD, TP).
  • M1 : Overview of Research, Development and Innovation – Societal, Human and Ethical Perspectives.
  • M1 : Machine Learning (Neural Networks).
  • M1 : Data Analysis (TP).
  • M1 : Computer Ethics.
• Master Informatique international – Machine Learning and Data Mining (MLDM)
  • M2 : Data Mining (TP sous R).
  • M1 : Data Mining and Knowledge Discovery(TD, TP sous R).
  • M1 : Data Analysis (TP sous R).
• Master Informatique (ancien parcours Web Intelligence)
  • M2 : Recherche et Innovation – Éthique de la recherche en informatique.
  • M2 : Fouille de données (TP sous R).
  • M1 : Fouille de données (TP sous R).
  • M1 : Apprentissage automatique (Réseaux de neurones artificiels).
  • M1 : Génie logiciel – UML.
  • M1 : Interface Homme-Machine.
• Masters internationaux COSI, CIMET et 3D Multimedia Technology
  • M1 : From Statistics to Data Mining (CM, TD, TP).
  • M1 : Data Analysis and Statistics.
  • M1 : Data Analysis (TP).

Autres Masters :

• Master Digital Creativity (DIGICREA)
  • M1 : Introduction to Programming.
• Master Création Contemporaine et Nouvelles Technologies (CCNT)
  • M1 : Introduction to Programming.
  • M1 : Initiation à la programmation.
  • M1 : Algorithmique et Python.

Licences :

• Licence Informatique
  • L3 : Probabilités et statistiques (TD).
  • L3 : Intelligence Artificielle et Sciences Cognitives.
  • L2 : Introduction à l’Intelligence Artificielle.
  • L2 : Systèmes d’Information (Bases de Données Avancées).
  • L1 : Informatique 2 (Graphes, CSP, introduction à la recheche).
  • L1 : Outils numériques (Linux, LaTeX...).
• Licence Professionnelle ATII
  • Développement web dynamique (PHP, MySQL, JavaScript, AJAX).
  • Langages du web (XML, RSS).
  • Algorithmique (remise à niveau et avancée).
  • Veille technologique.
• Licences scientifiques (Informatique, Mathématiques, Sciences de la Vie, etc.)
  • Crédit libre : Intelligence Artificielle.
  • Outils numériques pour les sciences expérimentales (dont traitement de données sous R).

Enseignements antérieurs (Université Lumière Lyon 2) :

• Introduction à l’Intelligence Artificielle (DESS OPSIE).
• Apprentissage numérique et symbolique ; Connexionnisme (Sciences Cognitives).
• Analyse de données multidimensionnelles.
• Algorithmique et programmation (Visual Basic).

Encadrement doctoral :

• Co-encadrement de la thèse de Pierre-René Lhérisson (2015–2018) dans le domaine des systèmes de recommandation : « Système de recommandation équitable d'oeuvres numériques. En quête de diversité ».
• Co-encadrement de la thèse de Hussein Al-Natsheh (2016–2019) dans le domaine de la fouille de données, la fouille de textes et les humanités numériques : « Text Mining Approaches for Semantic Similarity Exploration and Metadata Enrichment of Scientific Digital Libraries ».

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Recherches

Thématiques générales :

Mes travaux s’inscrivent dans le domaine de l’intelligence artificielle, plus particulièrement en fouille de données, fouille de textes et systèmes de recommandation. Je m’intéresse aux mécanismes permettant de produire des recommandations pertinentes tout en intégrant des considérations liées à la diversité, à l’interdisciplinarité et aux enjeux éthiques de la personnalisation algorithmique.

Axes de recherche :

• Recommandation et diversité
  Étude de mécanismes visant à dépasser les approches classiques basées sur la similarité maximale. Les travaux explorent l’introduction de complémentarité et de diversification dans les systèmes de recommandation, afin de limiter les effets de spécialisation excessive et les phénomènes de « bulles de filtres ». Ces recherches ont donné lieu à un brevet industriel (FR3046269) et à une distinction internationale (best paper award, ADMA 2017).


• Similarité sémantique et recommandation scientifique
  Développement de méthodes hybrides combinant approches statistiques et sémantiques pour l’analyse de textes scientifiques. Application à l’extension de corpus et à la recommandation d’articles au-delà des frontières disciplinaires et linguistiques (projet ISTEX, participation à SemEval 2017).


• Extraction de connaissances et apprentissage automatique
  Travaux antérieurs portant sur la discrétisation supervisée, la gestion d’exemples mal étiquetés, les méthodes topologiques et les approches par graphes en classification et en clustering.

Mots-clés :
Intelligence artificielle, Fouille de données, Fouille de textes, Systèmes de recommandation, Diversité algorithmique, Éthique de l’IA.

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Publications

Les publications sont classées par catégories et par ordre chronologique inverse.

Brevet

• Muhlenbach F., Lhérisson P.-R., Maret P. Procédé de sélection automatique d'un contenu multimédia dans une base de données. Brevet d'invention FR3046269, INPI, 2017. Lien INPI.

Chapitres d’ouvrages / Encyclopédies

• Muhlenbach F. Artificial Intelligence and Ethics: An Approach to Building Ethical by Design Intelligent Applications. El-Morr C. (ed.), AI and Society: Tensions and Opportunities, CRC Press, Taylor & Francis Group, 217-232, 2023.
• Stan J., Muhlenbach F., Largeron C. Recommender Systems Using Social Network Analysis: Challenges and Future Trends. Encyclopedia of Social Network Analysis and Mining, 2nd Edition, Springer, 2017. DOI: 10.1007/978-1-4614-7163-9_35-1.
• Stan J., Muhlenbach F., Largeron C. Recommender Systems Using Social Network Analysis: Challenges and Future Trends. Encyclopedia of Social Network Analysis and Mining, Springer, 2014.
• Muhlenbach F., Rakotomalala R. Discretization of Continuous Attributes. Encyclopedia of Data Warehousing and Mining, Idea Group Reference, 2005. HAL.

Revues internationales à comité de rédaction

• El Morr C., Maret P., Muhlenbach F., Dharmalingam D., Tadesse R., Creighton A., Kundi B., Buettgen A., Mgwigwi T., Dinca-Panaitescu S., Dua E. & Gorman R. A virtual community for disability advocacy: Development of a searchable artificial intelligence-supported platform. JMIR Formative Research, 5:11, e33335, 2021. DOI: 10.2196/33335.
• Maret P., Pawar P., Warisawa S., Muhlenbach F., Lopez G., Yamada I. Data model for health telemonitoring and persuasive system design. International Journal of Intelligent Information and Database Systems, 2017. DOI: 10.1504/IJIIDS.2017.10007346.
• Rico F., Muhlenbach F., Zighed D.A., Lallich S. Comparison of two topological approaches for dealing with noisy labeling. Neurocomputing, 160, 3–17, 2015.
• Zighed D.A., Lallich S., Muhlenbach F. A statistical approach for separability of classes. Applied Stochastic Models in Business and Industry, 21(2), 187–197, 2005. HAL.
• Muhlenbach F., Lallich S., Zighed D.A. Identifying and Handling Mislabelled Instances. Journal of Intelligent Information Systems, 22(1), 89–109, 2004.
• Lallich S., Muhlenbach F., Jolion J.M. A test to control a region growing process within a hierarchical graph. Pattern Recognition, 36(10), 2201–2211, 2003.

Revues nationales à comité de rédaction

• Muhlenbach F. Les techniques d'intelligence artificielle applicables au domaine juridique. In Sayn I. & Rivollier V. (eds.), Justice et numérique. Quel(s) rapport(s) ?, Les cahiers de jurimétrie, vol. 1, Presses Universitaires Savoie Mont Blanc, Chambéry, 27–45, 2023.
• Muhlenbach F. & Al-Natsheh H.T. Combinaisons d'approches statistiques et sémantiques appliquées aux bibliothèques numériques scientifiques pour la promotion de la recherche pluridisciplinaire. Revue ouverte d'ingénierie des systèmes d'information, 1:1, 1–21, 2020. DOI: 10.21494/ISTE.OP.2020.0489.
• Muhlenbach F. Enjeux éthiques de l'IA en santé : une humanisation du parcours de soin par l'intelligence artificielle ? Soins Cadres, 29:123, 22–26, 2020. Preprint : arXiv:2010.15590.
• Muhlenbach F. Intelligence artificielle et droit : démystification des techniques d'IA employées dans le milieu juridique. La Semaine Juridique – Édition générale. Supplément au N°44–45, 28 octobre 2019, 47–52, 2019. HAL.

Conférences internationales avec actes

• Alemayehu S.A., Bisen K.S., Maret P., Creighton A., Gorman R., Kundi B., Mgwigwi T., Muhlenbach F., Dinca-Panaitescu S. & El-Morr C. Methodology for creating a community corpus using a wikibase knowledge graph. Knowledge Graphs and Semantic Web (KGSWC 2022), CCIS 1686, Springer, 285–297, 2022. DOI: 10.1007/978-3-031-21422-6_21.
• Bisen K.S., Alemayehu S.A., Maret P., Creighton A., Gorman R., Kundi B., Mgwigwi T., Muhlenbach F., Dinca-Panaitescu S., Diefenbach D., Guo K. & El-Morr C. Wikibase as an infrastructure for community documents: The example of the disability wiki platform. SEMANTiCS 2022 Poster and Demo Track, CEUR-WS.org, vol. 3235, 2022. PDF.
• Bisen K.S., Alemayehu S.A., Maret P., Creighton A., Gorman R., Kundi B., Mgwigwi T., Muhlenbach F., Dinca-Panaitescu S. & El-Morr C. Evaluation of search methods on community documents. Metadata and Semantic Research (MTSR 2022), CCIS 1789, Springer, 39–49, 2022. DOI: 10.1007/978-3-031-39141-5_4.
• El-Morr C., Muhlenbach F. & Gorman R. AI for Health – the equity question. 20th International Conference of Informatics, Management and Technology in Healthcare (ICIMTH 2022), Athens, Greece, 2022.
• Kundi B., Dharmalingam D., Tadesse R., Creighton A., Gorman R., Maret P., Muhlenbach F., Buettgen A., Dua E., Mgwigwi T., Dinca-Panaitescu S. & El-Morr C. Disability advocacy using a smart virtual community. BIOSTEC 2022, HEALTHINF, SCITEPRESS, 316–319, 2022. DOI: 10.5220/0010748600003123.
• Gorman R., Maret P., Creighton A., Kundi B., Muhlenbach F., Buettgen A., Dua E., Reaume G., Mgwigwi T. & Dinca-Panaitescu S. The potential of an artificial intelligence for disability advocacy: The wikidisability project. Medical Informatics Europe (MIE 2021), Studies in Health Technology and Informatics, vol. 281, IOS Press, 1025–1026, 2021. DOI: 10.3233/SHTI210338.
• Muhlenbach F. A methodology for ethics-by-design AI systems: Dealing with human value conflicts. IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC 2020), Toronto, Canada, 1–6, 2020. DOI: 10.1109/SMC42975.2020.9283185.
• Muhlenbach F. & Sayn I. Artificial intelligence and law: What do people really want? Example of a French multidisciplinary working group. 17th International Conference on Artificial Intelligence and Law (ICAIL 2019), ACM, 224–228, 2019. DOI: 10.1145/3322640.3326722.
• Al-Natsheh H.T., Martinet L., Muhlenbach F., Rico F. & Zighed D.A. Metadata enrichment of multi-disciplinary digital library: A semantic-based approach. 22nd International Conference on Theory and Practice of Digital Libraries (TPDL 2018), LNCS 11057, Springer, 32–43, 2018. DOI: 10.1007/978-3-030-00066-0_3.
• Lhérisson P.-R., Muhlenbach F., Maret P. Fair Recommendations Through Diversity Promotion. Advanced Data Mining and Applications (ADMA 2017), LNCS 10604, Springer, 89–103, 2017. Best Paper Award. DOI: 10.1007/978-3-319-69179-4_7.
• Al-Natsheh H.T., Martinet L., Muhlenbach F., Rico F., Zighed D.A. Semantic Search-by-Examples for Scientific Topic Corpus Expansion in Digital Libraries. IEEE ICDM Workshops 2017, 747–756, 2017. DOI: 10.1109/ICDMW.2017.103.
• Al-Natsheh H.T., Martinet L., Muhlenbach F., Zighed D.A. UdL at SemEval-2017 Task 1: Semantic Textual Similarity Estimation of English Sentence Pairs using Regression Model over Pairwise Features. SemEval@ACL 2017, 115–119, 2017. DOI: 10.18653/v1/S17-2013.
• Maret P., Warisawa S., Muhlenbach F., Lopez G., Yamada I. Improved Data Granularity Management Through a Generalized Model for Sensor Data and Data Mining Outputs in Telemonitoring Applications. MEDI 2015, LNCS 9344, Springer, 166–177, 2015. DOI: 10.1007/978-3-319-23781-7_14.
• Sun J., Hiekata K., Yamato H., Maret P., Muhlenbach F. Process Knowledge Model For Facilitating Industrial Components' Manufacturing. ISPE CE 2015.
• Kobayashi V., Maret P., Muhlenbach F. & Lhérisson P.-R. Integration and evolution of data mining models in ubiquitous health telemonitoring systems. MOBIQUITOUS 2013, LNICST 131, Springer, 705–709, 2013. DOI: 10.1007/978-3-319-11569-6_57.
• Muhlenbach F., Lallich S. Discovering Research Communities by Clustering Bibliographical Data. IEEE/WIC/ACM Web Intelligence (WI 2010), 500–507, 2010. DOI: 10.1109/WI-IAT.2010.117. HAL.
• Muhlenbach F., Lallich S. A New Clustering Algorithm Based on Regions of Influence with Self-Detection of the Best Number of Clusters. IEEE ICDM 2009, 884–889, 2009. DOI: 10.1109/ICDM.2009.133.
• Muhlenbach F., Lallich S. Graph-based Clustering Method with Self-Detection of the Cluster Number. Topological Learning Workshop, ISMIS 2009.
• Muhlenbach F., Lallich S., Zighed D.A. Outlier Handling in the Neighbourhood-Based Learning of a Continuous Class. Discovery Science (DS 2004), LNAI 3245, Springer, 314–321, 2004. DOI: 10.1007/978-3-540-30214-8_26.
• Muhlenbach F., Rakotomalala R. Multivariate Supervised Discretization, a Neighborhood Graph Approach. IEEE ICDM 2002, 314–321, 2002. DOI: 10.1109/ICDM.2002.1183918.
• Zighed D.A., Lallich S., Muhlenbach F. Separability Index in Supervised Learning. PKDD 2002, LNAI 2431, Springer, 475–487, 2002. DOI: 10.1007/3-540-45681-3_39.
• Lallich S., Muhlenbach F., Zighed D.A. Improving Classification by Removing or Relabeling Mislabeled Instances. ISMIS 2002, LNAI 2366, Springer, 5–15, 2002. DOI: 10.1007/3-540-48050-1_3.

Ateliers internationaux à comité de lecture

• Muhlenbach F., Nguyen Phuoc L. & Sayn I. Predicting court decisions for alimony: Avoiding extra-legal factors in decision made by judges and not understandable AI models. ICML 2020 Workshop on Law & Machine Learning (LML), Vienna, 2020. arXiv:2007.04824.
• Diefenbach D., Lhérisson P.-R., Muhlenbach F. & Maret P. Computing the semantic relatedness of music genre using semantic web data. SEMANTiCS 2016 Poster and Demo Track, CEUR-WS.org, vol. 1695, 2016. PDF.
• Djedou Z.M., Muhlenbach F., Maret P. & Lopez G. Can sequence mining improve your morning mood? Toward a precise non-invasive smart clock. International Workshop on Web Intelligence and Smart Sensing (IWWISS 2014), ACM, 4:1–4:10, 2014. DOI: 10.1145/2637064.2637099.

Conférences nationales avec actes

• Muhlenbach F. L'intelligence artificielle à la lumière de la mythologie grecque : rendre compréhensible les impacts de l'IA pour le grand public. Journée « Société et IA » de PFIA 2024, La Rochelle, 2024. HAL.
• Martinet L., Al-Natsheh H.T., Rico F., Muhlenbach F., Zighed D.A. Étiquetage thématique automatisé de corpus par représentation sémantique. EGC 2018, RNTI-E-34, 323–328, 2018. HAL.
• Lhérisson P.-R., Muhlenbach F., Maret P. Recommandations et prédictions de préférences basées sur la combinaison de données sémantiques et de folksonomie. EGC 2017, RNTI-E-33, 2017. HAL.
• Lhérisson P.-R., Muhlenbach F., Maret P. Application mobile pour l'évaluation d'un algorithme de calcul de distance entre des items musicaux. EGC 2017, RNTI-E-33, 461–464, 2017. RNTI.
• Muhlenbach F. Méthode de regroupement par graphe de voisinage. EGC 2009, RNTI-E-15, 361–366, 2009. HAL.
• Boyer L., Habrard A., Muhlenbach F., Sebban M. Learning String Edit Similarities using Constrained Finite State Machines. CAp 2008. HAL.
• Samuel E., De La Higuera C., Jacquenet F., Muhlenbach F., Murgue T. Une application en bibliométrie basée sur DBLP et l'algorithme PageRank. IAWI 2007. HAL.
• Lallich S., Muhlenbach F., Zighed D.A. Traitement des exemples atypiques en apprentissage par la régression. EGC 2003, RSTI RIA-ECA, 399–410, 2003.
• Muhlenbach F., Rakotomalala R. Utilisation d'amas pour la discrétisation de variables. SFC 2002.
• Lallich S., Muhlenbach F., Zighed D.A. Test de structure pour la prédiction de variable numérique. SFC 2002.
• Muhlenbach F., Lallich S., Zighed D.A. Amélioration d'une classification par filtrage des exemples mal étiquetés. EGC 2002, 155–166, 2002.
• Zighed D.A., Lallich S., Muhlenbach F. Séparabilité des classes dans R^p. SFC 2001.
• Muhlenbach F., Zighed D.A., D'Hondt S. Génération de règles par compression. EGC 2001, 93–104, 2001.

Conférences invitées

• Muhlenbach F. Extension d’un corpus d’articles scientifiques par recherche de similarités sémantiques : application aux sciences du sport. Atelier TextMine, EGC 2017.
• Muhlenbach F. Modélisation en intelligence artificielle au temps du Big Data. Journée « IA et Big Data », Lyon, 2016.
• Lallich S., Muhlenbach F. Apprentissage à partir de voisinages et fouille d’images. AFRIF-AFIA, 2004.

Thèse et mémoires universitaires

• Muhlenbach F. Évaluation de la qualité de la représentation en fouille de données. Thèse de doctorat en informatique, Université Lumière Lyon 2, 2002. PDF.
• Muhlenbach F. Pertinence des énoncés portant sur des événements improbables. Mémoire de DEA, Sciences Cognitives, 1999. PDF.
• Muhlenbach F. Modélisation des processus cognitifs dans la perception. Mémoire de Maîtrise, 1997. PDF.

Présentations vidéos

• Muhlenbach F. Au cœur de l'intelligence artificielle (avec Amélie Cordier). Disrupt Campus / Université de Lyon, 2021. Vidéo.
• Muhlenbach F. Les plateformes marketplaces (avec Romain Godart). Disrupt Campus / Université de Lyon, 2020. Vidéo.
• Muhlenbach F. Intelligence artificielle et robotique. Café Sciences et Philo, 2018. Vidéo.

Université Pour Tous

• L’intelligence artificielle, des origines à nos jours, 2017. Support.
• Intelligence artificielle et révolution numérique, 2018. Support.
• Intelligence artificielle et Big Data, 2018. Support.

Interventions grand public

• Invité au Café « Sciences et Philo », Association Astronef, Saint-Étienne, 2018. Vidéo.
• Invité au Café « Sciences et Philo » (Intelligence artificielle), 2015.
• Invité à l’émission « Planète Sciences », RCF Saint-Étienne, 2015.

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Responsabilités institutionnelles et animations scientifiques

Responsabilités institutionnelles

• Directeur du département informatique de l'Université Jean Monnet.
• Membre du Comité d'Ethique de la Recherche de l'Université de Lyon.
• Président des Commissions de Recrutement ATER Section 27 de l'Université Jean Monnet.

Responsabilités pédagogiques

• Responsable pédagogique de la Licence professionnelle « Animateur des Technologies de l’Information et d’Internet » (ATII), formation classique, de 2004 à 2007..
• Encadrement de projets tutorés et stages (Master MLDM, Master DSC, Master CPS2).
• Participation aux jurys de soutenance.

Animations scientifiques

• Président du comité local d’organisation de la conférence Algorithmic Learning Theory (ALT) qui s’est déroulée à Lyon du 29 au 31 octobre 2012.
• Membre élu du bureau de l’association EGC (association internationale francophone sur la fouille et la gestion de données) : en charge de la communication de l’association, webmestre (2010–2019).
• Membre du comité de rédaction de la revue internationale IJDMMM (International Journal of Data Mining, Modelling and Management).
• Membre de comités de progamme de conférences et ateliers (p.ex. QDC’2008).
• Relecteur occasionnel pour des revues (p.ex. IEEE TKDE, IEEE TITB) ou conférences (p.ex. EGC).
• Membre de comités d’organisation de conférences, ateliers ou journées (p.ex. ALT 2012, DS 2012, PKDD 2000).
• Membre fondateur d’Estigma, association des étudiants et jeunes chercheurs en sciences cognitives du Grand Lyon (1996).
• Membre fondateur de Cognivence, association des étudiants en sciences cognitives d’Île-de-France (1998).

Dernière mise à jour : février 2026.