Nicolas Voisine

22 papers A* 1B 4Journal 4Unranked 13
YearRankTypeTitle / Venue / Authors
2026 B conf
Exploiting Treatment Similarities for Enhanced Multi-treatment Uplift Prediction.
IDA
Nathan Le Boudec, Nicolas Voisine, Bruno Crémilleux
2026 J jnl
Multi-treatment uplift evaluation on non-random assignment biased data.
Data Knowl. Eng.
Nathan Le Boudec, Nicolas Voisine, Bruno Crémilleux
2026 J jnl
Selection of secondary features from multi-table data for classification.
Data Knowl. Eng.
Nicolas Voisine, Lou-Anne Quellet, Marc Boullé, Fabrice Clérot, Anais Collin
2025 J jnl
Khiops: An End-to-End, Frugal AutoML and XAI Machine Learning Solution for Large, Multi-Table Databases.
CoRR
Marc Boullé, Nicolas Voisine, Bruno Guerraz, Carine Hue, Felipe Olmos, Vladimir Popescu, Stéphane Gouache, Stéphane Bouget, Alexis Bondu, Luc-Aurélien Gauthier, Noureddine Yacine Nair Benrekia, Fabrice Clérot, Vincent Lemaire
2025 — conf
Khiops: apprentissage automatique sans hyperparamètre.
EGC
Marc Boullé, Nicolas Voisine, Bruno Guerraz, Carine Hue, Felipe Olmos, Vladimir Popescu, Stéphane Gouache, Stéphane Bouget, Alexis Bondu, Luc-Aurélien Gauthier, Noureddine Yassine Nair Benrekia, Fabrice Clérot, Vincent Lemaire
2025 — conf
Sélection de variables secondaires de données multi-tables pour la classification.
EGC
Nicolas Voisine, Lou-Anne Quellet, Marc Boullé, Fabrice Clérot, Anais Collin
2025 — conf
Évaluation de l'uplift multi-traitement sur des données biaisées dans le cas du non-random assignment.
EGC
Nathan Le Boudec, Nicolas Voisine, Bruno Crémilleux
2023 — conf
A Parameter-Free Bayesian Framework for Uplift Modeling Application on Telecom Data.
PKDD/ECML Workshops (4)
Mina Rafla, Nicolas Voisine, Bruno Crémilleux
2023 — conf
Parameter-Free Bayesian Decision Trees for Uplift Modeling.
PAKDD (2)
Mina Rafla, Nicolas Voisine, Bruno Crémilleux
2023 — conf
Une approche bayésienne non paramétrique de sélection de variables pour la modélisation de l'uplift.
EGC
Mina Rafla, Nicolas Voisine, Bruno Crémilleux, Marc Boullé
2022 — conf
A Non-parametric Bayesian Approach for Uplift Discretization and Feature Selection.
ECML/PKDD (5)
Mina Rafla, Nicolas Voisine, Bruno Crémilleux, Marc Boullé
2022 — conf
Evaluation de l'uplift sur des données biaisées dans le cas du Non-Random Assignment.
EGC
Mina Rafla, Nicolas Voisine, Bruno Crémilleux
2022 B conf
Evaluation of Uplift Models with Non-Random Assignment Bias.
IDA
Mina Rafla, Nicolas Voisine, Bruno Crémilleux
2019 — conf
Apprentissage fédératif pour la prédiction du churn : une évaluation.
EGC
Sébastien Godard, Nicolas Voisine, Tanguy Urvoy, Vincent Lemaire
2017 J jnl
A user parameter-free approach for mining robust sequential classification rules.
Knowl. Inf. Syst.
Elias Egho, Dominique Gay, Marc Boullé, Nicolas Voisine, Fabrice Clérot
2017 B conf
MiSeRe-Hadoop: A Large-Scale Robust Sequential Classification Rules Mining Framework.
DaWaK
Elias Egho, Dominique Gay, Romain Trinquart, Marc Boullé, Nicolas Voisine, Fabrice Clérot
2017 — conf
Sélection et transformation de variables pour la classification Multi-Label par une approche MDL.
EGC
Sènami C. Fréjus Ahomagnon, Nicolas Voisine, Marc Boullé
2015 A* conf
A Parameter-Free Approach for Mining Robust Sequential Classification Rules.
ICDM
Elias Egho, Dominique Gay, Marc Boullé, Nicolas Voisine, Fabrice Clérot
2015 — conf
Feedback - Study and Improvement of the Random Forest of the Mahout library in the context of marketing data of Orange.
EGC
Cedric Thao, Nicolas Voisine, Vincent Lemaire, Romain Trinquart
2009 — conf
A Bayes Evaluation Criterion for Decision Trees.
EGC (best of volume)
Nicolas Voisine, Marc Boullé, Carine Hue
2009 — conf
Un critère d'évaluation Bayésienne pour la construction d'arbre de décision.
EGC
Nicolas Voisine, Marc Boullé, Carine Hue
2008 B conf
Contact personalization using a score understanding method.
IJCNN
Vincent Lemaire, Raphaël Féraud, Nicolas Voisine