L. Maintien-de and . Diversité, Les AGs classiques sont réputés pourêtrepourêtre très sensibles quant au choix de la population initiale ainsi qu'aux mauvaiséchantillonnagesmauvaiséchantillonnages lors de la sélection

. Une-fois-l-'objectif-déterminé and . Asgard, Adaptive Steady state Genetic Algorithm for association Rule Discovery) est proposé pour la recherche de r` egles d'association. Cet algorithme adaptatif met en oeuvre différents opérateurs pour la recherche des r` egles. Puis, afin d'appliquer ASGARD précisémentprécisémentà la problématique sousétudesousétude, seules des r` egles de classification sont recherchées (l'attributàattributà prédire est le statut

]. R. Bibliographie1, R. Agrawal, and . Srikant, Fast algorithms for mining association rules, Proc. of the 20th Intl. Conference on Very Large Databases, 1994.

H. Azzag, C. Guinot, N. Monmarché, M. Slimane, and G. Venturini, Classification hiérarchique par des fourmis artificielles : applicationàapplication`applicationà la construction de sites portails, InCinquì eme congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et Aidè a la Décision (ROADEF'03), pp.124-125, 2003.

J. E. Baker, Adaptive selection methods for genetic algorithms, Int. conference on Genetic Algorithms and their application, p.101, 1985.

M. Basseur, Conception d'algorithmes coopératifs pour l'optimisation multi-objectif : Application auxprobì emes d'ordonnancement de type Flow-shop, 2005.

M. Basseur, J. Lemesre, C. Dhaenens, and E. Talbi, Cooperation between Branch and Bound and Evolutionary Approaches to solve a Biobjective Flow Shop Problem, Workshop on Efficient and Experimental Algorithms (WEA'04), volume LNCS 3059, pp.72-86, 2004.

M. Basseur, F. Seynhaeve, and E. Talbi, Design of multiobjective evolutionnary algorithm : application to the flowshop scheduling problem, Congress on Evolutionnary Computation (CEC'02, pp.1151-1156, 2002.

M. Basseur, F. Seynhaeve, and E. Talbi, Adaptive mechanisms for multi-objective evolutionary algorithms, IMACS multiconference, Computational Engineering in Systems Applications (CESA'03), 2003.

P. J. Bentley and J. P. Wakefield, Soft Computing in Engineering Design and Manufacturing Chapter Finding acceptable Pareto-optimal solutions using multiobjective Genetic Algorithms, 1997.

S. Bleuler, A. Preli, and E. Ziztler, An EA framework for biclustering of gene expression data, Proceedings of the 2004 Congress on Evolutionary Computation (IEEE Cat. No.04TH8753), pp.166-173, 2004.
DOI : 10.1109/CEC.2004.1330853

R. L. Carraway, T. L. Morin, and H. Moskowitz, Generalized dynamic programming for multicriteria optimization, European Journal of Operational Research, vol.44, issue.1, pp.95-104, 1990.
DOI : 10.1016/0377-2217(90)90318-6

V. Chantreau, Approche multi-critère hybride pour les r` egles d'association : Application l'analyse des données de pucesàpucesà adn, 2004.

C. A. Coello, Using the Min-Max Method to Solve Multiobjective Optimization Problems with Genetic Algorithms, IBERAMIA'98, pp.303-314, 1993.
DOI : 10.1007/3-540-49795-1_27

C. A. Coello and G. B. Lamont, Applications of Multi-Objective Evolutionary Algorithms, 2004.

C. A. Coello-coello, D. A. Van-veldhuizen, and G. B. Lamont, Evolutionary algorithms for solving multi-objective problems, 2002.
DOI : 10.1007/978-1-4757-5184-0

C. Cotta, J. F. Aldana, A. J. Nebro, and J. M. Troya, Hybridizing Genetic Algorithms with Branch and Bound Techniques for the Resolution of the TSP, Artificial Neural Nets and Genetic Algorithms 2, pp.277-280, 1995.
DOI : 10.1007/978-3-7091-7535-4_73

K. Deb, Multi-objective optimization using evolutionary algorithms, 2001.

K. Deb, A. Pratap, S. Agarwal, and T. Meyarivan, A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol.6, issue.2, pp.182-197, 2002.
DOI : 10.1109/4235.996017

URL : http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.17.7771

F. Degoutin and X. Gandibleux, Un retour d'expérience sur la résolution deprobì emes combinatoires bi-objectifs, Programmation Mathématique MultiObjectif (PM2O), 2002.

C. Dhaenens, Recherche opérationnelle et optimisation : quelles perspectives pour le data mining InSixì eme congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et Aidè a la Décision, pp.9-15, 2005.

M. Ehrgott and X. Gandibleux, A survey and annotated bibliography of multiobjective combinatorial optimization. OR specktrum, pp.425-460, 2000.
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00462047

M. B. Eisen, P. T. Spellman, P. O. Brown, and D. Botstein, Cluster analysis and display of genome-wide expression patterns, Proceedings of National Academy of Sciences, pp.9514863-9514871, 1998.
DOI : 10.1073/pnas.95.25.14863

C. Fonseca and P. Fleming, Multiobjective genetic algorithms made easy: selection sharing and mating restriction, 1st International Conference on Genetic Algorithms in Engineering Systems: Innovations and Applications (GALESIA), pp.45-52, 1995.
DOI : 10.1049/cp:19951023

C. M. Fonseca and P. J. Fleming, An Overview of Evolutionary Algorithms in Multiobjective Optimization, Evolutionary Computation, vol.3, issue.1, pp.1-16, 1995.
DOI : 10.1162/evco.1994.2.3.221

A. A. Freitas, Data Mining and Knowledge Discovery with Evolutionary Algorithms, 2001.
DOI : 10.1007/978-3-662-04923-5

A. A. Freitas, Advances in evolutionary computing : theory and applications, chapter A survey of evolutionary algorithms for data mining and knowledge discovery, pp.819-845, 2003.

K. Fujita, N. Hirokawa, S. Akagi, S. Kimatura, and H. Yokohata, Multi-objective optimal design of automotive engine using genetic algorithm, ASME Design Engineering Technical Conferences (DETC'98). Lawrence Erbaum, 1987.

A. M. Geoffrion, Proper efficiency and the theory of vector maximization, Journal of Mathematical Analysis and Applications, vol.22, issue.3, pp.618-630, 1968.
DOI : 10.1016/0022-247X(68)90201-1

D. E. Golberg, Genetic algorithms in Search, Optimization and Machine learning, 1989.

D. E. Goldberg and J. Richardson, Genetic algorithms with sharing for multimodal function optimisation, ICGA'2, Second Int. Conf on Genetic Algorithms, pp.41-49, 1987.

Y. Haimes, L. Ladson, and D. Wismer, On a bicriterion formulation of the problems of integrated system identification and system optimization, IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics, vol.1, pp.296-297, 1971.

J. Handl and J. Knowles, Exploiting the Trade-off ??? The Benefits of Multiple Objectives in Data Clustering, Evolutionary Multi-Criterion Optimization (EMO 2005), volume LNCS 3410, pp.547-560, 2005.
DOI : 10.1007/978-3-540-31880-4_38

M. P. Hansen and A. Jaszkiewicz, Evaluating the quality of approximations of non dominated set, Tech. Rep, 1998.

A. Hertz, B. Jaumard, C. C. Ribeiro, and W. P. Filho, A multi-criteria tabu search approach to cell formation problems in group technology with multiple objectives, RAIRO - Operations Research, vol.28, issue.3, pp.303-328, 1994.
DOI : 10.1051/ro/1994280303031

J. H. Holland, Adaptation in natural and artificial systems, 1975.

T. P. Hong, H. Wang, and W. Chen, Simultaneously applying multiple mutation operators in genetic algorithms, Journal of Heuristics, vol.6, issue.4, pp.439-455, 2000.
DOI : 10.1023/A:1009642825198

J. Horn, N. Nafpliotis, and D. E. Goldberg, A niched Pareto genetic algorithm for multiobjective optimization, Proceedings of the First IEEE Conference on Evolutionary Computation. IEEE World Congress on Computational Intelligence, pp.82-87, 1994.
DOI : 10.1109/ICEC.1994.350037

URL : http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.34.4189

C. A. Jahuira, Hybrid genetic algorithm with exact techniques applied to TSP, Second international workshop on Intelligent systems design and application, pp.119-124, 2002.

C. A. Jahuira and E. C. Vargas, Solving the TSP by mixing GAs with minimal spanning tree. Sociedad Peruana de Computacion, II-3, pp.123-133, 2003.

L. Jourdan, Métaheuristiques pour l'extraction de connaissances : ApplicationàApplication`Applicationà la génomique, 2003.

L. Jourdan, C. Dhaenens, and E. Talbi, ASGARD : un algorithme génétique pour les r` egles d'association, Extraction de Connaissances et Apprentissage (ECA -Hermès), pp.657-683, 2002.
DOI : 10.3166/ria.16.657-683

L. Jourdan, C. Dhaenens, and E. Talbi, Discovering Haplotypes in Linkage Disequilibrium Mapping with an Adaptive Genetic Algorithm, Applications of Evolutionary Computing, EvoWorkshops2003 (EvoBIO), volume LNCS 2611, pp.66-75, 2003.
DOI : 10.1007/3-540-36605-9_7

L. Jourdan, C. Dhaenens, and E. G. Talbi, Rules extraction in linkage disequilibrium mapping with an adaptive genetic algorithm, European Conference on Computational Biology (ECCB), pp.29-32, 2003.
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/inria-00001184

L. Jourdan, C. Dhaenens, E. G. Talbi, and S. Gallina, A data mining approach to discover genetic and environmental factors involved in multifactorial diseases, Knowledge-Based Systems, vol.15, issue.4, pp.235-242, 2002.
DOI : 10.1016/S0950-7051(01)00145-9

N. Jozefowiez, Modélisation et résolution approchée deprobì emes de tournées de véhicules, 2004.

H. Kargupta and P. Chan, Review of Advances in Distributed and Parallel Knowledge Discovery, Pattern Analysis and Applications, vol.5, issue.4, 2000.
DOI : 10.1007/s100440200035

R. L. Keeney and H. Raiffa, Decisions with multiple objectives : preferences and value rtadeoff, 1993.
DOI : 10.1017/CBO9781139174084

M. Khabzaoui, C. Dhaenens, A. N-'guessan, and E. Talbi, Etude exploratoire des critères de qualité des r` egles d'association en datamining, Journées Françaises de Statistique, pp.583-587, 2003.

M. Khabzaoui, C. Dhaenens, and E. Talbi, A Multicriteria Genetic Algorithm to analyze DNA microarray data, Congress on Evolutionary Computation, pp.1874-1881

J. D. Knowles and D. W. Corne, Approximating the Nondominated Front Using the Pareto Archived Evolution Strategy, Evolutionary Computation, vol.8, issue.2, pp.149-172, 2000.
DOI : 10.1109/4235.797969

J. D. Knowles and D. W. Corne, On metrics for comparing non-dominated sets, Congress on Evolutionnary Computation (CEC'02), pp.711-716, 2002.

P. Kotala, P. Zhou, S. Mudivarthy, W. Perrizo, and E. Deckard, Gene expression profiling of DNA microarray data using peano count trees, Online Proceedings of the First Virtual Conference on Genomics and Bioinformatics. URL, 2001.

M. Laumanns, L. Thiele, K. Deb, and E. Zitzler, Combining Convergence and Diversity in Evolutionary Multiobjective Optimization, Evolutionary Computation, vol.9, issue.3, pp.263-282, 2002.
DOI : 10.1109/4235.797969

L. Lebart, A. Morineau, and M. Piron, Statistique Exploratoire Multidimensionnelle, 1995.

J. Lemesre, C. Dhaenens, and E. Talbi, A parallel exact scheme to solve bicriteria problems, Multiobjective Programming and Goal Programming, 2004.

J. Lemesre, C. Dhaenens, and E. G. Talbi, An exact parallel method for a bi-objective permutation flowshop problem, European Journal of Operational Research, vol.177, issue.3, 2005.
DOI : 10.1016/j.ejor.2005.10.011

M. H. Mabed, M. Rahoual, E. Talbi, and C. Dhaenens, Algorithmes génétiques pour lesprobì emes de flow-shop, 3` eme conférence Francophone de MOdélisation et SIMulation (MOSIM), pp.843-849, 2001.

S. Mardle, S. Pascoes, and M. Tamiz, An investigation of genetic algorithm for the optimization of multi-objective fisheries bioeconomic models. International Transaction of Operation research, pp.33-49, 2000.

M. L. Mauldin, Maintaining diversity in genetic search, Nat. Conf. on artificial intelligence, p.247, 1984.

P. Merz, Clustering Gene Expression Profiles with Memetic Algorithms, 7th international conference on Parallel problem Solving from Nature (PPSN VII), pp.811-820, 2002.
DOI : 10.1007/3-540-45712-7_78

URL : http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.9.5447

N. Monmarché, C. Guinot, and G. Venturini, Fouille visuelle et classification de donn??es par nuage d'insectes volants, Extraction de Connaissances et Apprentissage (ECA - Hermès), pp.729-752, 2002.
DOI : 10.3166/ria.16.729-752

M. A. Muharram and G. D. Smith, The Effect of Evolved Attributes on Classification Algorithms, AI 2003, Advances in Artificial Intelligence, 16th Australian Conference on AI, LNAI, no 2903, pp.933-941, 2003.
DOI : 10.1007/978-3-540-24581-0_80

M. A. Muharram and G. D. Smith, Evolutionary Feature Construction Using Information Gain and Gini Index, 7th European Conf. on Genetic Programming, pp.379-388, 2004.
DOI : 10.1007/978-3-540-24650-3_36

T. Murata and H. Ishibuchi, A multi-objectives genetic loacal search algorithm and its application flow-shop scheduling, IEEE Transaction System, vol.28, issue.3, pp.392-403, 1998.

V. Pareto, Cours d'´ economie politique. Rouge, p.1896

N. Pech-gourg and J. Hao, Métaheuristiques pour la classification de bouchons naturels enlì ege, Extraction de Connaissances et Apprentissage (ECA -Hermès), pp.785-806, 2002.
DOI : 10.3166/ria.16.785-806

F. Picarougne, C. Fruchet, A. Oliver, N. Monmarché, and G. Venturini, Recherche d'information sur internet par algorithme génétique, InQuatrì eme congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et Aidè a la Décision (ROADEF'02), pp.175-151, 2002.

A. Przybylski, X. Gandibleux, and M. Ehrgott, Seek and cut algorithm computing minimal and maximal complete efficient solution sets for the biobjective assignment problem, 6th Int. Multi-Objective Programming and Goal Programming conf, 2004.

B. Roy and D. Bouyssou, Aide multicritèrè a la décision : méthodes et cas, Economica, 1993.

E. Sandgren, Advances in design optimization. Chapman and Hall, 1994. chapter Multicriteria design optimization by goal programming

J. D. Schaffer, Multiple objective optimisation with vector evaluated genetic algorithms

N. Speer, C. Spieth, and A. Zell, A memetic co-clustering algorithm for gene expression profiles and biological annotation, Proceedings of the 2004 Congress on Evolutionary Computation (IEEE Cat. No.04TH8753), pp.1631-1638, 2004.
DOI : 10.1109/CEC.2004.1331091

M. K. Sreenivas, K. Alsabti, and S. Ranka, Advances in Distributed and Parallel Knowledge Discovery, chapter Parallel Out-Of-Core Decision Tree Classifiers, pp.319-338

N. Srinivas and K. Deb, Muiltiobjective Optimization Using Nondominated Sorting in Genetic Algorithms, Evolutionary Computation, vol.27, issue.3, pp.221-248, 1994.
DOI : 10.1162/evco.1994.2.3.221

B. S. Stewart, C. C. White, and A. Multiobjective, Multiobjective A*, Journal of the ACM, vol.38, issue.4, pp.775-814, 1991.
DOI : 10.1145/115234.115368

E. Talbi, M. Rahoual, M. H. Mabed, and C. Dhaenens, New genetic approach for multicriteria optimization problems : Application to the flow shop, Evolutionary Multi-criterion Optimization (EMO), volume LNCS 1993, pp.416-428, 2001.

P. Tan, V. Kumar, and J. Srivastava, Selecting the right interestingness measure for association patterns, Proceedings of the eighth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining , KDD '02, 2002.
DOI : 10.1145/775047.775053

P. Tan, V. Kumar, and J. Srivastava, Selecting the right interestingness measure for association patterns, Proceedings of the eighth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining , KDD '02, 2002.
DOI : 10.1145/775047.775053

E. L. Ulungu and J. Teghem, The two phases method : An efficient procedure to solve biobjective combinatorial optimization problems. Foundation of computing and decision science, pp.149-156, 1995.

A. Unwin, Visualisation for data mining, International Conference on Data Mining, Visualization and Statistical System, 2000.

D. Van-veldhuizen, Multiobjective Evolutionary Algorithms : Classifications, Analyses, and nex Innovations, 1999.

L. Vermeulen-jourdan, C. Dhaenens, and E. G. Talbi, A parallel adaptive genetic algorithm for linkage disequilibrium in genomics, Workshop on Nature Inspired Distributed Computing IEEE IPDPS. 8 pages, pp.29-32, 2004.

P. C. Wong, P. Whitney, and J. Thomas, Visualizing association rules for text mining, INFOVIS '99 : Proceedings of the 1999 IEEE Symposium on Information Visualization, 1999.

K. Y. Yeung and W. L. Ruzzo, Principal component analysis for clustering gene expression data, Bioinformatics, vol.17, issue.9, pp.763-774, 2001.
DOI : 10.1093/bioinformatics/17.9.763

URL : http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.103.2733

M. J. Zaki, Advances in Distributed and Parallel Knowledge Discovery, chapter Hierarchichal Parallel Algorithms for Association Mining, pp.339-376, 2000.

M. J. Zaki and C. T. Ho, Large-Scale Parallel Data Mining, volume 1759 of LNAI, 2000.

E. Zitzler, Evolutionary Algorithms for Multiobjective Optimization : Methods and Applications, Swiss Federal Institute of Technology (ETH), 1999.

E. Zitzler and L. Thiele, Multiobjective evolutionary algorithms: a comparative case study and the strength Pareto approach, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol.3, issue.4, pp.257-271, 1999.
DOI : 10.1109/4235.797969

E. Zitzler, L. Thiele, M. Laumanns, C. Fonseca, and V. G. Da-fonseca, Performance assessment of multiobjective optimizers: an analysis and review, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol.7, issue.2, pp.618-630, 2003.
DOI : 10.1109/TEVC.2003.810758

. Sujet, Optimisation d'un réseau de production et de distribution, Professeur 61 e ), M. Gerd Finke

D. Informatique-mesures-automatique and . Spécialité-informatique, 93-94Échange94´94Échange ERASMUS -University of SUSSEX at, Brighton (U.K.). School of Engineering & School of Cognitive Science

. Langues-anglais-parlé and . Lu-etécritetécrit-couramment, 93-94 :Troisì eme année d'´ ecole d'ingénieurs passéè a l

A. Parlé and L. Etécritetécrit, Obtention du Goethe Zertifikat, avec mention bien, 1993.

M. Co-organisatrice-de-la-conférence, 06 (Tours, juin 2006) -´ Edition du livre des résumés et publications des articles longs, 2005.

E. Co-organisatrice-de-la-conférence, 05 (Lille, octobre 2005) -Organisation générale et responsable du budget, 2004.

. Co-organisatrice-de-la-conférence-roadéf, 99 (200 participants, 140 présentations) -´ Elaboration du programme etéditionetédition du livre des résumés, 1996.

. Mon-arrivée-au-sein-de-polytech, Lille (Ex EUDIL) a co¨?ncidéco¨?ncidé avec la création de la nouvellefilì ere G.I.S. (Génie Informatique et Statistique) C'est donc dans ce contexte que j'ai commencé mes enseignements. L'´ equipe pédagogique d'informatique existait déjà, mais certaines orientations allaientêtreallaientêtre différentes dans ce nouveau département

. De, ai pris en charge la gestion des stages (concernant essentiellement les 2 e et 3 e années) et suis la correspondante pour les relations internationales au sein du département. Pour ces deux charges, une prime pédagogique m'a ´ eté accordée pour l, 2001.

. Responsabilité, Responsable de l'ensemble du module. Réalisation d'un polycopié de 70 pages

. Contenu, Concept de graphe, représentation, cheminement-connexité, arbres/arborescences, plus court chemin, ordonnancement simple

. Responsabilité, Ce cours est divisé en deux parties Responsable de ladeuxì eme partie (10 h de Cours

. Contenu, eme partie : Dualité et analyse de sensibilité,probì eme de transport , programmation linéaire en nombres entiers, programmation dynamique, programmation par but, satisfaction de contraintes, pp.3-3

. Contenu, Manipulation de logiciels (Weka, Sipina)

. Contenu, Concept de graphes, cheminement connexité, arbres/arborescences, plus court chemin, ordonnancement simple (PERT), notions de complexité, algorithmes exacts

. Responsabilité, Responsable de l'ensemble du module

. Contenu, Gestion des stocks, planification de la production, programmation linéaire en planification, méthodes MRP, méthode Kanban

H. Gavranovic, D. , R. , and G. , Partitionnement en cliques pour le poinçonnage de tôles, Espinouse 30%, N. Brauner 30%, G. Finke 10% (FRANCORO'98, p.9899

D. Lheytienne, D. , R. , and G. , Ordonnancement préemptif sur machinesparalì eles non liées en vue de minimiser le flot moyen, 1998.

K. Skiba, D. , R. , and G. , Ordonnancement préemptif sur machines identiques en vue de minimiser le flot moyen, 1999.

L. Jourdan, 5. Informatique, E. Talbi, and 5. , Datamining pour la bioinformatique, 2001.

G. Vermeersch, D. Informatique, 8. , and E. , Algorithmes génétiques pour la bio-informatique, 2001.

M. Khabzaoui, D. Informatique, 5. , and E. , AlgorithmesévolutionAlgorithmesévolutionnaires pour la recherche de r` egles associatives : applicationàapplicationà la génomique, 2002.

J. Lemesre, D. Informatique, 5. , E. Talbi, and 5. , Algorithmesparalì eles exacts pour l'optimisation multi-objectif, 2003.

V. Chantreau, D. Informatique, 3. , L. Jourdan, 4. et al., Approche multi-critère hybride pour les r` egles d'association : ApplicationàApplicationà l'analyse des données de pucesàpucesà ADN, 2004.

J. Garet, . Mastère-recherche-informatique, 5. Lille, and E. , Définition et optimisation des zones de localisation d'un réseau de téléphonie mobile

N. Nachit, G. Le-goffencadrement-avec, L. Jourdan, I. Wyngaert, S. Achiba-co-encadrement-avec et al., Application des algorithmes génétiques pour leprobì eme de Clustering Analyse génomique par Datamining Interface graphique pour la génomique Evaluation d'un outil de datamining pour la recherche d'interaction entre g` enes et facteurs d'environnement, encadrement avec L. Jourdan, S. Gallina (IBL), 2002.

J. Bavugilije, Création d'une base de données Oracle et d'une application d'aidè a la réalisation de schémas de pucesà pucesà ADN, 2002.

F. Blondel-iup3-lille, T. Longuemart, and A. Wasson, Sur l'utilisation de l'algorithme Apriori Etude des critères d'´ evaluation des r` egles d'association, 2002.

H. Bendali, J. Gallant, and G. Tyrou, BibClust : Bibliothèque de méthodes de clustering, 2003.

S. Dederen, T. Lam, D. D. Iagl, S. Delautre, and . Demay, Chaines de Markov cachées : Théorie et Application Visualisation multicritère de r` egles d'association, 2002.

J. Nirel, I. -lille, Y. Delalande, and G. Westrelin, Approche bi-critère du Covering Tour Problem Etude de critères du clustering, 2003.

M. Roussel, Y. Fourdrainencadrement, and L. Jourdan, Challenge ROADEF'2005 : The car sequencing problem, 2004.

M. Kejeiri, Méthode exacte pour la recherche de r` egles d'association multicritères, 2005.

E. Larose and B. Leclercq, Manipulation de données hétérogènes en génomique

@. Participation and M. Projet, Méthodologies pour l'Optimisation dans les Systèmes de Transport et de Télécommunications, 2000.

@. Participation-au and . Nomébio, Nouvelles méthodologies Bioinformatiques pour les pathologies multifactorielles et pour la protéomique), ) du Contrat Plan Etat Région, 2001.

@. Participationàparticipationà-un-projet and G. , Plate-forme d'extraction de connaissancesàconnaissances`connaissancesà partir de données hétérogènes d'intérêt pour les maladies cardio-vasculaires, 2002.

@. Membre-du-groupe-de-travail and M. , Métaheuristiques : Théorie et Applications), groupe de travail du GDR MACS. x ? Depuis, animatrice du groupe PM2O (Programmation Mathématique Multi-Objectif), GT 1, 2004.

@. Editeur-invité-de-la-revue, Extraction de Connaissances et Apprentissage " -Hermes pour l'organisation d'un numéro sur Méthodes d'optimisation pour l'extraction de connaissances . 7 articles sélectionnés, 2002.

@. Editeur-invité-avec and E. Talbi, Siarry de la revue " RAIRO -OR " pour l'organisation d'un numéro sur Cooperative methods for multi-objective optimization, 2005.

@. Editeur-invité-avec and E. Talbi, Semet de la revue " EJOR -European Journal of Operational Research " pour l'organisation d'un numéro sur Cooperative Combinatorial Optimization, 2005.