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Science · Publications

Ce qui est publié. Ce qui est en préparation. Où le vérifier.

Ce qui a été évalué par les pairs et accepté, ce qui est encore en préparation, qui en sont les auteurs et où lire les documents source.

01Publié

Un article évalué par les pairs, accepté dans Frontiers in Artificial Intelligence.

Évalué par les pairs · Accepté pour publicationArticle de recherche

Maximum Entropy Relaxation of Multi-Way Cardinality Constraints for Synthetic Population Generation

François Pachet, Jean-Daniel Zucker

L’article a fait l’objet d’une évaluation scientifique par des pairs, suivie d’une décision d’acceptation de la revue.

Revue
Frontiers in Artificial Intelligence
Statut
Évalué par les pairs · Accepté pour publication
Acceptation
30 septembre 2026
Version finale
Version finale mise en forme à paraître.
Consulter l’article sur Frontiers →Version preprint sur arXiv (arXiv:2603.22558) →

L’article porte sur la méthode de génération des populations ; la validation des simulations comportementales relève de protocoles distincts.

Voir le détail →

Formalise la génération de populations synthétiques satisfaisant des contraintes multi-dimensionnelles unitaires, binaires et ternaires. Introduit la formulation duale convexe et le solveur L-BFGS, et compare systématiquement la méthode au generalized raking sur des benchmarks NPORS-derived de 4 à 40 attributs.

SourceFrançois Pachet, Jean-Daniel Zucker — Frontiers in Artificial Intelligence — Accepté le 30 septembre 2026 — DOI 10.3389/frai.2026.1840945 Consulter
Version finale mise en forme à paraître.

02En préparation

Ce qui n'est pas encore un résultat publié.

Ces travaux sont documentés comme en préparation. Ils ne sont ni déposés, ni relus par les pairs : aucun résultat ne peut en être invoqué à ce stade.

En préparation · Non déposé à ce jour

Balanced Exact Population Synthesis via Maximum Entropy Repair

François Pachet, Jean-Charles Régin

Date
Sans date de dépôt
Source / identifiant
Non déposé à ce jour
Voir le détail →

Travail en préparation. Aucun résultat n'en est présenté comme acquis.

Type
Article méthodologique
Publication / dépôt
Non déposé à ce jour
Identifiant
Aucun identifiant

SourceFrançois Pachet, Jean-Charles Régin — Non déposé à ce jour
Travail en préparation : aucun document source n'est disponible à ce jour.

En préparation · Non déposé à ce jour

Scalable Maximum Entropy Population Synthesis via Persistent Contrastive Divergence

Équipe scientifique Imagine All The People

Date
Sans date de dépôt
Source / identifiant
Non déposé à ce jour
Voir le détail →

Travail en préparation. Aucun résultat n'en est présenté comme acquis.

Type
Article méthodologique
Publication / dépôt
Non déposé à ce jour
Identifiant
Aucun identifiant

SourceÉquipe scientifique Imagine All The People — Non déposé à ce jour
Travail en préparation : aucun document source n'est disponible à ce jour.

03Contribution éditoriale

Coéditer un Research Topic n'est pas publier un article.

Notre présence dans Frontiers est double et ne doit pas être confondue : l’article de recherche MaxEnt, évalué par les pairs et accepté pour publication (section 01, dont le dépôt arXiv est la version preprint du même article), et, distinctement, la coédition du Research Topic Synthetic Populations.

Contribution éditoriale

Synthetic Populations

François Pachet, Frédéric Kaplan (École Polytechnique Fédérale de Lausanne), Mirko Degli Esposti (Université de Bologne)

Rôle
Coédition d'un Research Topic
Source
Frontiers in Artificial Intelligence
Voir le research topic →
Voir le détail →

Édition rassemblant des travaux internationaux sur la génération, l'usage, la validation et les enjeux éthiques des populations synthétiques.

SourceSynthetic Populations, Frontiers in Artificial Intelligence Consulter
Coédition d'une édition thématique : les articles rassemblés sont ceux d'autres équipes de recherche.

Une contribution éditoriale ou une collaboration entre chercheurs ne constitue ni une validation institutionnelle de Imagine All The People ni une certification de ses résultats.

04Filiation méthodologique

Une filiation de méthodes, pas une continuité de résultats.

  1. Musical Harmonization with Constraints: A Survey

    François Pachet, Pierre Roy — Constraints Journal

    Programmation par contraintes appliquée à la génération créative.

  2. Generating 1/f Noise Sequences as Constraint Satisfaction: The Voss Constraint

    François Pachet, Pierre Roy, Alexandre Papadopoulos, Jason Sakellariou — IJCAI 2015

    Propriétés statistiques globales sous contraintes.

  3. Generating all Possible Palindromes from Ngram Corpora

    Alexandre Papadopoulos, Pierre Roy, Jean-Charles Régin, François Pachet — IJCAI 2015

    Génération de structures respectant des invariants.

  4. Sampling Markov Models under Constraints: Complexity Results for Binary Equalities and Grammar Membership

    Stéphane Rivaud, François Pachet — ArXiv:1711.10436

    Résultats de complexité pour l'échantillonnage sous contraintes.

  5. Maximum Entropy Relaxation of Multi-Way Cardinality Constraints for Synthetic Population Generation

    François Pachet, Jean-Daniel Zucker — Frontiers in Artificial Intelligence — DOI 10.3389/frai.2026.1840945

    Génération de populations synthétiques sous contraintes multi-voies.

SourceFrançois Pachet — Liste complète des publications (site personnel) Consulter

05Auteurs & contributeurs

Qui signe les travaux référencés sur cette page.

  • Portrait de François Pachet

    François Pachet

    Coauteur de l’article MaxEnt accepté dans Frontiers in Artificial Intelligence, coauteur du travail en préparation Balanced Exact Population Synthesis, coéditeur du Research Topic Synthetic Populations.

  • Portrait de Jean-Daniel Zucker

    Jean-Daniel Zucker

    Coauteur de l’article MaxEnt accepté dans Frontiers in Artificial Intelligence.

  • Jean-Charles Régin

    Coauteur du travail en préparation Balanced Exact Population Synthesis via Maximum Entropy Repair.

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