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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Jungel, K., Parmentier, A., Schiffer, M., & Vidal, T. (2025). Learning-Based Online Optimization for Autonomous Mobility-on-Demand Fleet Control. INFORMS journal on computing. Lien externe
Jungel, K., Parmentier, A., Schiffer, M., & Vidal, T. (2025). Code and Data Repository for Learning-Based Online Optimization for Autonomous Mobility-on-Demand Fleet Control. INFORMS journal on computing, 21 pages. Lien externe
Vivier-Ardisson, G., Forel, A., Parmentier, A., & Vidal, T. (juillet 2024). CF-OPT: Counterfactual Explanations for Structured Prediction [Communication écrite]. 41st International Conference on Machine Learning (ICML 2024), Vienna, Austria. Lien externe
Forel, A., Parmentier, A., & Vidal, T. (mai 2024). Don't Explain Noise: Robust Counterfactuals for Randomized Ensembles [Communication écrite]. 21st International Conference on Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence and Operations Research (CPAIOR 2024), Uppsala, Sweden. Lien externe
Bouvier, L., Dalle, G., Parmentier, A., & Vidal, T. (2023). Continent-scale inventory routing instances [Ensemble de données]. Lien externe
Bouvier, L., Dalle, G., Parmentier, A., & Vidal, T. (2023). Continent-scale inventory routing solutions [Ensemble de données]. Lien externe
Parmentier, A., Martinelli, R., & Vidal, T. (2023). Electric Vehicle Fleets: Scalable Route and Recharge Scheduling Through Column Generation. Transportation Science, 57(3), 631-646. Lien externe
Forel, A., Parmentier, A., & Vidal, T. (juillet 2023). Explainable Data-Driven Optimization: From Context to Decision and Back Again [Communication écrite]. 40th International Conference on Machine Learning (ICML 2023), Honolulu, HI, USA (18 pages). Lien externe
Bouvier, L., Dalle, G., Parmentier, A., & Vidal, T. (2023). Solving a Continent-Scale Inventory Routing Problem at Renault. Transportation Science, 22 pages. Lien externe
Jungel, K., Parmentier, A., Schiffer, M., & Vidal, T. (juin 2022). Structured-Learning-Based Fleet Control for Autonomous Mobility-on-Demand Systems [Communication écrite]. 11th Triennial Symposium on Transportation Analysis conference (TRISTAN XI), Mauritius Island (4 pages). Lien externe
Omrani, H., Modroiua, M., Lenzi, J., Omrani, B., Said, Z., Suhrcke, M., Tchicaya, A., Nguyen, N., & Parmentier, A. (2021). COVID-19 in Europe at NUTS3 level [Ensemble de données]. Lien externe
