La modélisation empirique, reposant sur des données de réalisation ou de traces, est une approche de modélisation de phénomènes, systèmes ou objets, et a la caractéristique de s’intéresser à la “réalité” de ces derniers. Les travaux de recherche que je mène s’intéressent à la modélisation descriptive et prédictive. Je me suis intéressée à des problématiques générales telles que la robustesse, la complexité, et la qualité des modèles, tout en me focalisant sur des défis plus spécifiques tels que le démarrage à froid et le manque général de données, mais aussi l’identification de facteurs influents ou explicatifs au sein des données. Mes contributions ont été appliquées et validées principalement sur en contexte e-commerce et plus récemment en éducation : traces de comportement, de préférences, etc. Mes recherches futures iront un pas plus loin dans la modélisation, et auront pour objectif la modélisation prescriptive : que faire pour arriver à un but fixé ? Des aspects relatifs à la transparence et à l’explicabilité des algorithmes, de même qu’à la gestion de sources de données multiples seront au coeur de ces travaux.