Contact personalization using a score understanding method. - Vincent Lemaire 001; Raphaël Féraud; Nicolas Voisine (IJCNN, 2008)

A Bayes Evaluation Criterion for Decision Trees. - Nicolas Voisine; Marc Boullé; Carine Hue (EGC (best of volume), 2009)

Un critère d'évaluation Bayésienne pour la construction d'arbre de décision. - Nicolas Voisine; Marc Boullé; Carine Hue (EGC, 2009)

Feedback - Study and Improvement of the Random Forest of the Mahout library in the context of marketing data of Orange. - Cedric Thao; Nicolas Voisine; Vincent Lemaire 001; Romain Trinquart (EGC, 2015)

A Parameter-Free Approach for Mining Robust Sequential Classification Rules. - Elias Egho; Dominique Gay; Marc Boullé; Nicolas Voisine; Fabrice Clérot (ICDM, 2015)

MiSeRe-Hadoop: A Large-Scale Robust Sequential Classification Rules Mining Framework. - Elias Egho; Dominique Gay; Romain Trinquart; Marc Boullé; Nicolas Voisine; Fabrice Clérot (DaWaK, 2017)

Sélection et transformation de variables pour la classification Multi-Label par une approche MDL. - Sènami C. Fréjus Ahomagnon; Nicolas Voisine; Marc Boullé (EGC, 2017)

A user parameter-free approach for mining robust sequential classification rules. - Elias Egho; Dominique Gay; Marc Boullé; Nicolas Voisine; Fabrice Clérot (Knowl. Inf. Syst., 2017)

Apprentissage fédératif pour la prédiction du churn : une évaluation. - Sébastien Godard; Nicolas Voisine; Tanguy Urvoy; Vincent Lemaire 001 (EGC, 2019)

Evaluation de l'uplift sur des données biaisées dans le cas du Non-Random Assignment. - Mina Rafla; Nicolas Voisine; Bruno Crémilleux (EGC, 2022)

Evaluation of Uplift Models with Non-Random Assignment Bias. - Mina Rafla; Nicolas Voisine; Bruno Crémilleux (IDA, 2022)

A Non-parametric Bayesian Approach for Uplift Discretization and Feature Selection. - Mina Rafla; Nicolas Voisine; Bruno Crémilleux; Marc Boullé (ECML/PKDD (5), 2022)

Une approche bayésienne non paramétrique de sélection de variables pour la modélisation de l'uplift. - Mina Rafla; Nicolas Voisine; Bruno Crémilleux; Marc Boullé (EGC, 2023)

Parameter-Free Bayesian Decision Trees for Uplift Modeling. - Mina Rafla; Nicolas Voisine; Bruno Crémilleux (PAKDD (2), 2023)

A Parameter-Free Bayesian Framework for Uplift Modeling Application on Telecom Data. - Mina Rafla; Nicolas Voisine; Bruno Crémilleux (PKDD/ECML Workshops (4), 2023)

Évaluation de l'uplift multi-traitement sur des données biaisées dans le cas du non-random assignment. - Nathan Le Boudec; Nicolas Voisine; Bruno Crémilleux (EGC, 2025)

Khiops: apprentissage automatique sans hyperparamètre. - 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; et al. (EGC, 2025)

Sélection de variables secondaires de données multi-tables pour la classification. - Nicolas Voisine; Lou-Anne Quellet; Marc Boullé; Fabrice Clérot; Anais Collin (EGC, 2025)