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Dans ce premier chapitre de contribution, nous allons construire un nouvel algorithme d'apprentissage ensembliste.
Plus précisément nous allons nous intéresser à la manière de combiner plusieurs classifieurs : ce que nous avons appelé la seconde partie de la vie d'un algorithme d'apprentissage ensembliste à la Section~\ref{sec:background-aens}.
Nous allons construire une solution similaire à celle de l'espace de connaissances du comportement\footnote{\textit{Behavior knowledge space}}~\cite{1626170} sauf que au lieu d'optimiser l'exactitude nous allons optimiser l'exactitude équilibré.
Pour cela nous allons considérer que nous cherchons une fonction d'un ensemble fini $E$ vers un autre $F$.
$E$ correspond à l'ensemble des uplets possibles des sorties des classifieurs faibles et $F$ aux classes.
Nous commençons notre étude en considérant que nous avons une base de donnée ayant deux colonnes.
L'une contient des éléments de $E$ et l'autre contient des étiquette de $F$.
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