Thématiques

Fondements de l’extraction et de la gestion de connaissances

Tâches

  • Apprentissage supervisé : machines à noyaux, machines à vecteurs supports, réseaux de neurones formels, modèles probabilistes, apprentissage de règles, méthodes d'ensembles, régression…
  • Classification non supervisée : regroupement conceptuel, méthodes de partitionnement et de recouvrement, méthodes neuronales, méthodes hiérarchiques, clustering multivue, multistratégie, incrémental, collaboratif
  • Sélection de modèles
  • Extraction de motifs : itemset, séquence, arbre, graphe...
  • Détection d'outliers, d'inattendus et d'anomalies
  • Système de recommandations
  • Autres paradigmes : apprentissage semi-supervisé, apprentissage actif, apprentissage multistratégie...

Méthodes

  • Méthodes statistiques en fouille de données
  • Apprentissage symbolique, programmation logique inductive
  • Apprentissage topologique, variétés mathématiques
  • Fouille visuelle de données
  • Fouille de données et contraintes
  • Méthodes incrémentales de fouille de données
  • Algorithmes de fouille de données robustes au passage à l'échelle
  • Systèmes distribués/parallèles pour la fouille de donnée
  • Analyse de données symboliques

Données

  • Données structurées, semi-structurées, textuelles…
  • Données hétérogènes sémantiquement / multimédia, spatiales, images, vidéo, audio... / peuplant des modèles de connaissances, données relationnelles, données en réseau, données de graphes
  • Données géolocalisées, temporelles, spatiales
  • Données annotées à l'aide d'ontologies, exploitées dans le cadre du Web sémantique
  • Données volumineuses, complexes, dynamiques…
  • Données ouvertes
  • Données sociales

Méthodologies d’extraction et de gestion de connaissances

  • Acquisition, recueil, prétraitement des données, filtrage, réduction de données, sélection et modification des caractéristiques
  • Critères et évaluation de la qualité des données et des connaissances
  • Intégration de données (ETL, entrepôts de données, médiation...)
  • Intégration de connaissances dans le processus d'extraction
  • Gestion des connaissances et d'ontologies (acquisition, stockage, mise à jour, interopérabilité, interconnexion, évolution)
  • Visualisation analytique, OLAP, interaction homme-machine en fouille de données
  • Traçabilité, sécurité et intégrité de l'information et des données
  • Plateformes et systèmes pour l'ECD
  • Études comparatives par banc d’essais
  • Protocoles d'évaluation et validation de modèles à partir d'échantillons d'utilisateurs
  • Études expérimentales sur des données volumineuses

Extraction et gestion de connaissances dans des domaines émergents

  • Social : analyse de liens, communautés en ligne, réseaux sociaux et autres
  • Mobilité, géolocalisation, ambiant, ubiquitaire
  • Modélisation de comportements
  • Commerce électronique, publicité en ligne
  • Fouille de données d'opinions, de dépêches, de microblogging
  • Open data
  • Linked Data
  • Crowdsourcing

Applications de l'extraction et de la gestion de connaissances

  • Mémoires d'entreprise, veille technologique
  • Détection d'intrusion, prévention de fraude
  • Modélisation des épidémies, recherche clinique, surveillance de points de santé
  • Gestion de la relation client, des réseaux et des systèmes de gestion
  • Développement durable, transports intelligents
  • Autres applications dans des domaines comme la médecine, la biologie, la chimie, la finance, les assurances...