RoD

Action RoD (GdR IA)

Raisonner sur les données (Reasoning on Data)

Responsables

Thématiques
Cette action se veut clairement inter-GDR (GDR MaDICS et pré-GDR IA), avec deux thématiques centrales :

– la gestion de données hétérogènes (sciences des données)

– la représentation de connaissances et les raisonnements (intelligence artificielle)

Données concernées
Nous considérons des données pour lesquelles l’ajout d’une couche « sémantique » a potentiellement une forte valeur ajoutée : Données hétérogènes (hétérogénéité des modèles de données et hétérogénéité sémantique) , Données du Web (Linked Open Data), Données imparfaites (contradictoires, incomplètes, de fiabilité variable.

Résumé
L’action RoD vise à rassembler des chercheurs en IA et en BD sur des problèmes à la croisée des deux domaines. Son objectif général est le développement de techniques de représentation de connaissances et de raisonnements permettant de mieux exploiter des données. L’accent est particulièrement mis sur le développement d’algorithmes efficaces pour l’interrogation, l’intégration, l’analyse et le liage de données hétérogènes et de qualité variable. Son pendant côté pré-GDR IA est un groupe de travail de même nom. L’action RoD se situe en amont de domaines applicatifs particuliers, tout en ayant identifié certains domaines (agriculture numérique, contenus pédagogiques en santé, données encyclopédiques du web) pour lesquels des fournisseurs de jeux de données sont impliqués.

Objectifs
L’objectif général de l’Action est le développement de techniques de représentation de connaissances et de raisonnements permettant de mieux exploiter des données. L’accent est particulièrement mis sur le développement d’algorithmes efficaces pour l’interrogation, l’intégration, l’analyse et le liage de données hétérogènes et de qualité variable.
L’action RoD vise à rassembler des chercheurs en IA et en BD sur des problèmes à la croisée des deux domaines. Elle est donc co-labélisée par le GdR MaDICS et le pré-GdR IA et se situe en amont de domaines applicatifs particuliers, tout en ayant identifié certains domaines (agriculture numérique, contenus pédagogiques en santé, données encyclopédiques du web) pour lesquels des fournisseurs de jeux de données sont impliqués.
La première année permettra de comparer les approches proposées par les chercheurs des deux disciplines et de les confronter aux besoins des différents domaines d’application. La deuxième année pourra se focaliser sur différents ateliers interdisciplinaires autour de problématiques d’exploitation des données qui auront été dégagées la première année.
Les résultats attendus et les indicateurs de succès sont :

  • la constitution d’une communauté française sur l’intégration de données et de connaissances, attestée par la participation aux journées de travail et des publications inter-laboratoires et inter-disciplines ;
  • la fertilisation croisée avec accroissement de la visibilité (publications et démos dans les plus grandes conférences) ;
  • le développement de logiciels ouverts à destination de la communauté de recherche

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