GRAMINEES (2017-2018)

Action GRAMINEES (2017-2018)

GRAphe data Mining In Natural, Ecological and Environnemental Sciences

Responsables

Thématiques
fouille de données
écologie et biodiversité

Données concernées
fréquences d’espèces géo spatialisées et contextualisées

Résumé
Récemment, les 3èmes journées organisées par le consortium IndexMeed ont mis en évidence le potentiel des approches basées sur les graphes, les lacunes en termes de compétences et d’expérience de la communauté des écologues pour adapter et utiliser ces méthodes pour analyser leurs jeux de données. Les 2 objectifs de l’action proposée sont: 1/ La mise en place d’une dynamique d’échange entre des experts en écologie/biodiversité et des experts du domaine des STIC. 2/ La réalisation d’une première carte des compétences de laboratoires qui pourront apporter des outils méthodologiques ou des techniques algorithmiques adéquates pour l’analyse des données sur la biodiversité.

Objectifs
Les deux objectifs principaux de l’action proposée sont:

1/ La mise en place d’une dynamique d’échange entre des experts en écologie/biodiversité et des experts du domaine des STIC. Regrouper des représentants des deux disciplines pourra permettre (i) de formaliser des besoins en terme d’analyses complexes de la part de la communauté écologie/biodiversité et (ii) stimuler la recherche en STIC afin de proposer des solutions plus adéquates pour l’analyse et la gestion des données écologiques dans le contexte du Big Data (prise en compte de la dimension temporelle et spatiale, données multi-échelles et hétérogènes). En ce qui concerne les techniques et approches STIC étudiées et développées, la recherche sera dirigée vers des techniques de gestion et d’analyse de graphes qui puissent prendre en compte la complexité des données hétérogènes et notamment passer à l’échelle sur des jeux des données volumineux sans détériorer la qualité des résultats obtenus.

2/ La réalisation d’une première carte des compétences de laboratoires en informatique qui pourront apporter des outils méthodologiques ou des techniques algorithmiques adéquates pour l’analyse des données issue de l’écologie et de la biodiversité. La définition de cette carte de compétences nous permettra, par la suite, de pouvoir détecter un ensemble de laboratoires (et des personnels associés) pour envisager des actions au plan international comme, par exemple, une proposition de type M.R.S.E.I. (ANR). Cette MRESI permet de préparer une réponse à des appels d’offres européens (H2020) sur la thématique du Big Data, liés aux données de l’écologie et de la biodiversité.

L’objectif scientifique est de choisir et adapter les méthodes de fouille de graphes utilisées dans d’autres disciplines pour mettre en évidence des situations à risque (pour le bon état écologique ou la persistance d’une ressource) en étudiant les liens entre les patterns de fréquences d’espèces et leurs contextes. Ces fréquences sont obtenues à partir de recensements d’espèces / de taxons (via la méta-génomique, les observations de terrain ou même les outils de reconnaissance automatique) dans des contextes qualifiés de manière commune.

Les graphes « dynamiques » doivent permettre l’élaboration de scénarios basés sur les séries temporelles et l’évolution de leurs contextes. Les méthodes d’analyse existantes et les solutions utilisant des graphes ne permettent pas actuellement d’intégrer des données (de fréquence de taxons) hétérogènes à large emprise spatiale et temporelle dans un but exploratoire et/ou prévisionnel.

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