Extraction de connaissance, Analyse de données, Agroalimentaire, environnement.

Données structurées et non structurées sur la pollution.

Extraction de connaissance, apprentissage automatique, web sémantique, fraude agroalimentaire, environnement

L’objectif principal de notre atelier est d’explorer et de débattre des approches et des méthodologies permettant de détecter les anomalies et comportements atypiques qui impactent l’agroalimentaire, l’environnement et les ressources en eau. Cela inclura l’analyse des polluants, la surveillance de la qualité de l’eau, et la détection des pratiques non conformes dans la gestion des ressources naturelles. Un accent particulier sera mis sur l’application des dernières innovations en intelligence artificielle, en analyse de données, ainsi qu’en représentation et extraction de connaissances, dans le but de développer des solutions novatrices et durables. Nous visons à promouvoir une collaboration interdisciplinaire efficace
entre chercheurs, industriels et décideurs, afin de répondre à ces défis environnementaux.

Les thématiques sont diverses et interdisciplinaires, couvrant plusieurs domaines clés. Les principales thématiques que nous souhaitons explorer :

• Détection des Anomalies dans l’Agroalimentaire, l’Environnement, et les Ressources en Eau : l’étude et l’analyse de comportements atypiques ou de situations anormales qui peuvent avoir un impact significatif sur ces secteurs.
• Analyse des Polluants et Surveillance de la Qualité de l’Eau : Ce domaine se concentre sur l’identification et la quantification des polluants dans divers environnements, ainsi que sur la surveillance continue de la qualité de l’eau.
• Détection des Pratiques Non Conformes dans la Gestion des Ressources Naturelles : Cela peut inclure l’identification de pratiques qui ne respectent pas les réglementations ou les normes établies dans la gestion des ressources naturelles, y compris la pêche.

L’accent sera mis sur l’utilisation des approches en apprentissage et en analyse de données pour améliorer la détection et la compréhension des anomalies et des comportements atypiques dans les secteurs concernés. Un autre aspect concerne la représentation et l’extraction de connaissances et développer des méthodes pour représenter efficacement les connaissances dans ces domaines et extraire des informations utiles à partir de grandesquantités de données.

Les communautés scientifiques concernées par les enjeux de la détection des anomalies et les interactions avec d’autres actions du GDR MaDICS et d’autres laboratoires comprennent :

• Intelligence Artificielle (IA) : Pour le développement de modèles et d’algorithmes avancés dans la détection des anomalies.
• Analyse de Données Environnementales : Focalisation sur l’interprétation des données environnementales et leur utilisation pour identifier des comportements atypiques.
• Gestion de l’Eau et des Ressources Naturelles : Études centrées sur la préservation et la gestion durable des ressources hydriques et naturelles.
• Chimie Environnementale, Écologie et Écotoxicologie : Recherche sur l’impact des substances chimiques dans l’environnement et leurs effets sur les écosystèmes.