Actions en cours

Apprentissage, opTimisation Large-échelle : Application à la Santé

Acronyme : ATLAS

Responsables :

Résumé :

L’objectif de la fouille de données est la recherche d’informations pertinentes dans de grandes masses de données afin d’aider à la décision et à la prévision. Il s’agit à chaque fois de développer de nouveaux outils pour prendre en compte la nature des données analysées qui peuvent être extrêmement complexes, par exemple hétérogènes et/ou présentant une structure de dépendance qu’il convient d’être capable de modéliser. L’Action ATLAS sera centrée autour de quatre axes principaux : collecte des données, apprentissage de représentation, optimisation pour l’apprentissage, calcul haute performance et réunira des collègues statisticiens, informaticiens, traiteurs de signaux, neuroscientifiques ainsi que des médecins, des biologistes et des industriels.

anaLysE et dynaMique des messages et cONversations radicales sur Internet

Acronyme : LEMON

Responsables :

Résumé :

LEMON est une action de coordination structurée autour de l’exploration des données sociales pour détecter, analyser et caractériser les messages et conversations radicales sur Internet. Le but est de réunir des chercheurs en sociologie, sciences de la communication, traitement du langage, fouilles de données et intelligence artificielle afin de partager des méthodes, modèles et techniques développés pour explorer les données sociales. L’action vise plus particulièrement l’analyse de nouveaux modes d’interactions avec les plateformes sociales, la collecte des données ainsi produites, la caractérisation de leur contenu et de leur dynamique. L’action pourra produire des indices spécifiques au contenu radicalisé en ligne et des méthodes de détection fondées sur l’apprentissage et la sémantique.

MAChine LEarning for EArth observatioN

Acronyme : MACLEAN

Responsables :

Résumé :

L’objectif principal de cette action est de mettre en place une dynamique d’échange entre des experts en Sciences de l’Environnement et Télédétection et des experts en Science de Données (STIC) pour relever les nouveaux défis liés aux systèmes modernes d’observation de la Terre (grande quantité de données à différentes échelles spatiales, temporelles et spectrales, nuage de points 3D, fusion de données multimodales, etc.). Pour cela, nous focalisons notre attention sur l’analyse de ce type d’information à travers des techniques d’apprentissage automatique avec un focus sur les méthodes d’apprentissage profond, ces dernières étant très développées dans le milieu de la vision par ordinateur et traitement du signal mais pas encore mûres dans le domaine de la télédétection. L’action aura comme objectif de travailler et animer la communauté nationale autour de trois aspects principaux : i) méthode d’apprentissage automatique pour un seul capteur ii) méthode d’apprentissage pour des séries temporelles d’imagerie satellitaire et iii) méthode d’apprentissage pour de la fusion de données multi-capteurs (séries temporelles et capteur mono-date).

Maîtriser l’Analyse interactive de DOnnées pour la NArration journalistique

Acronyme : MADONA

Responsables :

Résumé :

L’action vise à faire se rencontrer des chercheurs en informatique, spécialistes de l’exploration interactive de données (INS2I) et des chercheurs en science de l’information et de la communication, spécialistes des pratiques de production et réception numérique (INSHS), en interaction avec des journalistes ayant des problématiques d’exploration de données. L’objectif de ces rencontres est : – une meilleure compréhension des mécanismes de sélection et de traitement des données qui permettent de construire progressivement des narrations : en appréhendant les méthodologies empiriques adoptées par les journalistes et en questionnant la scénarisation des productions du datajournalisme ; – la création et la mise à disposition d’outils permettant aux journalistes d’explorer et analyser des données ouvertes avec une interaction simplifiée : en formulant des hypothèses et en exprimant des besoins avec des primitives de haut niveau, en sélectionnant ou affinant des propositions de modèles ou visualisations extraits des données.

PLATFORM : Impact Sociétal des Algorithmes Décisionnels

Acronyme : PLATFORM

Responsables :

Résumé :

Notre action vise à examiner les impacts des algorithmes décisionnels sur les choix des consommateurs. Avec l’émergence des plateformes numériques, ces algorithmes sont devenus fondamentaux dans la stratégie des firmes 4.0. : ils permettent d’inférer les préférences de millions d’individus et de leur proposer une offre ciblée et pertinente. Notre action vise à créer et animer une communauté scientifique en informatique, marketing, économie comportementale et psychologie cognitive pour étudier le lien entre les caractéristiques des algorithmes décisionnels et les déterminants comportementaux des consommateurs. Pour ce faire, nous organiserons des datathon et hackathon pour la conception et déploiement d’expériences contrôlées.

Raisonner sur les données

Acronyme : RoD

Responsables :

Résumé :

L’Action RoD (en commun avec le GDR IA) 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 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

 


Ateliers

Le GDR MaDICS possède des Ateliers, outils de préfiguration des futures Actions.

En 2020-2021, cinq Ateliers sont présents :

  • AGEE
  • BigData4Astro
  • DOING
  • MaDICS-HN
  • OSIS