Offre en lien avec l’Action/le Réseau : RoCED/– — –
Laboratoire/Entreprise : LIFAT, équipe BDTLN, Université de Tours
Durée : 3 ans
Contact : arnaud.soulet@univ-tours.fr
Date limite de publication : 2022-05-06
Contexte :
Laboratoire : LIFAT, équipe BdTln, Université de Tours
Lieu : antenne universitaire de Blois
Durée : 3 ans
Financement : Région Centre Val de Loire
Sujet :
Le Web des données est déjà largement utilisé en recherche d’information. Ses graphes de connaissances devraient aussi être une source de connaissances stratégiques pour soutenir les travailleurs du savoir comme les journalistes ou les spécialistes en sciences humaines et sociales. En particulier, un enjeu majeur pour les aider est d’identifier les indicateurs socio-économiques visant à quantifier des phénomènes et leur impact au sein d’un domaine. Malheureusement, la diversité des entités et de leurs liens dans les graphes du Web des données rend complexe le développement de méthodes automatisées et transdisciplinaires pour identifier ces indicateurs, qui eux doivent être spécifiques à chaque discipline. En plus d’être hétérogènes, les graphes sont nombreux, volumineux et distribués, soulevant l’enjeu d’algorithmes parcimonieux pour pouvoir passer à l’échelle. L’objectif de ce travail de thèse est de proposer des modèles transdisciplinaires et de les mettre en œuvre dans les graphes de connaissances du Web afin d’y découvrir automatiquement des indicateurs interprétables au sein de leur domaine socio-économique. Les principales contributions attendues sont : la proposition de modèles d’analyse de données sensibles aux ontologies, la proposition d’algorithmes de génération d’indicateurs socio-économiques et le développement d’un prototype en ligne suivant les principes FAIR.
Profil du candidat :
Master en informatique, initiation à la recherche (enseignement suivi, ou projet, ou stage), motivation pour le web sémantique et l’extraction de connaissances
Formation et compétences requises :
Master en informatique, initiation à la recherche (enseignement suivi, ou projet, ou stage), motivation pour le web sémantique et l’extraction de connaissances
Adresse d’emploi :
Antenne de l’université de Tours
3 place Jean Jaurès
41000 BLOIS
Document attaché : 202203301408_Sujet thèse LIFAT – Découverte de connaissances stratégiques interprétables dans le Web des données 2022 03 16.pdf