Apéro'Info Blois : big data et étude des comportements

Organisés par le Département Informatique de l’Université de Tours, site de Blois, les apéro's info sont un cycle de conférences courtes de vulgarisation sur des thématiques de recherche développées par nos chercheurs en informatique locaux. Chaque soir, deux intervenants font une présentation de 20 minutes de leurs travaux, la soirée s’achevant ensuite par des échanges question/réponse autour d’un petit apéritif. Ces conférences sont accessibles à tous les publics intéressés par les sciences. 

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Jeudi 15 février – Soirée "Big data et étude de comportements"

Rendez-vous à 18:15 en amphi 2 à l'antenne Universitaire, 3 place Jean Jaurès, 41000 Blois.

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Intervenants

  - Nicolas Labroche

Prise en compte des intérêts utilisateurs pour l'exploration de données massives et complexes

Cette présentation s’intéresse à un cas concret de collaboration de recherche entre un laboratoire public et un grand groupe privé dans le cadre d’une convention de thèse de doctorat. Nos travaux se placent dans le cadre de l’exploration de grands jeux de données par le biais de logiciels de Business Intelligence (BI) et par des utilisateurs ayant différents profils allant de l’expert, au décideur en passant par des «data enthusiasts». Dans ce contexte, les recherches sont souvent complexes et improductives car les systèmes de BI ne prennent pas en compte les besoins propres à chaque utilisateur.

Nous nous intéressons donc ici à la problématique de la modélisation des intérêts utilisateurs et à sa mise en œuvre pour définir un système de recommandation apte à guider un utilisateur dans son exploration des données. Pour cela, nous identifions un ensemble d’attributs issus des interactions des utilisateurs et montrons qu’il est possible de définir des intérêts utilisateurs sous la forme de groupes ou clusters d’interactions. Nous montrons enfin qu’il est possible de mettre en place des politiques de recommandations efficaces sur la base de ces intérêts utilisateurs.

  - Laurent Etienne

Analyse des comportements de déplacements à l'aide de fouille de trajectoires

Grâce à l’essor des "smart-objects" (smart-watch, smart-phone, smart-car, smart-cities, ...), il est désormais possible de suivre en permanence les déplacements de nombreux objets différents. Tous ces objets connectés produisent des masses de données conséquentes qui disposent d'une composante spatiale et temporelle. Cette présentation traite des problématiques liées à la fouille de données spatio-temporelles et plus particulièrement à l'analyse des trajectoires.

L'objectif recherché est d'extraire automatiquement les comportements spécifiques d'un individu (patrons, segmentation, classification). Différents exemples des travaux réalisés par l'équipe BDTLN sur l'extraction de connaissances sur des bases de données de trajectoires seront présentés (navires, ambulances, piétons, enfants, pigeons...).

Laurent Etienne est maître de conférences à l'université de Tours et membre de l’équipe Bases de Données et Traitement du Langage Naturel (BDTLN) du Laboratoire d’Informatique Fondamentale et Appliquée de Tours (LIFAT). Titulaire d’un master recherche en informatique de l’université de Rennes 1 spécialisé en imagerie numérique et intelligence artificielle, il a soutenu une thèse en géomatique à l’Institut de Recherche de l’Ecole Navale (IRENav) portant sur la fouille de données spatio-temporelles et la détection de comportements inhabituels. Ses activités de recherche portent sur la modélisation, l’analyse et l’extraction de connaissances liées à l’étude du mouvement.