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Accueil du site > Français > Thèmes de recherche > Thème 2 - Indexation et recherche d’informations > Equipe SIG

Equipe SIG

 

Systèmes d’Informations Généralisés
Responsable : Olivier Teste

Actualités rapides (Plus de détail, cliquer ici)

Offre de thèse : septembre 2016

L’équipe SIG recherche des doctorants pour des thèses financées pour septembre 2016. Plus de détails ici.

PhD Research Grant on "Social interaction analysis"

 

ISS2016 Informations Spatialisées Sémantisées, Toulouse, 23 - 25 Novembre 2016

Cette action vise l’amélioration de l’analyse, du traitement et de la valorisation des données spatialisées des projets scientifiques.

Mercredi 23, Jeudi 24 et Vendredi 25 novembre 2016 à l’ENSEEihT (centre ville).

 

Revue Des données à la décision

Parution prochaine aux éditions ISTE de la revue "Des données à la décision". Rédactrice en chef : Florence Sèdes.

Domaine scientifique

L’équipe SIG se compose de 17 permanents, et d’une trentaine d’étudiants post-doctorants, doctorants ou stagiaires, et d’ingénieurs de recherche.

Nos recherches s’inscrivent dans le domaine des Systèmes d’Informations (« Information Systems »), et ont pour objet scientifique la donnée et l’utilisateur. Elles concernent notamment les problématiques d’accès à la donnée brute et élaborée pour les utilisateurs.

Ces recherches concernent plusieurs domaines scientifiques (ACM/CCS) relevant :

  • des Systèmes de Gestion de Données (« Data Management Systems ») : Conception et Modélisation des bases de données – Systèmes décisionnels, entrepôts et bases de données multidimensionnelles – Gestion de documents complexes, données géo-référencées, spatio-temporelles, métadonnées.
  • des Systèmes de Recherche d’Informations (« Information Retrieval Systems ») : Processus contextualisés de la recherche d’information – Systèmes de recommandation – Réseaux sociaux – Fouille dans les collections de documents et Apprentissage (« Machine Learning »).

Travaux de recherche

Nos travaux concernent toute la chaîne de traitement de la donnée. Ils visent à développer des méthodes, modèles et outils qui permettent un accès simple et efficace à l’information pertinente pour permettre ou en améliorer l’usage, faciliter l’analyse et aider à la prise de décisions.

 

Figure 1 : Chaîne de traitement de la donnée.


Nous traitons les masses d’informations, en particulier les mégadonnées (« Big Data »), numériques, textuelles ou multimédias pouvant être structurées, semi-structurées ou non structurées. Nos approches s’articulent selon deux axes :

  • Un premier axe consiste à collecter des ensembles de données qualifiées de données brutes, pour les Intégrer, les Modéliser et les Enrichir afin de constituer des ensembles de données élaborées.
  • Un second axe consiste à développer des mécanismes permettant d’Explorer, d’Analyser et de Restituer les données pour simplifier et adapter leur accès pour des utilisateurs spécialistes ou non.

 

Figure 2 : Exploitation des masses de données.


Mots Clés

Big Data management and analysis, Data and Document Warehousing, Evaluation Campaign (CLEF, TREC), Learning (« Machine Learning », « Meta-Learning », « Deep Learning »), Microblog Analysis, Multidimensional Modeling, NoSQL Databases, Recommender Systems, Rich-Content Documents, User-Generated Contents.

 

Collaborer avec SIG (stage étudiant, thèse, collaboration entreprise et transfert de technologies, autre).

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