Appel: Bulletin thematique de l'AFIA "Intelligence Artificielle et Big Data"

[Thierry Hamon]

Date: Wed, 6 Mar 2013 22:11:24 +0100
From: "Catherine Faron Zucker" <faron at polytech.unice.fr>
Message-ID: <d7fba3fc2402916716b48986e6aa6160.squirrel at webmail.polytech.unice.fr>

L'association Française pour l'intelligence artificielle édite un
bulletin trimestriel d'information à l'attention de ces adhérents. Le
bulletin N°81 sera un bulletin thématique qui regroupera les activités
françaises de recherche en intelligence artificielle reliés au « Big
Data ».

L’avalanche des données qui viennent alimenter le web et les data
centers (re)met à l’honneur des thématiques de recherche bien connues en
Intelligence Artificielle, en particulier en ingénierie des
connaissances et en apprentissage, et rend possible de nouveaux
résultats ou de nouvelles approches. Le web de données et les énormes
data centers privés font l’objet de nombreux travaux de recherche
relatifs notamment au liage massif des données et à l’alignement de
leurs schémas, au stockage et à la distribution de cette masse de
données, à son interrogation, aux raisonnements qui peuvent être mis en
œuvre, à la sécurité des données, à la confiance en ces données, aux
interactions avec ces données. Sure

Ce bulletin de l’AFIA vise à recenser les travaux de recherche en
intelligence artificielle qui participent à résoudre les nombreux
problèmes que pose le Big Data ou inversement, utilisent les
opportunités offertes par le déluge des données disponibles. Le contenu
de ce bulletin sera constitué de présentations courtes (2 à 4 pages) des
activités de recherche qui sont menées dans les laboratoires français
sur cette thématique : présentation d'équipes de recherche et/ou de
projets de recherche.

Liste non exhaustive de thématiques:
  - Publication des données
  - Gestion de gros volumes de données
  - Gestion de données hétérogènes
  - Gestion de données distribuées
  - Interrogation du web de données
  - Intégration de données
  - Alignement de sources de données et de schémas
  - Passage à l’échelle des raisonnements: distribution des
    raisonnements, distribution des données
  - Prise en compte de la dimension spatiale et temporelle des données:
    traitements en temps réel, évolution temporelle, historisation et
    oubli
  - Passage d’un modèle de calcul centré CPU à un modèle centré données
  - Utilisation de MAPReduce et consorts en I.A.
  - Qualité des données, confiance
  - Présentation, visualisation des données
  - Interrogation des données en langage naturel
  - Data mining et text mining “massif”
  - Web des données, Linked Data, Open Data, Data centers privés
  - Provenance, confidentialité, gestion des droits d’accès aux données
  - Extraction de connaissances pour le web de données à partir de
    textes
  - Extraction de connaissances à partir du web de données par des
    techniques d’apprentissage
  - Analyse du web de données, extraction de sous-graphes,
    identification de communautés
  - Réseaux sociaux
  - Problèmes éthiques

Nous vous sollicitons ici pour participer à la rédaction de ce bulletin.
Pour les laboratoires, c'est l'opportunité de communiquer sur vos
activités au sein de l'AFIA, et au travers de ce bulletin de participer
à la cartographie des travaux en Intelligence Artificielle menées en
France qui traitent du Big Data.

Si vous êtes intéressés, vous pouvez nous faire une réponse d'intérêt
précisant l'objet de votre présentation (présentation d'équipe,
présentation d'un projet de recherche) avant le 25 mars.
Nous vous demanderons le texte correspondant à la description de vos
activités de recherche d'ici le 15 avril.

Pour toute question, n'hésitez pas à nous contacter.

Cordialement

Catherine Faron Zucker & Patrick Albert

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