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8èmes journées francophones
"Extraction et Gestion des Connaissances"
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INRIA Sophia Antipolis, du 29 janvier au 1er février 2008 |
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Objectifs et thèmes
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Programme
Programme court
Mardi 29 janvier
Mercredi 30 janvier
Jeudi 31 janvier
Vendredi 1er février
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Objectifs de la conférence
Dans le prolongement des sept éditions précédentes, EGC 2008 ambitionne de regrouper chercheurs, industriels et utilisateurs francophones issus des communautés Bases de Données, Apprentissage, Représentation des Connaissances, Gestion de Connaissances, Statistique et Fouille de données. Aujourd'hui, de grandes masses de données structurées ou semi-structurées sont accessibles dans les bases de données d'entreprises ainsi que sur la toile. Aussi les entreprises ont-elles besoin de méthodes et d'outils capables de les acquérir, de les stocker, de les représenter, de les indexer, de les intégrer, de les classifier, d'extraire les connaissances pertinentes pour les décideurs et de les visualiser. Pour répondre à cette attente, de nombreux projets de recherche se développent autour de l'extraction de connaissances à partir de données (Knowledge Discovery in Data), ainsi que sur la gestion de connaissances (Knowledge Management).
L'objectif de ces journées est de rassembler, d'une part les chercheurs des disciplines connexes (apprentissage, statistique et analyse de données, systèmes d'information et bases de données, ingénierie des connaissances, etc.), et d'autre part les spécialistes d'entreprises qui déploient des méthodes d'extraction et de gestion des connaissances, afin de contribuer à la formation d'une communauté scientifique dans le monde francophone autour de cette double thématique de l'extraction et de la gestion de connaissances.
Cette manifestation vise à stimuler le développement de la communauté EGC en offrant un lieu privilégié d'échanges entre chercheurs et spécialistes industriels, d'où devraient émerger les besoins et enjeux futurs de la discipline. Cette année, l'accent sera mis sur les contacts industriels et scientifiques avec les entreprises R&D du Parc d'Activité de Sophia Antipolis,
le W3C et les partenaires européens italiens.
Objectifs de l'association EGC
L'Association a pour objet de rassembler les chercheurs des disciplines de l'informatique décisionnelle, de l'Extraction de Connaissances dans les Données (ECD, KDD) et de la Gestion des connaissances (GC, KM). Plus précisément, elle se fixe pour objectif de promouvoir les échanges multidisciplinaires (apprentissage, statistiques et analyse et données, systèmes d'information et bases de données, ingénierie des connaissances), en connexion avec les spécialistes d'entreprises qui déploient les méthodes et les outils adaptés à leurs besoins, afin de contribuer à la formation d'une communauté scientifique dans le monde francophone autour de cette double thématique de l'extraction et de la gestion de connaissances. Cette association se veut un médium privilégié favorisant les échanges entre chercheurs et spécialistes d'entreprise afin de présenter l'état de l'art de ces thématiques, d'en faire émerger les besoins et les enjeux, ainsi que d'en stimuler le développement.
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Thèmes
- Acquisition, recueil, pré-traitement, filtrage et fusion de données ou de connaissances du domaine
- Modélisation et stockage de données, entrepôts de données, langages de requêtes, méta-données, méta-connaissances
- Modélisation des connaissances (OWL, graphes conceptuels, logiques), stockage des connaissances
- Traitements, extraction de connaissances et fouille utilisant différents types de données :
- Données complexes, volumineuses, hétérogènes
- Fouille de textes, langages techniques
- Fouille et interprétation d'images, de vidéos, de données audio
- Flux de données, données temporelles, séquentielles
- Données spatiales, fouille de graphes
- Fouille du Web (contenu, structure, utilisation), Web sémantique
- Utilisation de connaissances du domaine et d'ontologies (acquisition, mise à jour, interopérabilité, prise en compte des ontologies dans le processus d'extraction, extraction pour construire des ontologies)
- Théories, méthodes et algorithmes d'apprentissage, d'extraction de connaissances et de fouille de données :
- Apprentissage supervisé, discrimination, stratégies d'apprentissage, agrégation de prédicteurs, réseaux neuromimétiques, bayésiens, SVM, algorithmes génétiques, validation.
- Apprentissage non supervisé, analyse exploratoire, analyse de données, classification, cartes de Kohonen
- Fouille visuelle et interactive, analyse en ligne
- Méthodes utilisant le calcul intensif et distribué
- Approches symboliques, programmation logique inductive, inférence grammaticale, découverte de règles, d'arbres, de graphes
- Théorie de l'apprentissage, complexité
- Aspects interfaces et utilisateurs, environnements, modèles de l'extraction de connaissances et de la fouille de données
- Post-traitement, élagage, validation des méthodes, qualité des connaissances
- Gestion distribuée des connaissances, gestion et acquisition des connaissances par agents, gestion collaborative, bases de connaissances, exploration, interprétation, maintenance
- Systèmes de mémoires d'entreprise, de veille technologique, d'intelligence économique
- Applications innovantes de l'extraction et de la gestion de connaissances aussi bien dans l'industrie que dans l'administration. Les domaines d'applications sont, par exemple, médecine, biologie, finance, assurance, économie, sciences sociales, transport, tourisme, éducation, défense, télécommunications, gestion clientèle, gestion de ressources humaines, marketing, recherche d'information.
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