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Des données aux connaissances et à la décision

Des données aux connaissances et à la décision

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La disponibilité croissante de données massives repousse les frontières techniques dans de nombreux champs. D'une part, la nature hétérogène, semi-structurée, incomplète ou incertaine des données remet en cause les modèles statistiques usuels ainsi que les algorithmes dédiés à la décision. D'autre part, la gestion des données soulève de nouvelles contraintes d'opérabilité telles que la sécurité, l'intégrité et la traçabilité.
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En outre, produire de la connaissance nécessite de construire des modèles qui fournissent des décisions explicables, statistiquement valides et calculables. L'acceptation des résultats requiert aussi que la confidentialité et la loyauté soient renforcées.

En parallèle, de nouveaux développements en optimisation doivent permettre d'améliorer les procédures d’estimation.

Challenges :

  • Données hétérogènes, complexes, incomplètes, semi-structurées et/ou incertaines
  • Fast big data : structuration de la donnée pour pouvoir l’exploiter
  • Apprentissage en ligne, méthodologie pour les données massives, méthodes efficientes
  • Amélioration du stockage, calcul et estimation pour la science des données
  • Modélisation des interactions entre agents (humains ou artificiels) par théorie des jeux.
  • Représentation et algorithmes multi-échelle et multimodaux
  • Analyse théorique de méthodes heuristiques (théorie de la complexité, géométrie de l’information, théorie des chaînes de Markov)
  • Coévolution Humain-Machine dans les systèmes autonomes : agents conversationnels, voitures, robots sociaux