Institut DATAIA
Science des données, Intelligence Artificielle et Société

DATAIA Institute
Data Science, Artificial Intelligence and Society

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la journée de lancement du 15 février
Domaines applicatifs

Afin de favoriser le transfert des résultats obtenus au sein de l’institut DATAIA, mais aussi d’identifier de nouveaux enjeux scientifiques, plusieurs domaines d’applications ont été sélectionnés au travers de partenariats privilégiés avec le monde socio-économique.

Politique énergétique
Trois orientations principales ont été retenues : les questions relatives à l’ajustement entre production et demande, la prise de décision optimale en présence d’aléas, et la gestion de la relation clientèle. Ce dernier enjeu soulève notamment des questions légales mais aussi sociologiques. Par exemple, « Comment peut-on utiliser les données personnelles pour optimiser la demande sans violer les règles relatives à la vie privée ? » ou « Comment la diffusion d’informations peut aider la régulation de la consommation ? ».

Santé, alimentation et bien-être
Les données de santé constituent d’ores et déjà un élément important de la médecine 2.0, qui doit être accompagné en fonction des spécificités de ces données. L’apport des informations provenant des objets du quotidien (Internet des Objets, consommation, etc.) mises en relation avec ces données de santé personnelles ouvre la voie à une amélioration de la santé par la médecine préventive. L’institut DATAIA s’intéressera aussi à la modélisation, orientée données, des relations entre le régime alimentaire et le bien-être, afin d’ajuster les recommandations pour les personnes à risque. A nouveau, le compromis entre modélisation individualisée, respect de la vie privée et acceptation de la suggestion personnalisée est un enjeu majeur.

Urbanisation 4.0 et Mobilité
Les systèmes de transport intelligents et coopératifs, basés sur la modélisation du trafic, la gestion distribuée et interactive du trafic et la prise de décision optimale font partie de nos domaines d’applications. L'exploitation collaborative d'informations distribuées entre les véhicules (semi) autonomes favoriseront des progrès significatifs en terme de sécurité et de trafic. Sont également concernés les systèmes interconnectés cyber-physiques, qui nécessitent le développement de solutions pour une prise décision distribuée optimale dans un contexte d’incertitude. De manière plus générale, l'urbanisation intelligente en intégrant des sources d'informations de capteurs distribués pour l'aménagement du territoire, la gestion des ressources, des transports et de la mobilité.

"Business analytics"
Beaucoup d’entreprises ont investi dans la collecte et le stockage de données mais n’arrivent pas à exploiter ces données pour prendre de meilleures décisions et produire de la valeur. D’une part, les outils d’analyse ne sont pas encore suffisamment au service de cette utilisation. D’autre part, il faut développer de nouveaux cadres d’analyse, basés sur nos connaissances de l’individu et de la société, pour mieux interroger ces bases données.

Réseaux des personnes et des objets
Les réseaux sociaux sont des réseaux d’influence et de production de valeur. Si la plupart des messages sont actuellement produits par les utilisateurs, des capteurs commencent à produire un flux d’information supplémentaire et continu. Une nouvelle forme de communication et d’échange d’informations est donc en train de naître et il est essentiel de comprendre comment nos comportements et les interactions sociales sont influencés. Pour cela, il faut développer de nouvelles méthodologies permettant une analyse adéquate des différents impacts liés à ces évolutions.

e-Science
Le recours de plus en plus systématique à de gros corpus de données change en profondeur la pratique, les techniques du travail et jusqu'au mécanisme d'inférence, dans l'ensemble des disciplines scientifiques. Ainsi, en sciences du vivant, la révolution des techniques expérimentales a ouvert la porte à des jeux de données de très grande dimension relativement au faible nombre d’individus. Par ailleurs, dans les masses de données collectées en astrophysique, une des problématiques majeures consiste à détecter de très faibles signaux. Ainsi, un enjeu essentiel est d'accompagner ce changement en développant une culture de l'expertise des données au sein de l’Institut DATAIA pour la propager à l'ensemble des partenaires scientifiques.