Séminaire du pôle Sciences des données

14 March 2018 par William Domingues
Séminaire du 21/03/2018 avec Léa LAPORTE et Yannick ESTEVE
Le Pôle Sciences des Données organise un séminaire le 21/03/2018. Nous avons le plaisir de vous inviter à y assister. A la fin du séminaire, il y aura un buffet pour partager un moment de convivialité. Ainsi, les inscriptions sont gratuites, mais obligatoires (avant le 16/03/2018, lien ci-dessous).
Date limite inscription : 16/03/2018
 
Invités:
Léa LAPORTE (LIRIS – INSA de Lyon)
Yannick ESTEVE (LIUM – Le Mans Université)
 
 
Léa LAPORTE
 
Titre : Recommandation de séquences d’activités lors de grands évènements distribués.
 
Résumé : Au cours des dernières années, les plateformes sociales de recommandation de lieux ou d’évènements telles que MeetUp, Foursquare ou Twitter sont devenues extrêmement populaires et génèrent chaque jour des masses importantes de données géo-localisées. De nouvelles applications et problèmes de recherche ont ainsi émergé dans le domaine de la recommandation : recommandation de listes de points d’intérêts (POI) ou d’évènements, recommandation de package, parcours touristique ou de séquences de points d’intérêts. Nous commençons par présenter brièvement ces différents problèmes et leurs objectifs, pour nous concentrer sur une problématique émergente : la recommandation de séquences d’activités lors d’événements distribués. Nous présentons une formalisation du problème et des contraintes spatio-temporelles intrinsèquement liées, que nous illustrons sur des exemples. Nous présentons une typologie des différents facteurs (utilisateurs, événements, contraintes spatio-temporelles) ayant une influence sur le processus de recommandation. Nous présentons une première approche de recommandation de séquence d’activité que nous avons proposé, et qui tient compte de contraintes spatio-temporelles mais aussi des préférences et des motifs comportementaux passés des utilisateurs pour recommander une nouvelle séquence, ou planning d’activités.
 
 
Yannick ESTEVE
 
Titre : Du signal aux concepts : vers des approches entièrement neuronales pour l’extraction du sens dans la parole.
Résumé : Les réseaux de neurones profonds ont permis à différentes technologies du traitement automatique des langues de franchir des paliers importants en termes de performance qualitative, par exemple dans le domaine de la traduction automatique qui utilise des systèmes totalement neuronaux.
D’autres tâches ont également bénéficié de l’apport des réseaux de neurones, comme la reconnaissance automatique de la parole, sans toutefois que les systèmes entièrement neuronaux s’imposent, même si les résultats prometteurs obtenus permettent d’envisager une évolution dans ce sens.
Ces progrès récents, et le potentiel non encore exploré des réseaux de neurones profonds, laissent présager la conception d’architectures neuronales plus complexes combinées à des méthodes d’apprentissage spécifiques ouvrant la voie à l’extraction d’informations sémantiques capturées directement dans le signal de parole, sans représentation symbolique intermédiaire.
Lors de cet exposé, nous reviendrons sur les motivations d’une telle approche, sur l’état de l’art actuel, et discuterons de différentes pistes à explorer pour parvenir à de tels systèmes entièrement neuronaux.

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