DIAMS : Data Integration, Analysis, and Management as Services

Mots clés

Analyse et exploration de données, Gestion intégrée de données hétérogènes et multimodales, Composition de chaînes de traitements analytiques et services, Optimisation et personnalisation

 

Applications

Internet des Objets, Villes Intelligentes, Défense, Développement Durable, Transport Maritime

 

Responsable
Omar BOUCELMA / Noel NOVELLI
 

Membres

BERTI-EQUILLE Laure  Enseignant-Chercheur / Chercheur
BOUCELMA Omar  Enseignant-Chercheur / Chercheur
BRUNO Emmanuel  Enseignant-Chercheur / Chercheur
COMIGNANI Ugo  Post-Docs / ATER / Ingenieurs
GUERMAZI Yassine  Doctorant
LERCH Soelie  Doctorant
MADJAROV Ivan  Enseignant-Chercheur / Chercheur
MURISASCO Elisabeth  Enseignant-Chercheur / Chercheur
NOVELLI Noel  Enseignant-Chercheur / Chercheur
PENG Tao  
SELLAMI Sana  Enseignant-Chercheur / Chercheur
THUILLIER Etienne  Enseignant-Chercheur / Chercheur

Objectif scientifique

Notre objectif principal est d’offrir de services pour automatiser et adapter toute la chaîne de traitement et d’analyse de grandes masses de données multi-sources et multi-modales issues du Web, des réseaux sociaux et sans fil, des objets connectés, capteurs et applications scientifiques.

Trois axes de recherche sont proposés dans l’équipe DIAMS. Chacun d’eux est alimenté par des cas d’étude concrets issues de nos collaborations actuelles pour une application directe de nos travaux.

1. Axe Données et Sémantique. Il s’agit, en particulier, de définir des modèles de représentation des données adéquats et :

  • Extraire et structurer les données issues de différentes modalités ou sources structurées ou non (Web et médias sociaux, applications scientifiques, Internet des Objets, capteurs et réseaux, données issues de la technologie sans fil, données de la ville intelligente, smart-grids, Floating Car Data, billettique, etc.) ;
  • Définir et utiliser les ontologies pour la désambiguïsation et l’enrichissement sémantique des données extraites ;
  • Définir et contrôler en continu la qualité des données pour détecter et corriger efficacement les anomalies.

2. Axe Traitements et Analyse. Il s’agit, en particulier, de concevoir des algorithmes, des méthodes et des services pour :

  • Intégrer et fusionner efficacement des données multi-sources, hétérogènes et multi-modales ;
  • Analyser les données en utilisant et en adaptant des techniques statistiques et d’apprentissage automatique ;
  • Évaluer la qualité des résultats d’analyse obtenus en sortie et mieux adapter les pré-traitements de données en amont de la chaîne analytique ;
  • Proposer des visualisations analytiques et générer automatiquement des explications sur les choix de traitement opérés.

3. Axe Systèmes et Gestion intégrée. Il s’agit, en particulier, de concevoir des outils et des services permettant pour :

  • Indexer, manipuler, analyser et recommander de façon personnalisée les données hétérogènes et multimodales ;
  • Optimiser les opérations de nettoyage et la découverte des liens entre données (dépendances fonctionnelles, contraintes, connaissances) ;
  • Adapter et optimiser la qualité des résultats d’un pipeline analytique.

Nos applications et cas d’études réels relèvent du domaine de la Santé et des données biomédicales (ANR QualiHealth 2019-2023), de l’Internet des Objets et villes intelligentes, du développement durable (IRD), de la Défense (Naval Group) et du transport maritime.

 

Site Web

Pour plus de détail : http://diams.lis-lab.fr

Publications récentes de l’équipe


16 documents

Article dans une revue1 document


Communication dans un congrès15 documents

  • Soëlie Lerch, Patrice Bellot, Emmanuel Bruno, Elisabeth Murisasco. Analyse multimodale d'émotions utilisant l'audio, la vidéo, la transcription et des signaux physiologiques. Workshop sur les Affects, Compagnons artificiels et Interactions, CNRS, Université Toulouse Jean Jaurès, Université de Bordeaux, Jun 2020, Saint Pierre d'Oléron, France. ⟨hal-02934663⟩
  • Ugo Comignani, Noël Novelli, Laure Berti-Équille. Data Quality Checking for Machine Learning with MeSQuaL. Advances in Database Technology - EDBT 2020, 23rd International Conference on Extending Database Technology,, Mar 2020, Copenhagen, Denmark. ⟨hal-02865824⟩
  • Laure Berti-Équille. Reinforcement Learning for Data Preparation with Active Reward Learning. International Conference on Internet Science INSCI 2019: Internet Science, Dec 2019, Perpignan, France. pp.121-132, ⟨10.1007/978-3-030-34770-3_10⟩. ⟨hal-02865911⟩
  • Ivan Madjarov, Fatma Slaimi. A Multigraph for RESTful Services Discovery in IoT Ecosystem. 2019 IEEE World Congress on Services (SERVICES), Jul 2019, Milan, Italy. ⟨10.1109/SERVICES.2019.00107⟩. ⟨hal-02192564⟩
  • Laure Berti-Equille, Hazar Harmouch, Felix Naumann, Noël Novelli, Thirumuruganathan Saravanan. Discovery of Genuine Functional Dependencies from Relational Data with Missing Values [Abstract for INFORSID 2019]. INFORSID 2019, Jun 2019, Paris, France. ⟨ird-02092569⟩
  • L. Berti-Equille. Learn2Clean: Optimizing the Sequence of Tasks for Web Data Preparation. The Web Conf 2019, ACM, May 2019, San Francisco, United States. ⟨10.1145/3308558.3313602⟩. ⟨ird-02092548⟩
  • Laure Berti-Équille. ML-Based Knowledge Graph Curation: Current Solutions and Challenges. Companion The 2019 World Wide Web Conference, May 2019, San Francisco, United States. pp.938-939. ⟨hal-02150652⟩
  • Patrice Bellot, Lerch Soëlie, Bruno Emmanuel, Elisabeth Murisasco. Influence des lexiques d'émotions et de sentiments sur l'analyse de sentiments - Application à des critiques de livres. COnférence en Recherche d'Informations et Applications - CORIA 2019, 16th French Information Retrieval Conference, Mar 2019, Lyon, France. ⟨hal-02442701⟩
  • Lerch Soëlie, Bellot Patrice, Bruno Emmanuel, Elisabeth Murisasco. Influence des lexiques d'émotions et de sentiments sur l'analyse des sentiments Application à des critiques de livres. CORIA-EARIA 2019, Mar 2019, Villeurbanne, France. ⟨hal-02448203⟩
  • Alban Gabillon, Emmanuel Bruno. A Security Model for IoT Networks. International Conference on Future Data and Security Engineering, Nov 2018, Ho Chi Minh City, Vietnam. pp.39-56, ⟨10.1007/978-3-030-03192-3_4⟩. ⟨hal-02060668⟩
  • Ivan Madjarov. Salle informatique "Administration Systèmes & Services Réseaux". Actes du 4ème Workshop Pédagogique des IUT Réseaux et Télécoms (WPRT 2018), ACD-R&T, Nov 2018, Hendaye, France. ⟨hal-02396151⟩
  • Ivan Madjarov. Applications hybrides et adaptatives basées Apache Cordova. Les cahiers pédagogiques R&T, Actes du 4ème Workshop Pédagogique des IUT Réseaux et Télécoms (WPRT 2018), Nov 2018, Hendaye, France. ⟨hal-02396140⟩
  • Tao Peng, Sana Sellami, Omar Boucelma. IoT Data Repairing with Incremental Multiple Linear Regression. BDA 2018 34ème Conférence sur la Gestion de Données – Principes, Technologies et Applications, Oct 2018, Bucarest, Romania. ⟨hal-02092757⟩
  • Alban Gabillon, Emmanuel Bruno. Regulating IoT Messages. International Conference on Information Security Practice and Experience (ISPEC 2018), Sep 2018, Tokyo, Japan. pp.468-480, ⟨10.1007/978-3-319-99807-7_29⟩. ⟨hal-01893582⟩
  • Laure Berti-Équille, Hazar Harmouch, Felix Naumann, Noël Novelli, Thirumuruganathan Saravanan. Discovery of Genuine Functional Dependencies from Relational Data with Missing Values. The 44th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB), Aug 2018, Rio de Janeiro, Brazil. ⟨10.14778/3204028.3204032⟩. ⟨hal-01795311⟩

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