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CRAFTML, une forêt aléatoire efficace pour l’apprentissage multi-label extrême

M. Wissam Siblini

M. Frank Meyer

Mme Pascale Kuntz


Durée :

EGC 2019

Du au

CentraleSupélec, Metz

Cette année la 19ème édition de la conférence EGC aura lieu à Metz du 21 au 25 janvier 2019 sur le Campus de Metz de CentraleSupélec.

La conférence Extraction et Gestion des Connaissances (EGC) est un événement annuel réunissant des chercheurs et praticiens de disciplines relevant de la science des données et des connaissances. Ces disciplines incluent notamment l’apprentissage automatique, l’ingénierie et la représentation de connaissances, le raisonnement sur des données et des connaissances, la fouille et l’analyse de données, les systèmes d’information, les bases de données, le web sémantique et les données ouvertes, etc.

Le traitement et l’intégration de sources de données et de connaissances posent sans cesse de nouveaux besoins et de nouveaux défis en termes de méthodes, de techniques et d’outils pour acquérir les données, les classifier, les intégrer, les représenter, les stocker, les indexer, les visualiser, interagir avec elles, les protéger et surtout les transformer en connaissances utiles, pertinentes et respectueuses de nos droits.

Aux besoins de passage à l’échelle posés par de grandes collections de données, s’ajoutent les besoins de traitement de données hétérogènes, de qualité variable et parfois très dynamiques allant de l’article de journal en ligne, à la température d’un capteur connecté, de la photo ou la vidéo virale à la position géographique de nos voitures, des messages courts d’un microblog aux données liées d’une base de génomique, etc.

Un défi majeur est la conception d’algorithmes d’analyse et de raisonnement sur des données, plus transparents, capables de repérer les biais dans les données, d’expliquer la provenance de leurs résultats tout en garantissant le respect de la vie privée et l’équité.

La conférence EGC est l’occasion de faire se rencontrer académiques et industriels afin de confronter des travaux théoriques et des applications pratiques sur des données réelles et de communiquer des travaux de qualité, d’échanger et de favoriser la fertilisation croisée des idées, à travers la présentation de travaux de recherche récents, de développements industriels et d’applications originales.

Les actes d’EGC 2019, comprenant les articles des communications orales ainsi que ceux associés aux posters paraîtront dans un numéro de la revue RNTI. Les auteurs des meilleurs articles seront invités à soumettre une version étendue de leurs articles pour être publiés dans des post-actes internationaux édités chez Springer.

https://egc2019.sciencesconf.org

Producteur : Université de Strasbourg

Réalisateur : Université de Strasbourg

Keynote

Software Heritage: que faire avec tout le code source du monde?

M. Roberto Di Cosmo

Position actuelle: directeur de Software Heritage, Inria et professeur d'Informatique à Paris Diderot, membre de l'IRIF Page web : www.dicosmo.org Bio: Professeur d'Informatique à l'Université Paris Diderot, après avoir enseigné plusieurs années à l'Ecole Normale Supérieure de Paris, il est actuallement detaché chez Inria. Après une longue histoire de contributions à la recherche en Informatique, dans des domaines allant de la logique à la programmation parallèle, il s'intéresse maintenant aux problèmes nouveaux posés par l'essor du Logiciel Libre, et en particulier aux grandes masses de code. Promoteur de l'adoption du Logiciel Libre, il a créé le Groupe Thématique Logiciel Libre dans le Pole de compétitivié Systematic à Paris, qui a financé plus de 40 projets de R&D depuis 2007, et l'IRILL, une structure de recherche de pointe sur le Logiciel Libre. En 2016, il a été à l'origine de Software Heritage, une initiative qui vise à construire l'archive universelle de tout le code source publiquement disponible.

S4A : Fouille de données 2

Recherche de motifs pour l'étude critique de partitions musicales

M. Riyadh Benammar

Mme Véronique Eglin

Mme Mylène Pardoen

Mme Christine Largeron

S5A : Apprentissage

Apprentissage fédératif pour la prédiction du churn : une évaluation

M. Sebastien Godard

M. Nicolas Voisine

M. Tanguy Urvoy

M. Vincent Lemaire

Unsupervised Extremely Randomized Trees

M. Miguel Couceiro

M. Kevin Dalleau

Mme Malika Smail-Tabbone

Keynote

Computational fact-checking: state of the art,challenges, and perspectives

Mme Ioana Manolescu

Position actuelle : directrice de recherche INRIA DR1, à la tête de l'équipe projet INRIA/LIX CEDAR, enseignant à l'école polytechnique Page web : http://pages.saclay.inria.fr/ioana.manolescu/