Détection de régularités dans les grands volumes de données

Christophe Rigotti, Pierre Nicolas Mougel

Equipe COMBINING

La valorisation des données, collectées/archivées de façon massive depuis une vingtaine d'années, est un enjeu majeur qui a conduit au développement de la fouille de données (Data Mining, souvent intégré aux processus dits de "Business Intelligence"). Au carrefour entre bases de données, statistiques et apprentissage automatique, ses applications sont variées comme l'analyse de comportements clients, la maintenance préventive, le développement de sites internet proactifs par recommandations, ou encore la détection de fraudes. Il existe des boites à outils utilisables par des experts dans les processus de formulation d'hypothèses et de construction/élicitation de modèles. L'équipe COMBINING conduit des recherches appliquées et amont en fouille de données, et présentera l'utilisation de ses prototypes logiciels pour la détection de régularités temporelles et structurelles. Nous illustrerons également la possibilité d'intégration modulaire de ces prototypes dans des plates-formes qui permettent de combiner une large palette d'outils (classification, segmentation, visualisation, extraction de motifs) dans des processus d'extraction de valeur ajoutée à partir de données brutes

Davantage d'information...

Screenshot of module extraction in interaction networks (here in a gene interaction network) - PhD work of Pierre-Nicolas Mougel