Ce projet est de type émergence et prend la forme d’une thèse. Il a pour thème la fouille visuelle interactive de données (« Visual Analytics »).
La thèse a pour objectif de fournir une contribution majeure au domaine de la fouille visuelle interactive de données multidimensionnelles.
Actuellement, le processus d’analyse et d’exploration implique une séquence d’interactions pilotées par l’analyste qui cherche à donner un sens aux informations que la machine lui transmet au travers de différentes représentations graphiques. Cependant, les efforts de recherche ont porté principalement sur le développement de représentations statiques de l’information plus que sur les modalités dynamiques de l’interaction elle-même.
Le défi principal que nous voulons relever dans cette thèse, réside dans la facilitation de cette interaction.
Context
Nous avons développé des méthodes de visualisation de données multidimensionnelles (N individus définis dans un espace à D variables) basées sur l’analyse in situ, ou sur la projection de ces données dans un plan, ainsi que des méthodes de diagnostic et d’exploration basées sur ces projections. Ces méthodes fournissent une vue des données multidimensionnelles qu’il est possible d’explorer interactivement (zoom, sélection…) mais aucune trace de ce processus exploratoire n’est conservée. Quelques travaux existent sur la modélisation et la représentation graphique de l’espace d’exploration ainsi que sur l’aide à l’exploration par la proposition automatique de représentations graphiques potentiellement intéressantes. Nous nous inspirerons de ces travaux pour proposer des solutions nouvelles aux problèmes de cartographie, de navigation interactive et assistée, et de synthèse posés à l’analyste.
Objectives
La thèse a pour objectif de concevoir une méthode et un outil logiciel d’analyse permettant de faciliter l'interaction et la gestion de l'historique de l'exploration. Les enjeux sont le développement de méthodes d’analyses permettant au décideur de maitriser les informations complexes qu’il perçoit pour prendre les décisions optimales. Les champs d’applications sont vastes : dans le domaine médical pour l’aide au diagnostic et la décision du traitement approprié, dans le domaine des réseaux (transports, télécommunications, énergie…) pour l’aide à la gestion de flux, à la prévention et au traitement des anomalies, dans le domaine de la sécurité pour l’aide à la détection de comportements frauduleux ou dangereux, ou de la maintenance prédictive pour suivre et prévenir les risques de défaillances de systèmes complexes.
Work program
Les travaux seront menés dans le cadre d’une thèse sur trois ans. La première année se focalisera sur l’étude bibliographique afin de dégager les pistes de recherche les plus prometteuses, la seconde permettra le développement et l’étude scientifique basée sur des critères objectifs et sur des tests utilisateurs des méthodes proposées, la troisième concrétisera ces études par l’application de ces méthodes sur les données réelles dont nous disposons au laboratoire (maintenance prédictive, réseaux sociaux, données énergétiques…).
Extra information
Prerequisite
Détails
Expected funding
Institutional funding
Status of funding
Expected
Candidates
Utilisateur
jean-daniel.fekete
Créé
Mardi 23 février 2010 18:40:04 CET
dernière modif.
Vendredi 20 avril 2012 15:50:40 CEST
Fichiers joints
filename
créé
hits
filesize
Aucun fichier joint à cette fiche
Connexion
Ecole Doctorale Informatique Paris-Sud
Directrice
Nicole Bidoit Assistante
Stéphanie Druetta Conseiller aux thèses
Dominique Gouyou-Beauchamps
ED 427 - Université Paris-Sud
UFR Sciences Orsay
Bat 650 - aile nord - 417
Tel : 01 69 15 63 19
Fax : 01 69 15 63 87
courriel: ed-info à lri.fr