On a aussi mentionné dans cette section des colloques organisés sur cette aire géographique car ils informent sur l’actualité de la recherche.
Le laboratoire Eric (perles 1 à 2)
Le laboratoire Eric pour Entrepôt, Représentation et Ingénierie des Connaissances (ou Équipe de Recherche en Ingénierie des Connaissances) travaille sur l’informatique décisionnelle. L’équipe de chercheurs du laboratoire Eric s’est spécialisée sur la conception de nouveaux systèmes, modèles et algorithmes pour la fouille de données complexes et l’aide à la décision. Pour manipuler ces données, les chercheurs utilisent des approches principalement statistiques et inspirées de l’intelligence artificielle. Le laboratoire Eric est une unité de recherche (Équipe d’Accueil 3083) multi tutelle (universités Lyon 1 et Lyon 2) membre de l’Institut des Sciences de l’Homme (ISH).
Le LIRIS (perle 3)
Liris : Laboratoire d’InfoRmatique en Image et Systèmes d’information. Ses activités sont regroupées dans deux départements thématiques : "Image" et "Données, Connaissances, Services". Le Liris regroupe environ 300 personnes, dont près de 110 chercheurs et enseignants-chercheurs. Le LIRIS a 5 tutelles : le CNRS, l’INSA de Lyon, l’Université Claude Bernard Lyon 1, l’École Centrale de Lyon et l’Université Lumière Lyon 2, et des sites à La Doua, Écully et Bron.
Laboratoire Hubert Curien, département informatique, Saint-Étienne (perle 4)
Ce laboratoire s’intéresse à plusieurs sous domaines de l’intelligence artificielle. Il travaille notamment sur l’apprentissage automatique (Machine learning) et la fouille de données (Data mining).
Master Extraction des connaissances à partir des données (ECD) Lyon 2 (perle 5)
Ce master repose sur une complémentarité entre une formation théorique prodiguée par des chercheurs de pointe issus des laboratoires Eric et Lina (Laboratoire informatique de Nantes Atlantique), et la pratique de logiciels de fouille sur des cas d’étude réels.
Master 2 Data Mining & Knowledge Management à Lyon 2 (perle 6)
Le programme Erasmus Mundus Master en Data Mining and Knowledge Management (DMKM) est un master européen de très haut niveau en informatique, soutenu par la Commission Européenne. Il forme des spécialistes dans la fouille de données et l’ingénierie des connaissances. Ce master, dont la formation se déroule sur 2 ans, est coordonné par Lyon 2 et est organisé par un consortium composé de six universités, réparties dans quatre pays différents.
Master en Machine Learning and Data Mining à l’UJM (perle 7)
Un nouveau master franco-espagnol en Machine Learning and Data Mining à l’Université Jean Monnet (UJM) de Saint-Étienne. Ce parcours de formation s’appuiera, pour la partie française, sur le master « Web Intelligence » co-habilité par l’Université Jean Monnet Saint-Étienne et l’École nationale supérieure des Mines de Saint-Étienne, et pour la partie espagnole, sur le master « Tecnologias de la Informatica » de l’Universidad de Alicante.
Plateforme universitaire d’enquête en data SHS (perle 8)
Dans le cadre du lancement de DATA SHS du Larhra (LAboratoire de Recherche Historique Rhône-Alpes), une journée d’information présente la plate-forme universitaire de données d’enquêtes en sciences humaines et sociales.
Colloque défis de la gestion des grands volumes de données (perle 9)
Colloque : les défis de la gestion des grands volumes de données, Colloque 2013 AIM (Association Information et Management), co-organisé par l’IAE Lyon, EMLYON Business School et l’IUT Lyon 1
Enseignement et recherche (perles 10 à 11)
Plus largement, l’enseignement et la recherche sur la fouille de donnée est devenu un axe prioritaire et stratégique de formation. Tous les secteurs de formation s’y intéressent, depuis les écoles de commerce jusqu’aux sciences sociales. Dans entretien croisé, Jean-Michel Poggi, professeur de statistique à Paris-Descartes et Hammou Messatfa, responsable gestion du risque chez IBM, se penchent sur les besoins actuels et les enjeux à venir.
1– Laboratoire Eric Lyon. 2 – Introduction au data mining / Laboratoire Eric. 3 – Présentation du LIRIS. Le LIRIS, regroupant 320 membres, est une unité mixte de recherche (UMR 5205) dont les tutelles sont le CNRS, l'INSA de Lyon, l'Université Claude Bernard Lyon 1, l'Université Lumière Lyon 2 et l'Ecole Centrale de Lyon. Le champ scientifique de l'unité est l'Informatique et plus généralement les Sciences et Technologies de l’Information. Les activités scientifiques de ses 12 équipes de recherche sont structurées en 6 pôles de compétences, de 15 à 30 permanents, reconnues au niveau international : Vision intelligente et reconnaissance visuelle Géométrie et modélisation Data Science (Science des données) Services, Systèmes distribués et Sécurité Simulation, virtualité et sciences computationnelles Interactions et cognition Le LIRIS réalise une activité de recherche de fond sur ces 6 pôles de recherche, tout en développant un savoir-faire au service de la société en liaison étroite avec les disciplines Ingénierie, Sciences Humaines et Sociales, Sciences de l'environnement et Sciences de la Vie :
4 – Laboratoire Hubert Curien, université de Saint-Etienne. Les enseignants du département d'Informatique sont également chercheurs au sein du laboratoire Hubert Curien (Unité Mixte de Recherche CNRS 5516). Ils font partie de l'équipe Machine Learning (Apprentissage Automatique) du département Informatique-Image de ce laboratoire. Nous nous intéressons à plusieurs sous-domaines de l'intelligence artificielle.
L'apprentissage automatique (Machine Learning) est le thème majeur de recherche des enseignants-chercheurs du département d'Informatique. Il vise à concevoir des méthodes, techniques et outils permettant aux ordinateurs d'améliorer leurs performances, sur des tâches pour lesquels ils ont été programmés, de façon la plus automatique possible. Ainsi, par observation de situations particulières, l'ordinateur doit chercher à apprendre le meilleur modèle possible de celles-ci afin d'être capable de s'adapter dans le cas ou il rencontrerait des situations similaires dans le futur. 6 – Master Data Mining & Knowledge Management (DMKM)
8 – Plateforme universitaire d'enquête en data SHS. Présentation Journée d'information DATA SHS, la plate-forme universitaire de données d'enquêtes en sciences humaines et sociales Dans le cadre du lancement de DATA SHS, une journée d’information a eu lieu le Vendredi 15 Mai 2009. Elle présentait notamment les missions membres du réseau Quetelet, dont DATA SHS est partenaire (CCDSHS, Réseau Quetelet, Centre Maurice Halbwachs/ADISP, INED et CDSP) et le rôle d’une plate-forme avec le cas de la PUDL (Lille) et un cas d'utilisation et de valorisation des données Le Réseau Quetelet est un réseau national de partenaires ayant pour mission de faciliter l'accès aux données d'enquête par la mise à disposition et la diffusion des données quantitatives en Sciences Humaines et Sociales (SHS) auprès des acteurs de la recherche, dans le cadre de la politique nationale élaborée par le Comité interministériel de concertation pour les données en sciences sociales (CCDSHS).
La plate-forme intervient comme le 3ème niveau du réseau Quetelet. Fiche technique. 9 – Colloque défis de la gestion des grands volumes de données. 10 – Le Big Data, une matière en pointe dans les écoles de commerce américaines. Smart Data >> Le Big Data, ou traitement de grandes quantités de données, est une matière qui fait son apparition dans les universités un peu partout, alors que les établissements répondent à la demande insatiable des employeurs envers des compétences en traitement analytique des données.
Nous avons appris dernièrement que l’université George Washington (dans la capitale américaine) envisage d’ajouter une maîtrise en traitement analytique d’entreprise au programme de son école de commerce. Asha Omelian et Cory Weinberg rapportent ainsi dans le journal de l’université The Hatchet que le programme proposé « inclura des cours tels que le data mining et le traitement analytique des réseaux sociaux à destination des professionnels en milieu de carrière qui présentent un don pour les chiffres ». De très nombreuses opportunités s’offriront à ces professionnels. Pour citer les auteurs de ce rapport: À lire aussi E-learning: l’avenir de l’enseignement supérieur est-il sur Internet?
11 – Big Data : les filières évoluent vers la double compétence. Céline Authemayou | Publié le , mis à jour le Le traitement des données n'est pas un phénomène nouveau. Qu'est-ce qui change, avec le Big Data ? Hammou Messatfa : Ce qui change aujourd'hui, c'est la facilité avec laquelle on produit et on stocke l'information. Vidéo, sons, réseaux sociaux, les sources sont multiples et chaque objet est capable de générer de la donnée. Dans la gestion d'une ville par exemple, des capteurs installés dans les rues permettent de réguler en temps réel les feux rouges. Et c'est là une autre caractéristique du Big Data : le temps entre l'analyse des données et la prise de décisions se réduit de façon importante.
Il s'agit de rechercher la bonne information, au bon moment. Jean-Michel Poggi : Actuellement, l'heure est à la prise en compte de toutes les informations. Quelles sont les conséquences pour les entreprises et les professionnels du secteur ? H.M. : C'est certain ! Quels sont les profils recherchés ? J-M. H.M. : Les entreprises ont aussi un rôle à jouer.