<!doctype html public "-//w3c//dtd html 4.0 transitional//en"> <html> <head>    <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=iso-8859-1">    <meta name="GENERATOR" content="Mozilla/4.51 [fr] (Win98; I) [Netscape]">    <title>kdd</title> </head> <body background="fd_blc.gif">  <center> <dd> <b><tt><u><font color="#0000FF"><font size=+4>Ecole KDD - 2001</font></font></u></tt></b></dd></center>  <p>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <center> <p>&nbsp; <b><font size=+1>Le </font><font color="#FF0000"><font size=+2>L</font></font><font size=+1>aboratoire de </font><font color="#FF0000"><font size=+2>R</font></font><font size=+1>echerche en </font><font color="#FF0000"><font size=+2>I</font></font><font size=+1>ng&eacute;nierie des </font><font color="#FF0000"><font size=+2>C</font></font><font size=+1>onnaissances de lUniversit&eacute; Lumi&egrave;re Lyon 2,</font></b> <br><b><font size=+1>Le </font><font color="#3366FF"><font size=+2>L</font></font><font size=+1>aboratoire de </font><font color="#3366FF"><font size=+2>R</font></font><font size=+1>echerche en </font><font color="#3366FF"><font size=+2>I</font></font><font size=+1>nformatique d'</font><font color="#3366FF"><font size=+2>O</font></font><font size=+1>rsay</font></b></center>  <center> <dd> <b><font size=+1>et le </font><font color="#CC33CC"><font size=+2>L</font></font><font size=+1>aboratoire d' </font><font color="#CC33CC"><font size=+2>I</font></font><font size=+1>ng&eacute;nierie des </font><font color="#CC33CC"><font size=+2>S</font></font><font size=+1>yst&egrave;mes d'</font><font color="#CC33CC"><font size=+2>I</font></font><font size=+1>nformation de l'INSA et de l'Universit&eacute; Lyon1</font></b></dd></center>  <p>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <center> <p><b><font size=+1>Organisent une Ecole Th&eacute;matique sur</font></b></center>  <p><br> <center> <dt> <b><i><font color="#FF0000"><font size=+2>D&eacute;couverte des Connaissances dans les Bases de Donn&eacute;es,</font></font></i></b></dt></center>  <center> <dd> <i><font color="#0000FF"><font size=+1>(Knowledge Data Discovery)</font></font></i></dd></center>  <center> <dt> <b><i><font color="#FF0000"><font size=+2>Fouille dans les Donn&eacute;es,</font></font></i></b></dt></center>  <center> <dt> <i><font color="#0000FF"><font size=+1>(Data Mining)</font></font></i></dt></center>  <center> <dt> <b><i><font color="#FF0000"><font size=+2>Stockage de masse des donn&eacute;es</font></font></i></b></dt></center>  <center> <dt> <i><font color="#0000FF"><font size=+1>(Data Warehousing)</font></font></i></dt></center>  <center> <dd>  <hr width="100%"></dd></center>  <center> <dd> <font color="#0000FF"><font size=+2>&agrave; <b>Lyon</b></font></font></dd></center>  <center> <dd> <font color="#0000FF"><font size=+1>du</font><font size=+2> lundi <b>26 f&eacute;vrier 2001 </b></font><font size=+1>au</font><font size=+2> vendredi <b>02 mars 2001</b></font></font></dd></center>  <center> <dd>  <hr WIDTH="100%"></dd></center> <i><font color="#8000FF"><font size=+2>Descriptif</font></font></i> <ul> <li> <i><font size=+1><a href="#Objectifs">Objectifs</a></font></i></li>  <li> <i><font size=+1><a href="#Responsables">Responsables</a></font></i></li>  <li> <i><font size=+1><a href="#Secrtariat">Secr&eacute;tariat - Inscription</a></font></i></li>  <li> <i><font size=+1><a href="#Programme">Programme</a></font></i></li>  <li> <i><font color="#993366"><font size=+1><a href="#intervenants">Liste des intervenants</a></font></font></i></li>  <li> <i><font color="#000000"><font size=+1><a href="#pratique">Informations pratiques</a></font></font></i></li> </ul>  <hr WIDTH="100%"><font color="#008080">M. A. Aufaure , Laboratoire d'Ing&eacute;nierie des Syst&egrave;mes d'Information&nbsp;</font> <hr width="100%"> <br><a NAME="Objectifs"></a><i><font color="#000000"><font size=+2>Objectifs</font></font></i> <p><font color="#800000">Toutes les entreprises collectent et stockent de grandes quantit&eacute;s de donn&eacute;es. Cette information volumineuse, centr&eacute;e sur les aspects marketing, comptabilit&eacute;, production, gestion ou autre, augmente sans cesse, jour apr&egrave;s jour. Les sp&eacute;cialistes estiment que le volume de donn&eacute;es stock&eacute; par une entreprise double tous les 20 mois. D'importants moyens sont mobilis&eacute;s pour recueillir et conserver les donn&eacute;es dans les entrep&ocirc;ts (Data Warehouse). Ces donn&eacute;es, qui constituent la m&eacute;moire de l'entreprise, sont peu exploit&eacute;es : on les estime &agrave; 10% seulement. Il est ind&eacute;niable qu'une part importante des connaissances qui peuvent &ecirc;tre d&eacute;cisives face &agrave; la concurrence restent cach&eacute;es dans ces m&eacute;gabases de donn&eacute;es. Une nouvelle industrie est en train de na&icirc;tre: le "Data mining".</font> <p><font color="#800000">A l'image des chercheurs d'or qui doivent transporter, broyer, trier et filtrer de grandes quantit&eacute;s de terre pour extraire le m&eacute;tal pr&eacute;cieux, le Data mining est l'art d'interpr&eacute;ter intelligemment, &agrave; l'aide d'outils informatiques, les informations disponibles dans les entrep&ocirc;ts de donn&eacute;es pour parvenir &agrave; des connaissances op&eacute;rationnelles. Les logiciels de Data mining sont capables d'apprendre &agrave; identifier par eux-m&ecirc;mes des situations particuli&egrave;res et de proposer des r&eacute;ponses appropri&eacute;es. Ils sont d'ores et d&eacute;j&agrave; utilis&eacute;s pour reconna&icirc;tre des objets pr&eacute;sents sur une image satellite, une radiographie ou un scanner. Ils sont capables d'assurer une veille technologique permanente &agrave; travers une analyse des contenus des pages Web. Ils se sont av&eacute;r&eacute;s tr&egrave;s pr&eacute;cieux pour analyser les fraudes sur cartes bancaires ou le comportement des abonn&eacute;s d'une compagnie de t&eacute;l&eacute;phone, etc.</font> <p><font color="#800000">D'apr&egrave;s certaines estimations, 70 % des 1 000 premi&egrave;res compagnies mondiales d&eacute;veloppent des projets de Data mining et consacrent en moyenne 3 millions de dollars sur une p&eacute;riode de 12 &agrave; 18 mois. D'ici 2001, le march&eacute; europ&eacute;en du Data mining devrait atteindre 3 milliards de dollars US et conna&icirc;tre une croissance de 16 % par an sur les cinq prochaines ann&eacute;es. En outre, selon des enqu&ecirc;tes am&eacute;ricaines r&eacute;centes, plus de 63 % des entreprises de plus de 500 employ&eacute;s ont d&eacute;clar&eacute; qu'elles auront besoin, &agrave; court terme, d'outils de recherche de connaissances dans les donn&eacute;es : les logiciels de Data mining. Sur ces logiciels, les souhaits des utilisateurs sont relativement clairs. A partir de leurs donn&eacute;es, qui sont g&eacute;n&eacute;ralement h&eacute;t&eacute;rog&egrave;nes et distribu&eacute;es, ils veulent des environnements informatiques conviviaux leur permettant d'y acc&eacute;der facilement, de les visualiser, de les analyser pour faire &eacute;merger des connaissances nouvelles et utiles. Ils doivent leur faciliter la mise en place de programmes d'analyse syst&eacute;matique des donn&eacute;es qui arrivent en continu.</font> <p><font color="#660000">L'Ecole francophone sur l'extraction automatique des connaissances et la&nbsp; fouille de donn&eacute;es&nbsp; se met en place pour la 4&egrave;me ann&eacute;e cons&eacute;cutive dans les locaux de l'Universit&eacute; Lyon 2 du 26 f&eacute;vrier au 2 mars 2001. Contrairement aux ann&eacute;es ant&eacute;rieures, cette nouvelle &eacute;dition laisse une place plus grande aux outils logiciels sans oublier les questions m&eacute;thodologiques. Ouverte &agrave;&nbsp; un groupe volontairement limit&eacute; &agrave; une vingtaine de participants, elle se veut d'&ecirc;tre un cadre d'&eacute;change et d'expertise dans le domaine de</font> <br><font color="#660000">l'extraction des connaissances.</font> <hr WIDTH="100%"> <p><a NAME="Responsables"></a><i><font color="#000000"><font size=+2>Responsables</font></font></i> <ul> <li> <font color="#0000FF"><a href="mailto:zighed@univ-lyon2.fr">D.A. ZIGHED</a>, Professeur Universit&eacute; Lumi&egrave;re Lyon 2</font></li>  <li> <font color="#0000FF"><a href="mailto:Yves.Kodratoff@lri.fr">Y. KODRATOFF</a>, Directeur de Recherche CNRS, LRI, Paris Orsay</font></li>  <li> <font color="#0000FF"><a href="mailto:maufaure@if.insa-lyon.fr">M.A. AUFAURE</a>, Ma&icirc;tre de Conf&eacute;rences, Universit&eacute; Lyon I</font></li> </ul>  <hr WIDTH="100%"> <p><a NAME="Secrtariat"></a><i><font color="#000000"><font size=+2>Secr&eacute;tariat - Inscription</font></font></i> <dd> <font color="#0000FF">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Astrid Varainne</font></dd>  <br><font color="#0000FF">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; ERIC, Universite Lumiere Lyon 2</font> <br><font color="#0000FF">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 5 av. Pierre Mendes-France 69676 Bron (France)</font> <br><font color="#0000FF">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; e-mail : avaraine@eric.univ-lyon2.fr</font> <br><font color="#0000FF">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Tel. (33) (0)4 78 77 31 54&nbsp;&nbsp; -----&nbsp;&nbsp; Fax. (33) (0)4 78 77 23 75</font> <br>&nbsp; <br>&nbsp; <center> <dd> <b><blink><font color="#800000"><a href="#Formulaire">Pour s'inscrire cliquez ici</a></font></blink></b></dd></center>  <p>&nbsp; <br>&nbsp; <br> <br> <br> <br> <br> <br> <br> <br> <br> <br> <br> <br> <br> <br> <br> <br> <br> <br> <br> <br> <br> <br> <br> <br> <p> <hr WIDTH="100%"> <p><a NAME="Montant"></a><i><font color="#000000"><font size=+2>Montant des inscriptions</font></font></i> <ul> <li> <font color="#0000FF">Entreprises : 10 475 F HT</font></li>  <li> <font color="#0000FF">Universitaires : 4 990 F HT</font></li>  <li> <font color="#0000FF">Etudiants : 3 300 F HT</font></li> </ul>  <hr WIDTH="100%"> <p><a NAME="Programme"></a><i><font color="#000000"><font size=+2>Programme (</font><font size=+1>du</font><font size=+2> lundi <b>26</b> <b>f&eacute;vrier </b></font><font size=+1>au</font><font size=+2> vendredi <b>02 mars 2001</b>)</font></font></i> <p><font color="#FF0080">Lundi</font> <ul><font color="#FF0080">9h30- 12h30: </font><font color="#0000FF"><font size=+1>Introduction &agrave; l'extraction automatique des connaissances dans les donn&eacute;es</font></font></ul>  <ul><i><tt><font color="#008080"><a href="#zighed">Djamel Zighed</a></font></tt></i> <p><font color="#FF0080">12h30 - 14h30 : </font><font color="#0000FF"><font size=+1>D&eacute;jeuner</font></font> <p><font color="#FF0080">14h30 - 17h30 : </font><font color="#3333FF"><font size=+1>Image Mining</font></font> <p><i><tt><u><font color="#008080"><a href="#miguet">Serge Miguet</a></font></u></tt></i> <p> <hr WIDTH="100%"></ul> <font color="#FF0080">Mardi</font> <ul><font color="#FF0080">9h30 - 12h30 : </font><font color="#0000FF"><font size=+1>Extraction de connaissances et analyse des donn&eacute;es symboliques</font></font> <p><i><tt><font color="#008080"><a href="#diday">Edwin Diday</a></font></tt></i> <br><i><tt><font color="#008080"><a href="#diday">Fr&eacute;d&eacute;ric Vautrain</a></font></tt></i></ul>  <ul>&nbsp; <br><font color="#FF0080">12h30 - 14h30 : </font><b><font color="#0000FF">D&eacute;jeuner</font></b> <p><font color="#FF0080">14h30 - 17h30 : </font><font color="#0000FF"><font size=+1>Extraction de connaissances et analyse des donn&eacute;es symboliques</font></font> <p><i><tt><font color="#008080"><a href="#diday">Edwin Diday</a></font></tt></i> <br><i><tt><font color="#008080"><a href="#diday">Fr&eacute;d&eacute;ric Vautrain</a></font></tt></i> <ul>&nbsp;</ul> </ul>  <center> <hr WIDTH="50%"></center>  <p><font color="#FF0080">Mercredi</font> <ul><font color="#FF0080">9h30 - 12h30 : </font><font color="#3333FF"><font size=+1>Panorama des logiciels de Data Mining</font></font> <p><i><tt><u><font color="#FF0000"><a href="#ricco">Ricco Rakotomalala</a></font></u></tt></i></ul>  <ul>&nbsp; <br><font color="#FF0080">12h30 - 14h30 : </font><b><font color="#0000FF">D&eacute;jeuner</font></b> <p><font color="#FF0080">14h30 - 17h30 : </font><font color="#3333FF"><font size=+1>Transformer les donn&eacute;es de votre serveur Web en e-Intelligence!</font></font> <p><i><tt><u><font color="#FF0000"><a href="#lebras">Christine Le Bras</a></font></u></tt></i> <br>&nbsp;</ul>  <hr WIDTH="50%"><font color="#FF0080">Jeudi</font> <ul><font color="#FF0080">9h30 - 12h30 :</font><font color="#0000FF"> <font size=+1>XML et les Bases de Donn&eacute;es</font></font> <br>&nbsp; <dt> <i><tt><font color="#008080"><a href="#gardarin">Georges Gardarin</a></font></tt></i></dt> </ul>  <ul><font color="#FF0080">12h30 - 14h30 : </font><font color="#3333FF">D&eacute;jeuner</font> <p><font color="#FF0080">14h30 - 17h30 : </font><font color="#3333FF"><font size=+1>Database Technology for the KDD Process</font></font> <p><i><tt><u><font color="#FF0000"><a href="#lehner">Wolfgang Lehner</a></font></u></tt></i> <p><font color="#FF0080">17h30&nbsp; </font><font color="#008080">: </font><font color="#FF00FF"><font size=+1>Cocktail</font></font></ul> <font color="#FF0080">Vendredi</font> <p><font color="#3333FF"><font size=+1>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; </font></font><font color="#FF0080">9h30 - 12h30 :</font><font color="#3333FF"><font size=+1>Extraction de connaissances &agrave; partir de textes (ECT)</font></font> <ul><i><tt><u><font color="#008080"><a href="#kodratoff">Yves Kodratoff</a></font></u></tt></i></ul>  <hr WIDTH="50%"> <ul> <ul> <ul><i><blink><font color="#008080"><font size=+1>Acc&egrave;s aux machines de 8h &agrave; 19h, libre ou avec assistance. Possibilit&eacute;s de se connecter sur des sites distants pour rapatrier des applications et / ou des donn&eacute;es.</font></font></blink></i> <p> <hr SIZE=0 WIDTH="50%"></ul> </ul> </ul> <a NAME="intervenants"></a><i><font size=+2>Intervenants</font></i> <p><a NAME="lebras"></a><img SRC="cle.jpg" height=150 width=109> <p><font color="#000000">Depuis 1998 chez SAS Institute, &eacute;diteur de logiciels d'eBusiness Intelligence ( CA : 1 milliard de $ en 1999, leader mondial de</font> <br><font color="#000000">l'informatique d&eacute;cisionnelle), </font><font color="#3333FF">Christine Le Bras</font><font color="#000000"> a &eacute;t&eacute; Consultante CRM/Data Mining et est aujourd'hui Responsable du march&eacute; e-Intelligence. Elle a obtenu en 97 le DESS Techniques de D&eacute;cision dans l'Entreprise de l'Universit&eacute; Paris 1, Panth&eacute;on - Sorbonne (Dominantes : Marketing, Data Mining et Base de Donn&eacute;es).</font> <p><font color="#FF0000">R&eacute;sum&eacute; du cours :</font> <p><font color="#000000">Les perspectives offertes par l'e-business semblent sans fin : une ouverture vers de nouveaux march&eacute;s gr&acirc;ce &agrave; un canal de communication intuitif, dynamique et personnalisable pour des co&ucirc;ts r&eacute;duits et une promesse de gains fabuleux. Mais au-del&agrave; de ces promesses, l'enjeu majeur pour les entreprises reste de faire venir les internautes sur leur site, de les captiver, de les inciter &agrave; acheter encore et toujours plus pour ainsi rentabiliser leurs investissements.</font> <p><font color="#000000">Beaucoup de soci&eacute;t&eacute;s ma&icirc;trisent parfaitement les technologies n&eacute;cessaires pour mettre en place et maintenir leur site Web mais peu savent ce que les internautes aiment ou d&eacute;testent sur leur site et encore moins savent comment elles vont pouvoir l'am&eacute;liorer pour qu'il corresponde aux attentes de leurs visiteurs. La principale raison est le manque d'indicateurs pertinents pour d&eacute;terminer les changements &agrave; r&eacute;aliser pour am&eacute;liorer la relation avec les visiteurs-clients du site. Ces indicateurs doivent &ecirc;tre orient&eacute;s m&eacute;tier pour permettre aux d&eacute;cideurs de faire les choix strat&eacute;giques qui seront la garantie du succ&egrave;s du site en termes de revenus et de profits.</font> <p><font color="#000000">Aujourd'hui en raison du volume gigantesque et la diversit&eacute; des donn&eacute;es g&eacute;n&eacute;r&eacute;es lors des visites, les d&eacute;cideurs peuvent se retrouver rapidement submerg&eacute;s par la masse d'informations. La solution SAS e-Intelligence fournit aux d&eacute;cideurs une gamme d'indicateurs compl&egrave;te leur permettant de conna&icirc;tre et de comprendre le comportement des visiteurs-clients mais aussi de g&eacute;rer et de suivre la qualit&eacute; de service.</font> <p><font color="#000000">Ainsi les d&eacute;cideurs ont les moyens de :</font> <br><font color="#000000">- Mieux conna&icirc;tre leurs visiteurs-clients et leurs besoins actuels mais &eacute;galement de pr&eacute;voir leurs besoins futurs.</font> <br><font color="#000000">- Se focaliser sur les clients les plus rentables.</font> <br><font color="#000000">- Cr&eacute;er des messages adapt&eacute;s &agrave; chaque type de client et personnaliser le site Web.</font> <br><font color="#000000">- G&eacute;n&eacute;rer davantage de revenus et de profits.</font> <p><font color="#000000">Nous vous pr&eacute;senterons de fa&ccedil;on d&eacute;taill&eacute;e les fonctionnalit&eacute;s et la m&eacute;thodologie propos&eacute;s par SAS pour fournir des indicateurs qui permettent de transformer les donn&eacute;es d'un serveur Web en une strat&eacute;gie eCRM gagnante.</font> <p><a NAME="diday"></a><font color="#3333FF">Edwin Diday</font> est professeur &agrave; l'Universit&eacute; Paris-9 Dauphine o&ugrave; il dirige le LISE - CEREMADE. Il est &agrave; l'origine du Club Modulad et de la Soci&eacute;t&eacute; Francophone de Classification. Il est auteur ou &eacute;diteur de 16 livres et d'une soixantaine d'articles en Analyse des Donn&eacute;es et Classification Automatique.&nbsp; Il est le directeur scientifique du Projet Europ&eacute;en SODAS et du futur projet ASSO consacr&eacute;s &agrave; la recherche et au d&eacute;veloppement de l'Analyse des donn&eacute;es symboliques. <p><font color="#FF0000">R&eacute;sum&eacute; du cours :</font> <p><font color="#000000">L'extraction de connaissances nouvelles &agrave; partir de grandes quantit&eacute;s de donn&eacute;es prend une importance grandissante dans les entreprises. R&eacute;sumer des bases de donn&eacute;es de taille parfois gigantesques par leur concepts sous-jacents de fa&ccedil;on &agrave; en extraire des connaissances utiles constitue ainsi une t&acirc;che d'importance grandissante. Ces concepts peuvent seulement &ecirc;tre d&eacute;crits par des donn&eacute;es plus complexes dites "symboliques". L'Analyse des Donn&eacute;es Symboliques, son cadre th&eacute;orique et son outil informatique SODAS, permettent une extension de la "fouille de donn&eacute;es" ("DATA MINING") &agrave; la "fouille de connaissances" ("KNOWLEDGE MINING"). Le logiciel SODAS est issu des efforts de 17 &eacute;quipes europ&eacute;ennes soutenues par EUROSTAT. Il permet d'utiliser des m&eacute;thodes symboliques et num&eacute;riques sur des donn&eacute;es complexes. Il produit aussi de meilleures explications des r&eacute;sultats statistiques par l'extraction, la manipulation, et l'analyse de concepts munis de r&egrave;gles et de taxonomies. Il peut s'appliquer aussi bien &agrave; des donn&eacute;es des Instituts de Statistique officielles qu'&agrave; des donn&eacute;es industrielles.</font> <br><font color="#000000">&nbsp;L'objectif de la journ&eacute;e est d'introduire les participants aux concepts et techniques de base de l'Analyse des Donn&eacute;es Symboliques. On pr&eacute;sente le formalisme de base par une mod&eacute;lisation fonctionnelle des connaissances. L'espace des individus et des classes d'individus est mod&eacute;lis&eacute; par un espace de description, l'espace des concepts est&nbsp; mod&eacute;lis&eacute; par des "objets symboliques". On pr&eacute;sente ensuite les diff&eacute;rents types d'objets symboliques ( bool&eacute;ens, probabilistes), leur organisation: treillis, pyramide, hi&eacute;rarchie, partitions de concepts, leur extraction &agrave; partir d'une base de donn&eacute;es relationnelle, leur analyse par des m&eacute;thodes permettant d'avoir en entr&eacute;e comme en sortie des objets symboliques (repr&eacute;sentation graphique, histogramme d'histogrammes, analyse factorielle symbolique, discrimination et arbre de d&eacute;cision symbolique, ). Le logiciel SODAS sera illustr&eacute; surtout sur des donn&eacute;es sociales et &eacute;conomiques, ainsi que par la pratique de nombreux exercices sur PC.</font> <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <p><a NAME="gardarin"></a><img SRC="gardarin.gif" height=152 width=97> <p><font color="#3333FF">Georges GARDARIN </font><font color="#000000">est actuellement Directeur Scientifique de la start-up e-XMLmedia, Professeur &agrave; luniversit&eacute; de Paris VI puis de Versailles, fondateur du laboratoire de recherche PRiSM, auteur dune s&eacute;rie de best-sellers sur les Bases de Donn&eacute;es, les Objets et Le Client  Serveur, Georges GARDARIN est un des sp&eacute;cialistes internationaux les plus reconnus dans le domaine des syst&egrave;mes</font> <br><font color="#000000">d'information distribu&eacute;s. Sp&eacute;cialis&eacute;e dans XML, prim&eacute;e au concours de cr&eacute;ation d'entreprises des minist&egrave;res de la recherche et de l'industrie, e-XMLMedia d&eacute;veloppe des composants logiciels interop&eacute;rables pour am&eacute;liorer les syst&egrave;mes dinformations et d'int&eacute;gration e-business.</font> <p><font color="#FF0000">R&eacute;sum&eacute; du cours :</font> <p>In the past few years, XML has become the standard for exchanging data on the Internet and on intranets in the enterprise. Different approaches have been proposed for efficiently managing, storing, querying and presenting XML data from diverse sources. e-XMLmedia believes that building on strong foundations is the best approach for developing efficient and powerful web-enabled information systems. Thus, as relational and object-relational database systems are providing successful solutions for handling data, the e-XML suite of e-XMLmedia is a collection of components built to work and cooperate with relational DBMSs, such as Oracle, DB2, SQL Server, TimesTen and Postgres. More precisely, the suite is composed of Java components able to work with any database supporting a JDBC 2.0 driver. <br>The presentation will give an overview of the e-XML component suite and compare it to comptitors. It will presents information that will help you understanding the suite main objectives, functionalities and architectures of XML database systems. <p><a NAME="kodratoff"></a><a href="http://www.lri.fr/people/yk.html"><img SRC="yk.gif" height=120 width=105></a> <p><font color="#0000FF">Yves KODRATOFF</font> est directeur de recherche au CNRS &agrave; l'universit&eacute; de Paris-Sud o&ugrave; il dirige un groupe de recherche d'environ 10 personnes travaillant sur divers aspects de l'apprentissage inductif. De ce groupe sont issues 42 th&egrave;ses relatives aux aspects les plus divers de l'apprentissage automatique. Sa recherche tend &agrave; atteindre les deux buts suivants: <p>&nbsp;&nbsp;&nbsp; - D&eacute;velopper des m&eacute;thodes qui exploitent syst&eacute;matiquement les connaissances symboliques sur les domaine dans lequel l'apprentissage prend place (exploiter le symbolique au maximum). Cette id&eacute;e, qui paraissait audacieuse dans les ann&eacute;es 80, est devenue maintenant un lieu commun de la communaut&eacute; de l'apprentissage. <br>&nbsp;&nbsp;&nbsp; -. Exporter vers l'industrie les r&eacute;sultats les plus r&eacute;cents de l'approche de l'Intelligence Artificielle &agrave; l'apprentissage automatique. <br>&nbsp;&nbsp;&nbsp; C'est pourquoi il a orient&eacute; sa recherche vers l'ECD (Extraction de connaissances &agrave; partir des Donn&eacute;es : ("Data Mining") qui a de nombreuses applications industrielles. Depuis 1987, il a particip&eacute; &agrave; la cr&eacute;ation de plusieurs entreprises consacr&eacute;es aux applications de l'Apprentissage Symbolique et de l'ECD. <p>Il a organis&eacute; un bon nombre de cours sur l'ECD en France depuis 1996. Il a organis&eacute; le premier workshop sur la fouille de textes &agrave; l'ECML, Chemnitz avril 1998. <br>Il est le pr&eacute;sident du symposium sur l'ECD organis&eacute; par le congr&egrave;s EMCSR &agrave; Vienne en avril 96 et 98, 2000. Il est le seul Fran&ccedil;ais membre du comit&eacute; de pilotage de "The Journal of Data Mining and Knowledge Discovery", commenc&eacute; en janvier 96. <br>&nbsp; <p><font color="#FF0000">R&eacute;sum&eacute; du cours :</font> <p>Extraction de connaissances &agrave; partir de textes (ECT) <p>Ce cours consiste &agrave; donner une d&eacute;finition pr&eacute;cise de l'ECT, comme &eacute;tant l'application des m&eacute;thodes d'ECD aux textes. En pratique, il comportera surtout des d&eacute;monstrations sur la fa&ccedil;on dont on peut utiliser certains logiciels existants afin d'ex&eacute;cuter ce programme. <br>Il montre comment les outils linguistiques existants peuvent servir en ECT. Il d&eacute;montrera l'outil industriel Tropes (distribu&eacute; par Acetic) et l'outil universitaire Rowan - qui repose sur une utilisation pr&eacute;alable de l'analyseur syntaxique superficiel ("shallow parser") de Xerox. <br>Il illustrera l'importance de la cr&eacute;ation de taxonomies de concepts avec Tropes et avec l'outil d'extraction de l'information Intex (issu de Paris 7). <br>Il d&eacute;crira l'outil Asium (issu de Paris-Sud) qui aide &agrave; la cr&eacute;ation de telles taxonomies de concepts. <p><a NAME="lehner"></a><img SRC="wolfgang_lehner.jpg" height=164 width=120> <p><font color="#3333FF">Wolfgang LEHNER&nbsp; </font><font color="#000000">received his master's degree in computer science from University of Erlangen-Nuremberg in 1995. Since 1994 he is working on knowledge extraction in the area of statistical and scientific database systems, which may be seen as the predecessor of Data Warehousing. Starting in 1995, he focused on multidimensional modeling issues and caching strategies to speed up the execution of decision support queries. He earned his Ph.D. degree in 1998 also at the University of Erlangen-Nueremberg.</font> <br><font color="#000000">Thereafter he joined the Business Intelligence (BI) gorup of Hamid Pirahesh at the IBM Almaden Research Center in San Jose (CA), where he was involved in developing current and visualizing future technologies to BI applications. He is now senior research assistant at the chair of database systems at the University of Erlangen-Nuremberg and temporarily holds the professorship for database systems at the University of Halle-Wittenberg.</font> <br>&nbsp; <p><font color="#FF0000">R&eacute;sum&eacute; du cours :</font> <p><font color="#000000">Business Intelligence has emerged as a key technology in the last few years covering application areas like Online Analytical Processing (OLAP), Customer Relationship Management (CRM), and Data Mining (DM). Especially Data Mining must be considered a fundamental part of a KDD process.</font> <br><font color="#000000">Unfortunately, database vendors as well as database researchers did not catch up with the tremdendous developments in the area of Knowledge Discovery appropriately. Now, first steps are made to fully support a KDD process from a database perspective. The talk will adress the requirements and the current and future support for the KDD process from a database system perpective.</font> <p><a NAME="miguet"></a><img SRC="miguet.jpg" height=180 width=167> <p><font color="#3333FF">Serge MIGUET </font><font color="#660000">a obtenu&nbsp; en 1988 le dipl&ocirc;me d'Ing&eacute;nieur de l'Ecole Nationale Sup&eacute;rieure d'Informatique et de</font> <br><font color="#660000">Math&eacute;matiques Appliqu&eacute;es de Grenoble. Il a pass&eacute; sa th&egrave;se en 1990 &agrave; Institut National Polytechnique de Grenoble et</font> <br><font color="#660000">son Diplome d'Habilitation &agrave; Diriger des Recherches en 1995 &agrave; l' Universit&eacute; Claude Bernard de Lyon. Il a occup&eacute; un</font> <br><font color="#660000">poste de Ma&icirc;tre de Conf&eacute;rences &agrave; l'Ecole Normale Sup&eacute;rieure de Lyon de 1991 &agrave; 1996, o&ugrave; il &eacute;tait responsable d'un</font> <br><font color="#660000">groupe de chercheurs travaillant sur l'algorithmique parall&egrave;le pour l'imagerie m&eacute;dicale 3D. Il est actuellement</font> <br><font color="#660000">Professeur &agrave; l'Universit&eacute; Lumi&egrave;re Lyon 2, o&ugrave; il est responsable de la fili&egrave;re Infographie-Multim&eacute;dia de l'Institut de la</font> <br><font color="#660000">Communication, et directeur du service SENTIERS charg&eacute; du d&eacute;veloppement des Nouvelles Technologies &agrave;</font> <br><font color="#660000">l'Universit&eacute;. Il est directeur adjoint du laboratoire de recherche ERIC-Lyon2, o&ugrave; il d&eacute;veloppe des activit&eacute;s de</font> <br><font color="#660000">recherche en extraction de connaissances dans les images, avec des fondements inspir&eacute;s de la g&eacute;om&eacute;trie discr&egrave;te et</font> <br><font color="#660000">des applications en imagerie m&eacute;dicale.</font> <p><font color="#FF0000">R&eacute;sum&eacute; du cours :</font> <p><font color="#660000">Ce cours a pour but de pr&eacute;senter les grandes familles de m&eacute;thodes permettant l'extraction, l'indexation, la recherche</font> <br><font color="#660000">et la reconnaissance de donn&eacute;es pertinentes dans les images, afin d'appr&eacute;hender le difficile probl&egrave;me de la fouille</font> <br><font color="#660000">dans les bases de donn&eacute;es d'images.</font> <p><font color="#660000">Nous pr&eacute;sentons dans un premier temps diff&eacute;rents espaces de repr&eacute;sentation des images, (espaces colorim&eacute;triques,</font> <br><font color="#660000">domaine de Fourier, transform&eacute;e de Hough). Nous d&eacute;crivons ensuite deux grandes familles de m&eacute;thodes permettant</font> <br><font color="#660000">de calculer des vecteurs d'attributs caract&eacute;risant les images ou les objets qu'elles contiennent :</font> <br>&nbsp; <ul> <li> <font color="#660000">&nbsp;&nbsp;&nbsp; les m&eacute;thodes iconiques bas&eacute;es sur une analyse statistique des r&eacute;partitions spatiales des niveaux de gris (matrices de cooccurence, entropie, information mutuelle), qui permettent de d&eacute;crire de mani&egrave;re synth&eacute;tique des textures, ou d'exprimer des similarit&eacute;s entre images ;</font></li>  <li> <font color="#660000">&nbsp;&nbsp;&nbsp; les m&eacute;thodes g&eacute;om&eacute;triques et topologiques (composantes connexes,&nbsp; moments, contours, descripteurs de Fourier, squelettes), qui permettent de construire des descripteurs de formes pour des objets segment&eacute;s.</font></li> </ul>  <p><br><a NAME="ricco"></a><a href="http://eric.univ-lyon2.fr/~ricco"><img SRC="ricco.jpg" height=140 width=160></a> <p><font color="#3333FF">Ricco RAKOTOMALALA</font> <font color="#800000">est maitre de conference en informatique a l'Universite Lumiere Lyon 2 ou il enseigne, entre autres, les techniques de Data Mining et leur utilisation dans la prise de decision, en DEA et en DESS (Bac +5). Il a obtenu un doctorat d'Informatique en travaillant sur les arbres et graphes d'induction en apprentissage. Son travail a donne lieu a la production d'un document faisant un etat de l'art quasi-complet sur le domaine, recensant pres de 350 references bibliographiques. Il est un des principaux auteurs du logiciel SIPINA pour Windows, atelier d'ingenierie des connaissances fonde sur les graphes d'Induction, reference sur la page "officielle" des chercheurs dans le domaine du Data Mining (www.kdnuggets.com) et utilise par de nombreuses personnes a travers le monde, tant dans le milieu industriel que dans la communaute scientifique.</font> <br>&nbsp; <p><font color="#FF0000">R&eacute;sum&eacute; du cours :</font> <p><font color="#990000">L'objectif du cours est de permettre aux participants de manipuler eux-m&ecirc;mes un logiciel de Data Mining afin d'appr&eacute;hender les probl&egrave;mes qui peuvent survenir dans les applications r&eacute;elles (manipulation de fichiers, importation via un serveur de Donn&eacute;es, probl&egrave;me de donn&eacute;es manquantes, s&eacute;lection de variables), de piloter le processus complet d'extraction de connaissances, et enfin d'interpr&eacute;ter les r&eacute;sultats obtenus. Plusieurs probl&egrave;mes r&eacute;els ainsi que des applications dans des domaines sp&eacute;cifiques seront d&eacute;taill&eacute;s, les participants auront la possibilit&eacute; d'effectuer des traitements sur leurs propres donn&eacute;es.</font> <br>&nbsp; <br>&nbsp; <p><a NAME="zighed"></a><a href="#zighed"><img SRC="djamel.jpg" height=140 width=160></a> <p><font color="#3333FF">Djamel Abdelkader ZIGHED</font> <font color="#990000">est professeur dinformatique a lUniversite Lumiere Lyon 2 ou il dirige le laboratoire E.R.I.C.</font> <br><font color="#990000">(Equipe de Recherche en Ingenierie des Connaissances). Il co-dirige le GTRA (Groupe de Travail sur lApprentissage Automatique) de lAFIA (Association Francaise pour lIntelligence Artificielle). Il est consultant aupres de grandes entreprises.</font> <p><font color="#FF0000">R&eacute;sum&eacute; du cours</font> <p><font color="#990000">Apr&egrave;s une introduction visant a positionner le data mining dans le champ scientifique, nous aborderons les techniques de pretraitement des donnees comme le recodage et la discretisation des attributs. Nous enchainerons ensuite avec un panorama sur les methodes d'apprentissage supervise et non supervise utilisees pour l'extraction automatique des connaissances a partir des donnees et nous terminerons avec les methodes de post traitement des connaissances, nous etudierons en particulier la validation et l'agregation de connaissances extraites.</font> <br>&nbsp; <br>&nbsp; <ul> <ul> <ul>&nbsp;</ul> </ul> </ul>  <dd>  <hr WIDTH="100%"></dd>  <dd> <a NAME="Formulaire"></a><i><font size=+2>Formulaire dinscription</font></i>:<font color="#0000FF">(&agrave; renvoyer par courrier ou par e-mail avant le 01 f&eacute;vrier 2001)</font></dd>  <dd> Nom :................................................................................</dd>  <dd> Pr&eacute;nom :............................................................................</dd>  <dd> Organisme : :......................................................................</dd>  <dd> Adresse :...........................................................................</dd>  <dd> :........................................................................................</dd>  <dd> :........................................................................................</dd>  <dd> :........................................................................................</dd>  <dd> T&eacute;l./Fax :..........................................................................</dd>  <dd> e-mail :...............................................................................</dd>  <ul> <li> Inscription forfaitaire :</li> </ul>  <dd> [ ] Entreprises : 10 475 F HT</dd>  <dd> [ ] Universitaires : 4 990F HT</dd>  <dd> [ ] Etudiants : 3 300 F HT</dd>  <ul> <li> Inscription &agrave; la journee (tarif unique 2 200 F HT/jour)</li> </ul>  <dd> [ ] Lundi</dd>  <dd> [ ] Mardi</dd>  <dd> [ ] Mercredi</dd>  <dd> [ ] Jeudi</dd>  <dd> [ ] Vendredi</dd>  <ul> <li> R&egrave;glement (envoy&eacute; par courrier) &agrave; :</li> </ul>  <dd> <font color="#993366">Societe EZUS-Lyon 1</font></dd>  <br><font color="#993366">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Batiment CEI</font> <br><font color="#993366">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 43, boulevard du 11 novembre 1918</font> <br><font color="#993366">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; BP 2107</font> <br><font color="#993366">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 69616 Villeurbanne cedex</font> <br>&nbsp; <dd> [ ] Bon de commande N<sub>0</sub>- ..........</dd>  <dd> [ ] Cheque dun montant de .......... au nom de&nbsp; ESUS - Ecole KDD</dd>  <dd> [ ] Reference du mandat de virement ................................................</dd>  <dd> Virement effectue sur le compte :</dd>  <br><font color="#993366">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; EZUS Lyon 1</font> <br><font color="#993366">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; BP Lyon Agence 019</font> <br><font color="#993366">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Banque 13907</font> <br><font color="#993366">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Guichet 00000</font> <br><font color="#993366">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Compte 00261944751</font> <br><font color="#993366">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Cl&eacute; 89</font> <p><font color="#000000">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; A noter : Ezus est&nbsp; dispensateur de formation sous le numero de declaration 82 69 03241 69</font> <ul> <li> Adresse de facturation :</li> </ul>  <dd> :................................................................................</dd>  <dd> :................................................................................</dd>  <dd> :................................................................................</dd>  <ul> <li> D&eacute;sire recevoir :</li> </ul>  <dd> [ ] Une liste dhotels &agrave; proximite du lieu</dd>  <dd> [ ] Complement dinformation</dd>  <center> <dd> <font color="#0000FF">Astrid Varaine,</font></dd></center>  <center> <dd> <font color="#0000FF">ERIC, Universit&eacute; Lumi&egrave;re Lyon 2</font></dd></center>  <center> <dd> <font color="#0000FF">5 av. Pierre Mend&egrave;s-France 69676 Bron (France)</font></dd></center>  <p>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <center> <p><font color="#FF0000">e-mail :&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</font><font color="#3333FF"> avaraine@eric.univ-lyon2.fr</font> <br><font color="#FF0000">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Tel. </font><font color="#3333FF">(33) (0)4 78 77 31 54</font><font color="#FF0000">&nbsp;&nbsp; -----&nbsp;&nbsp; Fax. </font><font color="#3333FF">(33) (0)4 78 77 23 75</font></center>  <p><br> <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <center> <dd>  <hr WIDTH="100%"></dd></center>  <dd> <a NAME="pratique"></a><b><blink><font color="#008000"><font size=+1><u>Pratique</u> :</font></font></blink></b></dd>  <ol> <li> une liste d'hotels &agrave; proximit&eacute; du lieu de travail est disponible &agrave; l'adresse <a href="http://chirouble.univ-lyon2.fr/kdd/hotels.html">http://chirouble.univ-lyon2.fr/kdd/hotels.html</a></li>  <br>&nbsp; <p>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <br>&nbsp; <p>les diff&eacute;rentes mani&egrave;res d'acc&eacute;der au laboratoire est d&eacute;crite dans la page <a href="http://eric.univ-lyon2.fr/plan.html">http://eric.univ-lyon2.fr/plan.html</a></ol>  </body> </html> 
