L’équipe WEB³ (qui se prononce WEB-Cube) a pour objectif de travailler sur les enjeux, verrous scientifiques et technologiques qui sous-tendent le Web. Elle travaille plus particulièrement sur les enjeux architecturaux du web, à exploiter et étendre les protocoles de représentation et d’échange de données et de connaissances, à permettre une meilleure compréhension et un meilleur traitement des informations et des données.
Les travaux de l’équipe se déclinent autour de trois axes :
- Les architectures Web
- Le Web sémantique
- Le Web des données
L’équipe s’intéresse aux questions fondamentales (e.g., extraction de connaissances, recommandation de jeux de données, alignement d’ontologies, liage et fusion de données, graphes de connaissances, ontologies) mais également aux applications à de nombreux domaines, en particulier l’héritage culturel, la santé, la finance, l’agronomie-l’environnement et la sociologie.
La spécificité de l’équipe est d’adresser ces trois dimensions du Web simultanément.
Axe I : Architecture WEB
L’objectif est de s’intéresser aux enjeux architecturaux et aux évolutions qui sous-tendent le Web :
- Verrous : Les verrous sont liés à la modélisation et au traitement de données dans le Web (graph-oriented knowledge representation & treatments), au passage à l’échelle (scalabilité), à la résilience, aux traitements distribués, à l’interopérabilité et à l’émergence de nouvelles architectures et paradigmes.
- Mots clefs : Web Oriented Architecture, Property Graphs, Scalability, Data Mesh, Databases & Fuzziness, D-APP/Blockchain
- Domaines clés : Finance, Sécurité, Investigation Numérique Pénale, Santé
Axe II : Web Semantique
L’objectif est de s’intéresser aux protocoles et méthodes de représentation et d’échange des données et connaissances.
- Verrous : les verrous sont liés au liage de données, à l’alignement de données de natures différentes et d’ontologies (travail sur l’intégralité du cycle), à l’extraction de connaissances (par exemple, dans les données cliniques), aux enjeux liés à l’annotation sémantique (détection de relation, désambiguïsation, utilisation de méthodes d’apprentissage)
- Mots clefs : ontologies, knowledge graphs, ontology alignment, Ontology-based services, Text and graphs embeddings
- Domaines clés : Sciences sociales (fact-checking, points de vue, journalisme), Agronomie, santé,, réseaux sociaux, Investigation numérique pénale
Axe III : Web des données
L’objectif de cet axe est de permettre une meilleure compréhension et un meilleur traitement des données et des informations.
- Verrous : les verrous sont liés à l’exploitation de données Web ; à l’approche des lacs de données (stockage des données dans l’attente de leur exploitation) ; à la conservation des données potentiellement pertinentes, seules ou croisées ; au travail interdisciplinaire (sciences cognitives, anthropologie, histoire, droit, évolution, etc.) ; à la gouvernance des données
- Mots clefs : Linked Open Data, Data Science, Data Lake, Databases & Fuzziness, Property Graphs, NoSQL, FAIR Data, Blockchain, Applied machine learning
- Domaines clés : Environnement, Santé, SHS, Finance, Investigation numérique pénale
Permanents
François Scharffe, Maître de conférences, UM
Anne Laurent, Professeur des universités, UM
Alexandre Bazin, Maître de conférences, UM
Michel Sala, Maître de conférences, UM
Doctorants
Anton Dolhopolov, UM
Marwa Alali, Predimya
Deperias Kerre, CF
Autres personnels
Nadine Jacquet, CDD Ingénieur-Technicien, CNRS
Syphax Bouazzouni, CDD Ingénieur-Technicien, UM
Gwenaelle Donadieu, CDD Chercheur, CNRS
Bill Gates Happi Happi, Doctorant externe, IRD
Collaborateurs réguliers :
Clément Jonquet (Mistea)
Pierre Larmande (IRD)
Titre : Analyse comportementale sur terminaux mobiles appliquée à la détection danomalies sécurité en utilisant lintelligence artificielle
Doctorant : Maman Sani Aboubacar Djibo
Date de soutenance : 2022-07-19
Directeur de thèse :
Anne Laurent
Titre : Gestion et optimisation de larchitecture logistique de lacs de données
Doctorant : Marzieh Derakhshannia
Date de soutenance : 2022-06-01
Directeur de thèse :
Anne Laurent
Titre : capturer les contraintes temporelles des modèles graduels
Doctorant : Dickson Odhiambo Owuor
Date de soutenance : 2020-10-23
Directeur de thèse :
Anne Laurent
Titre : Conception d’un systeme decisionnel pour la reduction des hospitalisations potentiellement evitables
Doctorant : Huu Tu Ngo
Date de soutenance : 2020-07-21
Directeur de thèse :
Anne Laurent
Titre : lextraction de motifs graduels à partir de graphes de propriétés
Doctorant : Faaiz Shah
Date de soutenance : 2019-07-16
Directeurs de thèse :
Anne Laurent,
Arnaud Castelltort
Titre : L ́evolution des architectures dinformation sous linfluence des données massives : les lacs de données
Doctorant : Cédrine Madera
Date de soutenance : 2018-11-22
Directeurs de thèse :
Anne Laurent,
André Miralles,
Thérèse Libourel
Titre : Utilisation des ressources de connaissances externes pour améliorer l’alignement d’ontologies biomédicales
Doctorant : Amina Annane
Date de soutenance : 2018-10-29
Directeurs de thèse :
Zohra Bellahsene,
Faiçal Azouaou
Titre : Interventions non médicamenteuses : acquisition et visualisation de terminologie
Doctorant : The-Loc Nguyen
Date de soutenance : 2018-06-12
Directeur de thèse :
Anne Laurent
Titre : Liage de Données Ouvertes et Hetérogènes – Application au Domaine Musical –
Doctorant : Manel Achichi
Date de soutenance : 2018-02-15
Directeur de thèse :
Zohra Bellahsene
Titre : Représentation et traitement des connaissances en logique multivalente : Cas d’une répartition non uniforme des degrés de vérité
Doctorant : Nouha Chaoued
Date de soutenance : 2017-11-30
Directeur de thèse :
Anne Laurent