ADVANSE: ADVanced Analytics for data SciencE

L’équipe ADVANSE (ADVanced Analytics for data SciencE) a été créée en 2014 et est rattachée au LIRMM dans le pôle Données. Elle fait suite à l’ancienne équipe Tatoo dont quatre membres permanents sont issus. Elle est dirigée par Pascal Poncelet depuis sa création avec Sandra Bringay comme adjointe depuis 2016. L’équipe regroupe des enseignants-chercheurs de la Faculté des Sciences (2), de l’IUT de Béziers (1), de l’IUT de Montpellier (1) rattachés à l’Université de Montpellier et du département MIAp (3) de l’université Paul Valéry.
Les activités de recherche menées par l’équipe projet ADVANSE s’inscrivent dans le domaine de l’analyse des grandes bases de données afin d’en extraire de nouvelles connaissances. Elles concernent les trois axes suivants :

• Fouille de données (DM) qui poursuit les travaux historiques en mettant particulièrement l’accent sur la proposition d’approches de pattern mining intégrant soit de nouvelles dimensions comme, par exemple, la dimension spatiale dans le cas de motifs spatio-temporels et de trajectoires ou bien les dimensions associées aux différents types d’arcs qui peuvent exister dans des multigraphes ;
• Visualisation analytique (VA) qui met l’accent sur le raisonnement analytique facilité par des interfaces visuelles interactives pour aider le décideur à comprendre ses données ou à mieux appréhender les connaissances extraites à partir de ces données ;
• Apprentissage automatique (ML) qui, outre les différents travaux menés sur la définition de nouvelles approches de machine learning (e.g. détection de clusters rares, labellisation de topics), se focalise sur la prise en compte de petits ou de très grands jeux de données via des approches plus traditionnelles (e.g. SVM, Gradient Boosting, active learning) ou plus récentes (e.g. deep learning). Pour faire face aux grands nombres de dimensions (e.g. images, sons, textes), l’avènement du deep learning a montré qu’il s’agissait d’une approche très efficace pour la classification. Toutefois, l’explicabilité des résultats, ou encore la définition d’une bonne architecture restent des exercices très expérimentaux et constituent de réels challenge pour la communauté scientifique.

L’équipe ADVANSE, dans ses trois axes, développe des travaux sur des bases autant théoriques qu’expérimentales pour aborder les problématiques associées.

Membres

Dernière mise à jour le 14/11/2019