Visualisations situées pour l’analyse de données personnelles – EMBER

Ce projet étudiera comment les systèmes de visualisation de données situées peuvent aider les gens à utiliser leurs données personnelles (par exemple, les données sur la condition physique et la physiologie, la consommation d'énergie, les transactions bancaires, les activités sociales en ligne,...) pour leur propre bénéfice. Bien que les données personnelles soient générées dans de nombreux domaines de la vie quotidienne, elles restent sous-utilisées par les individus. Rarement les données personnelles font l'objet d'une analyse approfondie et sont utilisées pour éclairer les décisions quotidiennes. Cette recherche vise à donner aux individus les moyens d'améliorer leur vie en les aidant à devenir des consommateurs avancés de leurs propres données.

Cette recherche s'appuie sur le domaine de l'analyse visuelle personnelle, qui vise à donner au grand public des outils efficaces et accessibles pour obtenir un aperçu de leurs propres données. L'analyse visuelle personnelle est un domaine de recherche naissant, mais s'est jusqu'à présent concentré sur des scénarios où la visualisation des données est très éloignée de la source des données auxquelles elle fait référence. L'objectif de ce projet est d'aller au-delà des limites des plateformes traditionnelles d'analyse de données personnelles en explorant le potentiel des visualisations de données situées.

Dans une visualisation de données située, les données sont directement visualisées près de l'espace physique, de l'objet ou de la personne auquel elles se rapportent. Les visualisations de données situées présentent de nombreux avantages potentiels : elles peuvent faire surface dans l'environnement physique et permettre aux spectateurs d'interpréter les données en contexte ; elles peuvent être adaptées pour mettre en évidence les liens spatiaux entre les données et l'environnement physique, ce qui facilite la prise de décisions et l'action sur le monde physique en réponse aux connaissances acquises ; et elles peuvent intégrer les données dans les environnements physiques afin de les rendre visibles au fil du temps, de faciliter leur surveillance et leur observation et de collaborer avec autrui.

Bien que le sujet de la visualisation située gagne actuellement du terrain dans la recherche, il existe actuellement très peu d'applications réelles et peu de données empiriques sur la façon de concevoir de tels systèmes. Nous comblerons cette lacune en construisant des prototypes fonctionnels dont l'utilité sera évaluée à l'aide de méthodes empiriques rigoureuses et en élaborant des théories et des lignes directrices générales de conception qui vont au-delà des domaines considérés.

L'ensemble du programme de recherche sera décomposé en quatre problématiques de recherche menées par cinq chercheurs issus de trois laboratoires de recherche (Inria Saclay, Inria Bordeaux, Sorbonne Université) aux domaines d'expertise complémentaires. Le consortium sera complété par des étudiants en thèse, un chercheur postdoctoral et des stagiaires à court terme qui travailleront sur quatre problèmes de recherche spécifiques et développeront le matériel et les logiciels nécessaires à la réussite du projet.

Nous nous attendons à ce que ce projet génère des avantages à de multiples niveaux, notamment pour la société (en autonomisant les individus grâce à la technologie), pour la communauté scientifique (en élargissant et en unifiant deux domaines de recherche naissants), pour les partenaires universitaires (en renforçant les liens existants en matière de recherche et en les faisant devenir des leaders dans ce domaine) et pour les étudiants (en leur offrant des possibilités de formation uniques avec une équipe diverse de chercheurs de classe mondiale).