CE23 - Intelligence Artificielle

Hétérogénéité des données - Hétérogénéité des méthodes : Un cadre collaboratif unifié pour l’analyse interactive de données temporelles – HERELLES

HERELLES : Hétérogénéité des données - Hétérogénéité des méthodes : Un cadre collaboratif unifié pour l’analyse interactive de données temporelles

Ce projet vise à concevoir une approche autorisant la collaboration entre des algorithmes d’apprentissage différents à travers des transferts d’informations issues de l'analyse de données temporelles complémentaires. Cette collaboration sera contrôlée par l’expert qui interviendra en évaluant des résultats intermédiaires, et en injectant ou validant de nouvelles informations (exemples, contraintes, connaissances...) proposées par le système.

Enjeux et hypothèses

En rupture avec les approches actuelles basées chacune sur un seul paradigme d’analyse, le projet scientifique d’HERELLES propose de :<br />- Définir une architecture générique permettant de faire collaborer des méthodes multiparadigmes (supervisées vs non supervisées) travaillant potentiellement sur des données différentes et de définir les conditions optimales de son utilisation (H1) ; <br />- Développer des mécanismes d’interaction avec l'utilisateur lui offrant la possibilité d’injecter de nouvelles informations et de réduire le fossé sémantique entre les résultats et les intuitions de l’expert (H2);<br />- Proposer des méthodes d’extraction et de capitalisation des connaissances directement ou indirectement produites lors de l'utilisation de la méthode collaborative active (H3) ;<br />- Mettre en œuvre et valider la proposition dans le cadre de l’analyse de séries temporelles hétérogènes (H4). <br /><br />La méthode proposée sera générique et ne dépendra pas des domaines potentiels d’application. Afin d’en valider l'opérabilité, nous nous intéresserons à la compréhension de phénomènes complexes de notre environnement (artificialisation des sols, urbanisation, construction d’infrastructures…) majoritairement via des données satellitaires hétérogènes, domaine dans lequel l’expertise de TETIS et d’ICube est avérée. <br /><br />En plus des apports méthodologiques, HERELLES ambitionne de produire une plateforme opérationnelle pour la validation et la pérennisation des propositions mais aussi comme vitrine du projet. Il s’agira de compléter la plateforme existante FODOMUST que ICube maintient depuis plus de 12 ans en y intégrant nos propositions

Outre une tâche T0 dédiée à la coordination du projet, nous avons structuré le programme scientifique en 4 tâches.

Tâche T1 : Collaboration multiparadigme
Coordination : A. Cornuéjols & C.Wemmert - Partenaires principaux : AgroParis (31 p/m) ; ICube (25 p/m),
Objectifs : Proposer une nouvelle architecture opérationnelle et un cadre théorique pour faire collaborer des techniques d’apprentissage supervisées et non supervisés dans une procédure itérative (T1.1). Étudier les conditions de la mise en œuvre d’une telle architecture. Définir des méthodes pour optimiser le processus et garantir la convergence des processus et la prévention des collaborations négatives (T1.2).

Tâche T2 : Incrémentalité et interactions
Coordination : T.-B.-H. Dao & S. Loudni – Partenaires principaux : LIFO (28,4 p/m) ; Greyc (20,8 p/m)
Objectifs : Concevoir des mécanismes efficaces pour intégrer de façon incrémentale des contraintes d’expert tout en limitant les perturbations consécutives et en prenant en compte les incohérences potentielles entre elles (T2.1). Concevoir une méthode d’interaction active en proposant des mécanismes de sélection des informations/questions à soumettre à l’expert et d’optimisation des retours de celui-ci (T2.2).

Tâche T3 : Capitalisation des connaissances
Coordination : B. Crémilleux & M. Roche – Partenaires principaux : Greyc (26 p/m), TETIS (14), LIFO (12)
Objectifs : Concevoir des mécanismes originaux favorisant la sémantisation des clusters, l’explication de nouveaux clusters ou encore de nouveaux profils d’évolution d’un ensemble de clusters (T3.1). Proposer de nouveaux moyens d’identification et d’apprentissage des besoins et préférences de l’utilisateur afin de capitaliser des connaissances issues des données et des interactions entre le système et l’expert pour adapter son environnement à son savoir-faire et son contexte d’utilisation. Mise en place de mécanismes de génération de contraintes exploitables par les méthodes définies en tâche T2 (T3.2).

Tâche T4 : Plateforme FODOMUST et validation
Coordination : D. Ienco & P. Gançarski – Partenaires principaux : TETIS (20 p/m), ICube (23 p/m)
Objectifs : Validations méthodologique des propositions des différents partenaires (T4.2) et thématique dans le domaine particulier de l’observation de la Terre (T4.3). Pérennisation des propositions méthodologiques à travers une plateforme opérationnelle. Capitalisation et extension des travaux d’ICube sur une interface conviviale permettant d’interagir avec le processus : visualisation et explication des résultats, saisie de nouvelles connaissances (T4.1).

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En rupture avec les approches actuelles basées chacune sur un paradigme d’analyse, le programme scientifique d’HERELLES vise à définir un cadre théorique opérationnel permettant de combiner et faire collaborer des paradigmes d’analyse différents et autorisant une interaction forte avec l’expert pour l'extraction de connaissances à partir de données multi-temporelles hétérogènes. Nous visons une approche qui autorisera la collaboration entre des méthodes supervisées ou non à travers des transferts d’informations (les clusters seront utilisés pour créer des données d'apprentissage ou pour augmenter la dimension de celles-ci, les données d’apprentissage seront utilisées pour aider à la validation et la thématisation des clusters …) extraites à partir de données temporelles différentes mais complémentaires. Cette collaboration sera contrôlée par l’expert, qui interviendra pour ajouter de façon incrémentale de nouvelles connaissances. Validation thématique en télédétection.

Coordination du projet

Pierre Gancarski (Laboratoire des sciences de l'Ingénieur, de l'Informatique et de l'Imagerie (UMR 7357))

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

TETIS Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale
ICUBE Laboratoire des sciences de l'Ingénieur, de l'Informatique et de l'Imagerie (UMR 7357)
LIFO EA 4022 LABORATOIRE D'INFORMATIQUE FONDAMENTALE D'ORLÉANS
GREYC Groupe de recherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation de Caen
MIA Mathématique et Informatique Appliquées

Aide de l'ANR 739 546 euros
Début et durée du projet scientifique : novembre 2020 - 48 Mois

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