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Visualisation et fouille de données

le 16 septembre 2008

10h15 - 12h15

ENS Rennes Salle du conseil
Plan d'accès

Intervention de François Poulet, maître de conférences à l'Université de Rennes 1 et chercheur dans l'équipe TexMex de l'IRISA (séminaire du département Informatique et télécommunications).

Il s'agit d'une recherche sur la visualisation et l'extraction de connaissances dans les données. L'extraction de connaissances dans les données peut être définie comme le processus non trivial de découverte de connaissances nouvelles, potentiellement utiles et compréhensibles dans les données. La fouille de données concerne plus précisément le coeur de ce processus : la découverte de connaissances nouvelles. Ce domaine relativement récent d'extraction de connaissances dans les données regroupe des travaux de plusieurs domaines de recherche : les bases de données, l'apprentissage symbolique automatique, les statistiques, l'analyse de données et la visualisation. Dans les approches usuelles, la visualisation n'intervient en général que lors de deux étapes particulières du processus de fouille de données :
  • dans l'une des toutes premières étapes pour "voir" les données ou leur distribution,
  • dans l'une des toutes dernières étapes du processus pour prendre connaissance des résultats.
Entre ces deux étapes il y a en général exécution d'un algorithme automatique de fouille de données. Le but de nos travaux de recherche est d'augmenter le rôle de la visualisation dans ce processus. Ceci peut être mené à bien de plusieurs façons :
  • en faisant collaborer des méthodes visuelles avec les méthodes automatiques soit en pré-traitement soit en post-traitement,
  • en remplaçant l'algorithme automatique de fouille de données par un algorithme graphique interactif, on parle alors de fouille visuelle de données ou "Visual Data Mining".
Par ailleurs une limite connue des algorithmes de visualisation est la difficulté à traiter des ensembles de données de grandes tailles (en nombre d'individus ou lignes de la base de données ou en nombre d'attributs ou colonnes de la base de données). L'approche coopérative utilisant simultanément des algorithmes automatiques et graphiques est un excellent moyen de pouvoir dépasser les limites des outils de visualisation, on parle de "passage à l'échelle". Le séminaire présentera les travaux menés dans ces directions.
Thématique(s)
Formation, Recherche - Valorisation
Contact
Claude Jard

Mise à jour le 10 mars 2009