Thème Données, Services, Intelligence

Présentation

Les travaux menés dans le thème DSI (Données, Services, Intelligence) portent sur trois problématiques interdépendantes :

  • Gestion de grandes masses de données : il s'agit d'étudier ici les problèmes liés à l'intégration de données hétérogènes et à l'interrogation de grandes masses de données dans le cadre d'architectures distribuées et massivement parallèles. Les travaux développés s'intéressent à l'expérimentation à grande échelle de systèmes de gestion de grandes masses de données ainsi qu'à l'exploration de nouvelles approches pour l'optimisation des requêtes dans ce contexte. 
  • Extraction des connaissances et apprentissage artificiels. Les problèmes étudiés dans ce contexte concernent à la fois la proposition de nouveaux algorithmes d’extraction de connaissances et d’apprentissage artificiel en présence de données complexes et massives et l’étude, pour des objectifs de passage à l’échelle, du portage de ce type d’algorithmes vers des environnements de type Cloud (en liaison avec la problématique précédente). Les approches développées visent à définir un cadre de formalisation et de spécification d'un système intelligent capable d’extraire des connaissances ou d’apprendre à partir de données complexes, et de les contrôler par interaction avec un utilisateur. La qualité de la connaissance extraite ou apprise se trouve ici au coeur des préoccupations. Ainsi la prise en compte de la sémantique associée à cette connaissance facilite l’interaction avec l’utilisateur.
  • Analyse, vérification, test des applications, des services web et des processus métier. Les travaux portent sur l'analyse de services, d'applications ou de processus métiers dans le but de les optimiser, fiabilier ou de les sécuriser. Les applications sont modélisées via des onthologies ou par des modèles (formels ou UML). D'une manière générale, ces modèles servent ensuite à optimer une propriété donnée, à vérifier si une propriété est satisfaite ou à générer des tests.   Les travaux dévelopés s'articulent autour de trois activités : analyse et vérification des applications (services web et  processus métier), la conformité et la sécurité de logiciels et  la génération de modèles à partir de traces. 
 

 

 

Dernières Publications

Fedi Oueslati, Ali Ben Abbes, Vincent Barra - 5 septembre 2026
Fourier-optimal loss for distortion and time in non-stationary time series forecasting
Information Sciences

Giuseppina Andresini, Guy De Tré, Engelbert Mephu Nguifo, Mohand-Said Hacid, Annalisa Appice, Zbigniew Ras - 20 juillet 2026
Foundations of Intelligent Systems - ISMIS 2026


Herman Tcheneghon Motcheyo, Issam Falih, Engelbert Mephu Nguifo - 6 juillet 2026
Online domain adaptation for data stream anomaly detection
Conférence sur l'Apprentissage automatique (CAp)

Khensa Daoudi, Maxime Lefrançois, Antoine Zimmermann - 1 juillet 2026
Vers une modélisation formelle de la négociation des contrats d'accès aux données dans les espaces de données
37èmes journées de l’Ingénierie des Connaissances

Elena Yan, Luis Gustavo Nardin, Olivier Boissier, Jaime Simão Sichman - 1 juillet 2026
Un modèle d’adaptation de la régulation de systèmes multi-agents
34ème Journée Francophone des Systèmes Multi-Agent

Jinane Jouni, Anis Hoayek, Mireille Batton-Hubert, Aline Mefleh - 1 juillet 2026
Likelihood-Based Inference and Model Selection for Record Series


Charbel Al Tannoury, Anis Hoayek - 22 juin 2026
Record probabilities under dependence: operator-norm bounds and extremal control
International Symposium on Nonparametric Statistics 2026 (ISNPS 2026)

Sébastien Salva - 22 juin 2026
Reliable execution of natural language test cases for GUI applications using LLM agents
Software Quality Journal

Kamga Nguifo Durande Berluskoni, Jerry Lonlac, Anthony Fleury, Engelbert Mephu Nguifo - 9 juin 2026
Unleashing the Power of Gradual Patterns for Explainable AI


Charbel Al Tannoury, Anis Hoayek - 1 juin 2026
Record-Driven Blockwise Anomaly Detection in Weakly Dependent Time Series
57es Journées de Statistique de la SFdS

Toutes les publis se trouvent ici