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
Elena Yan, Samuele Burattini, Luis Gustavo Nardin, Jomi Fred Hübner, Olivier Boissier, Jaime Simão Sichman, Alessandro Ricci - 25 mai 2026
Exploiting the MAOP Approach for Multi-Level Explainability of Multi-Agent Systems
14th International Workshop on Engineering Multi-Agent Systems - EMAS 2026
Nicolas Michinov, Sacha Drouet, Anthony Cherbonnier, Eric Jamet, Marinette Bouet, Vincent Mazenod, Albane Pechard, Farouk Toumani, Zineddine Zahouani, Estelle Michinov - 1 mai 2026
Facilitating group work through collaboration instructions using a digital environment
Acta Psychologica
Victor Charpenay, Mansour Zoubeirou a Mayaki, Antoine Zimmermann - 31 mars 2026
On the Computational Cost of Knowledge Graph Embeddings
Transactions on Graph Data and Knowledge
Durande Kamga Nguifo, Jerry Lonlac, Anthony Fleury, Engelbert Mephu Nguifo - 23 mars 2026
Unleashing the Power of Gradual Patterns for Explainable AI
The 41st ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing (SAC)
Charbel Al Tannoury, Anis Hoayek - 19 mars 2026
Record-Driven Blockwise Anomaly Detection in Weakly Dependent Time Series
Liseth Pasaguayo, Mireille Batton-Hubert, Olivier Boissier - 26 février 2026
Development of Statistical and Data-Driven Models for Anomaly Detection and Quality Control Improvement Based on Heterogeneous Industrial Data in Medical Device Manufacturing
1st Early-Career Researchers’ Day of the DATA Programme I-SITE CAP 20-25
Thomas Combettes, Violaine Antoine, Hélène Toussaint, Alain Quillot - 24 février 2026
Ordonnancement d'atelier de joaillerie avec contraintes de regroupement, scindage et disponibilité des ressources
ROADEF 2026
Charbel Al Tannoury, Anis Hoayek, Youssef Salman, Hyam Abboud, Mireille Batton-Hubert - 3 février 2026
A Record-Based Block Method for Anomaly Detection in Nonlinear Time Series
Andrei Ciortea, Matteo Castellucci, Kai Schultz, Jérémy Lemée, Danai Vachtsevanou, Fabien Gandon, Simon Mayer, Valentin Berger, Samuele Burattini, Alessandro Ricci, Olivier Boissier - 8 janvier 2026
Yggdrasil: An Artifact-Based Framework for Hypermedia Multi-Agent Systems
Thabang Lebese, Victor Charpenay - 8 janvier 2026
Energy-Aware AI: Matching Model Training to Energy Surplus
Exploiting the MAOP Approach for Multi-Level Explainability of Multi-Agent Systems
14th International Workshop on Engineering Multi-Agent Systems - EMAS 2026
Nicolas Michinov, Sacha Drouet, Anthony Cherbonnier, Eric Jamet, Marinette Bouet, Vincent Mazenod, Albane Pechard, Farouk Toumani, Zineddine Zahouani, Estelle Michinov - 1 mai 2026
Facilitating group work through collaboration instructions using a digital environment
Acta Psychologica
Victor Charpenay, Mansour Zoubeirou a Mayaki, Antoine Zimmermann - 31 mars 2026
On the Computational Cost of Knowledge Graph Embeddings
Transactions on Graph Data and Knowledge
Durande Kamga Nguifo, Jerry Lonlac, Anthony Fleury, Engelbert Mephu Nguifo - 23 mars 2026
Unleashing the Power of Gradual Patterns for Explainable AI
The 41st ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing (SAC)
Charbel Al Tannoury, Anis Hoayek - 19 mars 2026
Record-Driven Blockwise Anomaly Detection in Weakly Dependent Time Series
Liseth Pasaguayo, Mireille Batton-Hubert, Olivier Boissier - 26 février 2026
Development of Statistical and Data-Driven Models for Anomaly Detection and Quality Control Improvement Based on Heterogeneous Industrial Data in Medical Device Manufacturing
1st Early-Career Researchers’ Day of the DATA Programme I-SITE CAP 20-25
Thomas Combettes, Violaine Antoine, Hélène Toussaint, Alain Quillot - 24 février 2026
Ordonnancement d'atelier de joaillerie avec contraintes de regroupement, scindage et disponibilité des ressources
ROADEF 2026
Charbel Al Tannoury, Anis Hoayek, Youssef Salman, Hyam Abboud, Mireille Batton-Hubert - 3 février 2026
A Record-Based Block Method for Anomaly Detection in Nonlinear Time Series
Andrei Ciortea, Matteo Castellucci, Kai Schultz, Jérémy Lemée, Danai Vachtsevanou, Fabien Gandon, Simon Mayer, Valentin Berger, Samuele Burattini, Alessandro Ricci, Olivier Boissier - 8 janvier 2026
Yggdrasil: An Artifact-Based Framework for Hypermedia Multi-Agent Systems
Thabang Lebese, Victor Charpenay - 8 janvier 2026
Energy-Aware AI: Matching Model Training to Energy Surplus
Toutes les publis se trouvent ici
Projets
Chaire Mécénale Utilisation Fiable et de Confiance des LLMs
GDR MADICS
Etude et conception de modèles interprétables de détection d’anomalies dans les flux de données spectrales
NAIMAN: Intelligence artificielle normative pour réguler la fabrication
ANR- ACCELER-AI
CARINA
PROFAN
ARBORA
CIFRE PFEIFFER VACUUM
ANR PRCI NAIMAN
ENFIELD
GDR MADICS
Etude et conception de modèles interprétables de détection d’anomalies dans les flux de données spectrales
NAIMAN: Intelligence artificielle normative pour réguler la fabrication
ANR- ACCELER-AI
CARINA
PROFAN
ARBORA
CIFRE PFEIFFER VACUUM
ANR PRCI NAIMAN
ENFIELD
Tous les projets se trouvent ici
Equipe
Responsables
Enseignants-Chercheurs
- ANTOINE Violaine
- BARRA Vincent
- BATTON HUBERT Mireille
- BOISSIER Olivier
- BONNET Gaëlle
- BOUET Marinette
- BURON Maxime
- CHARPENAY Victor
- FALIH Issam
- FAVREAU Jean-Marie
- GUILLON Bruno
- HOAYEK Anis
- KANG Myoung-Ah
- LEFRANCOIS Maxime
- MEPHU NGUIFO Engelbert
- NARDIN Luis Gustavo
- REY Christophe
- SALVA Sébastien
- TAGUELMIMT Redha
- TOUMANI Farouk
- ZIMMERMANN Antoine
Post-docs
- ABDEL RAHMAN Adam Oumar
- CHARLES William
- KASSI Somlawa Mihia
- NAQVI Syed
- PASAGUAYO BAEZ Liseth Victoria
- STOJANOVSKI Mihail
Doctorants
- AZDAD Anas
- BENHADDOUCHE Douaa
- BOUKRIA Ali
- COMBETTES Thomas
- EL CHEIKH Rim
- GHARIANI Nourhen
- IFERROUDJENE Mouloud
- JOUNI Jinane
- KAMGA NGUIFO Durande Berluskoni
- RAVEENDRAN Arun
- ROJAS VARELA Nicolas
- SHARROUF Hisham
- TRAN Hélène
- YAN Elena
- ZAHOUANI Zineddine
- ZERMACHE Moncef