Concepts généraux des réseaux (ESIREM, Bac+2)
Informatique : programmation orientée objet en Java (ESIREM, Bac+3)
Introduction aux réseaux : commutation et routage (ESIREM, Bac+3)
Certification Cisco CCNA (ESIREM, Bac+3 et Bac+4)
Systèmes Intelligents (ESIREM, Bac+4)
Systèmes distribués et Cloud computing (ESIREM, Bac+4)
Gestion distribuée des ressources (ESIREM, Bac+4)
Protocoles de sécurité des réseaux (ESIREM, Bac+4)
Evaluation des performances des réseaux (ESIREM, Bac+5)
Systèmes intelligents avancés (ESIREM, Bac+5)
Reviewer for Cancer Informatics in SAGE journals
Reviewer for Springer, Computational Social Networks Journal and Applied Network Science Journal
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- Leclercq Eric
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- Science des Données
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- 9, Avenue Alain Savary - Université de Bourgogne - 21078 Dijon
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- (+33) 3 80 39 64 67
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- Mirande HR9
- courriel:
- Eric.Leclercq@u-bourgogne.fr
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- http://eric-leclercq.fr
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Mes travaux de recherche portent, d’une manière générale, sur la définition de modèles pour lier données, connaissances et outils d'analyse. Dans ce cadre, je me suis intéressé plus particulièrement aux problématiques suivantes :
- définition de modèles multi-paradigmes et de système de stockage de type polystore (polyglot storage, ou encore polystore) pour traiter la variété des masses de données (projets TEE 2014, TEP 2017)
- définition architecture flexible pour l'intégration de données hétérogènes et à grande variabilité (application au domaine bio-médical)
- définition d’un modèle d'annotations sémantiques à base ontologique, opérateurs de manipulation d'annotations (projet ANR CARE 2009)
- spécification de modèles génériques incluant une description physique, syntaxique et sémantique des images pour des plateformes de domaines (applications aux bases de données images en archéologie et aux bases d'images en biologie)
Actuellement mes recherchent se concentrent sur la définition de modèles pour faciliter l'analyse des données. Dans ce cadre je développe un approche de type polystore qui permet de stocker les données dans plusieurs systèmes (NoSQL orienté colonne, ou clé-valeur, bases de données graphe, système de fichiers distribuées formats JSON, Parquet, etc.). Cette approche permet de répartir les données dans les systèmes qui sont les plus appropriés pour leur stockage. Afin d'unifier ces représentation, je développe un modèle théorique s'appuyant sur le notion mathématique de tenseur afin d'alimenter rapidement les algorithmes en données et de faciliter les transformation de modèles.
Les données traitées sont principalement des réseaux complexes c’est-à-dire des graphes multi-relationnels, multiplexes ou multi-couches. Elles sont issues de plateformes des réseaux sociaux et leur sémantique est complexe (relations multiples, dépendante du contexte, etc.).
Du point de vue des analyses de données je me concentre sur le problème de l'interprétabilité des résultats des algorithmes et de leur validation sans vérité de terrain. Il peut s'agir par exemple de caractériser des communautés d'utilisateurs par des hashtags représentatifs ou des thèmes (topics), de caractériser des événements, d'étudier les phénomènes de viralités et la part des robots.
mots-clés : modèles pour les données à grande dimension, HPDA (High Performance Data Analytics), gestion des données scientifiques, sémantique, données distribuées, systèmes d'information.
Projet TEP 2017 : étude de l’influence, la viralité, du rôle des robots pendant l’élection présidentielle française de 2017
Projet TEE 2014 financé par le réseaux des MSH rassemblant 6 pays : structure de la communication politique sur Twitter
Projet PEPS CNRS SEISME : relation entre les sphères médiatiques et politique sur Twitter (2015 2016)
Projet PEPS CNRS LogModArcheo : utilisation des logiques modales pour représenter l’incertitude des données archéologiques (2014 et 2015)
Projet ANR CARE – Plateforme pour l’étude de l’évolution des l’architecture des édifices religieux de V au X eme siecle (2009)
Projet Atlas de la Pierre de Bourgogne (2013)
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Licence 2 – Principes des Systèmes d’Exploitation
Licence 3 – Systèmes et Réseaux II
Master Informatique 1er année - Systèmes Distribués
Master 2 – Outils de l’IA – Machine Learning
Master 2 BDIA – Bases de données et Environnements distribués
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Reviewer pour la revue SAGE, Cancer Informatics
Membre du comité de programme de ComplexNetworks 2017, 2018
Reviewer pour la revue Springer, Computational Social Networks
Reviewer pour la revue Springer, Applied Netwok Science
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