Les travaux de l’équipe sont centrés autour de la thématique Science des Données en incluant l’IA dans sa partie représentation des connaissances et raisonnements.

Deux thèmes principaux, non orthogonaux, structurent les recherches des membres de cette équipe et abordent une question scientifique fondamentale : comment utiliser la connaissance du domaine pour améliorer la compréhension des données ou des résultats des analyses algorithmiques ? Ce qui peut aussi s’exprimer d’un point de vue plus opérationnel par : développer des outils pour produire des connaissances en partant des données, en dérivant des informations, en construisant des modèles (descriptifs, prédictifs) le tout dans un environnement qui permet de contrôler le passage d’une couche à une autre afin de délivrer à l’utilisateur final des résultats interprétables, compréhensibles, explicables.

Le premier thème traite des modèles de données et de connaissances ainsi que de leur couplage. Les problématiques abordées concernent : 1) l’extensibilité des modèles de données pour des systèmes agrégeant des données multi-sources et 2) la définition d’un modèle multi paradigmes pour exploiter les capacités descriptives et les performances des nouveaux systèmes de stockage (colonne, graphe, tableaux, etc.).

Le second thème traite des apports des connaissances du domaine métier pour améliorer l’analyse algorithmique et l’indexation des masses de données. Il aborde les problématiques suivantes : 1) l’enrichissement sémantique des données et l’adaptation des algorithmes pour favoriser l’interprétabilité des résultats et 2) les mécanismes de raisonnement guidés par une modélisation de la connaissance du domaine (ontologies).

Les champs d’application de nos thématiques, soutenus par des collaborations nationales et internationales, des projets institutionnels et des contrats d’étude, concernent les données scientifiques (archéologiques, biomédicales), les données du patrimoine (Cultural Heritage) ainsi que les données issues des réseaux sociaux numériques (données de Twitter par exemple). Concernant les données de Twitter, depuis 5 années nous travaillons avec plusieurs collègues des laboratoires TIL et CIMEOS de l’Université de Bourgogne pour analyser les discours sur Twitter dans deux domaines : la communication politique, les discours autour de l’alimentation.