Contexte et présentation générale du projet:
La disponibilité des données en masse révolutionne les questions relatives à leur traitement, analyse, exploitation et valorisation par les acteurs du numérique (académiques, entreprises, acteurs politiques, etc). La problématique principale est celle de l'élaboration de modèles originaux et génériques permettant la représentation et la classification de données massives, et celle du développement d’algorithmes efficaces optimisés à l’échelle. Ce contexte de traitement et d'analyse à grande échelle rompt en effet avec la façon selon laquelle se posait classiquement la question de la construction et de l'inférence des modèles à partir de données brutes; la plupart de ceux de l'état de l'art se trouvent en effet inopérants à l'échelle, aussi bien d’un point de vue théorique, que pratique : problèmes d'inférence d'un très grand nombre de paramètres (fléau de la dimension), et/ou incapacité en temps et/ou en mémoire de mettre en œuvre des algorithmes centralisés classiques pour de très gros volumes de données, etc.
AStERiCs
Est un projet de recherche fondamentale financé dans le cadre du dispositif RIN (Réseaux d'Intérêts Normands)-Recherche dont l'objectif structurel est de fédérer la recherche scientifique en Normandie dans le domaine de la science statistique des données, en s'appuyant sur une démarche scientifique pluridisciplinaire impliquant modélisation mathématique, inférence, représentation et classification de données issues d'environnements complexes, hétérogènes, dynamiques et incertains. AStERiCs vise à élaborer un cadre scientifique et technique, complet, pour traiter, analyser, exploiter et valoriser des données massives, complexes, hétérogènes, dynamiques et peu ou non-annotées. Le but est de transformer des données en connaissances sous forme de représentations précises des informations liées aux données, de catégorisations pertinentes de telles informations, jusqu’à la valorisation de celles-ci en révélant/restaurant le modèle générateur des données. Le projet AStERiCs traite ainsi le problème de la grande échelle, sous tous ses aspects de modélisation et d'inférence. Plus précisément, les axes de recherche traitent des grands thèmes suivants : Statistique, Apprentissage, Analyse de données, Classification, Optimisation, Traitement du signal, Grande dimension.