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Détail recherche

L'Intelligence Artificielle et le Big Data au service de la décision

Cet axe de recherche étudie l'exploitation de grands volumes de données par l'apprentissage automatique et la Business Intelligence, afin d'améliorer l'aide à la décision dans les organisations.

  • Aide à la décision
  • Valorisation des données
  • Modèles prédictifs

Technologies & outils

  • Explorer les outils de la BI : entrepôts de données, ETL, cubes OLAP et tableaux de bord.
  • Évaluer l'apport du machine learning et du deep learning sur de grands volumes de données.

Méthodologie

  • Analyser les travaux existants en science des données et aide à la décision.
  • Étudier des cas d'usage concrets de la data science dans les organisations.
  • Collecter et préparer des jeux de données issus de sources variées.
  • Évaluer la performance des modèles (précision, rappel, passage à l'échelle).

Questions de recherche

  • 01Comment exploiter efficacement de grands volumes de données ?
  • 02Quels sont les principaux verrous techniques et méthodologiques ?
  • 03Quels sont les principaux verrous techniques et méthodologiques ?
  • 04Quels sont les principaux verrous techniques et méthodologiques ?

Axes principaux

  • Explorer les outils de la BI : entrepôts de données, ETL, cubes OLAP et tableaux de bord.
  • Évaluer l'apport du machine learning et du deep learning sur de grands volumes de données.
  • Garantir la qualité, la sécurité et la confidentialité des données.
  • Prendre en compte l'éthique et l'interprétabilité des modèles.

Résultats attendus

  • Améliorer la prise de décision grâce à des analyses fiables.
  • Évaluer l'apport du machine learning et du deep learning sur de grands volumes de données.
  • Fournir des recommandations concrètes aux organisations.
  • Développer des méthodes reproductibles et durables.
  • Prendre en compte l'éthique et l'interprétabilité des modèles.

Portée de l'étude

Cette recherche met en évidence l'apport de l'IA et du Big Data pour transformer la prise de décision et créer de la valeur à partir des données, au bénéfice des organisations et de la société.

Méthodologie

  • Analyser les travaux existants en science des données et aide à la décision.
  • Étudier des cas d'usage concrets de la data science dans les organisations.
  • Collecter et préparer des jeux de données issus de sources variées.
  • Évaluer la performance des modèles (précision, rappel, passage à l'échelle).

Accompagnement à la recherche

Encadrement des doctorants et appui aux projets de recherche.

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01

Soutien à l'innovation

Valorisation des résultats et accompagnement vers l'innovation.

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02

Partenariats

Collaborations avec laboratoires, universités et entreprises.

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03

ACTUALITÉS

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