EQUIPE DE RECHERCHE KID

Knowledge representation & Image analysis for Decision 
Responsable : Jacky Montmain
Composition : 4 Pr, 15 EC (5 HDR), 1 ing. R&D,8 doctorants

FOCUS sur le démonstrateur de détection de communautés recouvrantes pour des graphes bipartis, monopartis et orientés     http://communities.mines-ales.fr

 

L'équipe KID développe des procédures de traitement de l’information dont l’objectif est l’informatisation des connaissances afin de faciliter l’action de l’homme, la rendre plus fiable, plus performante. Les types d’informations plus spécifiquement ciblés sont l’information textuelle, l’image et la vidéo. Il s’agit ainsi de traiter et d’enrichir des flux de données pour en faire des entités sémantiques intelligibles par l’homme et l’assister ensuite dans ses décisions avec des techniques d’optimisation et d’analyse multicritère. Le traitement de l’information doit être plus interactif afin que le système d’information devienne un véritable support de médiation entre les hommes dans une organisation ou une entreprise.

Les thématiques de recherche de l’équipe contribuent au projet scientifique du laboratoire, l’automatisation cognitive, en s’intéressant plus spécifiquement aux tâches cognitives d’apprentissage et de décision.

Le thème fédérateur de l’équipe KID trouve son origine dans le développement des technologies de la communication. Or, ce qui pourrait être une véritable opportunité, se révèle être une ouverture à un monde inexplorable et incontrôlable en termes de quantité et de fiabilité des informations délivrées. De ce gigantesque champ de connaissance, les individus souhaitent extraire toujours plus de renseignements. Pourtant les moteurs actuels se focalisent davantage sur le nombre de réponses plutôt que sur la pertinence de leur contenu. Dans une société de l’information en pleine mutation, Internet favorise l’élargissement et l’échange de savoirs… à condition qu’un code déontologique soit respecté par chacun

La thématique de KID se décline en trois sous-thèmes : les deux premiers, la représentation des connaissances textuelles (Connaissance) et l’analyse d’images (Image) se donnent pour objectif l’enrichissement sémantique de données numériques élémentaires (mots et pixels). La formalisation des connaissances obtenue - textes ou images - permet d’envisager ensuite des modèles de décision qui manipulent ces données sophistiquées ce qui constitue le troisième thème  (Décision) : optimisation, multicritère, SMA.