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Bénédicte DESCLEFS
Réalité virtuelle etReprésentation de
Données ComplexesLIP6, équipe Réseaux et PerformancesMichel SOTOPr. Eric HORLAIT
Problématique• Très grande quantité de données brutes
Extraire l ’information utile
• Représenter cette informationTrouver les métaphores adaptées
• Complexité de la 3D et des environnements virtuelsDéfinir de nouvelles interfaces utilisateurs
• Évaluer la qualité des visualisations obtenues
Objectifs du Data Mining
• Déceler des tendances et des relations parmi les données
• Construire des modèles pour « agréger » l’information– modèle descriptif– modèle prédictif
But : Mieux comprendre la structure des données pour pouvoir les exploiter efficacement
Techniques de Data Mining
• Étapes préliminaires indispensables :– Identification du problème– Préparation des données– Construction, utilisation et vérification du modèle
• Data Mining visuel ou analyse de données « intelligente »Coopération de l ’ordinateur et de l ’homme :– Homme : aptitude à détecter rapidement des tendances– Ordinateur : Rapidité, précision, pas de « lassitude »
Représentation des données
• Données « physiques »Représentation en 3D naturelle
• Données abstraitesIntérêt de la 3D pas évident
Trouver les métaphores spatiales adaptées
Exemples de métaphores
Métaphore : correspondance incomplète entre un domaine source et un domaine cible
• Graphes avec noeuds et liens (GV3D)• 3D Rooms• Paysages d’information (FileVis, SPIRE)• Livres (WebBook)• Villes (Software City, Information City)
Visualisation de données :MineSet
Visualisation de logiciels : Software City
Visualisation de systèmes de fichiers : FSN
Visualisation de sites Web :WebBook
Visualisation de réseaux : VENoM
Complexité de la 3D et des mondes virtuels
• Nouveaux équipements• Nouvel environnement
Trouver de nouvelles techniques d ’interaction pour contrôler l ’espace 3D (Visualisation, Manipulation,
Navigation)
Amélioration de l ’interface utilisateur
• Utilisation des aptitudes humaines naturellesImportance des systèmes sensoriel, cognitif et ergonomique humains
• Multi-modalité Utilisation simultanée de plusieurs modes de communication
• Environnement 100 % réaliste ?Introduction éventuelle de caractéristiques « magiques »
• Choix des équipements (pour la visualisation et la manipulation) et du mode de navigation
Évaluation de la visualisation
• Importance du contexte de l ’application, pour juger de la qualité d ’une visualisation
• Critères de qualité
• Tests psychologiques (à défaut de modèles numériques exacts)
Conclusion
Axes de recherche principaux :
• Amélioration de l’interface 3D
• Modélisation de données complexes– Représentation d’une structure hiérarchique acyclique– Modélisation du Web ?