Equipe Business Intelligence!

Laboratoire MAS

ü MAS : un laboratoire de recherche où les mathématiques et l’informatique sont appliquées aux systèmes http://www.mas.ecp.fr ü Analyse, modélisation, simulation et optimisation de systèmes complexes ü Investigations théoriques et recherches guidées par les applications ü Fortes connexions avec des partenaires académiques et industriels ü 21 membres permanents, 14 non permanents, 46 doctorants ü 6 équipes

Chaire Business Intelligence

ü Créée en 2008 sous la forme d’une chaire (SAP) ü Objectifs :

–  Recherche amont sur le futur de la Business Intelligence

–  Développer un curriculum à Centrale

ü Recherche: –  Gestion intelligente de l’information –  Modélisation, extraction et analyse de données

structurées et non structurées –  Modèles: ontologies, graphes, treillis de Galois

Extraction – Structuration en graphe

Couche Sémantique

Couche Requêtes

Chaire Business Intelligence

ü Direction : Marie-Aude Aufaure –  Expérience industrielle (Alcatel, Sagem, Altran, DGA) –  Expérience académique (Lyon 1, Supelec, Centrale) –  Collaborateur extérieur INRIA depuis 2003 –  Expert auprès de la commission européenne (DG

CONNECT) –  Membre de comités d’évaluation ANR –  Expérience de management et de valorisation de la

recherche –  Codirection de l’Ecole d’été européenne en Business

Intelligence

KPI Chaire Business Intelligence

ü Leçon inaugurale sur les enjeux de la Business Intelligence ü Master Erasmus Mundus IT4BI, accepté en juillet 2011 ü Enseignement des bases de données, entrepôts de données et fouille de données (2ème et 3ème années) ü Nombreux projets d’élèves (enjeux, innovation, filière recherche) ü Brevets (5) ü Développement logiciel à SAP et dans l’équipe ü Publications ü Ecole d’été en Business Intelligence ü Projets collaboratifs (2 EU, 1 DGCIS, 1 DGA) ü Thèses CIFRE (3 dont un centralien)

Equipe BI : évolution

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2008   2009   2010   2011   2012   2013  

Ingénieur  de  recherche  

Chercheurs  postdoc  

Doctorants  sur  projet  

Doctorants  CIFRE  

Projet CUBIST (EU FP7) ü Combining and Unifying Business Intelligence and Semantic Technologies (STREP – Call 5)

Projet CUBIST (EU FP7)

ü Rôle: –  Représentation et exploration innovante et user-

friendly de l’information basée sur l’Analyse Formelle de Concepts

–  Guider l’utilisateur dans la découverte de relations inconnues

–  Nouvelles méthodes de visualisation de l’Analyse Formelle de Concepts pour la BI

–  Passage à l’échelle d’algorithmes de construction de treillis (temps réel)

–  Demo paper à ICDM –  Channel You Tube:

http://www.youtube.com/user/CUBISTFP7ICT

Projet CUBIST (EU FP7)

Projet ARSA

ü ARSA : Analyse de réseaux sociaux pour les Administrations (appel Web 2.0, services innovants)

–  Objectifs : promouvoir la transparence des administrations via des réseaux sociaux. En interne d’abord, en explorant les réseaux sociaux de l’administration. En externe ensuite, d’une part en analysant les réseaux sociaux externes en relation avec la vie publique, d’autre part en exposant une partie des réseaux internes aux citoyens

–  Rôle : •  Extraire des graphes à partir de données structurées •  Définir un langage visuel de requêtes •  Analyser les réseaux sociaux externes (Twitter)

Middelware for information search

Enterpriseontology  

Knowledge  layer  

Data layer

matching  

User level

Visual Query Language

Open  Linking  data  

Textual content DB1 DB2 DBn

Aggregation Visualization

Nodes/Concepts selection

Extrac6on  Extrac6on  and  Merging  (Hadoop)  

SPIDER-­‐Graph  

Projet PARLANCE (EU FP7)

ü Probabilistic Adaptive Real-Time Learning And Natural Conversational Engine (STREP) ü Objectif : construire des applications mobiles qui approchent les performances humaines dans l’interaction lors de conversations ü Système incrémental

Rôle dans PARLANCE

ü Enrichissement incrémental d’ontologies modulaires –  Utilisation de bases de connaissances existantes –  Apprentissage d’ontologies à partir du web –  Enrichissement de la base de connaissances basé

sur les requêtes des utilisateurs

ü Modèle utilisateur riche, dynamique et évolutif –  Information statique et contextuelle –  Information sociale –  Filtrage collaboratif

Autres travaux

ü Projet MOCAS (innovation duale DGA) : –  Moteur Big Data pour le raisonnement à base de

cas ü Réseaux sociaux :

–  Détection d’influence –  Détection de polarité

ü Treillis de Galois: –  Méthode algébrique de construction de treillis

ü Personnalisation: –  Intégration de préférences basées sur les critiques

des utilisateurs

Collaborations en cours ü Université de Bologne – Stefano Rizzi et Université de Blois – Patrick Marcel

–  Personnalisation dans les entrepôts de données ü Université d’Alicante – Juan Trujillo

–  Business Intelligence sur les données structurées et non structurées

ü UCSD – Yannis Papakonstantinou –  Real-time visual analytics

ü Yahoo Labs – Peter Mika –  Recherche d’information sociale

ü Université Paris 1 – Bénédicte Le Grand –  Réseaux sociaux – analyse formelle de concepts

ü ISEP – Raja Chiky –  Thèse commune, démarrage en avril 2013

ü Collaborations avec l’Université de Sheffield, SAP, des PMEs innovantes, l’INRIA

Chaire ATOS ü Plusieurs partenaires académiques complémentaires

–  Centrale-Supelec –  ISEP

ü Thématique de recherche: –  Agrégation sémantique à partir de flux textuels et non

textuels, des open data et du web –  Développement d’une plateforme temps réel permettant de

gérer des masses de données structurées ou non –  Ensemble de services du type watch system, dashboard

personnalisé (Do It Yourself)

ü Applications potentielles –  Smart cities, Santé, Réseaux sociaux

ü Partenaires potentiels : –  Veolia, Viadeo, EDF R&D, Orange, IBM (fellowships), Space

Apps (Bruxelles)

Heterogeneous and dynamic data streams

Heterogeneous and static data

sensors

Semantic data streams

Semantic filtering and Continuous queries Interconnection

Summarizing – Load Shedding

Qua

lity

Con

trol

Decision Monitoring, Alerts, Statistics, fault detection,

etc.

Ontologies

Retro-action