ISMAIL BADACHE CURRICULUM VITAE

1 Curriculum Vitae

ISMAIL BADACHE

Docteur en Informatique - Chercheur post-doctoral et chargé d’enseignementQualifié aux fonctions de Maître de Conférences en section 27 (Informatique)

Laboratoire de recherche : Laboratoire des Sciences de l’Information et des Systèmes

Coordonnées professionnelles Coordonnées personnellesLIS, Domaine Universitaire de Saint-Jérôme Résidence Le Quorum

Avenue Escadrille Normandie-Niemen 4 Impasse Pindare, Apt. 13013397 MARSEILLE CEDEX 20 13013 MARSEILLE

Téléphone : (+33) 06 80 17 10 49 Téléphone : (+33) 06 80 17 10 49Courriel : Ismail.Badache@lis-lab.fr Courriel : Ismailbadache@gmail.com

1.1 Cursus Universitaire

2016 Doctorat en InformatiqueUNIVERSITÉ DE TOULOUSE III, FRANCE

Titre : Recherche d’information sociale : Exploitation des signaux sociaux pour améliorer la recherche d’informationIRIT, Équipe Information Retrieval and Information Synthesis (IRIS)Direction : Mohand Boughanem (PR) • Thèse soutenue le 05 Février 2016 • Section CNU 27Disponible sur : .PDFMots-clés : Recherche d’information • Réseaux sociaux • Contenu généré par l’utilisateurSignaux sociaux • Prpriétés sociales • Temps • DiversitéNote : l’école doctorale MITT ne délivre plus de mention.

Conférences internationales Conférences nationales Heures d’enseignement11 articles 6 articles 715h Equiv-TD et 900h Présentielles

IIiX’14, ECIR’15, ECIR’18, SIGIR’15, SIGIR’17, SIGIR’18 CORIA’13-15-17-17 IUT Info et IUT GEA (Toulouse)CHIIR’17, KES’17, AIRS’17, CLEF’15, WIC’14 CORIA-CIFED’14, IC’18 Universités : Paul Sabatier, FEG Aix-Marseille

2012 Master Architecture des Systèmes d’Information et de CommunicationUNIVERSITÉ DE TOULOUSE I ET III, FRANCE

2011 Master en Ingénierie de Logiciel et Traitement de l’InformationUNIVERSITÉ DE BOUMERDES, FACULTÉ DES SCIENCES, ALGÉRIE

2009 Licence en Mathématique et InformatiqueUNIVERSITÉ DE BOUMERDES, FACULTÉ DES SCIENCES, ALGÉRIE

2006 Baccalauréat scientifiqueLYCÉE FRANTZ FANON, BOUMERDES, ALGÉRIE

1.2 Formations Supplémentaires

2013 - 2014 Pratiques pédagogiques : Se positionner comme enseignantPratiques pédagogiques : Qu’est apprendre, comment construire un coursPratiques professionnelles : Conduite et gestion de projetÉCOLE DES DOCTEURS, UNIVERSITÉ FÉDÉRALES TOULOUSE, FRANCE

2010 - 2011 Networking Academy CCNA 1 : Network FundamentalsNetworking Academy CCNA 2 : Routing Protocols and ConceptsCISCO, BOUMERDES, ALGÉRIE

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1.3 Expériences

Depuis 10/2016 Chercheur post-doctoral et chargé d’enseignement ATERAIX-MARSEILLE UNIVERSITÉ, MARSEILLE, FRANCE

LIS ex. LSIS, équipe Data, Information & content MAnagement Group (DIMAG)COLLABORATEURS : SÉBASTIEN FOURNIER, ADRIAN-GABRIEL CHIFU, PATRICE BELLOT

2014 - 2016 Attaché Temporaire d’Enseignement et de Recherche (ATER) à Temps PleinUNIVERSITÉ DE TOULOUSE, IUT GEA PAUL SABATIER, TOULOUSE, FRANCE

IRIT, équipe Information Retrieval and Information Synthesis (IRIS)COLLABORATEURS : MARC BOYER, SÉBASTIEN JAMBORT

2012 - 2016 Doctorant en InformatiqueUNIVERSITÉ DE TOULOUSE III, TOULOUSE, FRANCE

IRIT, équipe Information Retrieval and Information Synthesis (IRIS)RESPONSABLE : MOHAND BOUGHANEM

2012 - 2014 Doctorant VacataireUNIVERSITÉ DE TOULOUSE PAUL SABATIER, TOULOUSE, FRANCE

IRIT, équipe Information Retrieval and Information Synthesis (IRIS)COLLABORATEURS : GUILLAUME CABANAC, MAX CHEVALLIER ET VINCENT DUGAT

05/2012 à 09/2012 Stage M2 : Recherche d’informationUNIVERSITÉ DE TOULOUSE PAUL SABATIER, TOULOUSE, FRANCE

IRIT, équipe Systèmes d’Information Généralisés (SIG)RESPONSABLE : MOHAND BOUGHANEM

01/2012 - 04/2014 Projet d’étude et de recherche M2 : Fédération des données médicalesUNIVERSITÉ DE TOULOUSE PAUL SABATIER, TOULOUSE, FRANCE

IRIT, équipe Service IntEgration and netwoRk Administration (SIERA)RESPONSABLE : JULIEN BROISIN

02/2011 - 07/2011 Stage M2 : Formation de coalitions des agents acheteursUNIVERSITÉ DE BOUMERDES, FACULTÉ DES SCIENCES, ALGÉRIE

2009 - 2011 Webmaster à temps partiel : Administrateur, concepteur et développeur WebTECHNOSOFT (SSII), ALGER, ALGÉRIE

01/2010 - 05/2010 Projet d’étude et de recherche M1 : Segmentation d’image par modèles déformablesUNIVERSITÉ DE BOUMERDES, FACULTÉ DES SCIENCES, ALGÉRIE

02/2009 - 07/2009 Stage Licence : Implémentation d’une application pour la gestion de la salle InternetUNIVERSITÉ DE BOUMERDES, FACULTÉ DES SCIENCES, ALGÉRIE

1.4 Compétences techniques et linguistiques

Langages et SGBD Java, XML, HTML/CSS, PHP, Javascript, C++, C#, Python, SQL, Oracle, AccessIDE et Réseaux Visual Studio, NetBeans, Technologie CISCOSystèmes d’exploitation Windows, Unix/LinuxMéthodes de conception Merise, UML, Unified ProcessOutils MS-Office, MS-Project, GanttProject, Photoshop, Windesign, ERP, Lucene Solr, FreedCampLangues Français (Courant), Anglais (Moyen), Arabe (Langue maternelle)

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2 Résumé des activités d’enseignement

J’ai assuré mes enseignements sous forme de vacations et en tant qu’ATER à des publics variés : étudiantsde licence à l’Université Paul Sabatier, étudiants de l’IUT Informatique de Toulouse, étudiants de l’IUT GEA(Gestion des Entreprises et des Administrations) et des étudiants de la FEG (Faculté d’Économie et de Gestion).Les enseignements ont porté sur l’algorithmique et la programmation Internet (avec le langage PHP commeapplication), les méthodes d’analyse (Merise et UML), les bases de données (modèle relationnel, conceptionet mise en oeuvre avec Windesign, Access et Mysql), les systèmes d’information et les outils de gestion (progi-ciel ERP CEGID), l’initiation aux réseaux sociaux (identité numérique) et à Internet et l’usage de logiciels debureautique (MS-Word, MS-Excel, MS-PowerPoint).

2.1 Récapitulatif des enseignements

Le tableau ci-dessous présente une synthèse de mes enseignements (en heures équivalent TD).

Année Lieu Matière Niveau Nature Total

2017-2018 Université Aix-MarseilleExcel avancé et Bureautique (C2i) Licence

TD/C 196h 196hATER Bases de données (SQL, Access) Master

2015-2016IUT GEA Paul Sabatier

Environnement numériqueDUT TP 202h 196hATER Système d’information de gestion (ERP)

TD/C∗ 63.5hSystème de gestion de base de données

2014-2015IUT GEA Paul Sabatier

Environnement numériqueDUT TP 202h 196hATER Système d’information de gestion (ERP)

TD/C∗ 63.5hSystème de gestion de base de données

2012-2014IUT Info Paul Sabatier

Analyse et conception des SI Licence ProTP 73.5h

96hVacataire TD 48h

Programmation Internet DUT TP 16.5h 11h

2012-2013 Université Paul Sabatier Initiation aux outils informatique Licence 29.33h 20hVacataire

TABLE 1 – Récapitulatif des enseignements (Total équiv-TD : 715 heures, Total présentiel : 900 heures)

C∗ : il est désigné comme TD sur la fiche de service mais certains TD sont des cours.On trouvera sur la suite un descriptif détaillé de ces enseignements, classés par lieu d’enseignement.

2.2 UNIVERSITÉ AIX-MARSEILLE

2.2.1 Cours (C)

1. Bases de données : Initiation aux systèmes d’information d’entreprise. Cette matière aborde les notionsde bases de données en termes de : conception et modélisation des bases de donnés (MERISE, UML) ainsique la création, consultation et gestion de bases de données en utilisant SQL et Microsoft Access.

— Participation à l’élaboration de support pédagogique.

— Élaboration de 2 sujets de contrôles continus et 1 sujet d’examen final.

2.2.2 Travaux Dirigés (TD)

1. Excel avancé : Formation sur Microsoft Excel pour des étudiants orientés Gestion et Économie.

2. Bases de données : Cet enseignement avait pour but de montrer une application réelle sous MS-Access(création de base et interrogation en formalisme graphique Access et en SQL).

2.3 IUT GEA PAUL SABATIER

2.3.1 Travaux Dirigés (TD)

1. Environnement numérique : Initiation à MS-Word, MS-Powerpoint, MS-Excel et Algorithmie (VBA).

— Élaboration de 10 sujets de contrôles continus et 1 sujet de partiel.

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— Participation à l’élaboration de support pédagogique (cours) intitulé : « Algorithmie » 15 diapos.

2. Systèmes de gestion de bases de données : Cet enseignement avait pour but de présenter la modélisa-tion des bases de données (Merise) ainsi que de montrer une application réelle sous MS-Access (créationde base et interrogation en formalisme graphique Access et en SQL).

3. Systèmes d’information de gestion : Ce cours situe le SGBD au sein du Système d’information del’entreprise. L’architecture des systèmes d’information (les notions de Processus, Workflow, etc) ainsi quel’importance de la gestion des droits d’accès dans un système.

4. Participation à l’élaboration de supports pédagogiques (cours et TD) intitulés :

— « Les ERP (Entreprise Resource Planning) » : 30 diapos.

— « Processus et Workflow » : 17 diapos.

5. Élaboration de 1 sujet de contrôle continu et 1 sujet de partiel.

2.3.2 Travaux Pratiques (TP)

1. Environnement numérique : Initiation à MS-Word, MS-Powerpoint, MS-Excel et Algorithmique (pro-grammation sous VBA).

2. Systèmes de gestion de bases de données : Cet enseignement avait pour but de montrer une applicationréelle des BDD sous MS-Access. Les étudiants ont été amenés à conduire des petits projets de bout en boutsur la création d’une Base de Données.

3. Systèmes d’information de gestion : Ces Travaux Pratiques avaient été consacrés à l’apprentissage del’utilisation d’un progiciel de gestion intégré orienté entreprise (formation sous l’environnement de l’outilCEGID).

2.3.3 Encadrement de Projets

1. Encadrement de projets tuteurés (5 groupes dont chacun est composé de 3 étudiants) : Il s’agissaitd’utiliser l’aspect informatique (site web, outils de gestion, etc) dans la réalisation de leur projets orientésinformatique de gestion, gestion de projet, marketing et communication.

Année Titre Lieu2014 Organisation d’un évènement sportif en faveur du développement et de l’éducation Montauban Footbal Club et EDUDOS2014 Création d’un site web pour améliorer la communication externe de l’IUT Toulouse IUT Toulouse2015 Organisation d’un événement sportif entre GEA Ponsan et GEA Rangueil IUT Toulouse2015 Développement du site Web du département GEAR IUT Toulouse

2.3.4 Encadrement de stages

1. Encadrement de stages (7 étudiants) : Il s’agissait d’un suivi académique de l’avancement des stages(mettre à contribution les cours dispensés à l’IUT, aide à surmonter les difficultés rencontrées, aide àla rédaction des rapports, etc). Durant ces stages, nous avons collaboré avec plusieurs entreprises pourrésoudre certains de leur problématiques (Gestion des données, Stockage, manipulation avec l’ERP, Excelet Access, etc).

Année Titre Entreprise2015 Amélioration du système qualité (Base de données, Qualité, Normes ISO) Lactalis2015 Établir une stratégie de communication basé sur le web 2.0 Cleartrade2015 Comment générer des contacts clients afin de réaliser plus de locations immobilières ? Cabinet Sanchez (Agence immobilière)2015 La conception d’un plan de communication via les réseaux sociaux GroupESI2015 La Développement de la communication externe d’une association humanitaire Association Diapason2015 Mise en place d’un système de gestion commerciale Centrakor2015 Organisation d’un salon commercial pour promouvoir des technologies informatiques Synox Group

2.3.5 Tâches de Collectivité

1. Membre de l’équipe Projets Tuteurés.

2. Administrateur du site Web de l’IUT Toulouse.

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2.4 IUT INFORMATIQUE PAUL SABATIER

2.4.1 Travaux Dirigés (TD)

1. Analyse et conception des systèmes d’information : Cet enseignement avait pour but de présenter lamodélisation des bases de données (Merise) ainsi que de montrer une application réelle sous MS-Access(création de base et interrogation en formalisme graphique Access et en SQL).

2.4.2 Travaux Pratiques (TP)

1. Analyse et conception des systèmes d’information : Ces Travaux Pratiques avaient pour but d’enseignerla conception de bases de données sous Windesign et la création et l’interrogation de bases de donnéessous MS-Access.

2.4.3 Encadrement de Projet

1. Encadrement d’un projet tuteuré (1 groupe composé de 3 étudiants) : Il s’agissait de la création d’unsite web multi-services pour un club de football (site web vitrine, vente en ligne, etc).

2.5 UNIVERSITÉ PAUL SABATIER

2.5.1 Travaux Pratiques (TP)

1. Accompagnement et initiation aux outils informatique : Cet enseignement présentait les concepts debase du fonctionnement des outils MS-Office, réseaux et de l’utilisation d’Internet (utilisation de moteursde recherche, du mail, . . . ). Il a conduit les étudiants à la réalisation d’un site Web sous FrontPage, sur lethème de leur choix.

2.6 Activités liées à l’enseignement

2016 - 2017 Enseignement et encadrement à distance (visio-conférence)UNIVERSITÉ DE BOUMERDES, FACULTÉ DES SCIENCES, ALGÉRIE

Master 2 Recherche ILTI (Ingénierie de Logiciels et Traitement de l’Information)Thématique : recherche d’information, réseaux sociaux, ranking

2013 - 2014 Stage Hippocampe en InformatiqueINSTITUT DE MATHÉMATIQUES DE TOULOUSE

Le stage Hippocampe est un projet mis en place par l’IMT, qui a pour but d’initier des lycéensà la recherche. Chaque stage a une thématique spécifique et se déroule sur trois jours. J’ai participéà trois stages sur le thème des moteurs de recherche. Notre rôle consiste à guider les étudiantspendant trois jours sur des pistes de recherche. Les résultats sont présentés à des chercheursde l’IRIT et de l’IMT, sous forme des posters.Thématique : moteurs de recherche • Fréquence : un stage/an

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3 Résumé des activités de recherche

3.1 Thèmes de recherche

Mes thèmes de recherche s’articulent selon trois axes : 1) Recherche d’information ; 2) Réseaux sociaux ; et 3)Analyse du texte (ex. sentiments et émotions, aspects, controverses, contradiction, etc). Au coeur de ces thèmesse retrouvent les sous-thématiques suivantes :Indexation • Extraction • Recherche d’information • Ranking • Accès à l’information • Fouille de données • Ré-seaux sociaux • Signaux sociaux • Propriétés sociales (Popularité, Réputation, Fraîcheur) • Diversité • Tempo-ralité des signaux • Analyse de sentiment • Détection de contradiction • Détection des aspects • Apprentissage.

3.2 Activités de recherche en doctorat

Mes recherches dans le cadre de ma thèse à l’IRIT sont orientées vers la recherche d’information, et plus préci-sément vers l’exploitation des réseaux sociaux pour améliorer la recherche d’information. Mes travaux au seinde l’équipe IRIS (Information Retrieval and Information Synthesis) sont dirigés par Mr. Mohand Boughanem.J’ai soutenu ma thèse le 05 Février 2016 devant un jury présidé par Lynda Tamine-Lechani et composé de :

Gabriella PASI Professeur, Universita di Milano Bicocca RapporteurPhilippe MULHEM Professeur, Laboratoire d’Informatique de Grenoble RapporteurPatrick GALLINARI Professeur, Université Pierre et Marie Curie ExaminateurLynda TAMINE Professeur, IRIT, Université de Toulouse ExaminatriceMohand BOUGHANEM Professeur, IRIT, Université de Toulouse Directeur

Le but de cette thèse est de proposer des modèles permettant d’effectuer des recherches dans des corpus dedocuments en exploitant les signaux sociaux pour améliorer le ranking de pertinence des résultats retournéspar une requête. Ceci nous a conduit à réfléchir : (a) à la collection des informations sociales, (b) à la traductiondes signaux sociaux en propriétés sociales (popularité, réputation, etc), (c) à l’estimation de ces propriétés ainsique la temporalité de ces signaux au sein d’un document, (d) à étudier la diversité et l’influence des réseauxsociaux sur la qualité de ces signaux sociaux, (e) et enfin à un modèle de mesure de pertinence, permettant detrier les documents en prenant en compte ces caractéristiques.La modélisation de la solution que nous proposons a fait l’objet de plusieurs publications dans des conférences.

Type de publication NombreArticles dans des conférences d’audience internationale avec comité de sélection 11Articles dans des conférences d’audience nationale avec comité de sélection 5Total des publications 16

Publications soumises/en cours (3 revues et 3 conférences) 6Autres types de communications (seminaires, etc.) 5

3.2.1 Questions de recherche liées à la thèse

Cette thèse porte sur le problème de la définition de la pertinence en exploitant les signaux sociaux, en parti-culier l’évaluation de l’importance sociale d’une ressource. Les questions de recherche auxquelles nous avonsrépondu durant notre thèse sont les suivantes :

1. Est-ce que les signaux sociaux peuvent être des critères de pertinence ?

2. Comment traduire les signaux sociaux en propriétés sociales ?

3. Quelles sont les propriétés sociales utiles pour évaluer la pertinence a priori d’une ressource ?

4. Comment prendre en compte les signaux et leur temporalité pour estimer l’importance d’une ressource ?

5. Est-ce que la diversité des signaux sociaux impacte les résultats ?

6. Quel modèle théorique pour combiner la pertinence a priori d’une ressource et sa pertinence thématique ?

7. Est-ce que la qualité du signal est influencée par son réseau social ?

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3.2.2 Contributions

Nos travaux visent à améliorer la qualité des résultats de recherche d’information adhoc en exploitant lessignaux sociaux. La tâche adhoc consiste à restitué des documents pertinents vis-à-vis d’un besoin d’informationexprimé sous forme de mots-clés formant la requête. Nos contributions peuvent être résumées comme suit :

1. Exploitation individuelle et groupée des signaux sociaux. Les signaux sociaux associés aux ressourcesWeb peuvent être considérés comme une information additionnelle qui peut jouer un rôle pour mesurerune importance a priori d’une ressource indépendamment de la requête. Nous démontrons comment cessignaux issus de plusieurs réseaux sociaux, qui sont sous forme d’actions relevant d’activités sociales tellesque le nombre de j’aime et de partage, peuvent être combinées (groupées) pour quantifier des proprié-tés sociales telles que la popularité et la réputation et peuvent être utiles pour améliorer les références,en termes de pertinence, d’un système de RI. Plus précisément, nous avons tout d’abord montré qu’il ya une corrélation entre la présence des signaux sociaux sur une ressource (document recherché) et sapertinence a priori. Nous avons ensuite présenté une approche basé sur un modèle de langue, permettantla combinaison de ces signaux, modélisés comme une probabilité d’importance a priori d’une ressource,et la pertinence thématique. Les résultats montrent que la prise en compte des signaux de manière indi-viduelle et groupés améliore les résultats de recherche. Outre, le modèle de langue, nous avons exploitéces signaux dans une approche supervisée en utilisant différents techniques d’apprentissage.

2. Temporalité des signaux sociaux. La première contribution confirme que plus ces signaux sont fréquentssur une ressource plus son importance a priori croît. Cependant, dans les travaux existants les signauxsociaux sont pris en compte indépendamment du moment où l’action (le signal) s’est produite et de ladate de publication de la ressource. Ils sont pris en compte uniquement par rapport à leur fréquence dansla ressource. Nous avons étudié l’impact de la temporalité des signaux sur la performance d’un systèmede RI. Nous avons deux hypothèses. Dans la première, nous considérons que les ressources associéesaux signaux frais (récents) devraient être favorisées par rapport à celles qui sont associées à des signauxanciens. Nous proposons de compter les occurrences d’un signal en les pondérant (en les boostant) avecsa date d’apparition. Dans la seconde, nous pensons que la date de publication d’une ressource joueun rôle important sur la vie sociale de cette ressource dans les réseaux sociaux. Une vieille ressourcea une plus grande chance d’avoir un grand nombre d’interactions par rapport à une ressource publiéerécemment. Donc, pour limiter l’impact de l’ancienneté de la ressource, nous proposons de normaliser ladistribution des signaux sociaux associés à une ressource par la date de publication de la ressource (âgede la ressource). Nous avons montré que la prise en compte des facteurs temporels, date de publicationde la ressource et du signal, améliore les résultats de recherche.

3. Qualité et diversité des signaux sociaux. Nous avons également étudié l’impact de la diversité dessignaux au sein d’une ressource sur la performance d’un système de RI. Le terme "diversité" est souventutilisé dans les approches de l’état de l’art comme diversité liée au contenu textuel restitué vis-à-vis d’unbesoin en information. A notre connaissance, nos travaux sont les premiers à avoir introduit cette notionde diversité de signaux en RI. La diversité que nous voulons étudier, désigne la variété et la variabilité dessignaux sociaux sous toutes leurs formes au sein du même document. Nous supposons que la multiplicitéde ces traces ou signaux sociaux générés par les utilisateurs fait l’objet d’une sorte de témoignage deplusieurs communautés sur la qualité d’un document ou une ressource Web. Cette diversité provenant demultiples sources de créativité interactive avec une ressource serait un atout pour mesurer l’importancesociale de cette ressource. Donc, nous pensons que la diversité peut être considérée comme un facteur depertinence sociale, qui contribuerait à l’amélioration de la recherche d’information. Les résultats montrentque la diversité améliore significativement la pertinence. Nous avons analysé la qualité de chaque signalpar rapport à son réseau social. En effet, afin de mieux comprendre l’effet de ces signaux sur le processusde sélection des documents pertinents, nous avons analysé leur distribution par rapport à la pertinencedans les différents documents renvoyés par l’ensemble des requêtes.

Afin d’évaluer l’apport de nos différentes contributions, nous nous sommes basés sur les deux corpus fournispar la campagne d’évaluation CLEF (Conference and Labs of the Evaluation Forum) : SBS 2015 (Social BookSearch) et IMDb 2011 (Internet Movies Database), contenant respectivement 2.8 millions et 167438 documentsainsi que leurs données sociales collectées à partir de plusieurs réseaux sociaux.

3.2.3 Collaboration avec Mélanie Imhof de l’université de Zurich : Campagne d’évaluation INEX 2015

INEX SBS (Social Book Search) est un programme international d’évaluation des techniques et approches pourla recherche d’information dans des documents XML. Le programme fournit une infrastructure pour le test,l’évaluation et la comparaison des systèmes de recherche. Nous avons participé en 2015 à cette campagne

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d’évaluation pour la tâche SBS suggestion track. Cette participation implique la formulation de requêtes, lelancement du système sur le jeu de requêtes sélectionnées par les organisateurs, le travail de jugement desrequêtes en fonction des résultats renvoyés par les différents participants et enfin la participation au Workshopqui a eu lieu septembre 2015 à Toulouse.

Notre système de Recherche d’Information (MIIB Run6) a été classé le premier parmi 48 runs sur INEX 2015Social Book Search Evaluation 1 (Voir le tableau 2).

Ce travail décrit dans l’article Multimodal Social Book Search 2 à été mené en collaboration avec Mélanie Imhof.Nous avons utilisé l’algorithme d’apprentissage random forests pour évaluer non seulement les différentes méta-données textuelles, mais aussi les critères non textuels. En particulier, nous avons exploité le prix et le nombre depages d’un livre à l’égard de la préférence de l’utilisateur ainsi que certains signaux sociaux (ratings, reviews, etc)de chaque livre. Nous avons supposé qu’un utilisateur qui ne dispose que de petits livres dans son cataloguesignifie qu’il préfère les livres courts. En outre, par exemple, nous avons exploité la note (rating) moyenned’un livre comme un critère supplémentaire dans l’algorithme random forests. Pour permettre à l’algorithmed’intégrer l’importance de la note moyenne, nous avons considéré aussi le nombre de notes et les reviews.

3.3 Projet du contrat post-doctoral

Dans le cadre de mon PostDoc à LSIS (Université Aix-Marseille), j’ai rejoint le projet ADNVIDEO (ExtendingMultimodal Analysis Models for Videos) 3 au sein de l’équipe DIMAG depuis le premier octobre 2016. L’objectifest d’aider les intervenants au niveau des plateformes des MOOC (ex. Coursera) à améliorer leur cours. Lespoints abordés durant ce projet sont comme suit :

— Détecter de manière automatique les contradictions dans les commentaires générés sur les MOOC (ex.Coursera), ainsi que spécifier autour de quel aspect et/ou sujet cette contradiction a eu lieu.

— Mesurer l’intensité de contradiction dans des commentaires liés particulièrement au MOOC dans unesession spécifique à un cours (Temporal-Aware Contradiction in Reviews).

— Évaluer la qualité des cours MOOC en exploitant les traces laissées par les utilisateurs (ratings, reviews).

— Exploiter ces retours des utilisateurs (commentaire, j’aime, ratings, etc) provenant de d’autres sourcestelles que les réseaux sociaux pour améliorer la recherche et la recommandation des MOOC.

— Concevoir un tableau de bord qui résume l’état du cours (ex. popularité, réputation, erreurs, propagation,etc) et les consignes d’amélioration du cours.

Mots clés : Analyse de sentiments, Détection d’aspects, Détection de contradiction, Intensité de contradiction,Recommandation, Recherche d’information, Propriétés sociales (popularité, réputataion, confiance, etc).Membres collaborateurs : Sébastien Fournier, Adrian-Gabriel Chifu.Partenaire : l’entreprise Kalyzée SAS (Stéphane Barbati, Président).Financement : Fondation Universitaire A*MIDEX.

Après deux mois de travail, j’ai pu réaliser un premier résultat que nous avons soumis à CORIA 2017. L’article aété accepté en version longue. D’autres travaux ont été validés à travers des publications (version longue) dansdes conférences internationales comme KES 4 2017 et AIRS 5 2017.

— Ismail Badache, Sébastien Fournier, Adrian Chifu. Contradiction in Reviews : is it Strong or Low ?, BroDynWorkshop at European Conference on Information Retrieval (ECIR 2018).

— Ismail Badache, Sébastien Fournier, Adrian Chifu. Détection de contradiction dans les commentaires, COnfé-rence en Recherche d’Information et Applications (CORIA 2017).

— Ismail Badache, Sébastien Fournier, Adrian Chifu. Finding and Quantifying Temporal-Aware Contradictionin Reviews, Asia Information Retrieval Societies (AIRS 2017).

— Ismail Badache, Sébastien Fournier, Adrian Chifu. Harnessing Ratings and Aspect-Sentiment to EstimateContradiction Intensity in Temporal-Related Reviews, Conference on Knowledge-Based and Intelligent In-formation and Engineering System (KES 2017).

1. http://social-book-search.humanities.uva.nl/#/suggestion152. https://www.irit.fr/publis/SIG/2015_CLEF_BADACHE.pdf3. http://amidex.kalysee.com/4. http://kes2017.kesinternational.org/5. http://www.airs2017.org/

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Rank Team Run nDCG@10 MRR MAP R@1000 Profile1 MIIB Run6 0.186 0.394 0.105 0.374 no2 CERIST CERIST_TOPICS_EXP_NO 0.137 0.285 0.093 0.562 yes3 MIIB Run2 0.130 0.290 0.074 0.374 no4 CERIST CERIST_TOPICS_EXP 0.113 0.228 0.080 0.558 yes5 USTB_PRIR run5-Rerank-RF-example 0.106 0.232 0.068 0.365 no6 MRIM LIG_3 0.098 0.189 0.069 0.514 yes7 MRIM LIG_2 0.096 0.185 0.069 0.514 no8 MIIB Run5 0.095 0.235 0.062 0.374 no9 MRIM LIG_4 0.095 0.181 0.068 0.514 yes

10 MIIB Run4 0.094 0.232 0.061 0.375 no11 MIIB Run3 0.094 0.237 0.062 0.374 no12 CERIST CERIST_TOPICS 0.093 0.204 0.066 0.497 yes13 MRIM LIG_5 0.093 0.179 0.067 0.515 yes14 MRIM LIG_6 0.092 0.174 0.067 0.513 yes15 CERIST CERIST_EXAMPLES 0.090 0.189 0.060 0.448 yes16 MRIM LIG_1 0.090 0.173 0.063 0.508 no17 LaHC_Saint-Etienne UJM_2 0.088 0.174 0.065 0.483 no18 USTB_PRIR run4-Rerank-RF 0.088 0.189 0.056 0.359 no19 AAU allfields-jm 0.087 0.191 0.061 0.420 yes20 LaHC_Saint-Etienne UJM_6 0.084 0.160 0.060 0.483 no21 MIIB Run1 0.082 0.189 0.054 0.375 no22 Oslo_SBS_iTrack_group baseLine 0.082 0.182 0.052 0.341 no23 CSIE 0.95AverageType2QTGN 0.082 0.194 0.050 0.319 no24 LaHC_Saint-Etienne UJM_1 0.081 0.167 0.056 0.471 no25 LSIS-OpenEdition INL2_SDM_Graph_LSIS 0.081 0.183 0.058 0.401 no26 CSIE Type2QTGN 0.080 0.191 0.052 0.325 no27 Oslo_SBS_iTrack_group sortedPace 0.080 0.182 0.051 0.341 no28 USTB_PRIR run3-UpperNar-abs-ex 0.079 0.197 0.052 0.312 no29 LaHC_Saint-Etienne UJM_3 0.079 0.155 0.059 0.485 no30 LaHC_Saint-Etienne UJM_4 0.079 0.158 0.055 0.471 no31 LSIS-OpenEdition INL2_fdep_SDM_LSIS 0.076 0.171 0.057 0.401 no32 LSIS-OpenEdition INL2_fdep_Graph_LSIS 0.075 0.162 0.054 0.388 no33 LaHC_Saint-Etienne UJM_5 0.074 0.150 0.054 0.471 no34 LSIS-OpenEdition INL2_fulldep_LSIS_OE 0.070 0.155 0.052 0.388 no35 LSIS-OpenEdition INL2_Gph_SimJac_LSIS 0.069 0.158 0.052 0.393 no36 LSIS-OpenEdition INL2_SelectDep_LSIS 0.069 0.161 0.053 0.382 no37 UAmsterdam UAmsQTG_KNN_L.070 0.068 0.160 0.051 0.388 yes38 UAmsterdam UAmsQTG_L1.00 0.065 0.140 0.050 0.341 no39 USTB_PRIR run2-Upper_narrative-abstract 0.061 0.155 0.042 0.309 no40 USTB_PRIR run1-example 0.042 0.120 0.022 0.029 no41 CSIE 0.95RatingType2QTGN 0.032 0.113 0.019 0.214 no42 CSIE 0.95WRType2QTGN 0.023 0.072 0.015 0.216 no43 Oslo_SBS_iTrack_group pace_1.2 0.012 0.042 0.009 0.254 no44 Oslo_SBS_iTrack_group pace_1.3 0.012 0.043 0.009 0.247 no45 IR@JU KASIT_1 0.011 0.023 0.006 0.009 no46 IR@JU KASIT_2 0.010 0.021 0.004 0.010 no47 UAmsterdam UAmsKNN_L0.00 0.006 0.020 0.004 0.139 yes

TABLE 2 – Les résultats officiels de SBS (Ordonnés selon le nDCG@10)

3.4 Publications

3.4.1 Conférences internationales

1. Ismail Badache, Sébastien Fournier, Adrian-Gabriel Chifu. Predicting Contradiction Intensity : Low, Strongor Very Strong ? (short paper). Dans : ACM SIGIR Special Interest Group on Information Retrieval (SIGIR2018), Ann Arbor, Michigan, USA, 08/07/18-12/07/18, ACM, Juillet 2018. Accès : .PDF

2. Ismail Badache, Sébastien Fournier, Adrian-Gabriel Chifu. Contradiction in Reviews : is it Strong or Low ?(regular paper). Dans : BroDyn@European Conference on Information Retrieval (BroDyn@ECIR 2018),Grenoble, France, 26/03/18-29/03/18, Springer, novembre 2018. Accès : .PDF

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3. Ismail Badache, Sébastien Fournier, Adrian-Gabriel Chifu. Finding and Quantifying Temporal-Aware Contra-diction in Reviews (regular paper). Dans : Asia Information Retrieval Societies (AIRS 2017), Jeju Island,South Korea, 22/11/17-24/11/17, Springer, novembre 2017. Accès : .PDF

4. Ismail Badache, Sébastien Fournier, Adrian-Gabriel Chifu. Harnessing Ratings and Aspect-Sentiment to Es-timate Contradiction Intensity in Temporal-Related Reviews (regular paper). Dans : International Confe-rence on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2017), Marseille,France, 06-08/09/2017. Accès : .PDF

5. Ismail Badache, Mohand Boughanem. Emotional Social Signals for Search Ranking (short paper). Dans :ACM SIGIR Special Interest Group on Information Retrieval (SIGIR 2017), Tokyo, Japan, 07/08/15-11/08/15, ACM, août 2017. Accès : .PDF

6. Ismail Badache, Mohand Boughanem. Fresh and Diverse Social Signals : Any Impacts on Search ? (regularpaper). Dans : ACM SIGIR Conference on Human Information Interaction and Retrieval (CHIIR 2017),Oslo, Norvège, 07/03/17-11/03/17, ACM DL, p. 1-10, mars 2017. Accès : .PDF

7. Mélanie Imhof, Ismail Badache, Mohand Boughanem. Multimodal Social Book Search (regular paper).Dans : Conference on Multilingual and Multimodal Information Access Evaluation (CLEF 2015), Toulouse,France, 08/09/15-11/09/15, CEUR Workshop Proceedings, p. 1-9, août 2015. Accès : .PDF

8. Ismail Badache, Mohand Boughanem. A Priori Relevance Based On Quality and Diversity Of Social Signals(short paper). Dans : ACM SIGIR Special Interest Group on Information Retrieval (SIGIR 2015), Santiago,Chile, 09/08/15-13/08/15, ACM, p. 1-4, août 2015. Accès : .PDF

9. Ismail Badache, Mohand Boughanem. Document Priors Based On Time-Sensitive Social Signals (shortpaper). Dans : European Conference on Information Retrieval (ECIR 2015), Vienna, Austria, 29/03/15-02/04/15, Springer-Verlag, p. 617-622, mars 2015. Accès : .PDF

10. Ismail Badache, Mohand Boughanem. Social Priors to Estimate Relevance of a Resource (regular paper).Dans : ACM Information Interaction in context (IIiX 2014), Regensburg, Germany, 26/08/14-29/08/14,ACM, p. 106-114, août 2014. Accès : .PDF

11. Ismail Badache, Mohand Boughanem. Harnessing Social Signals to Enhance a Search (regular paper).Dans : IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence, Warsaw, Poland, 11/08/14-14/08/14,Vol. 1, IEEE Computer Society, p. 303-309, août 2014. Accès : .PDF

3.4.2 Conférences nationales

12. Ismail Badache, Sébastien Fournier, Adrian-Gabriel Chifu. Prédire l’intensité de contradiction dans lescommentaires : faible, forte ou très forte ? (regular paper). Dans : journées francophones d’Ingénierie desConnaissances (IC 2018), Nancy, France, 02/07/18-06/07/18, Association Francophone de Recherched’Information et Applications (ARIA), (en ligne), juillet 2018. Accès : .PDF

13. Ismail Badache, Sébastien Fournier, Adrian-Gabriel Chifu. Détection de contradiction dans les commen-taires (regular paper). Dans : Conférence francophone en Recherche d’Information et Applications (CO-RIA 2017), Marseille, France, 29/03/17-31/03/17, Association Francophone de Recherche d’Informationet Applications (ARIA), (en ligne), mars 2017. Accès : .PDF

14. Ismail Badache, Mohand Boughanem. Les Signaux Sociaux Émotionnels : Quel impact sur la recherched’information ? (regular paper). Dans : Conférence francophone en Recherche d’Information et Appli-cations (CORIA 2017), Marseille, France, 29/03/17-31/03/17, Association Francophone de Recherched’Information et Applications (ARIA), (en ligne), mars 2017. Accès : .PDF

15. Ismail Badache, Mohand Boughanem. Pertinence a Priori Basée sur la Diversité et la Temporalité desSignaux Sociaux (regular paper). Dans : Conférence francophone en Recherche d’Information et Applica-tions (CORIA 2015), Paris, France, 18/03/15-20/03/15, Association Francophone de Recherche d’Infor-mation et Applications (ARIA), p. 23-38, mars 2015. Accès : .PDF

16. Ismail Badache, Mohand Boughanem. Exploitation de signaux sociaux pour estimer la pertinence a priorid’une ressource (regular paper). Dans : Conférence francophone en Recherche d’Information et Applica-tions (CORIA 2014), Nancy, France, 19/03/14-21/03/14, Association Francophone de Recherche d’Infor-mation et Applications (ARIA), p. 163-178, mars 2014. Accès : .PDF

17. Ismail Badache. RI sociale : intégration de propriétés sociales dans un modèle de recherche (studentpaper). Dans : Conférence francophone en Recherche d’Information et Applications (CORIA 2013), Neu-châtel, Suisse, 03/04/13-05/04/13, Association Francophone de Recherche d’Information et Applications(ARIA), p. 305-310, avril 2013. Accès : .PDF

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3.4.3 Conférences sans actes publiés/séminaires

18. Ismail Badache. Intensité de contradiction dans les commentaires. Séminaire à l’École des Hautes Étudesen Sciences Sociales EHESS 6, Paris, France, 04/04/18. Accès : .PDF

19. Ismail Badache. Les contenus sociaux : Quel impact sur le processus de RI et la quantification de contra-diction. Séminaire au Laboratoire d’InfoRmatique en Image et Systèmes d’information (équipe DRIM 7),Lyon, France, 13/03/18. Accès : .PDF

20. Ismail Badache. Exploitation des contenus sociaux dans des tâches de RI et de détection de contradiction.Séminaire au Laboratoire d’Informatique Fondamentale (équipe TALEP 8), Marseille, France, 07/04/17.

21. Ismail Badache. Social Signals : Any Impacts in Search ?Journée de la Science des Données 9 à IRIT, Toulouse, France, 11/04/16.

22. Ismail Badache. RI Sociale : Exploitation des signaux sociaux pour améliorer la recherche d’information.Séminaire DocToMe 10, Toulouse, France, 19/06/14.

3.4.4 Thèse

23. Ismail Badache. Recherche d’Information Sociale : Exploitation des Signaux Sociaux pour Améliorer laRecherche d’Information. Thèse de doctorat, Université Paul Sabatier, février 2016. Accès : .PDF

3.5 Travaux en cours

— Deux articles revues soumis à IPM et à JIS. Les deux travaux abordent l’intérêt de l’exploitation dessignaux sociaux dans des tâches de RI et de recommandation (en collaboration avec Mohand Boughanem- Institut de Recherche en Informatique de Toulouse).

— Un article revue en cours de soumission pour JASIST. C’est un travail sur la détection et l’estimation del’intensité de contradiction dans les commentaires (vue d’ensemble et contributions).

— Un article revue en cours de soumission à Document Numérique 2018. Titre : Vue d’ensemble : Impactdes contenus sociaux comme facteurs de pertinence sur le processus de la recherche d’information.

— Un article conférence soumis à IC 2018. Titre : Prédire l’intensité de contradiction dans les commentaires :faible, forte ou très forte ?

— Un article conférence en cours de soumission pour CIKM 2018. Titre : Arabic Social Search : Improvingthe Retrieval Effectiveness Using Users’ Traces on Facebook.

3.6 Activités liées à la recherche

3.6.1 Participation à l’organisation de conférences

2015 - 2017 CONFÉRENCE EN RECHERCHE D’INFORMATION ET APPLICATIONS 2017 (CORIA 2016 ET 2017)Membre du comité d’organisation

2015 - 2016 PARTICIPATION À LA JOURNÉE DE LA SCIENCE DES DONNÉES À L’IRIT 2016.Membre du comité d’organisation

2014 - 2015 CONFERENCE AND LABS OF THE EVALUATION FORUM 2015 (CLEF 2015)Membre du comité d’organisation

2014 - 2016 HACKDAY 2014 ET 2016 CORIA-CIFEDParticipant au challenge et membre du comité d’organisation

Depuis 2014 WEB INTELLIGENCE CONFERENCE (ACM/IEEE WIC)Membre permanent du comité de programme 11

6. https://www.ehess.fr/fr7. https://projet.liris.cnrs.fr/drim/members/index.html8. http://www.lif.univ-mrs.fr/recherche/equipes/6/presentation9. https://www.irit.fr/IMG/pdf/Prog2_Web_Science_des_Donnees_12042016.pdf

10. https://www.irit.fr/DocToMe/11. http://webintelligence2017.com/organization/program-committee/

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3.6.2 Relecture d’articles

2018 CONFÉRENCE EN RECHERCHE D’INFORMATION ET APPLICATIONS (CORIA RJC 2018)Relecteur permanent - Un article

2018 JOURNAL OF THE ASSOCIATION FOR INFORMATION SCIENCE AND TECHNOLOGYRelecteur occasionnel - Un article

2017 INFORMATION RETRIEVAL JOURNALRelecteur occasionnel - Un article

2017 JOURNAL TRANSACTIONS ON THE WEBRelecteur additionnel - Un article

2016 JOURNAL TRANSACTIONS ON INTELLIGENT SYSTEMS AND TECHNOLOGYRelecteur occasionnel - Un article

2015 EUROPEAN CONFERENCE ON INFORMATION RETRIEVAL (ECIR 2015)Relecteur additionnel - Deux articles

2015 SPECIAL INTEREST GROUP ON INFORMATION RETRIEVAL (SIGIR 2015)Relecteur additionnel - un article

Depuis 2014 WEB INTELLIGENCE CONFERENCE (ACM/IEEE WIC)Relecteur permanent - 12 article

3.6.3 Projets et collaborations

2016 - 2017 PROJET : ADNVIDEO RECOMMANDATION VIDÉOS PAR EMPREINTE MULTIMODALE

LSIS (équipe DIMAG), LIF (équipe TALEP) et l’entreprise Kalyzée SAS

Depuis 2016 COLLABORATION AVEC DES CHERCHEURS DE L’IRITPr. Mohand Boughanem (équipe IRIS) et Doctorant Mahdi Washaha (équipe SIG)

2017 COLLABORATION INTERNE AVEC DES DOCTORANTSLSIS (équipe DIMAG)

2015 COMPAGNE D’ÉVALUATION INEX SOCIAL BOOK SEARCHCollaboration avec Melanie Imhof - Université de Zurich, Suisse

3.6.4 Prix et distinctions

2015 PRIX DU MEILLEUR SYSTÈME À LA COMPAGNE D’ÉVALUATION INEX SOCIAL BOOK SEARCH

Collaborateurs : Melanie Imhof (Zurich) et Mohand Boughanem (Toulouse)Suggestion Track, 48 systèmes, 11 équipes

2015 BOURSE PAR LES ASSOCIATIONS ACM 12 ET ARIA 13 POUR LA CONFÉRENCE CORIA 14

Paris (France), 18-20 mars 2015 (processus de sélection très compétitif)

2014 BOURSE PAR L’ASSOCIATION ACM POUR LA CONFÉRENCE IIIX 15 (ACTUELLEMENT CHIIR 16)Regensburg (Allemagne), 26-30 Août 2014 (processus de sélection très compétitif)

12. Association for Computing Machinery13. Association francophone de Recherche d’Information et Applications14. Conférence en Recherche d’Information et Applications15. Conference on Information Interaction in conteXt16. Conference on Human Information Interaction and Retrieval

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3.7 Projets de développement

Quelques projets de développement pour la recherche, principalement en Java, Python et PHP.

3.7.1 Analyse de sentiment : Fast and accurate sentiment classification

Accès en ligne : cliquez ici

3.7.2 Social Count : Extraction de données sociales pour une ressource web

Accès en ligne : cliquez ici

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