Equipe de recherche AVIZ

Analyse Visuelle

Présentation de l'équipe

Les sciences - ainsi que beaucoup d'autres domaines -subissent actuellement une évolution extrêmement rapide grâce aux nouvelles technologies permettant de collecter, gérer et traiter des masses d'information. Une étude de 2003 a estimé que la quantité d'information produite doublait chaque année. De plus, la quantité d'information accessible par les moteurs de recherche a augmenté exponentiellement pendant la dernière décennie ; les moteurs de recherche actuels indexent plus de 9 milliards de documents. Cependant, notre cerveau et nos capacités sensorielles n'ont pas subi cette évolution alors que nos activités compétitives dépendent de plus en plus de nos facultés à percevoir, comprendre et agir en fonction de l'information collectée.
AVIZ est une équipe-projet pluridisciplinaire visant à améliorer les méthodes d'analyse et de visualisation de grandes quantités de données en intégrant profondément le processus d'analyse et celui de visualisation d'information pour permettre de comprendre plus facilement et rapidement ces données.

Axes de recherche

  • Méthodes pour visualiser et naviguer dans des masses de données ;
  • Méthodes pour analyser et réduire efficacement des masses de données afin de les rendre visualisables ;
  • Méthodes d'évaluation pour mesurer l'efficacité et l'utilisabilité des visualisations, navigations et analyses ;
  • Outils logiciels pour réaliser et déployer des systèmes d'analyse visuelle pouvant gérer, chercher, visualiser et analyser des masses de données avec des temps de réponse interactifs.

AVIZ adopte une approche globale : ces thèmes sont les multiples facettes du problème à résoudre pour obtenir un processus d'analyse permettant de faire des découvertes intéressantes sur les données. Combiner ces thèmes permet à l'utilisateur de se concentrer sur son processus de découverte sans être distrait par des manipulations informatiques fastidieuses.
AVIZ se concentre essentiellement sur la visualisation de très gros réseaux (de l'ordre de millions de sommets et d'arêtes) et les séries temporelles (plusieurs milliards d'enregistrements capturés en continu et en temps réel). Les domaines d'application incluent l'analyse de grands réseaux sociaux (Wikipedia, les développeurs de logiciels libres), les réseaux biologiques, l'intelligence économique, les bibliothèques numériques et les séries temporelles issues des activités de chercheurs.

Relations industrielles et internationales

Nous avons des collaborations internationales actives avec : l'université du Maryland (USA), l'université de Toronto (Canada), l'université de Sydney (Australie), Microsoft Research Redmond (USA).
En France, nous collaborons avec : l'université Paris-Sud, INRA, Institut Pasteur, les Archives nationales, ILOG, EDF et France Telecom.