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Médiation scientifique

16/12/2014

Comment optimiser les données ?

Le 62e épisode du podcast Interstices sur « Comment extraire des connaissances pertinentes à partir d’un grand volume de données » vient de sortir ! Laetitia Jourdan, professeur d’informatique à l’université de Lille 1, et membre de l’équipe-projet Dolphin d’Inria Lille – Nord Europe, explique à travers cette interview audio d’une dizaine de minutes comment optimiser les données.

Interstices, une revue pour explorer les sciences du numérique

Interstices est une revue de culture scientifique en ligne, créée par des chercheurs pour rendre accessibles à un large public les sciences du numérique. Publiée par Inria, la revue propose également des podcast audio, permettant d’aborder des sujets passionnants en sciences numériques, à l’attention d’un large public curieux d’informatique et de mathématiques appliquées.

Comment optimiser les données ? avec Laetitia Jourdan

Laetitia Jourdan, chercheur en optimisation au sein de l’équipe-projet Dolphin d’Inria Lille – Nord Europe (commune avec l'université Lille1*) a répondu aux questions de Joanna Jongwane, conceptrice-rédactrice pour Interstices, à l’occasion du 62e podcast d’Interstices. Le sujet de cette interview audio : comment optimiser les données ?

« Trouver la meilleure solution à un problème peut s'avérer difficile, à une époque où les données sont démultipliées. Exploiter au mieux ces données est un défi scientifique relevé par les chercheurs en optimisation. Mais comment extrait-on des solutions pertinentes à partir d'un flux important de données ? Avec des méthodes et des outils d'optimisation développés au sein de l'équipe Dolphin notamment. Et pour la chercheuse, qui s'intéresse en particulier aux données médicales, le défi à relever est de taille. Quelles sont les applications de ses travaux ? les difficultés rencontrées ? » Résumé d’Interstices

 Pour en savoir plus, n’hésitez plus, écoutez le podcast !

 

* au sein de l'UMR 8022 CNRS-Lille1-Lille 3-Inria, LIFL.

Mots-clés : Data mining Médical Optimisation

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