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Il y a 10 Résultats avec le mot clé : "Data mining"

Rencontre Inria Industrie

Retour sur la Rencontre "Data Analytics"

Emmanuelle Perrot - 20/11/2014

Le 12 novembre 2014, une nouvelle édition des Rencontres Inria Industrie s’est tenue à Paris sur le thème du « Data Analytics ». Cette journée, organisée en partenariat avec le pôle de compétitivité Cap Digital, CVSTENE et l’IRT SystemX, et co-localisée avec la conférence IEEE Vis 2014, a rassemblé plus d’une centaine de personnes venues découvrir les interventions d’experts du domaine et les nombreuses démonstrations présentes dans le showroom.

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Rencontre Inria Industrie

"Data Analytics" : Des données aux connaissances et à la création de valeur.

12/11/2014

Le 12 novembre 2014, Inria, en partenariat avec Cap Digital, CVSTENE et SystemX, organise une Rencontre Inria Industries sur le thème du "Data Analytics". Co-localisée avec la conférence IEEE Vis 2014, le premier forum académique avec une forte participation industrielle autour des progrès de la science et des technologies de la visualisation des données, elle se tiendra à l’hôtel Marriott Rive Gauche à Paris. Démonstrations de technologies et conférences avec des intervenants qui partageront une vision scientifique, économique et industrielle du domaine seront au programme de cette demi-journée de rencontres et d'échanges.

Lieu : Hôtel Marriott Rive-Gauche, Paris

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analyse de données intégrative pour les sciences de la vie

Société ALTRABIO -

L’intégration de connaissances et données hétérogènes est l’un des challenges clefs des problématiques complexes rencontrées dans la recherche académique et industrielle en sciences de la vie. Afin de relever ce challenge, AltraBio a développé une approche originale basée sur son expertise multidisciplinaire croisant médecine, biologie, statistique, data-mining et informatique. Nous aborderons les outils, compétences et expertises clefs d’AltraBio en nous concentrant plus particulièrement sur deux points :

1 - l’analyse de données d’expression génique et son application dans le cadre de la stratification de population en pharmaco-génomique et recherche de bio-marqueur (cf. application web WikiBioPath (WBP) qui est une plateforme intégrant base de connaissances et outils spécifiques afin de permettre l’interprétation contextuelle de données expérimentales d’expression génique.

2 - l’analyse de données de cytométrie de flux.

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Portrait

Rencontre avec Esther Galbrun

Marie Blanchard - 14/01/2016

En octobre 2015, Esther Galbrun, chargée de recherche (CR2), a rejoint l'équipe-projet ORPAILLEUR.

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Médiation scientifique

Comment optimiser les données ?

16/12/2014

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.

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© Sergey Nivens - Fotolia.com

Rencontres Inria Industrie

"Data analytics" : Des données aux connaissances et à la création de valeur

12 novembre 2014 -

Le 12 novembre 2014, Inria, en partenariat avec Cap Digital, CVSTENE et SystemX, organise une Rencontre Inria Industries sur le thème du "Data Analytics". Co-localisée avec la conférence IEEE Vis 2014, le premier forum académique avec une forte participation industrielle autour des progrès de la science et des technologies de la visualisation des données, elle se tiendra à l’hôtel Marriott Rive Gauche à Paris. Démonstrations de technologies et conférences avec des intervenants qui partageront une vision scientifique, économique et industrielle du domaine seront au programme de cette demi-journée de rencontres et d'échanges.

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Accueil > Centre > Saclay > Innovation > RII Data Analytics > Présentation

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Rencontres Inria Industrie

Programme de la journée du 12 novembre 2014

Au programme de cette journée sur le data analytics, la participation de professionnels du domaine/d'intervenants de renom et la présentation de technologies et d'applications innovantes.

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Alexandre Termier, responsable de l'équipe LACODAM

Recherche

Des pépites dans les données

Jean-Michel Prima - 8/12/2016

Paradoxe : l'économie numérique génère des volumes d'information toujours plus vertigineux mais l'exploitation intelligente de ces données peine à suivre. De fait, le data mining se heurte au manque criant d'outils adaptés. Ce que l'on appelle aussi la découverte de connaissances dans les données repose encore bien souvent et avant tout sur des traitements manuels. Au centre Inria Rennes - Bretagne Atlantique, une équipe scientifique dirigée par Alexandre Termier étudie de nouvelles approches pour non seulement automatiser ce process mais aussi pour améliorer la visualisation des résultats et confier un meilleur rôle à l'utilisateur.

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© INRIA Sophie Auvin - Z comme Zéro

Analyse collaborative des nouveaux gisements personnels de données respectant leur confidentialité (vidéo)

Equipe de recherche ZENITH (Inria Sophia Antipolis - Méditerranée) -

Le "Quantified Self" est un mouvement qui gagne en popularité ces dernières années. Aujourd'hui, il est en effet possible de récolter des données personnelles sur de nombreux domaines, comme les activités quotidiennes, la santé ou les performances sportives. Cela peut se faire grâce à des capteurs physiologiques communiquant avec le dispositif personnel de l'individu les portant, un simple smartphone ou des "smart-glasses" par exemple, ou bien directement embarqués dans le dispositif, comme les accéléromètres notamment. Bien exploitées, ces données peuvent apporter des connaissances précieuses sur les domaines qui les concernent. Pour mieux traiter une maladie, il peut être important de mieux cerner le profil d'un individu pour proposer un traitement personnalisé. Pour un sportif, il serait intéressant de savoir dans quelle catégorie il se trouve afin d'adapter ses entraînement et concevoir un programme spécifique. Toutefois, pour préserver leur vie privée, les individus peuvent être réticents à l'idée de partager leur données. Cette démonstration montre le prototype d'un tel système de calcul des profils types dans lequel les participants collaborent ensemble par le biais d'un algorithme totalement décentralisé sans jamais communiquer en clair leurs données.

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