La science à données intensives tels que l'agronomie, l'astronomie, la biologie et l'environnement doit faire face à des quantités écrasantes de données expérimentales produites par l'observation empirique et la simulation. Zenith s’attaque aux défis posés par la gestion, la recherche et l’analyse de ces données scientifiques. Ces défis relèvent du big data et peuvent se résumer ainsi: (1) très grande échelle (big data, big analytics); (2) données en continu (produites par des capteurs, des appareils mobiles, etc.) ; (3) hétérogénéité et complexité des données (différences sémantiques, données multi-échelles, etc.).
Notre objectif est d’apporter des solutions innovantes, en démontrant des avantages en termes de scalabilité, fonctionnalité, facilité d’usage et performance, dans des environnements distribués et parallèles (P2P, grid, cloud). Nous produisons des résultats fondamentaux (structures de données, algorithmes, etc.) et des logiciels.
Nous concevons et validons nos solutions en travaillant en étroite collaboration avec nos partenaires scientifiques tels que l'INRA et l'IRD en France, ou l'Institut national de recherche sur l'e-médecine (MACC) au Brésil. Pour valider davantage nos solutions et étendre la portée de nos résultats, nous favorisons également des collaborations industrielles, dès lors que les applications présentent des défis similaires.
Membres de l'équipe-projet
Brillouet Nathalie
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