Appels à communications

Thématiques

Pour cette édition, nous souhaitons mettre l’accent sur l’extraction et la gestion des données et des connaissances au service des objectifs de développement durable (ODD) définis par les Nations Unies pour 2020. Les ODDs couvrent l’intégralité des enjeux de développement dans tous les pays tels que le climat, la biodiversité, l’énergie, l’eau, la pauvreté, l’égalité des genres, la prospérité économique ou encore la paix, l’agriculture, l’éducation, etc.
Face à l’urgence climatique, la crise écologique, et, aux changements globaux, l’édition d’EGC 2024 souhaite promouvoir une science engagée.

Les sujets d’intérêt de la conférence incluent (liste non-exhaustive) :

Fondements de l’extraction et de la gestion de connaissances
> Apprentissage supervisé : apprentissage profond, apprentissage de règles, apprentissage statistique, modèles probabilistes, méthodes d’ensembles, régression, classification guidée par les connaissances
> Apprentissage supervisé équitable, non biaisé (éthique et équité)
> Explicabilité, interprétabilité
> Apprentissage collaboratif interactif : collaboration de méthodes supervisées et non supervisées;
> Apprentissage continu collaboratif, intégration des connaissances externes, interaction de l’expert et apprentissage actif,
> Apprentissage non supervisé : méthodes de partitionnement et de recouvrement, méthodes hiérarchiques, multi-vues, multi-stratégies, co-clustering, clustering sous contraintes optimisation et apprentissage frugal, apprentissage fédéré
> Apprentissage par transfert, méta-apprentissage, apprentissage par renforcement, apprentissage semi-supervisé, apprentissage auto-supervisé, apprentissage avec peu de données, modèles génératifsméthode de découverte de motifs et d’ensembles de motifs : séquences, graphes, tenseurs.
> Cadre théorique pour la fouille de données, langages de requêtes déclaratifs pour la fouille de données, fouille de données sous contraintes, méthodes incrémentales
> Algorithmes de fouille de données robustes au passage à l’échelle, systèmes distribués / parallèles pour la fouille de données
> Méthodes statistiques en fouille de données
> Programmation logique inductive
> Apprentissage topologique, variétés mathématiques
> Analyse des données symboliques
> Détection d’exceptions, d’inattendus, d’anomalies, de signaux faibles
> Visualisation et fouille visuelle de données massives
> Interrogation et raisonnement sur des données en présence d’ontologies
> Représentation, traitement et échange de données et connaissances sur le Web sémantique et le Web des données liées
> Variété des données et données complexes : données structurées, semi-structurées, textuelles ; données temporelles, spatiales, géolocalisées ; données multimédia ; données relationnelles ; données en réseau, en graphes ; données dynamiques ; flux de données ; données annotées à l’aide d’ontologies ; données hétérogènes sémantiquement; données déséquilibrées
> Préservation de la confidentialité et de l’anonymat
> Transparence, équité et explicabilité des algorithmes de traitement et d’analyse des données

Aspects méthodologiques de l’extraction et de la gestion de connaissances
> Acquisition, nettoyage, filtrage des données, réduction de dimensions, sélection et modification des caractéristiques
> Gestion des connaissances et d’ontologies (acquisition, stockage, mise à jour, interopérabilité, interconnexion, évolution)
> Cycle de vie et alignements des vocabulaires (ontologies, thésaurus, métadonnées) sur le Web
> Préparation, architecture et modèles de données liées sur le Web
> Intégration de connaissances dans le processus d’extraction (ontologies, expertise,…)
> Gestion du stockage, de la traçabilité, de la qualité, de la sécurité et de l’intégrité de l’information et des données ; gestion de métadonnées, lacs de données
> Plateformes et systèmes pour l’extraction et la gestion de données et de connaissances
> Études expérimentales sur des données volumineuses
> Interaction et apprentissage actif
> Visualisation, explication et compréhension de résultats
> Critères et évaluation de la qualité des données, des connaissances extraites
> Protocoles d’évaluation et validation de modèles à partir d’utilisateurs
> Interaction homme-machine en fouille de données

Extraction et gestion de connaissances dans des domaines émergents ou connexes
> Analyse de liens, communautés en ligne, réseaux sociaux, médias sociaux.
> Fouille de données d’opinions, de dépêches, de microblogging
> Détection d’anomalies, de fraudes
> Mobilité, géo-localisation, découverte de connaissances et ubiquité, intelligence ambiante, réseaux de capteurs, internet des objets
> Big Data et nouveaux paradigmes de traitement des données : calcul haute performance, parallélisme, systèmes distribués
> Métadonnées : modélisation, extraction et enrichissement par des méthodes de fouille de données
crowdsourcing, modélisation de comportements
> Fouille du Web de données, extraction pour le Web sémantique, annotation de ressources multimédia pour le Web, annotation du Web des Objets
> Fertilisation croisée entre extraction de connaissances et autres domaines de recherche ou d’applications : intelligence artificielle, sciences sociales et humanités numériques, traitement automatique des langues, traitement d’images, vision par ordinateur

Applications de l’extraction et de la gestion de connaissances
> ODDs, développement durable et science de la durabilité
> Transports et villes/lieux intelligents
> Informatique verte pour la gestion et l’extraction de connaissances
> Modélisation des épidémies, recherche clinique, médecine, biologie
> Détection d’intrusion, prévention de fraude, sécurité
> Mémoires d’entreprise, veille technologique, intelligence économique
> Système de recommandation, commerce électronique, publicité en ligne
> Applications en industrie et dans d’autres domaines comme la chimie, la biologie, les sciences de la terre et de l’environnement, les sciences humaines et sociales, les sciences économiques, les sciences juridiques ou de gestion, la finance, le tourisme, la défense, le génie logiciel, la santé, la médecine de précision

Dates importantes

Communications

Plusieurs types de communications sont possibles (les démonstrations de logiciels et ateliers thématiques font l’objet d’appels à contributions séparés) :

> Travaux de recherche originaux
Travaux de recherche originaux (académiques ou applicatifs/industriels) soumis dans un format unique de 12 pages max, publiés sous forme d’articles longs de 12 pages (références incluses), d’articles courts de 8 pages (références incluses) ou de posters accompagnés de résumés de 2 pages, selon leur maturité. Chaque article accepté avec un format long ou court sera présenté oralement lors de la conférence.

> Travaux de recherche déjà publiés
Travaux de recherche déjà publiés dans de bonnes conférences ou revues internationales mais inédits en français (en vue d’une publication dans les actes d’un résumé de 8 pages, références incluses, obligatoirement en français). Dans cette catégorie, la soumission est non-anonyme avec une référence à l’article déjà publié.

Soumission

Les soumissions seront anonymes et se feront par voie électronique exclusivement à partir du site web Easychair de la conférence.
Elles devront être soumises au format pdf exclusivement et devront impérativement utiliser le format RNTI latex [style mis à jour le 31 août 2022] : RNTI-202208.zip.
Les soumissions qui dépasseraient 12 pages ou qui ne respecteront pas l’anonymat et/ou le format RNTI Latex ne seront pas évaluées.
Les articles peuvent être soumis en français ou en anglais mais en cas d’acceptation, l’article devra être traduit en français sauf pour les articles où les auteurs sont non-francophones.
Une vérification de la traduction pourra être effectuée et le comité de programme se réserve le droit de rejeter un article suite à cette étape.