Responsable : Antoine Cornuéjols

L’équipe EkINocs est née au 1er janvier 2020, suite à l’intégration des membres de l’équipe Malices du département SayFood (ex GMPA) dans l’équipe Link.

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Les activités de recherche de l’équipe EkINocs sont dédiées aux méthodologies de sciences de données, en particulier apprentissage automatique et ingénierie des connaissances, et à la modélisation interactive avec des experts des domaines étudiés. Les sciences des données visent à extraire des connaissances à partir de données. Cela implique plusieurs problèmes :

1. préparer les données qui sont rarement prêtes à être analysées directement et
2. mettre en œuvre, voire inventer, des méthodes d’analyse et de visualisation, adaptées au problème étudié.

Responsable d'équipe : Antoine Cornuéjols

Thèmes de recherches / Research fields

• Étude et applications des méthodes d’apprentissage automatique pour traiter des données en flux : la classification précoce de séries temporelles, l’apprentissage par transfert, l’apprentissage collaboratif, l’alignement de descriptions structurées
• La mise au point de méthodes d’apprentissage par transfert entre domaines et entre tâches d’apprentissage.
• La mise au point de méthodes d’aide à la décision multicritères dans des systèmes complexes 
• La modélisation et l’exploitation des données et connaissances issues de sources multiples et hétérogènes en produisant des représentations sémantiques permettant la prise en compte des connaissances expertes.
• Optimisation : résolution de problèmes de satisfaction de contraintes dans des domaines de valeurs discrètes, algorithmes évolutionnistes 
• Visualisation

Domaines d'application / Application domains

• Alimentation : analyse et modification des habitudes de consommation alimentaire, procédés de transformation alimentaires, rupture dans la chaîne du froid
• Agriculture :  agriculture numérique, suivi et interprétation de séries temporelles d’images satellitaires, analyse d’images par drone 
• Écologie : évolution de la biodiversité dans des zones particulières

Les projets en cours

• Project C-BASC "GAIcirse" (2023-2025). "Recherche de moyens de contrôle des Cirses par analyse génétique et imagerie par drones dans des parcelles variées."
• ANR "AT2TA" (Analogies: from Theory to Tools and Applications) (2022-2026). "The AT2TA project’s general objective is to propose an ML framework that integrates Analogical Reasoning adaptable to different real use cases in a flexible way. The novelty of the AT2TA project resides in this unifying nature, which is also the strongest technical challenge."
• ANR "AMN" (2022-2025) : Artificial Metabolic Networks. "Our main objective is to demonstrate that the metabolism of microorganisms can serve as a device for solving computational problems."
• ANR Herelles (2020-2024): Heterogeneity of data and methods: A unified collaborative framework for interactive temporal data analysis. (Fr : Hétérogénéité des données - Hétérogénéité des méthodes : Un cadre collaboratif unifié pour l’analyse interactive de données temporelles. Applications la télédétection)
• Institut Carnot Qualiment 4-CP (2020-2022): Causes et conséquences des choix de consommation protéiques. 
• ANR Flash DataSusFood (2020-2022): DataSusFood - Structuring and Opening Data to improve Sustainability of Food Systems. (FR: Structurer et Ouvrir les Données pour améliorer la Durabilité des Systèmes Alimentaires)
• ANR SHIFT (2019-2022): Substituting for healthier foods, investigating food-choices transitions. (FR: Étude des dynamiques de changement de comportement alimentaire vers des régimes de meilleure qualité - Approches interdisciplinaires de la notion d’acceptabilité d’une proposition de substitution entre aliments)
• ANR « D2KAB » (2019-2022): Data to Knowledge in Agriculture and Biodiversity. (FR : Des Données aux Connaissances en Agronomie et Biodiversité)
• DataIA « WarmRules » (2019-2022): Gradual causal rules detection in knowledge graphs exploiting time dependencies’ relations, contextual identity links and statistical methods. Applications to plant development in climatic warming preoccupation.
• FMJH PGMO (2021): Zero-sum games, Learning and Optimization procedures
• Projet AIC « TransformON » (2021-2022) : Construire une ontologie TRANSFORM sur les procédés alimentaires et non alimentaires. 

Thèses en cours

Accueillies dans l’unité

• Bastien Mollet (Oct. 2022 – 2025). Sujet « Modèles d’apprentissage automatique et traducitons sous forme de réseaux métaboliques ». Financement projet ANR « AMN ».
• Antoine Saget (Oct. 2021 – 2024). Sujet « Apprentissage collaboratif multi-paradigmes. Application à la détection d’évolutions dans des images de télédétection ». Financement ANR projet « Herelles ».
• Youssef Achenchabe (11/2019-10/2022), Détection précoce de classes d’évènements sur flux de données (CIFRE, Orange Labs) 
• Julie Loisel  (01/2020-12/2022), Étude expérimentale et numérique pour l’identification et la classification des ruptures dans la chaîne du froid (Contrat DIM Région Île-de-France, APT-INRAE-Biotraq) 
• Pierre Nodet (01/2021-12/2023), Weakly supervised learning for fraud detection (Orange Labs) 
• Jules Vandeputte (01/2020-12/2022) Développement d’un système de recommandation en situation de prise de décision répétée. Application à l’amélioration des habitudes de consommation alimentaire (ANR SHIFT) 

Co-encadrées par des membres de l’unité :

• Valentin Durante (2020 - 2023), Convex Bounds for Weighted Constraint Satisfaction (ANITI)
• Pierre Montalbano (2020 - 2023), PseudoBoolean Learning for Weighted Constraint Satisfaction (ANITI) 
• Fulya Trosser (2018 - 2022), Bayesian Network Structure Learning (ANR DEMOGRAPH) 

Les partenariats

Les membres de EkINocs sont sont rattachés à la Graduate School “Computer Science” de l'Université Paris Saclay.

L’équipe EkINocs est membre associé du labex DigiCosme et de l’Institut de Convergence DataIA.

Organisation colloque/séminaire

• Présidence du comité de programme de la conférence EGC-2020 (20^ème édition) à Bruxelles. Pour la première fois a été organisée une journée grand public lors de cette conférence, avec plus de 400 inscrits au total dont plus de 150 « grand public ».
• Co-organisation de la journée « explicabilité en Intelligence Artificielle », mai 2021, AFIA et GDR IA du CNRS
• Survey Track chair at IJCAI 2020 
• Atelier IN-OVIVE, conférence IC, juin 2015, Rennes
• Session spéciale AgroSem, conférence MTSR, septembre 2015, Manchester
• Co-organisation de l’école d’été FOCOLISE (Fouille collaborative incrémentale de masses de données multisources, multitemproelles : application aux sciences de l’environnement) 

Animations et coordination

• Groupe « Data Mining et Apprentissage » de la SFdS ;
• Action spécifique FDI : « Fouille de Données Incrémentale pour le traitement de données hétérogènes et volumineuses du CNRS » ;
• Co-animation du réseau MIA IN-OVIVE “Intégration de sources/masses de données hétérogènes et ontologies”, démarré en 2011
• Participation au groupes de réflexion sur les méthodes et outils du chantier INRA
• Membres du CATI ICAT (Ingénierie des Connaissances et Analyse textuelle)
• Co-animation de l’Atelier « Fouilles de données et visualisation » du GDR MaDICS
• Co-organisation de la journée de la Cité des sciences du 28/03 « Big data : adieu à la vie privée ? »
• Co-organisation de la journée IAVFF « Open data pour l’agriculture » 09/09 

Logiciels

• @Web : a software to annotate heterogeneous scientific data sources guided by a termino-ontological resource
• CARAT (Chronic & Acute Risk Assessment) : Software dedicated to make the statistical methodologies for food risk assessment