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INRAE
24, chemin de Borde Rouge –Auzeville – CS52627
31326 Castanet Tolosan cedex - France

Dernière mise à jour : Mai 2021

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MIA Paris

Expert Knowledge, INteractive modellINg and learnINg for understandINg and decisiOn makINg in dINamic Complexe Systems

Responsable : Antoine Cornuéjols

Link-Ekinocs

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.

Cette page est en cours de rédaction.

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

ekinocs_axes

Axes de recherche de l'équipe EKINOCS

  • 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 (20ème 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

Les ANR passées

de l'équipe LInK
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Les thèses, post-doc et anciens de l'équipe LInK/EkINocs

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