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Séminaire data 2020 (reporté)

Thématique(s) de recherche : Data, médiation, valorisation

mars 9 @ 9 h 15 min - 12 h 30 min
Cnam,

Au Cnam – 09h15 – 12h30

Le séminaire « data, médiation, valorisation » du Laboratoire DICEN-IDF se tiendra le 25 mars, prochain au CNAM, Il portera sur les travaux de collecte, de qualification, d’analyse, de valorisation et de visualisation de données.

L’objectif est d’aborder les données sous plusieurs angles : la donnée elle-même, ses usages et bien sûr les enjeux sociétaux qui y sont liés : droit, éthique, morale…

Toutes les contributions sont bienvenues : il suffit de proposer un résumé d’une page maximum (avec une courte bibliographie en cas d’intervention extérieure au laboratoire, sur proposition d’un membre du Laboratoire). Chaque présentation durera environ 20 minutes suivi d’échanges avec les participants.

Les propositions des doctorants sont encouragées, surtout s’il y a un enjeu de présentation scientifique ultérieure lors d’un congrès (comme Doc Soc, Data and Digital Humanities) ou encore du séminaire doctoral.

Programme

Introduction (cliquer pour le détail)

Gérald Kembellec et Karim Fraoua

09h30 – 10h00

Le projet GUSTAVIZZ, Claudie Meyer, Ludovic Collin, Lou Harmonie – (cliquer pour le détail)
Le basculement d’une formation d’une approche connaissances à une approche compétence s’opère sur la base de nombreuses données qui n’ont pas de sens de manière autonome. Cela soulève des problèmes techniques notamment de représentation des données disponibles mais également des questions informationnelles et communicationnelles sur ce que l’on donne à voir. Quelle est l’intention (dessein) de la représentation graphique des données (dessin) ? mais aussi quel est l’intention de ceux qui vont utiliser les données ? Ainsi le recours à la data visualisation pour aborder le basculement d’une formation à l‘approche compétence présente un caractère innovant technique et info-communicationnel. Le degré de complexité augmente si l’on considère le nombre potentiel des utilisateurs comme les parties prenantes du projet de conception et leurs profils variés. Innover quand des profils, des intérêts et des visions différentes sont en jeu ne facilitent pas toujours le travail collectif.
Cette communication s’intéresse principalement aux parties prenantes amont qui interviennent dans le projet de conception. La question reste à savoir comment s’approprier de manière collective des objets numériques complexes et abstraits ? quelle intelligibilité des représentations est à l’œuvre ?
Les parties prenantes du projet à ce stade pressentent l’importance du dialogue et la possibilité de déplacer leurs points de vue et pratiques respectives dans le déroulement du projet Après une présentation du projet et de ses enjeux, nous aborderons le choix de la datavisualisation et les questions associées. Nous traiterons de la collecte des données, la visualisation et les connaissances dans le cas de ce projet, les points clés de la construction des représentations et les questions techniques vécues à ce stade du projet.

10h00 – 10h30

La question de la négociation interdisciplinaire sur les données des humanités – Gérald Kembellec (cliquer pour le détail)
Cette communication a pour objectif de présenter l’apport méthodologique indéniable d’un traitement documentaire numérique sur les données cartographiques d’un projet recherche en humanités. Cette démonstration se fera à travers l’analyse réflexive d’un projet d’humanités numériques situé en Histoire : le projet en cours « Adressbuch« .
Nous présenterons ici une posture disciplinaire info-documentaire, au sein des Sciences de l’Information et de la Communication. Cependant, une focale sera également proposée sur la méthode de traitement interdisciplinaire si féconde pour dégager de nouvelles pistes de recherche au sein des humanités. Ce retour sur un projet d’humanités numériques en Histoire franco-germanique se veut à la fois une observation réflexive et une ouverture sur d’autres enjeux et méthodes dans le besoin et l’analyse des données de la recherche.

10h30 – 11h00

Corpus et méthodes d’analyse. Quanti ou quali ? – Annaïg Mahé, Camille Claverie (cliquer pour le détail)
Lors de notre présentation, nous questionnerons différentes méthodes d’analyse de corpus et leurs limites, à partir de deux terrains : la plateforme HAL-SHS et Hypothèses.org, une plateforme de carnets de recherche. A partir des problématiques de temporalité et de stabilité des données, d’analyse des citations et de celle des comportements des usagers, nous discuterons de l’importance de faire coïncider les démarches quantitative ET qualitative, quelle que soit l’approche choisie.

11h00 – 11h30

Émotion, Personnalité et Chatbot: de la donnée vers la connaissance – Karim Elia Fraoua, Jean-Marc Leblanc et Amos David (cliquer pour le détail)
Les Chatbots émotionnels : comment l’analyse de données peut conduire à l’émergence d’un nouvel outil pour améliorer l’interface Homme-Machine.
Dans cette réflexion, nous utilisons le concept de smartdata et comment la mesure et l’exploitation d’une donnée à savoir le mot, une fois contextualisé, peut permettre de générer une information assez utile dans un premier temps, et qui en étant structurée dans un espace d’usage, peut générer la connaissance dont nous avons besoin pour aboutir à la création d’un chatbot qui tienne compte de la personnalité de l’usager. Dans un premier temps, nous rappellerons le concept de smartdata, de la question de l’émotion selon Scherer Ekman et Plutchick et ensuite introduire le modèle dit FFM (five factor model) qui permet de classifier la personnalité. Les éléments décrits dans ce modèle sont descriptives de la personne. Cinq caractéristiques sont évaluées à sa-voir l’Extraversion, l’Agréabilité, la Conscience, le Névrosisme et l’Ouverture (Ex-traversion Agreableness, Conscientiousness, Neuroticism, and Openness). La notion de l’émotion exprimée est facteur de l’état de la personnalité et par conséquent le Chatbot sera également facteur de l’émotion mais aussi de la personnalité.

11h30 – 12h00

Understanding decision support systems (DSS) and its benefits in the current data age – Chukwuemeka B. Benjamin (cliquer pour le détail)
As the world continues to become complicated with the huge overlapping of information which results to more and more piles of data which are being added to the overwhelming huge volumes of already existing data, data scientists continue to seek means to understand these huge amounts of data and derive value from these data in other to empower decision-makers to make more informed and accurate decisions. Analysing huge amount of data while maintaining the context of the underlying problem to be solved is difficult and time-consuming especially when expected result of the analysis must be acquired in real-time. DSS are known to be the tool which is used to tackle these types of problems and this is why DSS is both a business necessity and an opportunity to gain competitive advantage. However, the main challenge decisions makers are facing with DSS is that there are several types of DSS and each type has its own unique functions. Furthermore, a certain type of situations may require the use of multiple types of DSS at the same time. Correctly selecting and applying DSS will lead to improve individual productivity, reduced delays in decision making while maintaining high level of decision quality, improve decision making skills, gain competitiveness by leveraging on datasets for business advantage, etc. This paper will present DSS in a simplified but yet in an in-depth manner which will enable decision makers to easily identify, select and implement the correct DSS type while maintaining best practices.

12h00 – 12h30

Discussions