EGC 2020: Extraction et Gestion des Connaissances 2020 Campus Montgomery de l'ICHEC Brussels Management School Bruxelles, Belgium, January 27-31, 2020 |
Conference website | https://egc2020.sciencesconf.org/ |
Submission link | https://easychair.org/conferences/?conf=egc2020 |
Abstract registration deadline | October 7, 2019 |
Submission deadline | October 14, 2019 |
APPEL A COMMUNICATIONS EGC 2020
20ème conférence francophone sur l'Extraction et la Gestion des Connaissances
du 27 au 31 janvier 2020 - Bruxelles
https://egc2020.sciencesconf.org/
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Appel à communications
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Cette année, c’est la 20ème édition de la conférence EGC ! 20 ans déjà : santé, jeunesse flamboyante et des projets plein la tête. La 20ème édition aura lieu à Bruxelles du 27 au 31 janvier 2020 sur le campus de l’ICHEC.
La conférence Extraction et Gestion des Connaissances (EGC) est un événement annuel réunissant des chercheurs et praticiens de disciplines relevant des sciences des données et des connaissances. Ces disciplines incluent notamment l’apprentissage automatique, l’ingénierie et la représentation de connaissances, le raisonnement sur des données et des connaissances, la fouille et l’analyse de données, les systèmes d’information, les bases de données, le web sémantique et les données ouvertes, etc.
Tous les travaux innovants portant sur ces thèmes sont les bienvenus.
Pour cette édition, nous souhaitons mettre l’accent sur les rapports entre apprentissage automatique et raisonnement et sur apprentissage et transfert entre domaines. L’apprentissage automatique connaît des avancées spectaculaires depuis deux décennies : le boosting, les SVM, et plus récemment réseaux de neurones profonds, sont des méthodes souvent très puissantes. Toutes les tâches perceptives : reconnaissance d’images, traitement du signal, sont révolutionnées, et des tâches faisant intervenir la sémantique, par exemple la traduction automatique, sont également maintenant approchées de manière différente. Pourtant, il est difficile de fournir des informations à ces méthodes, de même qu’il est difficile d’obtenir des explications sur les résultats qu’elles obtiennent. Corrélativement, ces méthodes demandent souvent des données en très grand nombre pour apprendre, alors que nous apprenons souvent à partir de peu d’exemples, voire très peu dans le cas du raisonnement par analogie. Est-il possible de construire des ponts entre les capacités actuelles des algorithmes et celles des humains ? Les machines peuvent-elles apprendre à partir de peu d’exemples, et sous quelles conditions ? Peuvent-elles argumenter leurs résultats et « raisonnements » avec les humains ? À ces questions en sont liées d’autres sur la capacité de transférer des connaissances ou des règles de décision d’un domaine à un autre. Par exemple, l’analyse de sentiments propre à un domaine peut-elle servir pour apprendre à analyser des sentiments dans un domaine différent ? Ces questions sur l’apprentissage par transfert sont essentielles pour capitaliser efficacement ce qui est appris ou connu dans un domaine pour en aborder de nouveaux.
La conférence EGC est l’occasion de faire se rencontrer académiques et industriels afin de confronter des travaux théoriques et des applications pratiques sur des données réelles et de communiquer des travaux de qualité, d’échanger et de favoriser la fertilisation croisée des idées, à travers la présentation de travaux de recherche récents, de développements industriels et d’applications originales.
Les actes d’EGC 2020, comprenant les articles des communications orales ainsi que ceux associés aux posters paraîtront dans un numéro de la revue RNTI. Les auteurs des meilleurs articles seront invités à soumettre une version étendue de leurs articles pour être publiés dans des post-actes internationaux édités chez Springer.
Cette année, il n’y aura pas de session défi mais plutôt un Hackathon sur données réelles qui fera l’objet d’un appel à participations spécifique.
Le ou les lauréats seront invités à présenter leurs résultats à EGC 2020.
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Soumission
Plusieurs types de communications sont possibles (les démonstrations de logiciels, et ateliers thématiques font l'objet d'appels à contributions spécifiques) :
• 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, d’articles courts de 8 pages 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 et les auteurs pourront, s'ils le souhaitent, accompagner leur communication orale par un poster.
• 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 obligatoirement en français)
• Démonstrations de logiciels, avec video de présentation, où la démonstration est complétée d'un article de 4 à 8 pages : voir appel à soumissions spécifique aux démonstrations.
• Ateliers thématiques : voir appel à soumissions spécifique à l'organisation d'ateliers thématiques qui auront lieu le mardi 28 janvier 2020.
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.
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Format de soumission
Les soumissions seront anonymes et se feront par voie électronique exclusivement à partir du site web de la conférence.
Elles devront être soumises au format pdf exclusivement et devront impérativement utiliser le format RNTI latex accessible via le site web de la conférence.
Les soumissions qui dépasseraient 12 pages ou qui ne respecteront pas l’anonymat et/ou le format RNTI Latex ne seront pas évaluées.
http://www.editions-rnti.fr/files/RNTI-X-Y2.1.zip
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Prix
Cinq prix scientifiques seront attribués lors de la conférence :
• un prix pour la catégorie "article académique" (1500 euros),
• un prix pour la catégorie "article applicatif" (1500 euros),
• un prix pour le défi (1500 euros + 500 euros si collaboration avec une équipe de SHS),
• un prix pour la catégorie "démonstration" (500 euros),
• un prix de thèse (500 euros) décerné à un jeune docteur dont la thèse a été soutenue depuis moins de trois ans dans les thématiques liées à l’extraction et la gestion des connaissances.
Ces prix seront décernés par un jury composé de membres du comité de pilotage. Le prix de thèse fait l’objet d’une annonce spécifique.
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Dates importantes
Ces dates concernent les articles académiques ou applicatifs/industriels, les travaux de recherche déjà publiés dans des conférences internationales mais inédits en français. Pour les ateliers et les démonstrations, voir les appels à communications spécifiques. Ces dates sont fermes et définitives.
Résumés des articles : 7 octobre 2019 – 11:00 AM Paris
Textes complets des articles : 14 octobre 2019 – 11:00 AM Paris
Interactions auteurs/membres Comité de Programme : 14-17 novembre 2019 – 11:00 AM Paris
Notification aux auteurs : 22 novembre 2019 – 11:00 AM Paris
Version finale des articles : 11 décembre 2019 – 11:00 AM Paris
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Organisation :
Président du Comité de Programme :
Antoine Cornuéjols, AgroParisTech, Département MMIP (Modélisation Mathématique, Informatique et Physique), Paris
Président du Comité d'Organisation :
Étienne Cuvelier, ICHEC Brussels Management School, Bruxelles
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Thématiques
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, classes déséquilibrées, classification guidée par les connaissances
- apprentissage non supervisé : méthodes de partitionnement et de recouvrement, méthodes hiérarchiques, multi-vues, multi-stratégies, co-clustering, clustering sous contraintes
- méthode 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
- 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, méta-données) sur le Web
- préparation, architecture et modèles de données liées sur le Web.
- intégration de connaissances dans le processus d'extraction (ontologies, expertise,...)
- traçabilité, sécurité et intégrité de l'information et des 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
- 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
- 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
- développement durable, transports et 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 dans d'autres domaines comme la chimie, l'environnement, les sciences sociales, l'éducation, l'économie, la finance, le tourisme, la défense, le génie logiciel.
Association Extraction et Gestion des Connaissances
Site Web : egc.asso.fr
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