De la modélisation linguistique aux applications logicielles: le rôle des Entités Nommées en Traitement Automatique des Langues

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "De la modélisation linguistique aux applications logicielles: le rôle des Entités Nommées en Traitement Automatique des Langues"

Transcription

1 De la modélisation linguistique aux applications logicielles: le rôle des Entités Nommées en Traitement Automatique des Langues Maud Ehrmann Joint Research Centre Ispra, Italie. Guillaume Jacquet Xerox Research Centre Europe, Grenoble, France.

2 Contexte/historique Hier Travaux de thèse avec Bernard Victorri: Guillaume: travail sur la polysémie verbale et la calcul du sens Maud: travail sur les entités nommées, définition et désambiguïsation Aujourd hui Guillaume à XRCE: extraction d information et intégration logicielle Maud au JRC: extraction d information multilingue de la modélisation linguistique aux applications logicielles

3 Plan Entités Nommées: quoi, comment, pourquoi Traitement de l information et médias sociaux: deux exemples d application

4 Les Entités Nommées, encore et toujours Extraction d information Extraire des informations factuelles précises d un ensemble de documents homogènes pour remplir automatiquement un formulaire défini à l avance. (Conférences MUC, Grishman) Reconnaissance d entités nommées des unités textuelles particulières, «saillantes» sur le plan sémantique noms de personnes, de lieux, d organisations, dates, unités monétaires, pourcentages que l on identifie et catégorise exemple Succès rapide: en termes de performances et en termes applicatifs durable: nouveaux domaines nouvelles tâches nouveaux «corpus» Un incontournable du TAL

5 Un «objet TAL» difficile à cerner Hétérogénéité des réalisations Les EN dans le monde et le problème de la catégorisation le choix des catégories la détermination de ce qu elles recouvrent Les EN dans le texte et le problème de l annotation combinaisons de syntagmes : une ou plusieurs entités? un syntagme : quelles frontières? une entité : quelle unité lexicale? Les EN dans la langue et le problème des «polysémies» homonymie métonymie facettes Hétérogénéité des points de vue Formules définitoire sous la formes d énumération Caractérisation diverses (sens, forme) Comment définir les entités nommées?

6 Un peu de tout Le «matériau» de départ

7 Mais pas n importe quoi Proposition de définition Etant donné un modèle applicatif et un corpus, on appelle entité nommée tout expression linguistique qui réfère à une entité unique du modèle de manière autonome dans le corpus. Questions que l on s est posées: Comment définir un objet TAL? Que sont les noms propres et les descriptions définies? Que devient le cadre linguistique du sens et de la référence en TAL?

8 Considération des aspects linguistiques Etant donné un modèle applicatif et un corpus, on appelle entité nommée tout expression linguistique qui réfère à une entité unique du modèle de manière autonome dans le corpus. L ensemble EN ne se réduit pas à une catégorie linguistique Plus que les noms propres et moins que les descriptions définies Caractérisation d un comportement référentiel référence à une entité unique autonomie référentielle Barack Obama, le président des Etats-Unis, la déclaration du président La perspective linguistique ne suffit pas

9 Considération des aspects liés au TAL Etant donné un modèle applicatif et un corpus, on appelle entité nommée tout expression linguistique qui réfère à une entité unique du modèle de manière autonome dans le corpus. Caractérisation de la référence en TAL restriction représentation La référence en TAL désigne le lien qui existe entre une expression linguistique et l élément du modèle auquel elle renvoie. Articulation sens-référence en TAL entre le langage et le modèle trois mécanismes: segmentation, catégorisation et reformulation

10 Les Entités Nommées: une création TAL De la linguistique au TAL, spécification d un cadre théorique pour les EN Pas d entité nommée «en soi», seulement des critères linguistiques et un modèle. Conséquences point de vue général: explication de l hétérogénéité et de la variabilité de l ensemble entités nommées point de vue pratique: critères de décision pour l annotation point de vue méthodologique: besoin impératif d expliciter le modèle Différentes visées applicatives extraction d'information tâche d'indexation peuplement d'ontologie et/ou modélisation d'un domaine

11 Plan Entités Nommées: quoi, comment, pourquoi Traitement de l information et médias sociaux: deux exemples d application

12 Extraction d événements et médias sociaux Application générique du traitement de l information EMM au JRC système de «media monitoring», articles de presse/jour, 3600 sources, de 20 à 50 langues suivant les applications (emm.newsbrief.eu/overview.html) Projet Sync3 Exploration des médias sociaux JRC: extraction d événements et Twitter mise à jour quasi immédiate de la situation à propos de tel ou tel événement, point de vue moins traditionnel et moins "formaté" que celui des organes de presse traditionnels, nouvelles sources d'information, via les liens présents dans les tweets. Sync3

13 Détection d évènements Joint Event Detection and Entity Resolution: a virtuous cycle (M. Galle, J.M. Renders, G. Jacquet, submitted) Interaction entre détection d évènements et annotation d entités nommées: un cycle vertueux ou La construction dynamique d évènements

14 Détection d évènements Evènements: définition fondée sur les besoins des utilisateurs, les journalistes Evènements est un «fait d actualité notable» Similarité fondée sur les propriétés linguistiques de chaque segment d article (unités lexicales et entités nommées)

15 Reconnaissance d entités nommées Utilisation de l outil développé à XRCE (approche symbolique) Tendance à générer trop de référents (ex.: Gaddafi, Al-Gathafi, Khaddafi, el-qaddafi)

16 Construction dynamique d évènements Entités nommées EN1 EN4 EN6 EN2 EN3 EN5 Evènements E1 E3 E5 E2 E4

17 Détails sur les mesures de similarité Chaque entité e est représentée par un vecteur de mots w(e) ou un mot m vaut 1 si l entité e contient ce mot m. La matrice Y contient l edit-distance pondérée entre deux mots. Les poids ont été appris a partir de la ressource «JRC-Names» contenant une table d équivalence entre mots. Chaque entité est représentée par sa distribution dans les évènements. Le vecteur c(e) (de taille k, le nombre d évènements) vaut 1 pour un évènement si e apparait au moins une fois dans l un des documents de cet évènement. Si sim(ei,ej) supérieure a un seuil (cf. slide suivant), alors ei et ej sont fusionnées en une seule entité.

18 F-mesure du clustering a chaque itération en utilisant les unités lexicales et les ENs

19 Conclusion Les expressions référentielles au cœur du processus de référence au monde par l intermédiaire du langage Les entités nommées au cœur des processus TAL de compréhension des textes et de traitement de l information Encore des choses à creuser Notion de modèle, rôle des entités nommées,

20 Un grand MERCI à Bernard(s) Il neige et elle tient. Merci à vous!

21 Back up &o=date

22 Détection d évènements Evènements: définition fondée sur les besoins des utilisateurs, les journalistes Evènements est un «fait d actualité notable» Arrivée continue de nouveaux articles (150 articles/heure) Clustering Incremental Evite de refaire le clustering sur l ensemble des segments d articles Chaque nouveau segment d article est soit rattaché à un cluster existant, soit mis dans un nouveau cluster. Similarité fondée sur les propriétés linguistiques de chaque segment d article (unités lexicales et entités nommées)

23 Construction dynamique d évènements Entités nommées t t+1 t+2 EN1 EN1 EN4 EN3 EN2 EN3 EN2 EN5 temps Evènements E1 E3 E1 E3 E2 E2 E4

24 Le TAL et le Traitement de l information Objectif Trois grandes étapes (schématiques) trouver les documents comprendre leur contenu (textuel) exploiter la connaissance Une analyse partielle reconnaissance d unités textuelles saillantes typage mise en relation

Table des matières. ISBN 978-2-7535-2089-9 Presses universitaires de Rennes, 2012, www.pur-editions.fr. «Traductologie pour LEA», Thomas Lenzen

Table des matières. ISBN 978-2-7535-2089-9 Presses universitaires de Rennes, 2012, www.pur-editions.fr. «Traductologie pour LEA», Thomas Lenzen Avant-propos... 9 Chapitre 1 La discipline traductologique ; son importance pour la filière LEA... 11 Réflexions sur la traduction avant la constitution d une discipline traductologique... 11 Les apports

Plus en détail

Intelligence Artificielle et Systèmes Multi-Agents. Badr Benmammar bbm@badr-benmammar.com

Intelligence Artificielle et Systèmes Multi-Agents. Badr Benmammar bbm@badr-benmammar.com Intelligence Artificielle et Systèmes Multi-Agents Badr Benmammar bbm@badr-benmammar.com Plan La première partie : L intelligence artificielle (IA) Définition de l intelligence artificielle (IA) Domaines

Plus en détail

Présentation de la plateforme d analyse linguistique médiévale

Présentation de la plateforme d analyse linguistique médiévale Présentation de la plateforme d analyse linguistique médiévale 1. Introduction Tout au long de ce document, notre projet sera présenté à travers la méthodologie suivie pour développer la plateforme d analyse

Plus en détail

Construction et enrichissement automatique d ontologie à partir de ressources externes

Construction et enrichissement automatique d ontologie à partir de ressources externes Construction et enrichissement automatique d ontologie à partir de ressources externes JFO 2009 Jeudi 3 décembre 2009 E. Kergosien (LIUPPA, Pau) M. Kamel (IRIT- UPS, Toulouse) M. Sallabery (LIUPPA, Pau)

Plus en détail

Les outils de veille sur Internet Panorama, évolutions, nouveautés. Myriel Brouland SCIP France -10 Mai 2006

Les outils de veille sur Internet Panorama, évolutions, nouveautés. Myriel Brouland SCIP France -10 Mai 2006 Les outils de veille sur Internet Panorama, évolutions, nouveautés Myriel Brouland SCIP France -10 Mai 2006 1 La veille en France: une situation paradoxale Une situation contrastée Une prise de conscience

Plus en détail

Indexation conceptuelle application au domaine biomédical. Mesures de similarité dans les ontologies. [Séminaire MIAD Montpellier SupAgro]

Indexation conceptuelle application au domaine biomédical. Mesures de similarité dans les ontologies. [Séminaire MIAD Montpellier SupAgro] [] Indexation conceptuelle application au domaine biomédical Mesures de similarité dans les ontologies Sylvie Ranwez Sébastien Harispe LGI2P de l école des mines d Alès équipe KID (Knowledge and Image

Plus en détail

Projet CNRS-Mastodons ANalyse d IMages fondée sur des Informations TEXtuelles

Projet CNRS-Mastodons ANalyse d IMages fondée sur des Informations TEXtuelles Projet CNRS-Mastodons ANalyse d IMages fondée sur des Informations TEXtuelles Bruno Crémilleux, Pierre Gançarski, Mathieu Roche, Christian Sallaberry, Maguelonne Teisseire et al. Strasbourg novembre 2014

Plus en détail

Gestion des ressources

Gestion des ressources Page 1 / 5 Titre Gestion des ressources Filière Domaine Année de validité Information documentaire Compétences managériales 2013-2014 N o Obligatoire Semestre de référence M6 S2 Prérequis Sans prérequis

Plus en détail

Le dictionnaire DEM dans NooJ

Le dictionnaire DEM dans NooJ 21 ème Traitement Automatique des Langues Naturelles, Marseille, 2014 Le dictionnaire DEM dans NooJ Max Silberztein ELLIADD, Université de Franche-Comté, 30 rue Mégevand, 25000 Besançon max.silberztein@univ-fcomte.fr

Plus en détail

Séminaire DIXIT - Les nouvelles frontières de la «data intelligence» : content analytics, machine-learning, prédictif

Séminaire DIXIT - Les nouvelles frontières de la «data intelligence» : content analytics, machine-learning, prédictif Séminaire DIXIT - Les nouvelles frontières de la «data intelligence» : content analytics, machine-learning, prédictif 13 avril 2015 LES INNOVATIONS DANS LA SOCIAL MEDIA INTELLIGENCE Expérience informationnelle

Plus en détail

Du texte brut au web sémantique

Du texte brut au web sémantique Du texte brut au web sémantique Thierry Poibeau LIPN, CNRS et Université Paris 13 Faciliter l accès au texte But : Améliorer l accès à l information (essentiellement textuelle) Moyen : Proposer de nouveaux

Plus en détail

Processus d Informatisation

Processus d Informatisation Processus d Informatisation Cheminement de la naissance d un projet jusqu à son terme, deux grandes étapes : Recherche ou étude de faisabilité (en amont) L utilisateur a une idée (plus ou moins) floue

Plus en détail

Introduction au TALN et à l ingénierie linguistique. Isabelle Tellier ILPGA

Introduction au TALN et à l ingénierie linguistique. Isabelle Tellier ILPGA Introduction au TALN et à l ingénierie linguistique Isabelle Tellier ILPGA Plan de l exposé 1. Quelques notions de sciences du langage 2. Applications et enjeux du TAL/ingénierie linguistique 3. Les deux

Plus en détail

ACCÈS SÉMANTIQUE AUX BASES DE DONNÉES DOCUMENTAIRES

ACCÈS SÉMANTIQUE AUX BASES DE DONNÉES DOCUMENTAIRES ACCÈS SÉMANTIQUE AUX BASES DE DONNÉES DOCUMENTAIRES Techniques symboliques de traitement automatique du langage pour l indexation thématique et l extraction d information temporelle Thèse Défense publique

Plus en détail

Extraction d informations

Extraction d informations Extraction d informations Reprise de slides de T. Poibeau (CNRS et U. Paris 13), de W. Cohen (CMU), de Julien Lemoine (Exalead) Antoine Rozenknop 6 février 2009 Antoine Rozenknop () Extraction d informations

Plus en détail

Noureddine Kerzazi noureddine.kerzazi@polymtl.ca

Noureddine Kerzazi noureddine.kerzazi@polymtl.ca Domaine de la modélisation des processus pour le génie logiciel. Noureddine Kerzazi noureddine.kerzazi@polymtl.ca DSL4SPM Domain-Specific-Language for Software Process Modeling Il s agit d un nouveau cadre

Plus en détail

Digital Workplace et Gestion des connaissances Concepts et mise en oeuvre

Digital Workplace et Gestion des connaissances Concepts et mise en oeuvre Avant-propos 1. Objectif du livre 17 2. Illustrations des exemples de ce livre 18 2.1 Office 365 comme plateforme technologique pour une digital workplace 18 2.2 SharePoint et Yammer à l honneur 18 3.

Plus en détail

Plan d Evaluation (phase 1) Version 1.1

Plan d Evaluation (phase 1) Version 1.1 Evaluation des Systèmes de Transcription enrichie d Emissions Radiophoniques (ESTER) Plan d Evaluation (phase 1) Version 1.1 Dernière mise à jour le 21 novembre 2003. 1 Préambule Ce document décrit le

Plus en détail

Projet : Plan Assurance Qualité

Projet : Plan Assurance Qualité Projet : Document : Plan Assurance Qualité 2UP_SPEC_DEV1 VERSION 1.00 Objet Ce document a pour objectif de définir la démarche d analyse et de conception objet ainsi les activités liées. Auteur Eric PAPET

Plus en détail

Veille technologique en télécommunications

Veille technologique en télécommunications Veille technologique en télécommunications Khalid EL HIMDI Ismail KASSOU Hamid MACHCHOUR 1 Techniques d analyse de contenus L analyse de contenus est au cœur de la gestion du cycle de vie de l information

Plus en détail

PROPOSITION D UNE APPROCHE DE SEGMENTATION D IMAGES HYPERSPECTRALES

PROPOSITION D UNE APPROCHE DE SEGMENTATION D IMAGES HYPERSPECTRALES PROPOSITION D UNE APPROCHE DE SEGMENTATION D IMAGES HYPERSPECTRALES Nathalie GORRETTA MONTEIRO 1 1 UMR Information et Technologies pour les Agro-Procédés, Cemagref Montpellier, France Présentée le 25 Février

Plus en détail

Offre de formation de troisième cycle (LMD)

Offre de formation de troisième cycle (LMD) Offre de formation de troisième cycle (LMD) (Arrêté n 250 du 28 juillet 2009, fixant l organisation de la formation de troisième en vue de l obtention du diplôme de doctorat) Etablissement Faculté / Institut

Plus en détail

TWITTER ET LES PRATIQUES D ÉCRITURE PROFESSIONNELLES / PROFANES

TWITTER ET LES PRATIQUES D ÉCRITURE PROFESSIONNELLES / PROFANES TWITTER ET LES PRATIQUES D ÉCRITURE PROFESSIONNELLES / PROFANES IR Corpus. Groupe de travail nouv-com. - 31 mai 2012 - Intervention de Béatrice Turpin Université de Cergy-Pontoise. EA 1392 CRTF/LaSCoD

Plus en détail

ANNEXE 6. Veuillez demander la version word au Ministère NOM DU SECTEUR DE FORMATION NOM DU PROGRAMME PROJET DE FORMATION DATE - ANNÉE

ANNEXE 6. Veuillez demander la version word au Ministère NOM DU SECTEUR DE FORMATION NOM DU PROGRAMME PROJET DE FORMATION DATE - ANNÉE ANNEXE 6 Veuillez demander la version word au Ministère NOM DU SECTEUR DE FORMATION NOM DU PROGRAMME PROJET DE FORMATION DATE - ANNÉE ÉQUIPE DE PRODUCTION Responsabilité et coordination Nom Titre Organisation

Plus en détail

Des traitements aux ressources linguistiques : le rôle d une architecture linguistique

Des traitements aux ressources linguistiques : le rôle d une architecture linguistique Des traitements aux ressources : le rôle d une architecture Frederik Cailliau Villetaneuse, le 9 décembre 2010 Sous la direction d Adeline Nazarenko 1. 2. 3. 4. 5. 6. 2 Sinequa Cifre à Sinequa Recherche

Plus en détail

INGÉNIERIE DES CONNAISSANCES BCT (3b)

INGÉNIERIE DES CONNAISSANCES BCT (3b) 08.12.1999 INGÉNIERIE DES CONNAISSANCES BCT (3b) Nathalie Aussenac-Gilles (IRIT) Jean Charlet (DSI/AP-HP) Ingénierie des connaissances BCT (N. Aussenac-Gilles, J. Charlet) BCT-1 PLAN La notion de BCT :

Plus en détail

MASTER II ECONOMIE ET GESTION Spécialité Management des Organisations de la Neteconomie

MASTER II ECONOMIE ET GESTION Spécialité Management des Organisations de la Neteconomie MASTER II ECONOMIE ET GESTION Spécialité Management des Organisations de la Neteconomie MODULE C03 - Séquence 1 INTRODUCTION I. UN PEU D'HISTOIRE II. LES RESSOURCES D'UN SI III. LA DÉFINITION D UN SI À

Plus en détail

UNE DÉMARCHE D ANALYSE À BASE DE PATRONS POUR LA DÉCOUVERTE DES BESOINS MÉTIER D UN SID

UNE DÉMARCHE D ANALYSE À BASE DE PATRONS POUR LA DÉCOUVERTE DES BESOINS MÉTIER D UN SID 1 UNE DÉMARCHE D ANALYSE À BASE DE PATRONS POUR LA DÉCOUVERTE DES BESOINS MÉTIER D UN SID 31 janvier 2012 Bordeaux Présentée par :Mme SABRI Aziza Encadrée par : Mme KJIRI Laila Plan 2 Contexte Problématique

Plus en détail

IFT3913 Qualité du logiciel et métriques. Chapitre 5 Mesure de la qualité du logiciel

IFT3913 Qualité du logiciel et métriques. Chapitre 5 Mesure de la qualité du logiciel IFT3913 Qualité du logiciel et métriques Chapitre 5 Mesure de la qualité du logiciel Plan du cours Introduction Théorie de la mesure Qualité du logiciel Mesure du produit logiciel Mesure de la qualité

Plus en détail

Morphosyntaxe de l'interrogation en conversation spontanée : modélisation et évaluations

Morphosyntaxe de l'interrogation en conversation spontanée : modélisation et évaluations U Université dumaine Faculté des Lettres, Langues et Sciences humaines Morphosyntaxe de l'interrogation en conversation spontanée : modélisation et évaluations Carole Lailler 1 L interrogation : une modalité

Plus en détail

La Veille multilingue : outils et ressources pour les traducteurs. Jean-Paul PINTE Institut Catholique de Lille

La Veille multilingue : outils et ressources pour les traducteurs. Jean-Paul PINTE Institut Catholique de Lille La Veille multilingue : outils et ressources pour les traducteurs Jean-Paul PINTE Institut Catholique de Lille Premier Colloque International sur la veille multilingue Genève les 28 et 29 mai 2008 Nous

Plus en détail

La détection automatique de l opinion : contraintes et enjeux

La détection automatique de l opinion : contraintes et enjeux La détection automatique de l opinion : contraintes et enjeux Frédéric Marcoul Responsable R&D de Spotter fmarcoul@spotter.com Ana Athayde Président Directeur Général de Spotter aathayde@spotter.com RÉSUMÉ

Plus en détail

P. 1. Evolution de l environnement et des compétences documentaires: exemple dans le champ de la santé publique

P. 1. Evolution de l environnement et des compétences documentaires: exemple dans le champ de la santé publique P. 1 Evolution de l environnement et des compétences documentaires: exemple dans le champ de la santé publique Début des années 1990 L Inist-CNRS va contribuer à l alimentation du premier corpus de la

Plus en détail

Atelier «Très Haute Résolution Spatiale» Outils pour la reconnaissance des formes

Atelier «Très Haute Résolution Spatiale» Outils pour la reconnaissance des formes CNES Paris - 22/05/2003 Atelier «Très Haute Résolution Spatiale» Outils pour la reconnaissance des formes Michel DHOME LASMEA UMR 6602CNRS/UBP Clermont-Ferrand Etat de l art (communauté vision artificielle)

Plus en détail

Informations de l'unité d'enseignement Implantation. Cursus de. Intitulé. Code. Cycle 1. Bloc 2. Quadrimestre 2. Pondération 4. Nombre de crédits 4

Informations de l'unité d'enseignement Implantation. Cursus de. Intitulé. Code. Cycle 1. Bloc 2. Quadrimestre 2. Pondération 4. Nombre de crédits 4 Informations de l'unité d'enseignement Implantation Cursus de Intitulé Code Institut Paul Lambin Bachelier en informatique de gestion Programmation Avancée en Java I2020 Cycle 1 Bloc 2 Quadrimestre 2 Pondération

Plus en détail

Université de Bangui. Modélisons en UML

Université de Bangui. Modélisons en UML Université de Bangui CRM Modélisons en UML Ce cours a été possible grâce à l initiative d Apollinaire MOLAYE qui m a contacté pour vous faire bénéficier de mes connaissances en nouvelles technologies et

Plus en détail

TABLE DES MATIERES (les numéros renvoient aux pages)

TABLE DES MATIERES (les numéros renvoient aux pages) TABLE DES MATIERES (les numéros renvoient aux pages) Table des abréviations... 7 Introduction... 11 Partie I - L enregistrement des noms de domaine... 31 Titre 1 Ŕ L existence de domaines de premier niveau,

Plus en détail

Les entités nommées : éléments pour la conceptualisation

Les entités nommées : éléments pour la conceptualisation Les entités nommées : éléments pour la conceptualisation Nouha Omrane 1, Adeline Nazarenko 1, Sylvie Szulman 1 LIPN CNRS-UMR 7030, 99 avenue Jean-Baptiste Clément, 93430 Villetaneuse prenom.nom@lipn.univ-paris13.fr

Plus en détail

PARCOURS DISCIPLINAIRES option Traitement Automatique des Langues PREMIERE ANNEE

PARCOURS DISCIPLINAIRES option Traitement Automatique des Langues PREMIERE ANNEE PARCOURS DISCIPLINAIRES option Traitement Automatique des Langues PREMIERE ANNEE SEMESTRE 1 JGUA200 : Initiation au Traitement Automatique des Langues (36h) resp. I. Thomas - Traitement Automatique des

Plus en détail

Initiation à la fouille de données et à l apprentissage automatiq

Initiation à la fouille de données et à l apprentissage automatiq Initiation à la fouille de données et à l apprentissage automatique 1 Laboratoire d Informatique Fondamentale de Marseille Université de Provence christophe.magnan@lif.univ-mrs.fr www.lif.univ-mrs.fr/

Plus en détail

De 2 à 22 millions d'images; Création, Indexation et Recherche par le contenu avec Piria

De 2 à 22 millions d'images; Création, Indexation et Recherche par le contenu avec Piria De 2 à 22 millions d'images; Création, Indexation et Recherche par le contenu avec Piria contact : patrick.hede@cea.fr Commissariat à l'energie Atomique List sensorielles 13/05/07 1 Plan Le CEA, le Lic2m

Plus en détail

ProxiLens : Exploration interactive de données multidimensionnelles à partir de leur projection

ProxiLens : Exploration interactive de données multidimensionnelles à partir de leur projection ProxiLens : Exploration interactive de données multidimensionnelles à partir de leur projection Nicolas HEULOT (CEA LIST) Michaël AUPETIT (CEA LIST) Jean-Daniel FEKETE (INRIA Saclay) Journées Big Data

Plus en détail

Un cycle de modélisation comme méthodologie supportant l élaboration d un construit théorique en recherche en éducation

Un cycle de modélisation comme méthodologie supportant l élaboration d un construit théorique en recherche en éducation Un cycle de modélisation comme méthodologie supportant l élaboration d un construit théorique en recherche en éducation Une valeur ajoutée à l anasynthèse Nicole Landry, Ph.D. Réjean Auger, Ph.D. TELUQ,

Plus en détail

Contexte. EIAH et Langue des signes. Documents en LS. Langues des Signes

Contexte. EIAH et Langue des signes. Documents en LS. Langues des Signes Contexte EIAH et Langue des signes Spécifications et Outils pour construire des EIAH adaptés à la langue des signes et aux apprenants sourds Pourquoi introduire la LS dans les EIAH? LS : la langue des

Plus en détail

Mode d emploi VOUS ETES UN PROFESSIONNEL DE L ACCOMPAGNEMENT A LA CREATION D ENTREPRISE?

Mode d emploi VOUS ETES UN PROFESSIONNEL DE L ACCOMPAGNEMENT A LA CREATION D ENTREPRISE? Mode d emploi Le site Je crée en Rhône-Alpes propose des services numériques gratuits destinés aux créateurs d entreprise mais aussi à ceux qui les accompagnent au quotidien. Ce mode d emploi vous présente

Plus en détail

DÉFINITION DU DOMAINE D ÉVALUATION POUR LA SANCTION ET LA RECONNAISSANCE. Cours Arithmétique appliquée aux finances personnelles MAT-P101-4

DÉFINITION DU DOMAINE D ÉVALUATION POUR LA SANCTION ET LA RECONNAISSANCE. Cours Arithmétique appliquée aux finances personnelles MAT-P101-4 DÉFINITION DU DOMAINE D ÉVALUATION POUR LA SANCTION ET LA RECONNAISSANCE Cours Arithmétique appliquée aux finances personnelles MAT-P101-4 Programme d études de la formation de base commune Mathématique

Plus en détail

À propos du Programme d évaluation international des compétences des adultes, le PEICA

À propos du Programme d évaluation international des compétences des adultes, le PEICA Automne 2013 À propos du Programme d évaluation international des compétences des adultes, le PEICA Par Giselle Boisvert, conseillère pédagogique, Commission scolaire de Montréal Les données de la troisième

Plus en détail

Séminaire: Méthodes et outils d'analyse de données textuelles, un nouveau souffle?

Séminaire: Méthodes et outils d'analyse de données textuelles, un nouveau souffle? Séminaire: Méthodes et outils d'analyse de données textuelles, un nouveau souffle? Daniel K. Schneider TECFA FPSE - Université de Genève daniel.schneider@unige.ch Unité de technologie de l'éducation Université

Plus en détail

INGÉNIERIE DES CONNAISSANCES CONSTRUCTION D ONTOLOGIES À PARTIR DE TEXTES (1)

INGÉNIERIE DES CONNAISSANCES CONSTRUCTION D ONTOLOGIES À PARTIR DE TEXTES (1) 09.02.2002 INGÉNIERIE DES CONNAISSANCES CONSTRUCTION D ONTOLOGIES À PARTIR DE TEXTES (1) Outils de traitement automatique des langues pour la construction d ontologies à partir de textes Didier BOURIGAULT

Plus en détail

Nouvelles de l AS fouille d images. Émergence de caractéristiques sémantiques

Nouvelles de l AS fouille d images. Émergence de caractéristiques sémantiques Nouvelles de l AS fouille d images Émergence de caractéristiques sémantiques Patrick GROS Projet TEXMEX IRISA - UMR 6074, CNRS, université de Rennes 1, INSA Rennes, INRIA L AS fouille d images Qu est-ce

Plus en détail

Déclassement d'actifs et stock brut de capital

Déclassement d'actifs et stock brut de capital Extrait de : La mesure du capital - Manuel de l'ocde 2009 Deuxième édition Accéder à cette publication : http://dx.doi.org/10.1787/9789264067752-fr Déclassement d'actifs et stock brut de capital Merci

Plus en détail

Recherche et Extraction d'information Généralités

Recherche et Extraction d'information Généralités Recherche et Extraction d'information Généralités Mathieu Roche Cours ECDA 2014/2015 Plan Motivations Veille technologie Les défis Les méthodes en RI Généralités Les limites des approches actuelles Approches

Plus en détail

Contributions à l étude des mesures sémantiques

Contributions à l étude des mesures sémantiques Contributions à l étude des mesures sémantiques École des mines d Alès Sébastien Harispe Plan Contributions à l étude des mesures sémantiques Estimation d IC par les fonctions de croyance Plan Contributions

Plus en détail

Learning Object Metadata

Learning Object Metadata Page 1 of 7 Learning Object Metadata Le LOM (Learning Object Metadata), est un schéma de description de ressources d enseignement et d apprentissage. Le LOM peut être utilisé pour décrire des ressources

Plus en détail

Analyse de données textuelles Panorama des fonctions, des méthodes et des usages

Analyse de données textuelles Panorama des fonctions, des méthodes et des usages Analyse de données textuelles Panorama des fonctions, des méthodes et des usages Sylvie Dalbin Assistance & Techniques Documentaires DocForum, Le 17 Novembre 2005 Déroulé de l'intervention (1) 1. Définition

Plus en détail

Systèmes de dialogue homme-machine

Systèmes de dialogue homme-machine Systèmes de dialogue homme-machine Une introduction rapide Sophie Rosset Groupe Traitement du Langage Parlé Département Communication Homme-Machine LIMSI - CNRS Sophie Rosset (LIMSI) Systèmes de dialogue

Plus en détail

PRÉSENTATION TRAVAIL EN COURS - APPRENTISSAGE INTERACTIF. Ianis Lallemand, 21 janvier 2013

PRÉSENTATION TRAVAIL EN COURS - APPRENTISSAGE INTERACTIF. Ianis Lallemand, 21 janvier 2013 PRÉSENTATION TRAVAIL EN COURS - APPRENTISSAGE INTERACTIF Ianis Lallemand, 21 janvier 2013 APPRENTISSAGE INTERACTIF definition Contours encore assez flous dans le champ de l apprentissage automatique. Néanmoins,

Plus en détail

Barack Obama a gagné la bataille... sur les médias sociaux aussi!

Barack Obama a gagné la bataille... sur les médias sociaux aussi! Think... Edition Spéciale Barack Obama a gagné la bataille... sur les médias sociaux aussi! Le 4 avril 2011, Barack Obama annonçait sa candidature à l élection présidentielle américaine de 2012 sur Youtube.

Plus en détail

Méthode Agile de 3 ème génération. 2008 J-P Vickoff

Méthode Agile de 3 ème génération. 2008 J-P Vickoff PUMA Essentiel Méthode Agile de 3 ème génération 1 Structure de la présentation PUMA Essentiel méthode Agile de 3 ème génération Quelques principes Agiles Principales pratique Agile de pilotage Structure

Plus en détail

Analyse dialectométrique des parlers berbères de Kabylie

Analyse dialectométrique des parlers berbères de Kabylie Saïd GUERRAB Analyse dialectométrique des parlers berbères de Kabylie Résumé de la thèse (pour affichage) Il est difficile de parler du berbère sans parler de la variation. Il y a d abord une variation

Plus en détail

Programme détaillé BTS ASSISTANT DE MANAGER. Objectifs de la formation DIPLÔME D ETAT

Programme détaillé BTS ASSISTANT DE MANAGER. Objectifs de la formation DIPLÔME D ETAT Programme détaillé BTS ASSISTANT DE MANAGER Objectifs de la formation Le Brevet de Technicien Supérieur d'assistant de Manager est un diplôme national de l enseignement supérieur dont le titulaire exerce

Plus en détail

Un outil de géolocalisation et de résumé automatique pour faciliter l accès à l information dans des corpus d actualité

Un outil de géolocalisation et de résumé automatique pour faciliter l accès à l information dans des corpus d actualité Un outil de géolocalisation et de résumé automatique pour faciliter l accès à l information dans des corpus d actualité Journée Résumé Automatique Multimédia 2011/03/17 Emilie Guimier De Neef Plan de la

Plus en détail

EVOLUTIONS EXOGENES. REVER S.A. Belgique Tél : +32 71 20 71 61 http://www.rever.eu

EVOLUTIONS EXOGENES. REVER S.A. Belgique Tél : +32 71 20 71 61 http://www.rever.eu EVOLUTIONS EXOGENES Les contenus de ce document sont la propriété exclusive de la société REVER. Ils ne sont transmis qu à titre d information et ne peuvent en aucun cas être considérés comme un engagement

Plus en détail

Introduction à la conduite de projet "systèmes d'information"

Introduction à la conduite de projet systèmes d'information Centre national de la recherche scientifique Direction des systèmes d'information REFERENTIEL QUALITE Guide méthodologique Introduction à la conduite de projet "systèmes d'information" Référence : CNRS/DSI/conduite-projet/principes/guide-introduction

Plus en détail

Évaluer les liens entre codage et les données structurées (variables) Introduction au gestionnaire de rapport et au journal de commandes

Évaluer les liens entre codage et les données structurées (variables) Introduction au gestionnaire de rapport et au journal de commandes Trois approches en analyse de texte L'Analyse Qualitative L'analyse de Contenu Quantitative (par dictionnaires) Le forage de texte ("Text Mining") Introduction aux logiciels de Provalis Research QDA Miner

Plus en détail

INTRODUCTION A LA VEILLE METHODE ET OUTILS. Christophe GINESY - Cyril PEREIRA

INTRODUCTION A LA VEILLE METHODE ET OUTILS. Christophe GINESY - Cyril PEREIRA INTRODUCTION A LA VEILLE METHODE ET OUTILS Christophe GINESY - Cyril PEREIRA PLAN GENERAL I INTRODUCTION Définition : veille, IE, recherches d information II NOTRE APPROCHE Constats, retours d expérience

Plus en détail

Introduction à la méthodologie de la recherche

Introduction à la méthodologie de la recherche MASTER DE RECHERCHE Relations Économiques Internationales 2006-2007 Introduction à la méthodologie de la recherche geraldine.kutas@sciences-po.org Les Etapes de la Recherche Les étapes de la démarche Etape

Plus en détail

ENSEIGNEMENTS TRONC COMMUN MASTER 1 LEA

ENSEIGNEMENTS TRONC COMMUN MASTER 1 LEA Langues Etrangères Appliquées LEA NIVEAU : Master 1 semestre 1 Tous parcours INTITULE DE L UF : INTITULE DU COURS : TRANSVERSALE GESTION DE PROJET RESPONSABLE : ERIC DURAND- CARRIER FONCTION : PRAG VOLUME

Plus en détail

Votre animateur. Edouard Kodsi ekodsi@globalliance-solutions.com 06.45.63.61.53 www.globalliance-solutions.com

Votre animateur. Edouard Kodsi ekodsi@globalliance-solutions.com 06.45.63.61.53 www.globalliance-solutions.com Formation Qualigram Votre animateur Edouard Kodsi ekodsi@globalliance-solutions.com 06.45.63.61.53 www.globalliance-solutions.com Déroulement de la formation A Formalisation des savoir-faire B Techniques

Plus en détail

MASTER LPL : LANGUE ET INFORMATIQUE (P)

MASTER LPL : LANGUE ET INFORMATIQUE (P) MASTER LPL : LANGUE ET INFORMATIQUE (P) RÉSUMÉ DE LA FORMATION Type de diplôme := Master Domaine : Arts, Lettres, Langues Mention : LITTERATURE, PHILOLOGIE, LINGUISTIQUE Spécialité : LANGUE ET INFORMATIQUE

Plus en détail

Panorama des outils de veille. Myriel Brouland I-Expo 17 Juin 2009

Panorama des outils de veille. Myriel Brouland I-Expo 17 Juin 2009 Panorama des outils de veille Myriel Brouland I-Expo 17 Juin 2009 1 La veille s est affirmée en tant que discipline : Elle s inscrit dans un démarche d optimisation du management de l information au sein

Plus en détail

Maintenance/évolution d'un système d'information

Maintenance/évolution d'un système d'information Centre national de la recherche scientifique Direction des systèmes d'information REFERENTIEL QUALITE Procédure Qualité Maintenance/évolution d'un système d'information Référence : CNRS/DSI/conduite-projet/maintenance-evolution/presentation/proc-maintenance

Plus en détail

FILIÈRE METHODOLOGIE & PROJET

FILIÈRE METHODOLOGIE & PROJET FILIÈRE METHODOLOGIE & PROJET 109 Gestion de projet METHODOLOGIE ET PROJET Durée 3 jours Conduite de projet COND-PRO s Intégrer les conditions de réussite d une démarche de management par projet. Impliquer

Plus en détail

Marie-Claude L Homme Université de Montréal

Marie-Claude L Homme Université de Montréal Évaluation de logiciels d extraction de terminologie : examen de quelques critères Plan Marie-Claude L Homme Université de Montréal Unités recherchées et problèmes de base Catégories de critères Critères

Plus en détail

Business Process Modeling (BPM)

Business Process Modeling (BPM) Business Process Modeling (BPM) Mineure SOA Cécile Hardebolle cecile.hardebolle@supelec.fr Programme 8 nov. 15 nov. Introduction. Enjeux, rôle de l'architecte SI Partie n 1 du cas d'étude Architecture

Plus en détail

Découverte de Règles Associatives Hiérarchiques entre termes. Sandra BSIRI Hamza Mahdi ZARG AYOUNA Chiraz L.Chérif Sadok BENYAHIA

Découverte de Règles Associatives Hiérarchiques entre termes. Sandra BSIRI Hamza Mahdi ZARG AYOUNA Chiraz L.Chérif Sadok BENYAHIA Découverte de Règles Associatives Hiérarchiques entre termes Sandra BSIRI Hamza Mahdi ZARG AYOUNA Chiraz L.Chérif Sadok BENYAHIA 1 Plan Problématique et État de l art Nouvelle approche Approche Conceptuelle

Plus en détail

Quelques éléments sur la conception et l ingénierie des EIAH

Quelques éléments sur la conception et l ingénierie des EIAH Quelques éléments sur la conception et l ingénierie des EIAH Lium Université du Maine Pierre.Tchounikine@lium.univ-lemans.fr EIAH : définition EIAH = Environnement Informatique pour l Apprentissage Humain

Plus en détail

Gestion et développement des Ressources Humaines CHAP RECRUTEMENT

Gestion et développement des Ressources Humaines CHAP RECRUTEMENT Gestion et développement des Ressources Humaines CHAP RECRUTEMENT Recrutement : 4 phases Préparation du recrutement Recherche des candidatures Sélection des candidats Accueil et Intégration Description

Plus en détail

Profil du candidat et connaissances techniques à connaître/maîtriser

Profil du candidat et connaissances techniques à connaître/maîtriser Utilisation d algorithmes de deep learning pour la reconnaissance d iris. jonathan.milgram@morpho.com Dans ce cadre, l'unité de recherche et technologie a pour but de maintenir le leadership Au sein de

Plus en détail

Mission de pédagogie universitaire Université Saint-Joseph Glossaire 1

Mission de pédagogie universitaire Université Saint-Joseph Glossaire 1 glossaire Les définitions succinctes, présentées dans ce glossaire, sont, en grande partie, tirées des chapitres du Manuel. Elles sont en harmonie avec les références relatives au Processus de Bologne.

Plus en détail

Textes de référence : articles 313-53-2 à 313-62, 314-3-2 du règlement général de l AMF

Textes de référence : articles 313-53-2 à 313-62, 314-3-2 du règlement général de l AMF Instruction AMF n 2012-01 Organisation de l activité de gestion d OPCVM ou d OPCI et du service d investissement de gestion de portefeuille pour le compte de tiers en matière de gestion des risques Textes

Plus en détail

CAHIER DES CHARGES de la formation : «Excel pour les bibliomètres»

CAHIER DES CHARGES de la formation : «Excel pour les bibliomètres» Direction de la Valorisation Information Scientifique et Technique (DV-IST) Pôle Bibliométrie. CAHIER DES CHARGES de la formation : «Excel pour les bibliomètres» Dossier suivi par : Monique Legentil-Galan

Plus en détail

Sémantique légère pour le document

Sémantique légère pour le document UNIVERSITE DE CAEN / BASSE-NORMANDIE UFR des Sciences École Doctorale SIMEM THÈSE présentée et soutenue publiquement le 7 décembre 2004 pour l obtention du Doctorat de l Université de Caen / Basse-Normandie

Plus en détail

Table des matières. Avant-propos. Les moteurs (et systèmes) de recommandation... 17 Imad SALEH

Table des matières. Avant-propos. Les moteurs (et systèmes) de recommandation... 17 Imad SALEH Table des matières Avant-propos. Les moteurs (et systèmes) de recommandation... 17 Imad SALEH Chapitre 1. Introduction générale aux systèmes de recommandation... 23 Ghislaine CHARTRON et Gérald KEMBELLEC

Plus en détail

Table des matières. o ù en est-o n a u j o u r d h u i?... 17

Table des matières. o ù en est-o n a u j o u r d h u i?... 17 Table des matières Introduction... 5 Présentation d u DVD-Rom... 9 Partie I Français sur objectif universitaire : état des lieux L a c c u e i l d e s é t u d i a n t s étrangers d a n s l u n i v e r

Plus en détail

M. Serge Bertrand, CRHA Président, Le Groupe Performa inc.

M. Serge Bertrand, CRHA Président, Le Groupe Performa inc. GESTION DES RESSOURCES HUMAINES 1. Gestion opérationnelles des RH 2. Audits GHR 3. Recrutement et dotation 4. Évaluation psychométrique 5. Consolidation et coaching 6. Transition de carrière 1. COMMENT

Plus en détail

Cette unité d'enseignement comprend les activités d'apprentissage suivantes : SORH1B08INTR Introduction à la GRH 30 h / 2 C

Cette unité d'enseignement comprend les activités d'apprentissage suivantes : SORH1B08INTR Introduction à la GRH 30 h / 2 C Haute École Louvain en Hainaut www.helha.be Année académique 2015-2016 Bachelier en gestion des ressources humaines HELHa Tournai 1 Rue Frinoise 12 7500 TOURNAI Tél : +32 (0) 69 89 05 06 Fax : +32 (0)

Plus en détail

Des indices sur la fiabilité des sorties ou comment un analyseur robuste pourrait s auto-évaluer.

Des indices sur la fiabilité des sorties ou comment un analyseur robuste pourrait s auto-évaluer. Des indices sur la fiabilité des sorties ou comment un analyseur robuste pourrait s auto-évaluer. Nuria Gala GETA-CLIPS-IMAG 385 av. de la Bibliothèque, BP 53 F-38041 Grenoble cedex 9, France nuria.gala@imag.fr

Plus en détail

Table des matières. Remerciements...i

Table des matières. Remerciements...i Table des matières Remerciements...i CHAPITRE 1...1 Introduction générale...1 1.1 La traduction : moyen de communication, d expression et de développement économique et social...3 1.2 Communication et

Plus en détail

Évaluation de la classification et segmentation d'images en environnement incertain

Évaluation de la classification et segmentation d'images en environnement incertain Évaluation de la classification et segmentation d'images en environnement incertain EXTRACTION ET EXPLOITATION DE L INFORMATION EN ENVIRONNEMENTS INCERTAINS / E3I2 EA3876 2, rue F. Verny 29806 Brest cedex

Plus en détail

[FORMATIONS] IRDECOF 1989-2015

[FORMATIONS] IRDECOF 1989-2015 2015 IRDECOF 1989-2015 [FORMATIONS] IRDECOF vous propose des cours et formations en langues, en informatique bureautique et en infographie et audiovisuel. Pour nous contacter, veuillez téléphoner au 02/303.80.85.

Plus en détail

Recherche d informations et veille marketing. Beth Krasna 17.10.2003. What you mean is what you get.

Recherche d informations et veille marketing. Beth Krasna 17.10.2003. What you mean is what you get. Recherche d informations et veille marketing Beth Krasna 17.10.2003. Le Cycle de Connaissance KM Adapter Organiser Utiliser Collaboration Publier Analyser Collecter MI Données Information Connaissance

Plus en détail

FICHE 4 METIER, FONCTIONS ET ACTIVITES VISE(ES)

FICHE 4 METIER, FONCTIONS ET ACTIVITES VISE(ES) FICHE 4 METIER, FONCTIONS ET ACTIVITES VISE(ES) 1) Désignation du métier et des fonctions Chef de groupe de réparation des matériels mobilités terrestres Chef d atelier de réparation des matériels mobilités

Plus en détail

Conception distribuée de logiciels libres

Conception distribuée de logiciels libres Conception distribuée de logiciels libres Colloque Travail Identité Métiers : quelles métamorphoses? Flore Barcellini, Laboratoire d ergonomie du CRTD, Cnam Françoise Détienne, LTCI, Telecom ParisTech

Plus en détail

Licence Gestion des ressources humaines

Licence Gestion des ressources humaines Licence Gestion des ressources humaines Objectif de la formation : La licence en Gestion des Ressources Humaines a pour objectif de former des collaborateurs en gestion des ressources humaines assurant

Plus en détail

«L état de la recherche en management de projet». CR du séminaire sur le management de projet organisé à Paris Dauphine

«L état de la recherche en management de projet». CR du séminaire sur le management de projet organisé à Paris Dauphine «L état de la recherche en management de projet». CR du séminaire sur le management de projet organisé à Paris Dauphine Par Eric Boespflug Préambule : cette journée de séminaire faisait état des résultats

Plus en détail

Textes de référence : articles 313-53-2 à 313-60, articles 318-38 à 318-43 et 314-3-2 du règlement général de l AMF

Textes de référence : articles 313-53-2 à 313-60, articles 318-38 à 318-43 et 314-3-2 du règlement général de l AMF Instruction AMF n 2012-01 Organisation de l activité de gestion de placements collectifs et du service d investissement de gestion de portefeuille pour le compte de tiers en matière de gestion des Textes

Plus en détail

Thibault Denizet. Introduction à SSIS

Thibault Denizet. Introduction à SSIS Thibault Denizet Introduction à SSIS 2 SSIS - Introduction Sommaire 1 Introduction à SQL Server 2008 Integration services... 3 2 Rappel sur la Business Intelligence... 4 2.1 ETL (Extract, Transform, Load)...

Plus en détail

Mineure Architectures Orientées Services SOA Business Process Modeling (BPM) Mineure SOA. Business Process Modeling (BPM)

Mineure Architectures Orientées Services SOA Business Process Modeling (BPM) Mineure SOA. Business Process Modeling (BPM) Mineure SOA Business Process Modeling (BPM) Idir AIT SADOUNE idir.aitsadoune@supelec.fr Idir AIT SADOUNE - Plan 1 Notion de processus? 2 Modélisation des processus? 3 Langages

Plus en détail

Technologies de la connaissance et recherche d'information

Technologies de la connaissance et recherche d'information Technologies de la connaissance et recherche d'information Luc Grivel Maître de Conférences Université Paris 1 2 juillet 2010 : Journée d'étude académique et professionnelle "Architectures Numériques d'informations.

Plus en détail