Appels à communications

Appel à communications

Cette année, la 25ème édition de la conférence EGC aura lieu à Strasbourg du 27 au 31 janvier 2025 organisé par les équipes du Laboratoire ICube et acceuillis dans les locaux de l’INSA Strasbourg, situés en centre ville.

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. Tous les travaux innovants portant sur ces thèmes sont les bienvenus.

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.

Pour cette édition, nous souhaitons mettre l’accent sur l’extraction et la gestion des données et des connaissances au service de la recherche scientifique. L’ensemble de la recherche scientifique (science du vivant, sciences de l’environnement, sciences humaines, physique/chimie, etc.), expérimentale ou fondamental produit de grandes volumétries de données et cherche à les exploiter pour répondre à leurs questions de recherche. La gestion de données et l’extraction de connaissances prennent alors une place essentielle sur la paillasse du chercheur. L’édition 2025 souhaite promouvoir une recherche en informatique qui s’attaque aux défis d’encapacitation de la recherche scientifique grâce aux données, à ceux de l’interface entre EGC et d’autres disciplines scientifiques, et aux questions éthiques et sociétales de leur usage.

Les premiers orateurs/trices invité.e.s prévu.e.s sont :

• Mihaela van der Schaar, Cambridge/UCLA
• Michel Dumontier, Maastrich University
• Mathieu Roche, CIRAD, Montpellier,
• Themis Palpanas, Université de Paris/IUF, équipe Dino

L’édition 2025 souhaite faciliter la participation des jeunes chercheurs et chercheuses (avec article accepté ou non). Elle proposera un programme de soutient et/ou volontariat qui appuyera financièrement leur participation.

Actes EGC et numéro spécial DKE

Les actes d’EGC 2025, 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 un numéro spécial de la revue Data & Knowledge Engineering (DKE).

Soumission

Plusieurs types de communications sont possibles :

• 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 soumis sera évalué en double aveugle. Chaque article accepté avec un format long ou court sera présenté oralement lors de la conférence.
• 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). Les articles dont les soumissions sont en cours ou les décisions d’acceptation ne sont pas publiques ne font pas partie de cette catégorie. Chaque article soumis sera évalué en simple aveugle (auteurs non-anonymes).
• Démonstrations de logiciels, avec vidéo de présentation, où la démonstration est complétée d’un article de 4 à 8 pages : voir appel à soumissions spécifique aux démonstrations (DL: 26/11/2024).
• Ateliers thématiques : voir appel à soumissions spécifique à l’organisation d’ateliers thématiques qui auront lieu le mardi 28 Janvier 2025 (DL: 01/10/2024).

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.

Cette année, la catégorisation des articles en applicatifs ou en méthodologique sera faite conjointement avec les informations des auteurs et des relecteurs. Les articles comportant une forte composante applicative sont bienvenus.

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, classification guidée par les connaissances
• modèles fondationnels
• apprentissage collaboratif interactif : collaboration de méthodes supervisées et non supervisées; apprentissage continu collaboratif, intégration des connaissances externes, interaction de l’expert et apprentissage actif, décisions précoses
• apprentissage non supervisé : méthodes de partitionnement et de recouvrement, méthodes hiérarchiques, multi-vues, multi-stratégies, co-clustering
• apprentissage frugal
• apprentissage distribué, fédéré, calcul haute performance
• apprentissage par transfert, méta-apprentissage, apprentissage par renforcement, apprentissage faiblement ou semi-supervisé, apprentissage auto-supervisé, apprentissage avec peu de données, modèles génératifs, 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
• méthodes statistiques en analyse de données
• méthodes algorithmiques pour l’analyse de données: pattern mining
• programmation logique, programmation par contraintes pour la science des données
• méthodes mathématiques pour la fouille de données: topologique, variétés mathématiques, optimisation, calcul tensoriel, …
• détection d’exceptions, d’inattendus, d’anomalies, de signaux faibles.
• visualisation, fouille visuelle et interactive de données massives
• analyse des données médiée par des 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; données déséquilibrées
• évaluation des modèles et des décisions
• explicabilité, interprétabilité
• préservation de la confidentialité et de l’anonymat
• transparence, équité 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, métadonnées) sur le Web
• préparation, architecture et modèles de données liées sur le Web.
• intégration de connaissances dans le processus d’extraction (ontologies, expertise,…)
• gestion du stockage, de la traçabilité, de la qualité, de la sécurité et de l’intégrité de l’information et des données ; gestion de métadonnées, lacs de 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
• Métadonnées : modélisation, extraction et enrichissement par des méthodes de fouille de données
• fouille du Web de données, extraction pour le Web sémantique, annotation de ressources multimédia pour le Web, annotation du Web des Objets

Applications de l’extraction et de la gestion de connaissances

• extraction et gestion de connaissances scientifiques
• données et connaissances en sciences expérimentales (physique, chimie, biologie, etc.)
• sciences des données pour les SHS (droit, gestion, économie, histoire, …)
• fouille de données d’opinions, de dépêches, de microblogging
• modélisation des épidémies, recherche clinique, médecine, biologie
• sciences des données pour l’industrie
• application environnementales
• mobilité, géo-localisation, découverte de connaissances et ubiquité, intelligence ambiante, réseaux de capteurs, internet des objets
• analyse de liens, communautés en ligne, réseaux sociaux, médias sociaux
• sécurité des systèmes informatiques (détection d’intrusion, prévention de fraude, sécurité)
• système de recommandation, commerce électronique, CMS
• toute autre application