Contribution De L'apprentissage Automatique Et De La Fouille De Textes À La Construction De Systèmes D’information Pour Exploitants Agricoles

Les systèmes agricoles vont des techniques intensives aux interventions minimalistes, en passant par le semi-direct. Ces systèmes supposent une connaissance précise des pratiques agricoles par les exploitants et les techniciens. A cela, s’ajoute la maîtrise des nouvelles technologies, le contrôle des resistances aux traitements, l'acquisition des connaissances sur les variétés de semences, l'impact sur les sols, etc. Toute cette masse d'information est disponible sur internet : dans des articles scientifiques, des forums de discussions, dessites web spécialisés et lesréseaux sociaux. Ce sont des informations sous format texte, généralement mal structuré. L'objectif de ce travail est de donner une vue générale de la recherche sur la fouille de données textuelles en agriculture. Il présente les principales méthodes permettant l'extraction d'informations pertinentes et teste la fouille sur des données de Scopus, de Twitter et d'un site commercial spécialisé en produits agricoles. Un exemple de classification de données est détaillé, via les algorithmes d'apprentissage automatique. Le code informatique pour réaliser cette revue est sur Python. There are several techniques used in agricultural systems, from intensive to minimum intervention, no-tillage, and organic methods. Those systems suppose that the farmers have a precise and continuous knowledge of the methods used. Furthermore, the expertise of those new technologies, the control of the treatment resistance, the gain of knowledge on seed varieties and impact on the soil are aspects that should be taken into consideration by farmers who have to keep an eye on the novelties. All those information are available on the internet, in scientific publications, discussion forums, specialized websites, and social media. Resulting from the disorderliness of those text information, the goal of this work is to provide a global view on textual data mining for agriculture. It presents the main methods in extracting relevant information and tests it on data coming from Scopus, Twitter and a website for agricultural products, to illustrate the technique used. Coded in Python, this work provides an example of data classification via machine learning tools

Data Science : une formation internationale de niveau Master en science des données

International audienceWe present the international training program in Data Science at master 2 level. This program is supported by both Grenoble Alpes University and Grenoble INP. In this article, we elaborate on the specific features of the program, its strategic position, operating and historical features, the detailed contents of courses and perspectives of evolution.Nous présentons la formation internationale de niveau master 2 en Data Science de l'Université Grenoble Alpes et de Grenoble INP : spécificités et positionnement de la formation, fonctionnement et aspects historiques de sa création, programme de cours détaillé et perspectives d'évolution

Machine Learning dans l’évaluation du risque crédit : revue systématique

Résumé : L'article entreprend une revue systématique des diverses approches de l'apprentissage automatique dans l'analyse du risque de crédit, basée sur l'examen de 20 articles spécifiquement sélectionnés. Les résultats mettent en évidence une diversité d'approches de machine learning, telles que les arbres de décision, les réseaux de neurones et la classification K-plus proche voisin (KPV). Une analyse approfondie révèle que certaines méthodes, notamment les réseaux de neurones et les arbres de décision, affichent une précision supérieure et des performances remarquables comparées aux approches classiques telles que la régression logistique et l'analyse discriminante. Cependant, ces méthodes présentent également des limitations, comme la sensibilité au bruit des données et la complexité des modèles. Cette étude souligne un intérêt crucial pour les praticiens et les décideurs financiers dans le but d'améliorer les pratiques de gestion du risque de crédit. Elle met en exergue l'importance croissante de l'apprentissage automatique dans ce domaine, tout en soulignant la nécessité de futures recherches empiriques pour valider ces résultats et surmonter les défis inhérents à ces approches. Cela permettrait d'optimiser encore davantage les performances et l'applicabilité de ces méthodes innovantes. Mots clés : MACHINE LEARNING , ANALYSE CREDIT ,ARBRE DE DECISION , RESEAU NEURONE ARTIFICIEL, K-PLUS PROCHE VOISIN (KPV)   Abstract The article undertakes a systematic review of various machine learning approaches in credit risk analysis, based on the examination of 20 specifically selected articles. The results highlight a diversity of machine learning approaches, such as decision trees, neural networks, and K-nearest neighbor (KNN) classification. An in-depth analysis reveals that some methods, particularly neural networks and decision trees, demonstrate superior accuracy and remarkable performance compared to classical approaches such as logistic regression and discriminant analysis. However, these methods also exhibit limitations, such as sensitivity to data noise and model complexity. This study emphasizes a crucial interest for practitioners and financial decision-makers aiming to enhance credit risk management practices. It underscores the increasing importance of machine learning in this domain while emphasizing the need for future empirical research to validate these findings and overcome the inherent challenges of these approaches. This would further optimize the performance and applicability of these innovative methods. Keywords: Machine learning, credit analysis, decision tree, artificial neural network, and K-nearest neighbor (KNN) classificationRésumé : L'article entreprend une revue systématique des diverses approches de l'apprentissage automatique dans l'analyse du risque de crédit, basée sur l'examen de 20 articles spécifiquement sélectionnés. Les résultats mettent en évidence une diversité d'approches de machine learning, telles que les arbres de décision, les réseaux de neurones et la classification K-plus proche voisin (KPV). Une analyse approfondie révèle que certaines méthodes, notamment les réseaux de neurones et les arbres de décision, affichent une précision supérieure et des performances remarquables comparées aux approches classiques telles que la régression logistique et l'analyse discriminante. Cependant, ces méthodes présentent également des limitations, comme la sensibilité au bruit des données et la complexité des modèles. Cette étude souligne un intérêt crucial pour les praticiens et les décideurs financiers dans le but d'améliorer les pratiques de gestion du risque de crédit. Elle met en exergue l'importance croissante de l'apprentissage automatique dans ce domaine, tout en soulignant la nécessité de futures recherches empiriques pour valider ces résultats et surmonter les défis inhérents à ces approches. Cela permettrait d'optimiser encore davantage les performances et l'applicabilité de ces méthodes innovantes. Mots clés : MACHINE LEARNING , ANALYSE CREDIT ,ARBRE DE DECISION , RESEAU NEURONE ARTIFICIEL, K-PLUS PROCHE VOISIN (KPV)   Abstract The article undertakes a systematic review of various machine learning approaches in credit risk analysis, based on the examination of 20 specifically selected articles. The results highlight a diversity of machine learning approaches, such as decision trees, neural networks, and K-nearest neighbor (KNN) classification. An in-depth analysis reveals that some methods, particularly neural networks and decision trees, demonstrate superior accuracy and remarkable performance compared to classical approaches such as logistic regression and discriminant analysis. However, these methods also exhibit limitations, such as sensitivity to data noise and model complexity. This study emphasizes a crucial interest for practitioners and financial decision-makers aiming to enhance credit risk management practices. It underscores the increasing importance of machine learning in this domain while emphasizing the need for future empirical research to validate these findings and overcome the inherent challenges of these approaches. This would further optimize the performance and applicability of these innovative methods. Keywords: Machine learning, credit analysis, decision tree, artificial neural network, and K-nearest neighbor (KNN) classificatio

Traitement automatique des données hétérogènes liées à l'aménagement des territoires

National audienceLa notion d'aménagement du territoire fait référence à différents concepts tels que les informations spatiales et temporelles, les acteurs, les opinions, l'histoire, la politique, etc. Aujourd'hui, avec le développement des technologies numériques (blogs, forums, réseaux sociaux, etc.), l'ensemble des acteurs impliqués s'expriment et tous les documents textuels ainsi produits constituent une source considérable d'informations qu'il est crucial d'analyser. Dans cet article, nous souhaitons poser les premières bases d'une méthode automatique d'extraction de connaissances permettant d'analyser le ressenti (opinion et/ou sentiment) des acteurs impliqués à partir d'un corpus de données totalement hétérogènes constitués spécifiquement pour un territoire. Une telle approche, qui se situe dans le domaine de la science des données, offrira aux décideurs et aux usagers d'un territoire un environnement leur permettant d'en obtenir les clefs de lecture et d'en mesurer tous les enjeux et les contours

Un modèle hybride pour le support à l'apprentissage dans les domaines procéduraux et mal définis

Pour construire des systèmes tutoriels intelligents capables d'offrir une assistance hautement personnalisée, une solution populaire est de représenter les processus cognitifs pertinents des apprenants à l'aide d'un modèle cognitif. Toutefois, ces systèmes tuteurs dits cognitifs ne sont applicables que pour des domaines simples et bien définis, et ne couvrent pas les aspects liés à la cognition spatiale. De plus, l'acquisition des connaissances pour ces systèmes est une tâche ardue et coûteuse en temps. Pour répondre à cette problématique, cette thèse propose un modèle hybride qui combine la modélisation cognitive avec une approche novatrice basée sur la fouille de données pour extraire automatiquement des connaissances du domaine à partir de traces de résolution de problème enregistrées lors de l'usagé du système. L'approche par la fouille de données n'offre pas la finesse de la modélisation cognitive, mais elle permet d'extraire des espaces problèmes partiels pour des domaines mal définis où la modélisation cognitive n'est pas applicable. Un modèle hybride permet de profiter des avantages de la modélisation cognitive et de ceux de l'approche fouille de données. Des algorithmes sont présentés pour exploiter les connaissances et le modèle a été appliqué dans un domaine mal défini : l'apprentissage de la manipulation du bras robotisé Canadarm2. \ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Systèmes tutoriels intelligents, cognition spatiale, robotique, fouille de donnée

Extraction de règles d'ordonnancement : Aide au paramétrage d'un progiciel d'ordonnancement.

International audienceConditions complexity of management workshop of production manufacturing increases and requires heuristic algorithm adapted to the context. The principal difficulty then lies in the choice of heuristic algorithm to apply. We propose a help method to schedule, and more specifically a parameter setting up's help of an industrial scheduling software, being based on machine learning system able to extract knowledge from data. An inductive learning based on examples system is developed and replaced in a process of ECD (Extraction of Knowledge starting from Data). The first step pf this process is specific to our problem and uses in this case the capacities of simulation of a market software of scheduling

Livre universitaire numérique en sciences humaines et sociales : pour un foyer d’expertise et une infrastructure de stature mondiale (Le)

Au moment où le numérique occupe de plus en plus d’espace dans la communication scientifique, il est utile de s’interroger sur la capacité d’implantation (formes organisationnelles et modèles d’affaires) d’un système de publication numérique issu de la communauté universitaire en mesure d’éditer, de mettre en valeur et d’assurer la présence internationale du livre universitaire en sciences humaines et sociales

L'étude littéraire à l'ère du numérique: du texte à l'intertexte dans les "digital humanities"

An integral part of the growing international field of concerns and practices in and around the "Digital Humanities", computational and digitally-assisted approaches to humanities text collections have in the past several years become increasingly prevalent. This article aims to explore both the promise and perils of these new digital approaches to literary and historical data sets, as well as the methodological underpinnings that inform their elaboration. In particular, we will examine several computational approaches to literary-historical analysis in French literature undertaken by the ARTFL Project at the University of Chicago, one of the oldest North American centres for digital humanities research