La donnée est-elle soluble dans la mobiquité ?

Face aux données de masse, liées, ouvertes, se répand la donnée personnelle qui s'expose, se partage, s'affiche, se recommande. Grâce aux avancées significatives de la capture, de l'appropriation et de la diffusion des données multimédias, de nombreux contenus disponibles incluent des caractéristiques visuelles de plus en plus riches. les données extraites de/associées à de tels contenus peuvent être produites/attachées par des dispositifs mobiles opérés par des utilisateurs, qui peuvent les partager via des communications sans fil ou des réseaux ad hoc, et rendues accessibles via le web. Cette explosion de données multimédias ouvre de nouvelles opportunités pour le développement d'applications avancées mais également de nouveaux challenges, en termes de sécurité, de privacité, de comportements sociaux, communautaires, à l'ère du SoloMo (So-cial, lo-cal, Mo-bile).Face à un Internet devenu social et broadband, prospère l'écosystème endogène du smartphone : ces dispositifs intelligents tracent nos déplacements, contacts, intérêts et les trajectoires de notre vie quotidienne. les données personnelles, massivement créées par le contrôle actif et passif des individus, ne sont pas encore exploitée par leurs propres créateurs ; ainsi émerge le besoin d'outils qui peuvent aider à rassembler, gérer et saisir la signification de toutes les données personnelles ainsi produites. Volume, variété, véracité, vélocité des données: ainsi accessibles mais en grande majorité non exploitées, elles font émerger le besoin d'outils qui autorisent une recherche et une navigation efficaces. De multiples dispositifs doivent être pris en compte, tels que les métadonnées ou les annotations sémantiques associées aux données, la "collaboration" ou "externalisation ouverte" (crowdsourcing), les caractéristiques visuelles, les attributs spatiaux qui y sont attachés (comme la localisation GPS automatiquement attachée aux images/vidéos capturées), etc. Dans ce contexte, l'usage de certaines techniques s'avère bénéfique pour "donner du sens" à la donnée multimédia et faciliter la difficile tâche d'accès aux données pertinentes. Beaucoup de domaines d'application ont renoncé à indexer intégralement les contenus pour ne se baser que sur les métadonnées, reformulant ainsi les problématiques de data masse. Au-delà, la recherche de données multimédias pertinentes peut également tirer parti des informations additionnelles extraites du web ou d'autres sources. Les progrès dans ce domaine relèvent de différents scénarii, comme les applications exploitant des dispositifs mobiles pour capturer des événements d'intérêt en temps réel (monitoring urbain, surveillance, etc.). Les véhicules équipés de caméras dans un réseau véhiculaire ad hoc (VANET) peuvent être amenés à échanger des informations multimédias pour informer les conducteurs des conditions de trafc, d'un danger sur la route, etc. Tout utilisateur équipé d'un dispositif de capture peut potentiellement devenir une source d'information pour une agence de presse s'il est situé dans une zone où un événement d'intérêt se déroule. De même, dans une situation d'urgence, les données multimédias capturées et transmises par différents types de dispositifs peuvent aider les services de secours à intervenir de façon plus précise, grâce à la gestion des données spatiales et temporelles obtenues à partir d'objets mobiles (e.g. croisement de trajectoires véhicules/caméras embarquées)