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

Société et l\u27économie à l\u27aune de la révolution numérique (la)

Rapport de la Commission "Économie numérique" présidée par Alain Bravo, du Centre d\u27analyse stratégique, et remis au Secrétaire d\u27État en charge du développement de l\u27économie numérique proposant un exercice prospectif sur les enjeux et perspectives des prochaines décennies (2015-2025). Ce rapport et l\u27ensemble des documents (42 fiches variables et 6 scénariis) sont disponibles sur le site : www.stratégie.gouv.fr/article.php3?id_article=99

Les défis et conséquences du Deep Web sur notre environnement et notre économie

Dans les années 1990, l’apparition d’internet bouleverse nos vies. À l’origine militaire, ce projet va vite devenir un moyen de communication mondial, ouvert à tous et incontournable. Rapidement, d’autres médias qu’internet commencent à révéler un côté plus sombre de ce projet de communication militaire. En effet, en France, par exemple, lors de la diffusion d’un Journal Télévisé de 20 h, des images d’internet sont présentées au public avec la « recette » de fabrication d’une bombe. À partir de cette information en ont découlé des centaines d’autres, pour la plupart, totalement fausses. Depuis, ces différentes craintes sont mieux gérées par la population, essentiellement par l’arrivée d’un meilleur sens critique de l’information lié à internet. Ils existent de nombreuses zones d’ombre encore. Ce travail de recherche est donc basé sur le Deep Web, la partie immergée du net souvent bien moins comprise et connue. Y sont évoqués de nombreux points importants liés aux différentes « couches » existantes d’internet, de la surface aux zones les plus profondes. Des explications concernant le fonctionnement d’internet et la possibilité d’y trouver des activités (sites) illégales sur ce dernier y sont également disponibles. Les nombreux aspects techniques de ces technologies, offrant un anonymat sur le Web, y sont aussi expliqués, tout comme l’aspect « utilisateur » « comment se comporter sur des Dark Nets de manière sûre » De plus la police fait un travail très complexe et considérable afin d’arrêter des trafiquants ou cybercriminels. Les différentes méthodes utilisées et mises en place, ainsi que leurs résultats, sont également analysées. Pour finir, les principes, les copyrights et autres technologies ou système permettant la création de communautés sur internet sont analysés afin de comprendre au mieux pourquoi tout ceci est en partie légal

Actes de la conférence Traitement Automatique de la Langue Naturelle, TALN 2018: Volume 2 : Démonstrations, articles des Rencontres Jeunes Chercheurs, ateliers DeFT

International audienc

Proposition de fonctions d'accès aux données géographiques en Haïti dans le contexte des catastrophes naturelles - le projet SEAS-Haïti

L’exploitation des informations géospatiales pour gérer les crises liées aux catastrophes naturelles joue de nos jours un rôle central dans les prises de décision des pays les plus menacés. Ces informations facilitent une planification proactive dans la réponse aux catastrophes naturelles par une meilleure organisation des ressources. Plusieurs pays à travers le monde, ont déjà mis en place des Infrastructures de données spatiales (IDS) pour assurer la disponibilité et l’accessibilité des données géospatiales. Au Japon, ils ont développé le système J-Alerte pour réagir rapidement avant que survienne la catastrophe. Au Pérou, ils ont mis en place le serveur cartographique de Lima pour aider à repartir adéquatement les ressources à travers les zones les plus touchées en cas de séisme dévastateur. En Haïti, un partenariat franco-haïtien travaille afin de mettre sur pied une infrastructure similaire du nom « Projet SEAS-HAITI ». Définit comme Surveillance de l’Environnement Assistée par Satellite, ce projet a pour objectif de collecter, traiter et diffuser les données géospatiales en rapport à la gestion du territoire et de l’environnement. À cet effet, une campagne de formation a été lancée en accordants trois (3) bourses d’études dans les domaines d’acquisition, traitement et diffusion des données géospatiales. Les volets acquisition et traitement des données sont couverts par deux autres collègues dans des projets complémentaires englobés par le projet SEAS-HAÏTI. L’aspect diffusion des données est donc prise en charge à travers ce projet d’étude qui vise à proposer des fonctions d’accès de manière à améliorer le processus de diffusion selon les personnes, les lieux et les outils exploités, tout en facilitant les recherches à travers la plateforme du projet SEAS-HAÏTI. De manière spécifique, cette étude vise à analyser et identifier les besoins afin de modéliser le contexte de diffusion, mettre en place une stratégie de diffusion adaptée au problème des catastrophes naturelles en Haïti et élaborer des fonctions d’accès adaptées aux besoins des utilisateurs. Après une revue de littérature, un état de l’existant a été réalisé afin de faire le point sur l’état du processus de diffusion des données géospatiales en Haïti. Ceci nous a permis d’exprimer, puis extraire les besoins à partir de la création des scénarios textuels. Ensuite, nous avons proposé une stratégie de diffusion en prenant en compte le contexte technologique (Internet et appareil de connexion), le type et le volume des données, la période de diffusion des données, le niveau de formation des utilisateurs et leurs localisations géographiques. En termes de résultat, un ensemble de fonctions d’accès visant à garantir aux utilisateurs une accessibilité permanente des données géospatiales a été conçu et modélisé par des diagrammes UML (cas d’utilisation et activités). Pour finir, une maquette a été développé afin d’apprécier l’utilité et l’utilisabilité des fonctions proposées. Ce travail va aider à rendre disponible et accessible les données géospatiales afin de promouvoir la recherche et faciliter une meilleure planification des activités de réponses aux catastrophes naturellesThe use of geospatial information to manage crises related to natural disasters nowadays plays a central role in the decision-making of the most threatened countries. This information facilitates proactive planning in response to natural disasters through better organization of resources. Several countries around the world have already implemented Spatial Data Infrastructures (SDIs) to ensure the availability and accessibility of geospatial data. In Japan, they developed the J-Alert system to react quickly before the disaster occurred. In Peru, they set up the lima map server to help ensure that resources are properly distributed to the most affected areas in the event of a devastating earthquake. In Haiti, a Franco-Haitian partnership is working to set up a similar infrastructure called the "SEAS-HAITI Project". Defined as Satellite-Assisted Environmental Monitoring, this project aims to collect, process and disseminate geospatial data related to land and environmental management. To this end, a training campaign was launched by awarding three (3) scholarships in the fields of acquisition, processing and dissemination of geospatial data.The data acquisition and processing components are covered by two other colleagues in complementary projects included in the SEAS-HAITI project. The data dissemination aspect is therefore addressed through this study project, which aims to provide access functions in order to improve the dissemination process according to the people, places and tools used, while facilitating research through the SEAS-HAITI project platform. Specifically, this study aims to analyze and identify needs in order to model the dissemination context, implement a dissemination strategy adapted to the problem of natural disasters in Haiti and develop access functions adapted to users' needs. After a literature review, a review of the existing situation was carried out in order to assess the state of the geospatial data dissemination process in Haiti. This allowed us to express and then extract the needs from the creation of the textual scenarios. Then, we proposed a dissemination strategy taking into account the technological context (Internet and connection device), the type and volume of data, the period of data dissemination, the level of user training and their geographical locations. As a result, a set of access functions to ensure that users have permanent access to geospatial data has been designed and modelled using UML diagrams (use cases and activities). Finally, a model was developed to assess the usefulness and usability of the proposed functions. This work will help to make geospatial data available and accessible to promote research and facilitate better planning of disaster response activities