Entrepôts de données multidimensionnelles NoSQL

International audienceLes données des systèmes d'analyse en ligne (OLAP, On-Line Analytical Processing) sont traditionnellement gérées par des bases de données relationnelles. Malheureusement, il devient difficile de gérer des mégadonnées (de gros volumes de données, « Big Data »). Dans un tel contexte, comme alternative, les environnements « Not-Only SQL » (NoSQL) peuvent fournir un passage à l'échelle tout en gardant une certaine flexibilité pour un système OLAP. Nous définissons ainsi des règles pour convertir un schéma en étoile, ainsi que son optimisation, le treillis d'agrégats pré-calculés, en deux modèles logiques NoSQL : orienté-colonnes ou orienté-documents. En utilisant ces règles, nous implémentons et analysons deux systèmes décisionnels, un par modèle, avec MongoDB et HBase. Nous comparons ces derniers sur les phases de chargement des données (générées avec le benchmark TPC-DS), de calcul d'un treillis et d'interrogation

Créer les nouveaux lieux de la ville créative Les espaces de coworking

The late 2000s have seen the emergence of a new kind of workplace: the coworking space. As of February 2013, 2500 spaces had been identified worldwide. This paper endeavors to situate the phenomenon within the existing theory of the creative, urban economy, and to serve as a platform for discussion and further research. Coworking spaces (CS) are regarded as "serendipity accelerators", designed to host creative people and entrepreneurs who endeavor to break isolation and to find a convivial environment that favors meetings and collaboration. At the beginning of the movement, CS creations were purely private initiatives. The concept has since attracted the interest of media, and CS have been incorporated in larger public programs aimed at the making of the "creative city", which often materializes in the regeneration of decayed industrial neighborhoods. CS are the outcome of the blurring of the frontiers and hybridization processes between technological, economic and social categories. Even if their sustainability and growth potential deserve to be questioned, they are strongly anchored in the workplace landscape of major business cities.Au milieu des années 2000 a émergé une forme nouvelle de lieux dédiés à l'accueil des entrepreneurs individuels ou créateurs de startups : les espaces de coworking (EC). Le phénomène est devenu mondial : en février 2013, on recensait 2500 espaces dans 60 pays. La croissance des EC est le fruit d'une économie numérique de la créativité, bénéficiant d'une ubiquité informationnelle, dans laquelle les "créatifs" sont à la recherche de tiers-lieux favorisant les liens de sociabilité et de collaboration. Les EC prennent part à un processus de production de la "ville créative", concept en vogue dérivé en partie des travaux de R. Florida sur la "classe créative". Dans une première phase, les EC étaient loués ou rénovés par des collectifs associatifs de création. Depuis quelques années, collectivités publiques et grandes entreprises se sont emparées du phénomène. L'EC est devenu un élément standard de structures plus complexes de type "incubateurs de startups", qui visent à créer des écosystèmes locaux favorables à la création et à l'innovation. Ces structures sont incorporées à des opérations plus vaste de reconversion économique et réhabilitation de quartiers industriels ou commerciaux anciens. La conclusion interroge la soutenabilité du mouvement à long-terme. Le coworking sera-t-il porté beaucoup plus loin par une révolution de fond du marché et de la géographie des lieux de travail, ou restera-t-il confiné dans une niche avec un rôle de vitrine dans les opérations de rénovation urbaine

Cognition visuelle chez l'abeille Apis mellifera : catégorisation par extraction de configurations spatiales et de concepts relationnels

Dans ce travail nous avons étudié la sophistication cognitive dont est capable l'abeille domestique Apis mellifera dans l'analyse de son environnement visuel. Grâce à la mise en place d'une procédure expérimentale d'apprentissage permettant de mettre en évidence les performances fines de discrimination visuelle des abeilles, nous avons étudié la classification de stimuli visuels par catégorisation et formation de concepts. Dans le premier cas, les abeilles groupent des objets visuels en fonction de leur appartenance à une catégorie définie par une similarité perceptive; dans le deuxième cas, les abeilles regroupent les stimuli visuels à partir de règles abstraites (ex: 'plus grand que') et non de leurs propriétés physiques. Nous avons étudié en particulier la catégorisation de stimuli sur la base d'une configuration de type " visage ". Nous montrons que cet insecte peut extraire les relations entre les éléments d'un visage schématique et les combiner de façon à définir une catégorie. Ainsi, la présence de cette configuration permet de traiter de nouveaux stimuli comme appartenant à la catégorie d'intérêt. L'utilisation de configuration pour reconnaître des objets visuels semble être naturellement utilisée par l'abeille et n'est donc pas seulement induite par un entraînement spécifique. Nous avons par ailleurs étudié l'acquisition par l'abeille de concepts relationnels de nature spatiale tels que " au-dessus " ou " en-dessous ", indépendamment des éléments impliqués dans ces relations. L'abeille s'est de plus montrée capable d'associer deux concepts différents (relation spatiale et différence entre les éléments impliqués dans la relation) dans une règle permettant d'obtenir une récompense, transférable à de nouveaux stimuli physiquement très différents. Ces résultats mettent en évidence un niveau d'analyse et d'abstraction insoupçonné pour un invertébré et ouvrent le débat sur l'architecture neurale minimale requise pour atteindre une telle sophistication cognitive.In this work we studied the cognitive sophistication reached by the honeybee Apis mellifera when analysing its visual environment. Thanks to a new-designed learning protocol allowing better performance of bees' visual discrimination, we studied visual stimuli classification by categorization and concept formation. In the first case, bees grouped visual objects into classes defined by perceptual similarity; in the second case, bees extract abstract rules from visual stimuli (e.g. 'bigger than') instead of their specific physical properties. We studied in particular stimuli categorization based on a "face-like" configuration. We show that this insect can extract relationships between the elements of a schematic face and combine them to define a category. Thus, novel stimuli presenting this configuration would be process as member of the category of interest. Moreover, bees seem to naturally use configuration to recognize visual objects. This processing is thus not only inducing by our training procedure. We also studied the bees' acquisition of spatial relational concepts such as "above" or "below", regardless of the elements involved in these relationships. The bee has, in addition, shown its ability to combine two different concepts (spatial relationship and difference between the elements involved in the relationship) in a rule in order to obtain a reward. This rule is transferable to novel physically different stimuli. These results demonstrate an unsuspected level of analysis and abstraction in an invertebrate and open debate on the neural minimum architecture required to achieve such cognitive complexity

Bases comportementales et génétiques des apprentissages aversif et appétitif chez l'abeille, Apis mellifera

In a dynamic world, animals constantly face environmental changes that may affect them (Alock, 1997). Their survival depends on their ability to integrate this information in order to adapt their behaviors to subsequent positive or negative outcomes, in other words to their appetitive and aversive learning abilities. This thesis investigates the behavioral, molecular and genetic basis of aversive learning and its putative relationship with appetitive learning in a social group. The honeybee is a social insect which constitutes a profitable model for this study thanks to appetitive conditioning of the proboscis extension response (PER) and aversive conditioning of the sting extension response (SER) protocols that have been developed. To date, aversive conditioning of the SER has involved the use of electric shocks as a negative reinforcement. However, this stimulus is ecologically irrelevant for honeybees and electric currents pass through almost every part of the bee’s body making it difficult to study the dedicated structures and sensory pathways responsible for its detection. In the first chapter, we assessed the impact of high temperatures on SER, a stimulus that is also highly aversive. We showed that a SER may be triggered by heat stimulation of mouthparts, forelegs and antennae. In addition, we demonstrated that honeybees are able to associate an odor with high temperatures, resulting in the odor alone triggering the SER after conditioning. In the second chapter, we mapped the heat sensitivity of the bee’s body recording SER subsequent to heat stimulation. This work revealed that heat stimulation of almost every body structures (beside the wings and the tip of the abdomen) induces a SER. Furthermore, these stimulations may act as aversive reinforcement during an olfactory conditioning of the SER. We then focused on putative peripheral receptors involved in high temperature detection, specifically focusing on HsTRPA (Hymenoptra specific Transient Receptor Potential). Using a neuropharmalogical approach, we showed that HsTRPA exogenous inhibitor injections decrease SER triggered by high temperatures yet have no impact on sucrose PER. These results suggest a putative involvement of HsTRPA in the detection of high temperatures in honeybees. In the third chapter, we investigated the relationship between appetitive and aversive learning. By combining thermal aversive conditioning with the PER conditioning protocol, we studied the distribution of hedonic learning abilities in the hive. Since the queen mates with 15-20 males, the hive is, thus, genetically segmented in as many different patrilines. Our data shows that individual sensitivity to aversive (heat) and appetitive reinforcement varies among workers and determines their learning success in each hedonic modality. In addition, we observed that the better an individual (and therefore a patriline) is at appetitive learning, the less successful it will be in aversive learning, and vice versa. The forth chapter focused on the behavioral plasticity induced by the two types of conditioning. PER and SER are binary responses in an “all or nothing” fashion and subtle behavioral variations are difficult to observe. We therefore investigated if honeybee antennal movements may yield a finer measurement to integrate appetitive and aversive learning. We developed a motion capture system that records antennal movements at high speed. We showed that honeybees modify their antennal response to an odor previously associated with sucrose reward however thermal aversive conditioning did not induce any antennal movement modifications. During this PhD work, we developed two new behavioral assays in harnessed individuals, furthering our understanding on aversive learning in the honeybee. Within the hive, we observed a trade-off between appetitive and aversive hedonic learning, which was genetically influenced. Such cognitive specialization could play a key role in social evolution.Dans un monde dynamique la survie des animaux dépend de leur capacité à intégrer des signaux environnementaux afin d'adapter leur comportement à la survenue de conséquences positives (nourriture) ou négatives (dangers) c'est-à-dire de leurs capacités d’apprentissages associatifs appétitif et aversif. Pendant ce travail de thèse, nous nous sommes intéressés aux bases comportementales, moléculaires et génétiques de l'apprentissage aversif et aux relations existant entre apprentissages aversif et appétitif au sein d'un groupe social. L'abeille est un insecte eusocial qui constitue un modèle de choix pour cette étude grâce à l'existence des protocoles de conditionnement appétitif de la réponse d'extension du proboscis (REP) et de conditionnement aversif de la réponse d'extension du dard (RED). Jusqu'à présent, le renforcement utilisé dans le conditionnement aversif de la RED était un choc électrique. Ce stimulus traversant la majeure partie du corps de l'abeille, il est peu aisé d'étudier les structures responsables de sa détection. Dans un premier chapitre, nous avons donc testé l’effet d’une forte température (65°C) sur la RED. Nous montrons qu’une stimulation thermique au niveau des pièces buccales, des pattes ou des antennes induit une RED. De plus, les abeilles parviennent à associer une odeur à la présentation concomitante d'une forte température. Dans un deuxième chapitre, nous avons cartographié la sensibilité thermique du corps des abeilles en mesurant la RED. Ce travail a montré que la stimulation de presque toutes les parties du corps induit une RED. De plus, ces stimulations peuvent jouer le rôle de renforcement aversif lors d’un conditionnement olfactif de la RED. Nous nous sommes ensuite intéressés aux récepteurs périphériques potentiellement impliqués dans la détection des fortes températures, et en particulier à HsTRPA (Hymenoptera specific Transient Receptor Potential A). Nous montrons que l’injection d'inhibiteurs exogènes de HsTRPA réduit les RED à la température. Ces résultats suggèrent l’implication possible d’HsTRPA dans la détection de la température chez l’abeille. Dans un troisième chapitre, nous nous sommes intéressés aux relations existant entre les capacités d’apprentissages aversif et appétitif des abeilles. En nous appuyant sur le protocole aversif thermique, combiné au protocole de conditionnement de la REP existant, nous avons étudié la distribution des capacités hédoniques appétitive et aversive au sein d'une ruche. La reine étant fécondée par 15-20 mâles, la ruche est segmentée génétiquement en autant de lignées paternelles différentes. Nos données montrent que la sensibilité des individus aux renforcements aversif (chaleur) et appétitif (sucre) détermine leurs performances d'apprentissage au sein de chaque modalité hédonique. Nous montrons de plus l’existence d’un trade-off, sous déterminisme génotypique, entre les capacités cognitives appétitive et aversive au sein de la colonie. Le quatrième chapitre a étudié la plasticité comportementale induite par les deux types de conditionnement. La REP et la RED étant des réponses de type "tout ou rien", nous nous sommes demandé si les mouvements antennaires des abeilles pouvaient procurer une mesure fine et intégrer des apprentissages appétitif et aversif. Nous avons développé un système de capture vidéo enregistrant les mouvements antennaires à haute vitesse. Nous montrons que les abeilles modifient leur réponse antennaire à une odeur après un apprentissage appétitif mais pas après un apprentissage aversif. Durant ce travail de thèse, nous avons ainsi développé deux nouveaux protocoles comportementaux en contention, et avons procuré de nouvelles données sur l’apprentissage aversif chez l’abeille. Nous avons observé un trade-off au sein de la ruche entre les capacités hédoniques appétitive et aversive, sous déterminisme génétique. De telles spécialisations cognitives pourraient jouer un rôle prépondérant dans l'évolution des groupes sociaux

Etat de l\u27art en matière de crowdsourcing

Document réalisé dans le cadre d’un projet de Recherche & Développement pour la conception d’une plateforme de correction collaborative et d’enrichissement des documents numérisés

Modélisation intégratrice du traitement BigData

Nowadays, multiple actors of Internet technology are producing very large amounts of data. Sensors, social media or e-commerce, all generate real-time extending information based on the 3 Vs of Gartner: Volume, Velocity and Variety. In order to efficiently exploit this data, it is important to keep track of the dynamic aspect of their chronological evolution by means of two main approaches: the polymorphism, a dynamic model able to support type changes every second with a successful processing and second, the support of data volatility by means of an intelligent model taking in consideration key-data, salient and valuable at a specific moment without processing all volumes of history and up to date data.The primary goal of this study is to establish, based on these approaches, an integrative vision of data life cycle set on 3 steps, (1) data synthesis by selecting key-values of micro-data acquired by different data source operators, (2) data fusion by sorting and duplicating the selected key-values based on a de-normalization aspect in order to get a faster processing of data and (3) the data transformation into a specific format of map of maps of maps, via Hadoop in the standard MapReduce process, in order to define the related graph in applicative layer.In addition, this study is supported by a software prototype using the already described modeling tools, as a toolbox compared to an automatic programming software and allowing to create a customized processing chain of BigDataDans le monde d’aujourd’hui de multiples acteurs de la technologie numérique produisent des quantités infinies de données. Capteurs, réseaux sociaux ou e-commerce, ils génèrent tous de l’information qui s’incrémente en temps-réel selon les 3 V de Gartner : en Volume, en Vitesse et en Variabilité. Afin d’exploiter efficacement et durablement ces données, il est important de respecter la dynamicité de leur évolution chronologique au moyen de deux approches : le polymorphisme d’une part, au moyen d’un modèle dynamique capable de supporter le changement de type à chaque instant sans failles de traitement ; d’autre part le support de la volatilité par un modèle intelligent prenant en compte des données clé seulement interprétables à un instant « t », au lieu de traiter toute la volumétrie des données actuelle et historique.L’objectif premier de cette étude est de pouvoir établir au moyen de ces approches une vision intégratrice du cycle de vie des données qui s’établit selon 3 étapes, (1) la synthèse des données via la sélection des valeurs-clés des micro-données acquises par les différents opérateurs au niveau de la source, (2) la fusion en faisant le tri des valeurs-clés sélectionnées et les dupliquant suivant un aspect de dé-normalisation afin d’obtenir un traitement plus rapide des données et (3) la transformation en un format particulier de carte de cartes de cartes, via Hadoop dans le processus classique de MapReduce afin d’obtenir un graphe défini dans la couche applicative.Cette réflexion est en outre soutenue par un prototype logiciel mettant en oeuvre les opérateurs de modélisation sus-décrits et aboutissant à une boîte à outils de modélisation comparable à un AGL et, permettant une mise en place assistée d'un ou plusieurs traitements sur BigDat