Approches topologiques pour l'analyse exploratoire de données et l'aide à la décision

Depuis au moins les premières pierres taillées de l'ère Paléolithique,les hommes n'ont cessé de créer des artefacts, moyens d'agir sur leur environnementet moyens de l'observer au-delà de leurs capacités propres.Ils ont développé ces outils pour les assister dans leur quête viscérale decompréhension (sciences) et de maîtrise (techniques) de ce monde dont ilsfont partie. Cette compréhension du monde est nécessaire pour en prédireles états, et la maîtrise qui en découle est le moyen de ne plus le subir maisde l'asservir pour réduire les sourances qu'il nous assène par nature. Enplus de transformer le Monde, les hommes ont aussi pu réparer, corriger etaugmenter leur propre corps par des orthèses et des prothèses biologiques,chimiques, mécaniques ou numériques. La multiplication de ces moyensd'agir et d'observer entraîne un accroissement exponentiel des donnéesdésormais capturées dont la masse est supposée assurer les hommes decontenir toute l'information utile à leur quête. Cette massication desdonnées impose de développer des méthodes d'analyse et de traitementtoujours plus ecaces pour que les hommes qui les étudient ou appuientleurs décisions sur elles puissent continuer à le faire et à le faire mieux. J'aiproposé diérentes approches dans les champs de l'analyse descriptive etde la modélisation prédictive an de rendre plus intelligible la chaîne detraitement de l'information du capteur à l'écran. J'ai placé la Topologieau coeur de mes travaux. En eet, je considère qu'elle forme le substratessentiel à l'interprétabilité de l'information, c'est-à-dire à la transmissiondu sens dans cette chaîne, et in ne à la compréhension et à la maîtrisedu Monde par l'Homme.Le développement permanent des artefacts techniques pour tenter demieux comprendre et maîtriser le Monde, entretient la croissance de sacomplexité, à la fois parce que grâce aux artefacts développés pour lascience et la technologie, nous accédons à des mécanismes toujours plusprécis et plus nombreux qui le gouvernent, mais aussi parce que les artefactstechniques engendrés par ces connaissances nouvelles, font partieintégrante du Monde lui-même et en modient le fonctionnement. Auxcauses naturelles s'entremêlent les causes articielles. C'est pour certainsauteurs [Crutzen, Geology of Mankind, Nature 415(6867):23, 2002] une nouvelle ère qui a commencée au 19e siècle, l'ère de l'Anthropocène , dans laquelle l'intelligence des hommes les a dotés de moyenstechniques capable de modier durablement leur écosystème et en particulierles mécanismes de la Sélection Naturelle qui ont engendrée cette intelligence.Il est vraissemblable que ce développement aboutira à l'émergencede machines intelligentes, conscientes et émotionnelles capables d'explorerce monde par elles-mêmes et de communiquer aux hommes leurs conclusionssur les lois qui le gouvernent, comme le font déjà quelques machinesencore rudimentaires mais ecaces [Sparkes et al. An integrated laboratory robotic system for autonomousdiscovery of gene function, JALA 15(1):33-40, 2010]. Ces machines sont la forme ultimede ces orthèses dont les hommes cherchent à se doter depuis le Paléolithique pour tenter de dépasser leur condition. Avant que n'adviennece moment singulier que Kurzweil appelle la Singularité [Kurzweil,The singularity is near : when humans transcendbiology. http ://books.google.fr/books ?id=88U6hdUi6D0C, 2005.], où les machinesautonomes seront en mesure de dépasser l'homme et de développerpour elles-mêmes des connaissances et des techniques, des questionséthiques seront posées qui mèneront soit à l'abandon du développementde telles machines, soit à la nécessité impérieuse de les maîtriser. Il seraalors impératif que les processus internes et les produits de ces machinessoient intelligibles aux hommes an qu'ils en comprennent le sens et enconservent le contrôle. C'est ainsi tout l'enjeu de mes recherches actuelleset futures

ProxiLens: Interactive Exploration of High-Dimensional Data using Projections

International audienceAs dimensionality increases, analysts are faced with difficult problems to make sense of their data. In exploratory data analysis, multidimensional scaling projections can help analyst to discover patterns by identifying outliers and enabling visual clustering. However to exploit these projections, artifacts and interpretation issues must be overcome. We present ProxiLens, a semantic lens which helps exploring data interactively. The analyst becomes aware of the artifacts navigating in a continuous way through the 2D projection in order to cluster and analyze data. We demonstrate the applicability of our technique for visual clustering on synthetic and real data sets

Alternating optimization for lambertian photometric stereo model with unknown lighting directions

Conference of 15th International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns, CAIP 2013 ; Conference Date: 27 August 2013 Through 29 August 2013; Conference Code:99445International audiencePhotometric stereo is a technique of surface reconstruction using several object images made with a fixed camera position and varying illumination directions. Reconstructed surfaces can have complex reflecting properties which are unknown a priori and often simplified by Lambertian model (reflecting light uniformly in all directions). Such simplification leads to certain inaccuracy of reconstruction but in most cases is sufficient to obtain general object relief important for further recognition. Not only surface properties but also lighting sources utilized for each image acquisition can be very complex for modeling, or even unknown. Our work demonstrates how to find surface normals from Lambertian photometric stereo model using color images made with a priori unknown lighting directions. Evaluation of model components is based on an alternating optimization approach