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Offre de thèse institutionnelle en Recherche Opérationnelle et analyse interactive de données

Forum 'Emplois' - Sujet créé le 23/07/2020 par tkindt (687 vues)


Le 23/07/2020 par tkindt :

Date limite de candidature : 10 septembre 2020.

N’hésitez pas à nous contacter pour de plus amples informations.

 

Optimisation et analyse interactive de données : le Problème du Voyageur de Données

Directeurs de thèse

Nicolas LABROCHE (nicolas.labroche@univ-tours.fr), Patrick MARCEL (patrick.marcel@univ-tours.fr) et Vincent T’KINDT (tkindt@univ-tours.fr)

 

Équipe d'accueil

Laboratoire d’Informatique Fondamentale et Appliquée de Tours (EA 6300 LIFAT) – Equipe Recherche Opérationnelle, Ordonnancement et Transport (ERL CNRS 7002 ROOT) et équipe Bases de Données et Traitement des Langues Naturelles (BDTLN).

 

Sujet

L’ERL CNRS Recherche Opérationnelle, Ordonnancement et Transport (ROOT, cf. https://lifat.univ-tours.fr/teams/root/) et l’équipe Bases de Données et Traitement des Langues Naturelles (BDTLN) proposent un financement de thèse de doctorat institutionnelle à temps plein pour un début au 15 octobre 2020. La thèse sera basée à 50% sur Tours et à 50% sur Blois.

L’équipe ROOT est spécialisée dans les domaines de l’ordonnancement et du transport pour lesquels les outils de la Recherche Opérationnelle sont utilisés. L’équipe BDTLN est spécialisée dans les domaines des bases de données et notamment l’analyse interactive de données.

 

L’analyse interactive de données est un processus itératif consistant à effectuer une action (par exemple une requête sur des données), recevoir le résultat et décider de l’action suivante à effectuer. L’automatisation de cette tâche rencontre un certain nombre de verrous : comment déterminer parmi la multitude de données le chemin d’analyse à suivre, comment enchainer au mieux les différents types d’actions (requêtes, calcul de modèles, etc.) comment déterminer qu’un résultat est intéressant pour  un objectif d’analyse  donné,  comment  raconter,  sous  forme  de  narration  de  données (data storytelling) le résultat d’une analyse, etc.

 

Le problème qui nous intéresse dans le cadre de cette thèse, est de déterminer un ensemble de requêtes à exécuter en séquence de sorte à maximiser l’intérêt du résultat de ces requêtes par rapport au besoin initial de l’utilisateur. Il est également nécessaire de prendre en compte la durée d’exécution de l’ensemble de ces requêtes de sorte à ce que l’obtention des résultats soit fait dans un temps raisonnable pour l’utilisateur.  La problématique soulevée ainsi dans le domaine des bases de données fait ressortir un problème d’optimisation pour lequel les outils de la Recherche Opérationnelle sont pertinents. Une analyse préliminaire fait ressortir une première modélisation de ce problème d’optimisation  sous  la  forme  d’un  problème  de  voyageur  de  commerce  (PVC) avec des contraintes particulières :

  • les villes du PVC sont les requêtes d’analyse,
    • les distances  entre  villes  correspondent  au  coût  cognitif  de  passer  d’une requête  à  l’autre  dans  la  construction  de  la  narration.  Le coût cognitif total (donc la distance totale entre ville) doit être minimisé,
  • contrairement au PVC classique :
    • il est ici possible de ne pas visiter toutes les villes. Il faudra donc envisager de rejeter  des  villes  (requêtes),  faisant  ainsi  ressortir  une problématique  de  type  sac  à  dos  (knapsack).  Chaque ville étant dotée d’une  valeur  numérique  représentant  le  gain  espéré  vis-à-vis de la tâche d’analyse à réaliser, il faudra donc sélectionner les villes maximisant le gain total,
    • chaque ville  aura  également  une  durée  de  visite  qui  représente  la durée  d’exécution  de  la  requête.  La somme des durées de  visite  ne doit pas dépasser un budget imparti.

Ce problème d’optimisation est NP-difficile et n’a pas fait l’objet d’études dans la littérature consacrée. Notons que d’autres modélisation pourront être proposées, par exemple, en prenant en compte une contrainte globale sur la diversité des requêtes sélectionnées.

 

L’objectif de cette thèse sera donc d’étudier et modéliser finement le problème d’optimisation posé, proposer des algorithmes exacts et heuristiques issus de la Recherche Opérationnelle (RO), en les évaluant dans le contexte de l’automatisation d’analyse interactive de données. Nous pourrons envisager, selon le profil du candidat, d’utiliser des techniques de Machine Learning appropriées à l’exploration de données, couplées aux algorithmes d’optimisation issus de la RO.

 

Le candidat recruté devra avoir de solides connaissances en bases de données, particulièrement sur l'expression et l'optimisation de requêtes. Il devra également maîtriser les outils de la Recherche Opérationnelle (complexité, méthodes exactes et heuristiques, programmation mathématique).  Des connaissances en machine learning seront un plus.







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