BI&SemWeb @ Université de Labé, Guinée

SEMINAIRE DATA SCIENCE - BUSINESS INTELLIGENCE ET WEB SEMANTIQUE POUR LES DÉFIS DE CHANGEMENT CLIMATIQUE

LABE, GUINEE

Contexte

Le Web sémantique est une extension du Web standardisée par le World Wide Web Consortium (W3C). Ces standards encouragent l'utilisation de formats de données et de protocoles d'échange normés sur le Web, en s'appuyant sur le modèle Resource Description Framework (RDF). Ses applications notables se trouvent dans le Linked Data et les bases de graphes ouvertes ou privées en entreprise pour la gestion complexe des données hétérogènes.

L’informatique décisionnelle ou business intelligence (BI) désigne les moyens, les outils et les méthodes qui permettent de collecter, consolider, modéliser et restituer les données, matérielles ou immatérielles, d'une entreprise en vue d'offrir une aide à la décision et de permettre à un décideur d’avoir une vue d’ensemble de l’activité traitée. (Source: Wikipedia)

La BI et le Web Sémantique ont de commun en ce qu'ils proposent des outils de modélisation de la donnée, de qualification et de restitution de l'information pour répondre aux besoins spécifiques tant sur le Web qu'en entreprise.

Cette cinquième édition qui se fera à Labé, Guinée (après la première édition tenue à Yaoundé, la deuxième édition de Dakar, la troisième édition à Bobo-Dioulasso, la quatrième édition à Dangbo, Benin) va permettre aux participants d'acquérir les fondements de ces deux technologies autours de la donnée, les liens avec l'intelligence artificielle et la science des données. Des présentations variées autour des problématiques réels de gestion de la donnée dans le contexte africain. Les étudiants de Master 2, jeunes chercheurs et surtout industriels trouveront aussi des réponses quant aux défis actuels dans le domaine de la recherche et les applications en entreprise.

Date et lieu

Date: du 14 au 17 novembre 2023

Lieu: Université de Labé . République de Guinée

Organisation

Ghislain ATEMEZING, Mondeca, France
Gayo Diallo, Université de Bordeaux, France
Abdoulaye Sow, Université de Labé, Guinée
Oscar Ouendeno, Université de Labé, Guinée
Mohamed Chérif Sow, Université de Labé, Guinée

Thématiques

0. Régulation des données

Aspects de reglémentation des données
Aspects de régulation des données personnelles
Aspects souveraineté des données

Acquisition des données

Data discovery (data search (data lake, web); data sharing)
Data generation (crowdsourcing, synthetic)
Data augmentation (Data integration, Metadata, Semantics, …)

2. Transformation des données

Qualité des données
Nettoyage des données
Anonymisation
Formatage
Intégration de données
Big Data Integration

3. Stockage des données et alignements

Data Warehouse
Bases de données
Silos de données
Data Lake
Base de connaissances
Linked Data
Open Data

4. Exploitation-requetage-validation

Méthodes d’analyse
- Machine Learning
- Raisonnement sémantique (Ontologie, RDFS, OWL, Règles métier)
- OLAP
- NLP
Outils d’analyse
Langages de requêtes

5. Présentation des résultats

Reporting
Visualisation
Dashboard

6. Usages / Cas d'études

Des cas d'études dans le domaine du changement climatique (environnement, energie, etc) couvrant partie ou totalité des cinq thèmes ci-dessus, avec un point particulier vers des applications dans le contexte des problématiques africaines.
Des exemples concrets d'intégration des résultats de la recherche dans des applications sur le continent africain
Des exemples concrets d'exploitation de la plus-value d'une approche africaine de la recherche et/ou de l'intelligence africaine.