La gestion d’informations et de données hétérogènes reste un défi dans de nombreuses applications.  L’hétérogénéité renvoie à des informations de nature différente, tels que des images numériques, des documents structurés et non structurés, des cartes analogiques, des données incomplètes et non fiables et des connaissances (au sens large du terme) qui sont souvent sous-exploitées dans les applications réelles.

Le but de ces journées est de discuter des modèles et des méthodes pour la représentation, la complétion, la fusion, la réparation et l’interrogation des informations et des données hétérogènes, avec un accent particulier sur les données géographiques et spatiales.  En effet, dans dans des villes en expansion, obtenir des informations précises pour enrichir les données SIG (Système d’Information Géographique) des réseaux urbains (par exemples des réseaux souterrains d’eaux usées et des eaux de pluie) est un défi tant de point de vue recherche fondamentale que de point de vue de recherche appliquée à relever.

Produire des cartes à partir de données géographiques et spatiales est une procédure routinière dans le domaine des sciences de l’environnement ; en particulier pour la gestion des risques environnementaux (e.g. pollution des sols, des eaux) ou des risques naturels (e.g. inondations, érosion).  Par contre, la question de la gestion des incertitudes reste un défi, d'autant plus que de multiples sources d’incertitudes existent (liée à la mesure, hypothèses de modélisation, manque de connaissance sur les processus physiques, aux choix de représentation des informations,, etc.).

Enfin, de même que la maîtrise des incertitudes va informer sur les risques, les aspects explicatifs des cartes vont permettre à l'utilisateur de pouvoir mieux se saisir du résultat. Il est donc important que cette explication soit pertinente et adaptée à l'utilisateur, tout autant que la représentation graphique qui lui sera fournie.  

Nous sollicitons des exposés (courts ou longs) sur les thématiques suivantes :

• Gestion des informations et données incertaines 

• Gestion des informations et données incohérentes ;

• Fusion des informations multi-source ;

• Ontologies et données des réseaux urbains;

• Raisonnement à partir de cartes et d'images ;

• IA pour les systèmes d'information géographique (SIG) ;

• Interpolation spatiale, Géostatistiques et machine learning ; 

• Explicabilité ;

• Décision sous incertitude ;

• Etudes de cas et applications ;

• etc.

Nous invitons tous les collègues intéressées à proposer une contribution liée (au sens large) aux thématiques de ces journées. Nous sollicitons aussi bien des exposés courts (15 à 20 minutes) que des exposés longs (30 à 45min).  Si vous êtes intéressé par présenter vos travaux, merci d'envoyer un résumé d'une demi-page à une page (format springer) à : ech2024@cril.fr ou sebastien.destercke@hds.utc.fr (si premier mail renvoie une erreur)

Date limite pour la soumission des résumés : 01 15 mai 2024.

Contacts :  ech2024@cril.fr ou sebastien.destercke@hds.utc.fr (si premier mail renvoie une erreur)