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Olivier Teste

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Documents

Présentation

Mes recherches se situent dans le domaine des systèmes d'informations, et concernent principalement les systèmes de gestion non conventionnelle des données (**Data Management Systems**), et l'apprentissage machine (**Machine Learning**) dans les données massives. L'objet de mes recherches est la donnée numérisée (**Data**) issues de différents systèmes de production et d'acquisition, et les traitements associés visant à intégrer, modéliser et analyser ces données numérisées. Les problématiques étudiées couvrent une large part de la chaîne de traitement des données, allant des processus d'intégration (**Data Matching**) et de modélisation des données (**Data Modeling**) jusqu'à l'analyse des données. Mes recherches portent en particulier sur les masses de données volumineuses, de structuration disparate (structurées à non-structurées), possiblement largement distribuées, pouvant être constituées de contenus atomiques, textuels ou de formes élaborées (espaces multidimensionnels, graphes, séries-temporelles, pixels). Les collections de données sur les quelles mes travaux sont appliqués sont : des données industrielles (aéronautique, assurance, énergie, biologie, santé), des benchmarks scientifiques (OAEI, SSB, TPC-H...), des données issues du Web (sites, réseaux sociaux, plateformes collaboratives) et les données ouvertes pouvant être liées sémantiquement (Open Data, Ontologies, Linked Data). Ces masses de données sont exploitables pour aider aux processus de décision dans des domaines d'application variés tels que la maintenance prédictive, la détection d'anomalies, l'aide au diagnostics... Mes recherches s'inscrivent dans le cadre de la science des données, et traitent des algorithmes d'apprentissage machine (**Machine Learning**) et des réseaux de neurones artificiels (**Deep Learning**). Ces algorithmes permettent de détecter et de prédire des phénomènes complexes cachés au sein des masses de données, afin de construire des systèmes d'intelligence artificielle.

Publications

jiefu-song
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Efficient querying of multidimensional RDF data with aggregates: Comparing NoSQL, RDF and relational data stores

Franck Ravat , Jiefu Song , Olivier Teste , Cassia Trojahn dos Santos
International Journal of Information Management, 2020, 54, pp.102089. ⟨10.1016/j.ijinfomgt.2020.102089⟩
Article dans une revue hal-03079830v1
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Vers un Modèle Unifié de Données Entreposées et de Données Ouvertes Liées : Concepts et Expérimentations

Franck Ravat , Jiefu Song , Olivier Teste
Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série ISI : Ingénierie des Systèmes d'Information, 2017, vol. 22 (n° 2), pp. 35-67. ⟨10.3166/isi.22.2.35-67⟩
Article dans une revue hal-01809396v1
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OLAP Analysis Operators for Multi-state Data Warehouses

Franck Ravat , Jiefu Song , Olivier Teste
International Journal of Data Warehousing and Mining (IJDWM), 2016, 12 (4), pp.20-53. ⟨10.4018/IJDWM.2016100102⟩
Article dans une revue hal-04303256v1
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Facilitate effective decision-making by warehousing reduced data

Faten Atigui , Franck Ravat , Jiefu Song , Olivier Teste , Gilles Zurfluh
International Journal of Decision Support System Technology, 2015, 7 (3), pp.36-64. ⟨10.4018/ijdsst.2015070103⟩
Article dans une revue hal-03193310v1
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Improving the performance of querying multidimensional RDF data using aggregates

Franck Ravat , Jiefu Song , Olivier Teste , Cassia Trojahn dos Santos
34th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing (SAC 2019), Apr 2019, Limassol, Cyprus. pp.2275-2284
Communication dans un congrès hal-03619438v1
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Managing Reduction in Multidimensional Databases

Franck Ravat , Jiefu Song , Olivier Teste
International Conference on Current Trends in Theory and Practice of Computer Science (SOFSEM, 2018), Jan 2018, Krems an der Donau, Austria. pp.653-666
Communication dans un congrès hal-02548087v1
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Designing Multidimensional Cubes from Warehoused Data and Linked Open Data

Franck Ravat , Jiefu Song , Olivier Teste
10th International IEEE Conference on Research Challenges in Information Science (RCIS 2016) co-located witht the 34th French Conference INFORSID, Jun 2016, Grenoble, France. pp. 199-200
Communication dans un congrès hal-01474899v1
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Analysis Framework for Reduced Data Warehouse

Franck Ravat , Jiefu Song , Olivier Teste
11e Journées Francophones sur les Entrepôts de Données et l'Analyse en ligne (EDA 2015), Apr 2015, Bruxelles, Belgium. pp. 81-96
Communication dans un congrès hal-01360874v1

Combining Business Intelligence with Semantic Web: Overview and Challenges

Sébastien Laborie , Franck Ravat , Jiefu Song , Olivier Teste
33ème Congrès sur l'INFormatique des ORganisations et Systèmes d’Information et de Décision (INFORSID 2015), May 2015, Biarritz, France
Communication dans un congrès hal-01192864v1