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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

josianemothe
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RFreeStem un raciniseur pour le malgache

Andonirina Andriamihasinoro , Josiane Mothe , Oihana Coustié , Olivier Teste
17ème conférence francophone en Recherche d’Information et Application (CORIA 2021), Apr 2021, Grenoble, France. pp.1-10
Communication dans un congrès hal-03360868v1
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Early Detection of Atmospheric Turbulence for Civil Aircraft: A Data Driven Approach

Tianyi Li , Philippe Goupil , Josiane Mothe , Olivier Teste
21st International Conference on Data Mining Workshops (ICDM 2021), Dec 2021, Auckland (virtual), New Zealand. pp.1087-1093, ⟨10.1109/ICDMW53433.2021.00142⟩
Communication dans un congrès hal-03556954v1
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RFreeStem, a stemmer for Malagasy

Andonirina Andriamihasinoro , Oihana Coustié , Josiane Mothe , Olivier Teste
COnférence en Recherche d'Informations et Applications (CORIA 2021), ARIA (Association Francophone de Recherche d’Information (RI) et Applications), Apr 2021, Grenoble (virtuel), France. pp.1--10, ⟨10.24348/coria.2021.court_22⟩
Communication dans un congrès hal-04447747v1
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Prediction and Visual Intelligence for Security Information: The PREVISION H2020 Project

Konstantinos Demestichas , Thi Bich Ngoc Hoang , Josiane Mothe , Olivier Teste , Md Zia Ullah
CIRCLE 2020, Iván Cantador; Max Chevalier; Massimo Melucci; Josiane Mothe, Jul 2020, Samatan, France
Communication dans un congrès hal-02877780v1
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Application Performance Anomaly Detection with LSTM on Temporal Irregularities in Logs

Xavier Baril , Oihana Coustié , Josiane Mothe , Olivier Teste
CIKM '20: The 29th ACM International Conference on Information and Knowledge Management, Oct 2020, Virtual Event Ireland, Ireland. pp.1961-1964, ⟨10.1145/3340531.3412157⟩
Communication dans un congrès hal-03117074v1
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Outlier detection in multivariate functional data based on a geometric aggregation

Clément Lejeune , Josiane Mothe , Olivier Teste
International Conference on Extending Database Technology (EDBT 2020), Mar 2020, Copenhagen, Denmark. pp.383-386, ⟨10.5441/002/edbt.2020.38⟩
Communication dans un congrès hal-02942772v1
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METING: A Robust Log Parser Based on Frequent n-Gram Mining

Oihana Coustié , Josiane Mothe , Olivier Teste , Xavier Baril
IEEE International Conference on Web Services (ICWS 2020), Oct 2020, Beijing, China. pp.84-88, ⟨10.1109/ICWS49710.2020.00018⟩
Communication dans un congrès hal-03117077v1
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RFreeStem: A multilanguage rule-free stemmer

Xavier Baril , Oihana Coustié , Josiane Mothe , Olivier Teste
37e Congres Informatique des Organisations et Systemes d'Information et de Decision (INFORSID 2019), Jun 2019, Paris, France. pp.12-29
Communication dans un congrès hal-02891675v1

A Study on Time Series Dimensionality Reduction for Data Mining

Xavier Baril , Oihana Coustié , Clément Lejeune , Josiane Mothe , Adil Soubki
Research Summer School on Statistics for Data Science (S4D 2018), Jun 2018, Caen, France
Communication dans un congrès hal-02982968v1