photo_julien.jpg, par jfages

 

Soutenance de thèse de Julien Coche

Centre Génie Industriel

sur "Conception d'un système de traitement des médias sociaux pour la réponse aux crises : extraction,
gestion et partage d'informations pertinentes pour les décideurs"

 

Vendredi 18 mars à 9h30

à IMT Mines Albi

 

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Composition du jury

• M. Frédérick BENABEN : IMT Mines Albi - Directeur de thèse
• Mme Andrea TAPIA : Pennsylvania State University - Co-directrice de thèse
• Mme Aurélie MONTARNAL : IMT Mines Albi - Co-encadrante de thèse
• Mme Tina COMES : TU Delft - Rapporteure
• M. François CHAROY : Université de Lorraine - Examinateur
• Mme Valentina DRAGOS : ONERA-The French Aerospace Lab - Rapporteure

Résumé

Nos sociétés ont toujours été ponctuées de situations de crises, mais la complexité croissante de ces événements exige une amélioration constante des méthodologies et des outils employés lors de la réponse. L'établissement d'une conscience de la situation commune à tous les acteurs impliqués est l'une de ces améliorations potentielles. Cependant, cette axe d'amélioration souffre de difficultés liées au manque de ressources à allouer à cette tâche. L'automatisation d'une partie des tâches pour supporter le personnel en charge de cet aspect, est donc une opportunité de recherche. Cette opportunité est également favorisée par le développement des médias sociaux en tant que sources de données massives. Simultanément, le domaine de l'intelligence artificielle a été radicalement modifié par le développement de nouveaux outils et de nouvelles méthodes, permettant la recherche d'informations complexes au sein de données textuelles. À la croisée de ces trois opportunités conjugués, cette thèse explore la question suivante : Comment concevoir un système d'information capable de gérer et de fournir automatiquement des informations pertinentes extraites des données des médias sociaux ? Une approche en trois temps est proposée. Premièrement, il s'agit de comprendre quelles sont les informations pertinentes lors de la phase de réponse à une crise pour les preneurs de décision. Deuxièmement, une fois les informations pertinentes identifiées, un nouveau module d'intelligence artificielle dédié extrait les éléments pertinents à partir des données disponibles sur les médias sociaux. Ces informations sont alors intégrées dans un modèle de situation de crise, permettant de les organiser automatiquement avec le reste du contexte. La troisième et dernière partie discute de l'organisation des données et des informations au sein d'un système d'aide à la décision pour la gestion de crise. Cette discussion s'intèresse particuièrement à la question de la bonne gestion et de la distribution de ces informations auprès des décideurs. Cette recherche a été menée dans un contexte international : le projet français ANR MACIV, une collaboration entre IMT Mines Albi et Penn State University et en relation étroite avec des praticiens français et américains.

Mots clés

Gestion de crise, Apprentissage Machine, Médias sociaux,Traitement Automatique du Langage,Connaissance de la Situation, Système d'Information.