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 eutwyler/
SUMMARY:Soutenance de thèse Nicolás Leutwyler
DESCRIPTION:Titre : Méthodes flexibles et évolutives pour l'analyse forme
 lle de concepts dans des architectures distribuées\n\nRésumé :\nCette t
 hèse explore l’adaptation de l’Analyse Formelle de Concepts (AFC) pou
 r relever les défis posés par les environnements de données distribués
  et dynamiques. Cette recherche répond à la nécessité de techniques de
  fouille de données efficaces dans le contexte de l’Industrie 4.0 et de
  l’Internet des Objets (IoT)\, où la génération de données est vaste
  et continue. Les objectifs principaux incluent le développement de méth
 odes scalables et flexibles pour éviter la perte de concepts significatif
 s lors de la construction de réticulé de concepts\, la proposition d’a
 lgorithmes incrémentaux adaptés aux flux de données en temps réel\, et
  la démonstration des applications pratiques de ces méthodes. La thèse 
 commence par une revue exhaustive de l’état de l’art\, définissant l
 es concepts clés de la représentation des connaissances\, de la scalabil
 ité et de l’AFC\, en soulignant les défis inhérents à la gestion de 
 grands ensembles de données et la nécessité de techniques de fouille de
  données efficaces. Une revue systématique de la littérature identifie 
 les lacunes des méthodes d’AFC existantes\, particulièrement celles ap
 plicables aux architectures distribuées\, mettant en évidence la nécess
 ité de nouvelles approches pour gérer la croissance exponentielle des co
 ncepts formels et la nature dynamique des flux de données. La thèse intr
 oduit des algorithmes novateurs pour la fusion des réticulés afin de ré
 cupérer des concepts potentiellement perdus et des méthodes incrémental
 es pour la construction de réticulé de concepts. Ces algorithmes\, conç
 us pour des exécutions mono-thread et parallélisées\, améliorent leur 
 scalabilité et flexibilité. Des cas pratiques\, comme un système de rec
 ommandation pour l’École de Ski Française\, démontrent les avantages 
 réels des méthodes proposées. Des évaluations empiriques utilisant des
  ensembles de données synthétiques et réels valident la performance de 
 ces méthodes\, montrant des améliorations significatives dans la gestion
  de données larges et distribuées. La thèse conclut en résumant les co
 ntributions et en suggérant des directions pour de futures recherches afi
 n de renforcer les capacités de l’AFC dans les environnements distribu
 és.\n\nMots clés : Analyse Formelle des Concepts\, Architectures Distrib
 uées\, Combination de structures conceptuelles\, Systemes de Recommandati
 on.\n\nComposition du jury :\n\n 	\n\n 	Rapporteurs:\n\n 	Florence le Ber\
 , Directrice de la Recherche à l'ENGEES\, Université de Strasbourg\n 	Ne
 jib Moalla\, Professeur à l'Université Lumiere Lyon 2\n\n\n 	Examinateur
 s :\n\n 	Virginie Goepp\, Professeur à l’Université de Strasbourg / IN
 SA Strasbourg\n 	Gabriela Arevalo\, MdC HDR à l’Universidad Nacional de
  Quilmes\n\n\n 	Directeurs de thèse :\n\n 	Mario Lezoche\, MdC HDR à l'U
 niversité de Lorraine\n 	Hervé Panetto\, Professeur à l'Université de 
 Lorraine\n 	Diego Torres\, Professeur à l'Universidad Nacional de Quilmes
 \n\n\n\n\n
CATEGORIES:Département MPSI,Soutenances thèses et HDR
LOCATION:FST - Amphi 7\, Faculté des Sciences et Technologies\, Boulevard 
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