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H7417 V1 Article de référence

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Auteur(s) : Guy MELANÇON

Date de publication : 10 mai 2015 | Read in english

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RÉSUMÉ

Les traces de l'activité du monde socio-économique sont l'objet d'analyse de toutes sortes pour mesurer des tendances ou prédire des directions futures. Le succès de la fouille de ces données tient à la découverte de motifs structuraux et à leur interprétation, qui reste l'affaire d'un utilisateur humain. Lui seul peut juger de la pertinence d'un résultat, en apprécier le sens et l'impact potentiel, et le cas échéant prendre les bonnes décisions. La visualisation d'information mise sur notre capacité à repérer facilement ces motifs graphiques. Le défi est donc de proposer à l'utilisateur une cartographie des données mettant en scène ces motifs, et lui donner le pouvoir d'agir sur la visualisation pour accéder aux données sous-jacentes.

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AUTEUR(S)

 INTRODUCTION

Toute activité aujourd'hui – des entreprises, des organisations, des institutions – est synonyme de production ou de récolte de données pour conserver une trace de cette activité ou de celles de ses acteurs. Le monde de la recherche développe des méthodes propres à tirer profit de ces données, pour les fouiller, les analyser, les modéliser. L'activité de veille, qui conjugue récolte et analyse des données, est au cœur d'un processus permettant aux acteurs socio-économiques d'ajuster en permanence leur position et leur stratégie par rapport à leur environnement.

Les données ainsi récoltées et stockées sont souvent complexes, tout autant que les phénomènes dont elles dérivent, mais aussi souvent parce qu'elles sont non structurées. Les algorithmes de la fouille permettent de faire émerger de ces données des motifs structuraux ou des règles d'association, première forme de connaissances gagnées sur les données. Des entreprises sont intéressées à dessiner les profils de leurs clients pour mieux cibler leurs actions commerciales, par exemple ; des observateurs du débat public voudront identifier les acteurs déterminant les barycentres des opinions. Parce que les données sont massives et complexes, les résultats de la fouille le sont souvent tout autant. Il faut trier et classer ces résultats pour arriver à une synthèse utile pour la prise de décision, ou pour formuler une hypothèse explicative du phénomène étudié.

Le succès de l'opération de fouille tient à la possibilité de lire les motifs découverts. L'interprétation de ces motifs, l'évaluation de leur pertinence et du potentiel applicatif des résultats de la fouille reste une affaire bien humaine, dont la complexité et la subtilité ne peuvent à ce jour être confiées à un automate. Seul l'humain peut in fine juger de la pertinence d'un résultat, en apprécier le sens et l'impact potentiel, et le cas échéant prendre les bonnes décisions.

Le domaine de la visualisation d'information s'appuie au départ sur une observation fondamentale : environ 20 % de nos activités cérébrales sont consacrées au traitement de signaux visuels 

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MOTS-CLÉS

projection multi-dimensionnelle   |   calcul de similarités   |   dessin de graphes   |   analyse de données   |   statistiques exploratoires   |   exploration de données   |   cartographie de données

DOI (DIGITAL OBJECT IDENTIFIER)

https://doi.org/10.51257/a-v1-h7417

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