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GEODATA DAYS 2024

#1 Thu 12 May 2005 22:19

David Sheeren
Invité

Soutenance de These

Bonjour,

J'ai le plaisir de vous annoncer ma soutenance de these de doctorat en
informatique qui se deroulera le vendredi 20 mai 2005 a 14h00 a
l'Institut Geographique National.

La these se situe dans le cadre de l'integration des bases de donnees
spatiales et aborde plus particulierement l'evaluation de la coherence
entre differentes representations.

Si vous souhaitez asssiter a la soutenance, merci de me prevenir pour
que votre nom soit communique a l'entree de l'IGN.

David Sheeren

-

Titre de la these :

Methodologie d'evaluation de la coherence inter-representations pour
l'integration de bases de donnees spatiales - Une approche combinant
l'utilisation de metadonnees et l'apprentissage automatique

Composition du Jury :

J.-D. ZUCKER : Directeur de these - Universite Paris 13
S. MUSTIERE : Encadrant - COGIT / Institut Geographique National
S. SPACCAPIETRA : Rapporteur - Ecole Polytechnique Federale de Lausanne
C. WEBER : Rapporteur - Universite Louis Pasteur, Strasbourg
A. DOUCET : Examinateur - Universite Paris 6
C. PUECH : Examinateur - UMR TETIS, CEMAGREF-ENGREF
J.-P. DONNAY : Invite - Universite de Liege

Resume:

A l’heure actuelle, la plupart des bases de donnees spatiales sont
gerees de maniere independante. Cette independance pose differents
problemes : elle multiplie les efforts de maintenance et de mise a jour,
elle rend difficile la mise en œuvre d’analyses multi-niveaux et ne
garantit pas une coherence entre les sources.

Une gestion conjointe de ces sources necessite leur integration qui
permet de definir des liens explicites entre les bases et d’en fournir
une vision unifiee. Notre these s’inscrit dans ce cadre. Le sujet que
nous traitons porte en particulier sur la mise en correspondance des
donnees et l’evaluation de la coherence inter-representations. Nous
cherchons a analyser automatiquement chaque difference de representation
entre les donnees appariees afin d’en deduire si celle-ci resulte des
criteres de saisie differents des bases ou d’erreurs de saisie. Cette
evaluation vise a garantir une integration coherente des donnees.

Pour etudier la conformite des representations nous proposons
d’exploiter les specifications des bases. Ces documents decrivent les
regles de selection et de modelisation des objets. Ils constituent des
metadonnees de reference pour juger si les representations sont
equivalentes ou incoherentes. L’utilisation de ces documents est
toutefois insuffisante. Les specifications decrites en langue naturelle
peuvent etre imprecises ou incompletes. Dans ce contexte, les donnees
des bases constituent une seconde source de connaissances interessante.
L’analyse des correspondances a l’aide de techniques d’apprentissage
automatique permet d’induire des regles rendant possible la
justification de la conformite des representations.

La methodologie que nous proposons repose sur ces elements. Elle se
compose de deux methodes : MECO et MACO. La premiere est la Methode
d’Evaluation de la COherence. Elle comprend plusieurs etapes :
l’enrichissement des donnees, le controle intra-base, l’appariement, le
controle inter-bases et l’evaluation finale. Chacune de ces etapes
exploite des connaissances deduites des specifications ou induites des
donnees par apprentissage automatique, en appliquant MACO (Methode
d’Acquisition de connaissances pour l’evaluation de la COherence).
L’interet d’utiliser l’apprentissage est double. Outre le fait qu’il
permet d’acquerir des regles pour l’evaluation, il met en evidence
l’ecart tolere sur les donnees par rapport aux specifications papiers.
Notre approche a ete mise en œuvre sur des bases de donnees de l’IGN
presentant differents niveaux de detail.

Lieu de la soutenance:
IGN - salle Robert Genot (flechage a l'entree)
2-4 Av. Pasteur - 94165 St Mande Cedex
Metro RATP Ligne 1 (direction Chateau de Vincennes), station  St Mande .

--David Sheeren
Laboratoire COGIT / Service de la Recherche
Institut Geographique National (IGN France)

Tel. +33-(0)1.43.98.80.00 Poste 7205
Fax. +33-(0)1.43.98.81.71
Web. http://recherche.ign.fr/cogit/
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