Présentation de DAE

Cet atelier a pour objectif de favoriser la collaboration entre chercheurs et industriels, de partager les dernières avancées de la recherche et de promouvoir l'intégration interdisciplinaire afin de relever les défis complexes des secteurs environnementaux. Il vise à explorer les méthodologies d’extraction de connaissances et d’analyse de données pour détecter les anomalies dans l’environnement. En intégrant les avancées en intelligence artificielle et en apprentissage automatique, l'objectif est de développer des solutions durables pour analyser la présence des polluants et prédire leur impact sur la santé. L'initiative encouragera la collaboration entre chercheurs, industriels et décideurs pour répondre aux enjeux sociétaux contemporains.

Les thèmes de l'atelier regroupent des méthodes et des approches pour la détection et l'analyse d'anomalies environnementales :

Apprentissage automatique pour la détection d'anomalies

Peuplement d'ontologies et raisonnement

Description sémantique des données pour l'analyse

Extraction de connaissances à partir de données complexes

Visualisations des données pour l'analyse

Présentation de jeux de données en lien avec les polluants

- Données de santé 

- Données de pollution

Format des soumissions

Nous proposons trois types de soumissions :

• Article long : article 12 pages maximum 
• Artcile court : article 6 pages maximum
• Résumé étendu de papiers publiés (2 pages)