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L’axe Traitement de Données et de Connaissances à Grande Echelle du Laboratoire d'Informatique de Grenoble regroupe 6 équipes de recherche s’intéressant aux aspects théoriques, méthodologiques et pratiques de l’apprentissage machine et de l’analyse des données (équipe AMA), de l’interopérabilité dans le web sémantique (équipe EXMO), de la communication multilingues (équipe GETALP), des bases de données dynamiques et distribuées (équipe HADAS), de l’accès à l’information multimédia (équipe MRIM) et de l’acquisition et de la visualisation des données spatio-temporelles (équipe STEAMER).
Les points forts des équipes sont d'une part la qualité de leur production scientifique et, d'autre part, l'importance de leur activité contractuelle.
L’axe s'intègre dans un environnement régional, national (ANR) et européen et offre une masse critique et une diversité scientifique relativement uniques sur le bassin grenoblois pour aborder les enjeux des grandes masses de données. En effet, les équipes sont complémentaires et traitent de sujets d’actualité à fort impact sociétal comme l’accès à l’information pour tous, les humanités numériques, l’e-santé, les sociétés intelligentes, l’énergie et la communication multilingue.



The Axis Data Processing and Large Scale Knowledge of Laboratoire d'Informatique de Grenoble includes six research teams interested in theoretical, methodological and practical issues of machine learning and data analysis (AMA team), interoperability in the semantic web (EXMO team), multilingual communication (GETALP team), distributed and dynamic databases (HADAS team), multimedia information access (MRIM team), acquisition and visualization of spatio-temporal data (STEAMER team).
The strengths of the teams are on the one hand the quality of their scientific production and, secondly, on the importance of their contractual activity.
The axis is well integrated at different regional, national, European levels and offers a critical mass and a relatively unique scientific diversity in the Grenoble area to address the main challenges of big-data. Finally, the teams are complementary and address different topics of high societal impact such as information access for all , digital humanities, e-health , smart societies, energy and multilingual communication .


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