• Financement : Artois, Région HdF
  • Année de début de thèse :
  • 2021

Contexte

Le domaine de la fouille de données (ou découverte de connaissances à partir des données) a connu des développements importants ces vingt dernières années. Cette évolution a été guidée particulièrement par des applications importantes dans divers domaines qui vont de la finance, au commerce, en passant par les sciences humaines et sociales. C’est un domaine de nature multidisciplinaire incluant l’intelligence artificielle et au moins le domaine dont sont issues les données. Cette thèse s’inscrit dans le prolongement du projet Mastodons QDoSSI [1], impliquant les sciences informatiques et les sciences humaines et sociales, dont l’objectif principal porte sur l’analyse des données traitant des migrations internationales. Ces données hétérogènes, multi-sources présentent diverses imperfections et posent un réel challenge pour les techniques de fouille de données.

L’objectif général de cette thèse est de promouvoir des outils innovants et des prototypes logiciels open-sources qui répondent à un double challenge :

(1) Féconder des approches inédites sur la base d’un dialogue Sciences Sociales et Informatique pour une meilleure exploitation et compréhension des gisements de données migratoires et des réfugiés en les partageant avec les décideurs politiques et la société civile ;

(2) placer l’analyste ou le chercheur en sciences humaines et sociales au cœur de l’exploration avec la volonté de co-construire le processus qui le mènera à découvrir des connaissances nouvelles, à valider des hypothèses de travail, et à mieux s’orienter dans la conduite de ses investigations de terrain.