Résumé de "Revue des nouvelles technonologies de l'information ; fouilles de donnees complexes"

Par exemple, dans le cas des dossiers médicaux, chaque objet correspond à un patient décrit par un ensemble d'entités de données.
Nature différente : les données relatives à un objet sont de nature différente. Outre le cas classique de descripteurs numériques ou catégoriels, on a notamment le cas de données texte, image ou audio vidéo.
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Diversité des sources : comme le montre bien l'exemple des dossiers médicaux, les données recueillies correspondent aussi bien à des questionnaires remplis par le médecin, à des mesures acquises par des appareils a des comptes rendus textuels, ` médicaux couplés à des ordinateurs, à des images radiologiques ou échographiques, etc.
Evolutives et distribuées : il arrive souvent que l'on dispose de plusieurs caractérisations du même objet à des époques et/ou en des localisations différentes. Un patient est généralement suivi périodiquement par plusieurs médecins dont chacun produit une information spécifique. Ces informations s'intègrent autour d'un même sujet.
Liées à des connaissances externes : la fouille intelligente des données s'appuie sur la prise en compte des connaissances externes, dites du domaine, celle-ci pouvant se faire par le biais d'une ontologie. Dans le domaine de la cancérologie par exemple, les connaissances diagnostiques et thérapeutiques sont organisées sous forme d'arbres de décision et mis à disposition des praticiens sous la forme d'une guide des bonnes pratiques.
Dimensionnalité des données : par le fait même que l'on associe différentes sources à différents moments, on multiplie les points de vue, d'o` de données, ù une multitude de descripteurs potentiels. Différents problèmes d'analyse apparaissent alors, notamment, la forte dimensionnalité qui engendre à son tour des difficultés algorithmiques et méthodologiques.
C'est dans la combinaison des spécificités des données dont on dispose sur les objets et des connaissances externes associées à la fois l'enjeu et à ces objets, que résident tout `la difficulté de la fouille des données complexes.
Réfiéchir à la fouille de données autrement
La création, en juin 2003, du Groupe de travail Fouille de Données complexes au sein de l'Association Extraction et Gestion des Connaissance avait pour but de fédérer des chercheurs en fouille de données confrontés aux limites des approches et des outils classiques. Ce projet qui catalyse les échanges entre les différents chercheurs a pour objectif :
1. d'identifier et de définir ce qu'est la fouille de données complexes ;
2. de recenser les verrous à la fois méthodologiques et technologiques ;
3. de proposer des approches et des outils informatiques ;
4. d'expérimenter ces résultats dans des domaines comme la santé
La fouille du dossier patient et le web. Les articles publiés dans ce numéro de Revue des Nouvelles Technologies de l'Information constituent un premier bilan à cette réfiexion. Certes, individuellement, les articles n'abordent pas tous la fouille dans les bases de données complexes. Certains sont plus orientés vers la fouille des images alors que d'autres le sont plus vers la fouille de texte ou les tableaux. Nous espérons que la réunion de ces contributions va permettre un croisement entre des chercheurs couvrant des domaines différents de la fouille de données complexes.