Bonjour à toutes et à tous,
Ci-après vous trouverez une proposition de stage de M2 Recherche au LIS Marseille intitulé « Apprentissage automatique pour l’analyse de données massives dans un contexte IoT ».
Candidature
Envoyez votre CV, notes de Master, lettre de motivation, lettres de recommandation à etienne.thuillier@univ-amu.fr etsana.sellami@univ-amu.fr
Apprentissage automatique pour l’analyse de
données massives dans un contexte IoT
Laboratoire d’Informatique et Systèmes (LIS)
Unité d’accueil : Laboratoire d’Informatique et des Systèmes (LIS UMR CNRS 7020)
Encadrement : Etienne Thuillier (etienne.thuillier@univ-amu.fr) et Sana Sellami (sana.sellami@univ-amu.fr)
Stage soumis à acceptation de financement
Date limite de candidature : 06 janvier 2019 inclus
Dates : de mars à juillet pour une durée de 4 à 5 mois en fonction du profil
Mots-clés : Sciences des données, Prédiction, apprentissage, IoT, données geolocalisées
Contexte et problématique :
Aujourd’hui, tous les objets sont capables d’échanger des informations et de communiquer entre eux et avec leurs utilisateurs. On les retrouve dans de nombreuses applications telles que le smart home, la santé, le transport, etc. C’est le monde de l’Internet des Objets (IoT).
Selon de nombreuses études, l’IoT sera constitué de plus de 50 milliards d’objets connectés à l’horizon 2020 engendrant une grosse quantité d’informations hétérogènes transmises à chaque instant.
Dans un monde optimiste, cette situation se traduit par une question simple : comment faire travailler ensemble tout ou partie de ces objets afin d’exploiter de façon efficace la masse de données qu’ils génèrent ?
La partie analyse de données ou analytics est une tâche ardue. En effet, les données arrivent en flux et sont souvent parcellaires et parfois erronées. L’enjeu est donc de pouvoir intégrer, compléter et qualifier ces données afin de fournir des services performants.
Objectif du stage :
L’objectif de ce stage est d’étudier différents types d’algorithmes d’apprentissage automatique, notamment d’algorithmes prédictifs dans deux contextes différents. Tout d’abord la prédiction des mobilités humaines sur les territoires, par l’analyse de données GPS. Ensuite, la prédiction météorologique, et son aspect pollution atmosphérique, notamment sur la ville de Marseille.
Durant ce stage, l’étudiant(e) aura à effectuer les tâches suivantes :
- Réaliser un état de l’art sur les différents algorithmes de la littérature susceptibles d’être utilisés pour traiter ces données (méthodes statistiques, apprentissage, régression linéaire, arbres de décision, etc.).
- Proposer des approches d’analyse prédictive adaptées aux deux contextes d’étude
- Analyser et tester les approches sur les données disponibles sur la plateforme IoT locale.
Profil du candidat :
- Etudiant(e) de Master 2 sur un cursus informatique.
- Bon niveau en informatique et plus précisément en bases de données, analyse de données et IoT
- Bon niveau en C/C++, Python
- Bon niveau de communication scientifique à l’écrit et à l’oral, notamment en anglais
- Esprit d’initiative, autonomie
Bien cordialement,
Etienne Thuillier
Aix-Marseille University – FEG
Associate Professor – Computer Sc.
Laboratoire LIS
Campus de Saint-Jérôme
52, Avenue Escadrille Normandie-Niemen
13397 Marseille cedex 20