La prochaine journée FNRS “Analyse critique et amélioration de la qualité de l’information numérique” aura lieu le 18 mai de 14h à 15h30 en mode on line. Le thème cette année, « Apprentissage automatique (ML) : les challenges de la qualité des données dans la perspective d’une adéquation aux usages », sera présenté par Laurence Dierickx, qui a réalisé sa thèse de doctorat dans ce domaine et donne un cours à l’ULB. La table ronde qui suivra sera modérée par Sébastien de Valeriola, docteur en mathématique, doctorant en historie et actuellement professeur suppléant à l’ULB.
Isabelle Boydens, Data quality expert chez Smals, Professeur à l’ULB et présidente du groupe FNRS en est l’organisatrice et interviendra en tant qu’orateur pour l’introduction.
Comme l’écrit dans l’abstrat l’oratrice principale, “la qualité des données joue un rôle central dans le développement de technologies d’apprentissage automatique (machine learning), lesquelles s’appuient sur des familles d’algorithmes conçus pour formaliser et optimiser un processus nourri par de larges volumes de données.
S’il est communément admis que des données de mauvaise qualité ne peuvent donner lieu à une information de qualité, la problématique de la qualité des données est ici d’autant plus complexe qu’elle concerne à la fois les données qui nourrissent le modèle, la représentation du modèle, les mesures d’évaluation et la précision du modèle, ainsi que les méthodes de recherche du meilleur modèle. L’évaluation de la qualité des données et leur validation s’opèrent donc en amont et en aval de ces processus, lesquels ne peuvent être envisagés autrement que dans le contexte de leur domaine d’application”. L’exposé s’appuiera sur de nombreux exemples (ingéniérie linguistique, text mining, contenus générés via les réseaux sociaux, ….
Si vous souhaitez participer à la réunion, il faut s’inscrire via le lien ad hoc qui se trouve sur l’url du programme de cette année 2022, vous recevrez alors la confirmation de votre inscription et le lien pour participer à la réunion :
Ce post de news est une contribution d’Isabelle Boydens, Data Quality Expert chez Smals Research et Professeur à l’Université libre de Bruxelles. Cet article est écrit en son nom propre et n’impacte en rien le point de vue de Smals.
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