Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : LIFAT – Université de Tours
Durée : 5 à 6 mois
Contact : cyril.derunz@univ-tours.fr
Date limite de publication : 2023-02-04

Contexte :

Ce stage s’inscrit dans le cadre de la tâche visualisation de données du projet JUNON. Le sujet de la tâche est le suivant.

L’analyse des données environnementales est un enjeu majeur pour l’étude des dynamiques des phénomènes environnementaux dans leur territoire (spatialité). Afin de mieux appréhender ces phénomènes et faciliter leur observation, il semble important de fournir une suite automatisée de traitements allant de l’analyse au rendu visuel. Relever ce défi est essentiel afin de limiter la charge cognitive des experts impliqués dans l’exploration interactive tout en offrant des informations de contextualisation des phénomènes observés/observables pour une meilleure explicabilité.

Cette dernière est importante tant pour les experts que pour les décideurs notamment pour l’analyse des risques (e.g. sécheresse, inondations, pollutions). Il s’agira de proposer des outils visuels permettant une exploration spatiale et temporelle de données permettant de naviguer dans les données issues des capteurs (e.g. capteurs piézométriques) selon plusieurs vues complémentaires tout en ayant à disposition directe des données contextualisant leur analyse. Les outils proposeront aussi des tableaux de bords différenciés pour les décideurs mettant en évidence les possibles risques. Nous souhaitons dans cette tâche répondre aux verrous scientifiques liés aux données environnementales autour de la détection automatique de signaux faibles pour l’identification de phénomènes émergents, de l’explicabilité des phénomènes par la construction de résumés visuels informant sur les possibles facteurs, de la gestion des flux de données et donc le choix des données et des agrégations.

Sujet :
Les données à visualiser sont des séries temporelles multivariées géolocalisées décrivant un territoire. Elles peuvent représenter de gros volume de données. Nous cherchons à construire des méthodes de regroupement prenant en considération les relations spatiales et topologiques.

Objectifs du stage :

État de l’art sur la visualisation et le clustering de séries spatio-temporelles.

Proposition d’un prototype adapté aux données du projet JUNON.

Profil du candidat :
Etudiant.e en master ou en école d’ingénieur en informatique (bac +5 prioritairement, ou bac +4).

Formation et compétences requises :
Etudiant en master ou école d’ingénieur en informatique.
Des connaissances en visualisation, information géographique, analyse de série de données temporelles ou spatiotemporelles sont des plus.

Adresse d’emploi :
34 avenue Portalis, 37000 Tours
ou
3 place Jean Jaures 41000 Blois