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Visualisation et analyse de données complexes : amplifier la cognition humaine et faciliter la fouille interactive

Résumé

1.Introduction

Parmi tous les types de données disponibles, celles représentant des informations relationnelles (aussi appelés réseaux) comptent à la fois parmi les plus complexes mais aussi parmi les plus riches à analyser. Applicable dans des domaines aussi divers que l'innovation [Fontana et al. 2009], les politiques publiques [Wachs & Kertész 2019] voire les recensement de réseaux criminels organisés [Crosman 2017], la modélisation à l'aide d'entités et de relations, et leur visualisation, facilite grandement le processus de compréhension des systèmes considérés.

2.Méthodologie

Ainsi, les experts sont capables de voir et de comprendre, mais ils deviennent aussi capables d'interagir, de filtrer et d'analyser leurs données selon leurs besoins. Ce scénario d'étude est une des bases du domaine de la visualisation analytique [Thomas & Cook 2006]. En plus de faciliter la compréhension et l'analyse des données, les représentations visuelles offrent également un support commun pour tous les acteurs qui peuvent ainsi construire un consensus autour de l'analyse d'une situation avant la prise de décisions.

3.Originalité / perspective

Face à des données de plus en plus complexes utilisant des modèles multi-couches afin d'en considérer tous les aspects, les outils d'analyse existant se doivent d'être capables de représenter et d'interagir nativement et intuitivement avec ces types de réseaux. Nous présentons un ensemble de fonctionnalités qui facilitent la prise en main des données à travers une approche entièrement graphique, ainsi que la considération de nuances essentielles à l'utilisateur à travers le méta-modèle des données sous-jacent.

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— Bordeaux Data Science (@BordeauxData) February 13, 2020

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