(Gestion et Analyse des données Spatiales et Temporelles)
EGC 2025 – Strasbourg
https://gt-gast.irisa.fr/
Résumé :
Dans le cadre du dixième atelier GAST, nous sollicitons des soumissions d’articles autour des thématiques de la gestion et analyse des données spatiales et temporelles. Nous souhaitons que l’atelier soit un espace d’échange qui regroupe des chercheurs du domaine. En fonction des possibilités, nous pourrons également envisager la venue d’un invité qui, par ses travaux récents, peut enrichir les connaissances de la communauté.
Équipe organisatrice :
- Clément IPHAR, LETG / UBO (Brest)
- Aurélie LEBORGNE, ICube / UNISTRA (Strasbourg)
- Nida MEDDOURI, LRE / EPITA (Paris)
- Loïc SALMON, ISEA/ UNC (Nouméa)
Descriptif :
La nature des données spatiales et temporelles exploitées s’étend au sens très large dans cet atelier. Il peut s’agir d’analyser des données enrichies d’informations de localisation et d’horodatage ; aussi bien que de traiter des sources d’informations complexes dont nous cherchons à extraire des informations spatiales ou temporelles (documents vidéo, textes, cartes, etc.). Les problématiques associées peuvent concerner aussi bien les techniques de représentation de ces informations, leurs analyses (en temps réel ou pas) que leur stockage.
Ces thématiques ont connu un intérêt croissant ces dernières années, en particulier avec le développement de nombreuses méthodes d’analyse de séries temporelles ou de traces mobiles. Il nous apparaît donc important de permettre aux chercheurs de la communauté francophone (ou autres) de pouvoir se rencontrer pour échanger spécifiquement sur ces thématiques.
Objectifs :
Cet atelier s’inscrit dans la continuité des ateliers des années passées. Un des objectifs est de regrouper les chercheurs du domaine académique et de l’industrie. Ces derniers s’intéressent aux problématiques liées à la prise en compte de l’information temporelle ou spatiale (quantitative ou qualitative) dans leurs processus de gestion et d’analyse de données (méthodes et application de l’extraction, la gestion, la représentation, l’analyse et la visualisation d’informations, apprentissage et extraction de connaissances à partir des données spatio-temporelles). L’atelier permet de donner la possibilité à un grand nombre de chercheurs intéressés par ces thématiques de présenter leurs problématiques et approches.
Thèmes de l’atelier (liste non exhaustive) : Les soumissions attendues porteront sur les besoins, outils, problèmes, techniques, méthodes et algorithmes dédiés à l’analyse :
- Des données temporelles : séries temporelles, données séquentielles, etc. ;
- Des données spatiales : images satellites, numériques, données géomatiques et maritimes, etc. ;
- Des données spatio-temporelles : données issues de réseaux de capteurs, données biologiques et médicales, traces spatio-temporelles (déplacements d’espèces vivantes, objets), vidéos, séries d’images satellites, données territoriales, etc. ;
- Des données textuelles évoquant des aspects spatiaux et temporels, etc. ;
- Des flux de données (en temps réel) incluant des informations spatiales, etc. ;
- Des données fédérées dans un environnement distribué géographiquement, etc.
Les questions suivantes pourront, par exemple, y être abordées :
- Recherche et intégration de connaissances spatiales et temporelles dans un processus d’analyse de données ;
- Méthodes d’apprentissage profond pour les données spatio-temporelles ;
- Extraction et visualisation de motifs ou de règles de classification/prédiction à partir des données spatio-temporelles ;
- Modélisation de l’information spatiale et temporelle, prise en compte des aspects hétérogènes, multidimensionnel ou multi échelle des données temporelles et spatiales ;
- Représentation, analyse et gestion des données spatio-temporelles incertaines ;
- Prise en compte des contraintes d’anonymat dans les données spatiales et temporelles (apprentissage fédéré) ;
- Explicabilité/interprétabilité des modèles en présence de données temporelles et/ou spatiales ;
- Données géo-spatiales et géo-temporelles du Web et de l’Open Data ;
- Construction et acquisition de connaissances géo-spatiales/géo-temporelles à partir de textes et/ou d’images ;
- Mesure de qualité sur les données spatiales et temporelles ;
Les dates importantes:
Abstract : 22 novembre 2024
Full paper : 26 novembre 2024
Notification : 13 décembre 2024
Instructions aux auteurs :
Les auteurs sont invités à soumettre des travaux de recherche originaux (non publiés ou en cours d’évaluation) autour des thématiques de l’atelier. Trois formats de papier sont acceptés : résumés étendus de 2 pages ; papiers courts de 6 pages et papiers longs de 12 pages. Les actes n’étant pas imprimés, une certaine flexibilité est possible autorisée autour de ces chiffres.
Les soumissions devront être réalisées au format PDF et devront utiliser le format RNTI disponible en téléchargement à l’adresse : http://www.editions-rnti.fr/files/RNTI-X-Y2.1.zip. La langue officielle de l’atelier est le français, mais il reste ouvert aux contributions en langue anglaise. La soumission des propositions d’articles se fera exclusivement sous format électronique via le site EasyChair Conference System : https://easychair.org/conferences/?conf=egc2025 en choisissant lors de la soumission la track GAST correspondant à l’atelier. Si vous rencontrez des difficultés, n’hésitez pas à nous contacter.
Chaque soumission sera évaluée par 3 évaluateurs. Les critères d’évaluation retenus sont :
- L’adéquation du contenu scientifique de la proposition aux thématiques de l’atelier.
- La mise en évidence d’un résultat scientifique, d’une idée innovante ou de retours d’expériences.
- La qualité scientifique de la soumission.
- La clarté de la présentation (pour un public pluridisciplinaire notamment).
- Le fait que la contribution soit susceptible de donner lieu à des échanges scientifiques intéressants.
Les inscriptions peuvent se réaliser à l’atelier seul ou à tout l’événement (atelier + conférence). Le tarif d’inscription et la procédure d’inscription sont disponibles sur le site de la conférence EGC : https://www.egc2025.cnrs.fr/.
