CADDY

 

Contrôle de l’acquisition de données temporelles massives, stockage et modèles dynamiques

 

Description du projet 

L'axe de recherche principal est l'étude des méthodes automatiques d'adaptation de l'acquisition de séries chronologiques par estimateurs. Le contexte est celui de l’amélioration des processus industriels et processus d’entreprise. Les résultats principaux de cette étude donneront lieu à un prototype qui devra montrer l'intérêt de cette approche pour améliorer la pertinence et la qualité des données et ce dans toute la chaîne de contrôle.
On cherchera à mettre en place une méthodologie permettant de décrire avec précision les types de données que l'on doit collecter, notamment lorsque ces types sont eux-mêmes variables dans le temps. 
L’objectif est le filtrage des données, la réduction du temps de collecte, et l’accélération de l’optimisation des systèmes.
Un tel projet est par essence pluridisciplinaire : il fait ainsi intervenir des aspects d’Aide à la Décision, les Mathématiques Appliquées (modélisation avancée, analyses déterministe et stochastique, statistiques ; data mining, réseaux de neurones) et les Bases de Données (représentation des séries chronologiques, stockage, indexation, interrogation et visualisation des résultats de requête).
L’équipe de présente ACI est constituée d’experts en base de données, data mining, aide à la décision, modélisation mathématique, statistiques et méthodes numériques et rapproche les laboratoires LAMSADE (U. Dauphine) et MAS  (Ecole Centrale Paris).

 

 

Coordinateur du projet

DE VUYST Florian, Labo MAS Mathématiques Appliquées aux Systèmes, Ecole Centrale de Paris

 

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