Atelier - Qualité des Données du Web (QLOD'16)

Aujourd'hui, avec le développement des technologies du web, la donnée est considérée comme un atout stratégique pour les organisations, les laboratoires scientifiques et les entreprises. La disponibilité des données dans un format numérique et structuré a accéléré le développement des techniques d'exploration et de raisonnement sur les données dans le but d'extraire de valeur ajoutée à partir de ces données. Ces approches ont créé un besoin pour des données réelles, fiables et de haute qualité. En conséquence, la qualité des données est devenue un enjeu important et un défi pour les années à venir.
La recherche dans ce domaine comprend des aspects théoriques, liés à la formalisation, la définition de la qualité et le développement de langages et de modèles supportant les concepts sous-jacents. Elle couvre aussi des recherches pratiques, expérimentales et comme le développement de méthodes d'évaluation, les approches de validation, les benchmarks, l'expérimentation sur des jeux réels, etc.

QLOD'16 vise à offrir un espace pour des échanges fructueux et enrichissants impliquant des chercheurs, mais aussi des professionnels du monde de l'entreprise avec une diversité de point de vue et de profil concernant la qualité des données surtout lorsqu'elles sont hétérogènes, non/peu structurées, massives et de qualités diverses. Les présentations peuvent porter sur des travaux scientifiques, des réalisations pratiques, ainsi que sur des projets en cours ou réalisés mettant en évidence les défis et les solutions proposées. Les travaux présentant des cas d'utilisation seront particulièrement appréciés, tout comme le seront les démonstrations de logiciel associées le jour de l'atelier.

Thèmes

L'atelier ne se restreint pas à un ensemble de thèmes. Le problème de la qualité des données aujourd'hui mobilise des chercheurs de divers horizons; les bases de données, le web sémantique, l'analyse exploratoire de données, les techniques statistiques, la gestion des systèmes d'information, etc. Elle exige à la fois des recherches théoriques et des méthodes expérimentales. Les thèmes suivants seront portés par l'atelier, mais d'autres peuvent s'y ajouter :

• Modèles pour la qualité des données
  • Définitions et vocabulaires
  • Cadres pour la définition des données et la qualification des données
  • Modèles, constructeurs et ontologies pour la qualité des données
• Instruments pour l'évaluation de la qualité
  • Critères de qualité
  • Métriques d'évaluation de la qualité
  • Outils pour l'évaluation
• Approches d'amélioration de la qualité
  • Méthodes de détection et de correction de la qualité
  • Méthodes d'exploration des données
  • Méthodes de prévention et/ou de correction de la qualité
• Validation et expérimentation
  • Etudes de cas
  • Benchmarks