OPEN ACCESS
The eighth edition of the Forum Jeunes Chercheurs of the INFORSID congress held in 2016 in Grenoble, France. It hosted 19 first-year or second-year PhD students, among 32 candidates, working in the Information Systems field. This article coordinated by Cécile Favre (in charge of the organisation of the Forum) presents a selection of the four best contributions.
PhD symposium, Inforsid, information systems
La huitième édition du Forum Jeunes Chercheurs a été organisée à Grenoble le 31 mai 2016, dans le cadre du 34e congrès INFORSID 1 . L’objectif de cette manifestation scientifique était double :
– permettre aux jeunes chercheuses et chercheurs en première ou deuxième année de doctorat de présenter leur problématique de recherche et d’établir des contacts avec des équipes travaillant sur les domaines similaires ou connexes,
– offrir un aperçu des axes de recherche actuels et ainsi élargir le champ des connaissances des jeunes chercheuses et jeunes chercheurs, et des participants à la conférence plus largement.
Trente-deux soumissions ont été proposées par des doctorants de première ou deuxième année. Les actes du Forum Jeunes Chercheurs (Favre, 2016) recueillent les 19 articles sélectionnés, rédigés par des doctorants issus de divers laboratoires de recherche en France et en Tunisie (figure 1). Ces articles ont fait l’objet d’une présentation lors de la session plénière du congrès consacrée au forum, session qui s’est poursuivie par un temps d’échange avec les participants de la conférence lors d’un moment dédié. Durant toute la durée du congrès, l’exposition des posters préparés par les doctorants a permis également d’offrir un espace de rencontres et de discussions avec les chercheuses et chercheurs de la communauté des systèmes d’information.
Le nombre et la qualité des articles ainsi que la diversité des thématiques, à la fois dans les soumissions et les contributions sélectionnées des participants au Forum Jeunes Chercheurs, sont autant d’éléments qui démontrent l’importance, l’actualité et la dynamique des recherches dans le domaine des systèmes d’information.
Cet article met en avant les travaux de quatre jeunes chercheuses et chercheurs ayant participé au forum2. Ces contributions ont été sélectionnées sur la base de la qualité de l’exposé et de l’article de quatre pages publié dans les actes du Forum Jeunes Chercheurs. Les doctorants sélectionnés ont été invités à détailler leur travail de doctorat sur six pages, ces dernières étant assemblées dans les sections suivantes. Chaque section présente le contexte de la recherche, un bref état de l’art, la problématique de recherche abordée, les actions réalisées, ainsi que les actions futures. Ainsi, Chloé Artaud traite du processus d’authentification de documents sur la base de vérifications d’informations textuelles. Clément Duffau aborde la question de la production de logiciels fiables à partir du recueil d’expertises, et en particulier dans le cadre des systèmes de neurostimulation médicale. Ophélie Fraisier présente l’analyse de sentiments sur Twitter en intégrant les contextes spatiotemporel et social. Et, dans la dernière section, Roland Kotto Kombi considère le traitement élastique des flux de données interrogés par des utilisateurs. Le présent article a été coordonné par Cécile Favre, responsable de l’organisation du Forum Jeunes Chercheurs 2016 se déroulant dans le cadre de la conférence INFORSID.
Figure 1. Répartition géographique des affiliations des 19 doc·torants ayant participé au Forum Jeunes Chercheurs à Inforsid 2016
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Authentification de documents par la vérification des informations textuelles |
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CHLOÉ ARTAUD |
Doctorante de première année au Laboratoire Informatique, Image, Interaction (L3I) 3 de La Rochelle, sous la direction d’Antoine Doucet et de Jean-Marc Ogier, dans le cadre d’un travail réalisé avec la DGA. |
1. Contexte
En 2015, 68 % des entreprises françaises interrogées dans le cadre d’une étude de PricewaterhouseCoopers4 déclarent avoir été victimes d’une fraude au cours des 24 derniers mois. Ces fraudes sont très variées (changements de RIB, fraudes comptables, fraudes aux achats, etc.) et peuvent être réalisées par des personnes externes ou internes à l’entreprise. Dans un autre registre, les administrations publiques sont également victimes de fraudes à travers de fausses déclarations. La Sécurité sociale a ainsi détecté en 2013 un préjudice de 350,5 millions d’euros lié à la fraude aux prestations sociales5. Les institutions ne sont pas les seules à être victimes de fraudes : les particuliers eux-mêmes peuvent être victimes d’arnaques. Lors d’un achat de voiture, certains fraudeurs peuvent par exemple falsifier la carte grise en changeant la date de construction de la voiture, lors de l’achat d’une maison, les diagnostics énergétiques...
3. http://l3i.univ-larochelle.fr/
4. Global Economic Crime Survey 2016 « La fraude explose en France. La cybercriminalité au cœur de toutes les préoccupations », PwC.
Dans le cadre des échanges entre les individus, les entreprises et les administrations, les documents sont très importants et constituent souvent des preuves. À ce titre, il est fréquent que certains documents soient modifiés ou imités, afin d’obtenir des avantages (gagner plus d’argent ou de temps, obtenir un emploi ou une allocation) ou d’éviter des inconvénients (payer des taxes, faire des démarches pour renouveler des certificats ou des ordonnances, être expulsé d’un pays, etc.).
Chaque document doit donc être contrôlé afin de détecter les faux documents (créés de toute pièce en imitant un style ou un modèle) ou les documents falsifiés. Si des solutions existent pour sécuriser et contrôler les documents d’identité, les autres types de documents, qu’ils soient électroniques ou papier, souvent en format A4 et simplement imprimés, sont facilement modifiables.
Le sujet de notre travail s’inscrit donc dans le contexte de la lutte contre les fraudes : détecter les documents faux ou falsifiés, notamment en vérifiant les informations qu’ils contiennent.
2. État de l’art
La détection des fraudes sur les documents est très peu étudiée, malgré des besoins importants. Nos recherches traversent donc plusieurs domaines, de l’analyse de document à l’ingénierie des connaissances en passant par l’analyse d’image, la recherche d’information et les digital forensics, que l’on pourrait traduire par « informatique légale », par analogie à « médecine légale », ou « criminalistique numérique ». Ce dernier champ disciplinaire consiste à regrouper des preuves d’actions illégales en rapport avec l’informatique, comme la cybercriminalité ou l’usage de logiciels à des fins illégales. Trouver la preuve qu’un document nmérique a été modifié après sa date d’émission officielle, par exemple, fait partie des digital forensics : il s’agit de mener des investigations sur des outils informatiques afin de trouver les traces des modifications.
5. Chiffres extraits de la page http://www.securite-sociale.fr/La-fraude-sociale.
La plupart des travaux sur la détection des faux documents concernent des indices graphiques, comme la différence d’inclinaison, de taille, d’alignement ou de bruit d’un caractère par rapport aux autres (Bertrand et al., 2013), la différence de police ou d’espacements des caractères au sein d’un mot (Bertrand et al., 2015), le décalage d’une ligne par rapport aux marges (Beusekom et al., 2010) ou encore l’inclinaison différente des lignes les unes par rapport aux autres (Beusekom et al., 2009). Dans ces travaux, l’hypothèse de départ est que les fraudeurs doivent modifier les éléments du document de façon rapide et simple, souvent dans la précipitation, et que la modification n’est donc pas toujours parfaite, ce qui permet de la détecter.
D’autres travaux en analyse d’image permettent de détecter ou de suspecter des modifications, comme une étude sur les imprimantes et scanners utilisés dans la fabrication du document (Elkasrawi, Shafait, 2014) ou la vérification des tampons (Micenková et al., 2014). Poisel et Tjoa (2011) dressent un état de l’art des recherches de fraudes sur les données multimédias, dont celles sur les images. Plus largement, de nombreux travaux existent sur les modifications des images de scènes naturelles, comme les Copy-Move Forgeries (falsifications par copie d’un morceau de l’image et déplacement dans cette même image) ou la retouche d’image.
Parallèlement à l’analyse d’image, nous nous intéressons aux informations conte- nues dans le document. Si les journalistes s’intéressent de plus en plus au fact checking (vérification des faits), il est difficile de trouver des travaux scientifiques sur la vérification d’information. Nous pouvons cependant citer Goasdoué et al. (2013) et leur outil FactMinder, à la croisée de l’extraction d’information, de la recherche d’information sur le Web et de l’ingénierie des connaissances.
3. Problématique
La recherche sur les faux documents se concentre donc essentiellement sur des analyses graphiques. Cependant, les documents n’étant pas seulement une matrice de pixels, nous pensons qu’il est possible de lier la détection d’indices graphiques à la détection de faux contenus ou de contenus incohérents. En effet, le contenu d’un document est composé d’informations diverses, textuelles et graphiques, ayant toutes un sens. Ces informations sont liées sémantiquement les unes aux autres et peuvent être vérifiées, seules et collectivement. Par exemple, l’adresse d’une entreprise est liée à son nom, et souvent à un numéro de téléphone, un numéro de SIRET...
Aujourd’hui, lorsqu’une personne veut vérifier une information, son premier réflexe est de faire une recherche sur Internet, à l’aide de moteurs de recherche. Généralement, lorsque les mots de la requête sont bien choisis, la page de résultats (SERP, pour Search Engine Results Page) donne une idée de la véracité de l’information. Sinon, il faut explorer les liens ou reformuler la requête. Nous envisageons d’automatiser ce processus afin que tout un chacun puisse vérifier simplement les documents reçus.
Nous pensons donc qu’il serait intéressant de créer un processus capable de comparer automatiquement l’information extraite du document à vérifier avec l’information accessible en ligne, afin de donner une indication sur la fiabilité du document. Ce processus, que nous présentons dans la partie suivante, serait ensuite intégré à un système plus vaste combinant les indices graphiques aux indices de véracité de l’information et de cohérence de l’information, comme nous pouvons le voir dans la figure 2.
Figure 2. Schéma du système de détection de faux documents
4. Actions réalisées
Nous avons élaboré le plan d’un processus qui permettrait de vérifier les informations simples. Il s’agit tout d’abord d’extraire les informations du document (sur un document déjà OCRisé) et de les annoter afin d’en peupler une ontologie. Cette tâche fait partie du domaine de l’extraction d’information. Nous pouvons pour cela créer des règles d’extraction pour chaque information récurrente des documents. Cette extraction peut se faire avec des outils comme Unitex.
Une fois les informations extraites et identifiées, il s’agit d’en faire des requêtes pour un moteur de recherche. Les requêtes peuvent être composées d’une seule information, qui correspondra alors à une instance de l’ontologie (comme « 12345678901234 », instance de la classe « numéro SIRET »), ou de plusieurs mots combinant instances et classes (comme « numéro SIRET Exentrep ») qui associe la classe « numéro SIRET » et l’instance « Exentrep » de la classe « nom société ». Nous avons choisi d’utiliser une ontologie pour pouvoir justement associer des informations grâce aux propriétés.
Ces requêtes permettent de récupérer une SERP dont on peut extraire les informations, en utilisant les mêmes règles d’extraction que précédemment. Il faut ensuite vérifier que les informations extraites sont identiques en les normalisant. Si elles sont identiques, elles deviennent une information unique que nous pouvons donc comparer avec celle du document à vérifier. S’il y a plusieurs résultats différents en revanche, il faut alors les traiter selon le type d’informations recherchées. Dans le cas de l’exemple précédent, le numéro de SIRET le plus probable pour une entreprise est celui qui revient le plus fréquemment dans la recherche associée au nom de l’entreprise. Dans le cas d’une recherche de prix de produit pour la vérification d’une facture ou d’un récépissé, par exemple, il ne s’agit plus de prendre le résultat le plus probable, mais de prendre en compte l’ensemble des prix trouvés, soit en en faisant la moyenne, soit en créant un intervalle acceptable. On peut également vérifier les différents résultats en les requêtant à leur tour et en analysant les résultats de la recherche.
Une fois les résultats extraits, les informations du document et celles de la SERP doivent être comparées. Lorsqu’il s’agit d’une information composée d’une suite invariable de caractères, comme une entité nommée ou un numéro, nous pouvons effectuer une comparaison caractère par caractère. De cette comparaison, nous pourrons affecter un indice de fiabilité à chaque information : plus la différence est grande, plus la fiabilité est faible.
Certaines informations sont plus complexes à traiter. Les chaînes de caractères pouvant contenir des abréviations par exemple doivent faire l’objet d’un traitement linguistique particulier : il s’agit de prendre en compte la variabilité lexicale et syntaxique pour éviter de considérer des informations vraies mais écrites différemment comme fausses. Par exemple, dans le cas de la vérification d’une adresse sur une facture de taxi, il ne faudrait pas qu’une abréviation comme « av. Gal de Gaulle » ne soit pas reconnue comme équivalente à l’expression « avenue du Général de Gaulle ». En effet, cela pourrait conduire à penser que la note de taxi présente une fausse adresse, et donc est un faux document.
Le système ne doit pas seulement vérifier que chaque information du document existe, mais également vérifier les liens entre les informations, c’est-à-dire les propriétés entre les instances et les classes de l’ontologie du document. Les informations extraites d’Internet pourront donc peupler une deuxième ontologie afin de pouvoir la comparer à celle représentant les informations du document. Cela permettra de vérifier les relations inférées lors des deux extractions d’informations en utilisant des méthodes d’alignement d’ontologies.
5. Actions futures
Le processus proposé se fera en deux phases : nous chercherons d’abord à évaluer chaque étape en les réalisant manuellement, puis nous tenterons d’automatiser inté- gralement le processus, si la première phase se révèle concluante. Il s’agira donc à terme d’automatiser le processus tout en laissant à l’utilisateur·trice la possibilité de le superviser et d’intervenir à chaque étape pour corriger d’éventuelles erreurs. Il faudra également évaluer les performances de ce système en comparant les résultats avec ceux obtenus manuellement.
Nous pensons également explorer les liens proposés dans la SERP : nous pouvons pour des informations plus complexes avoir besoin de fouiller le web plus en profondeur. Ainsi, nous pouvons imaginer un système qui tenterait d’extraire les informations sur chaque page explorée et continuer à explorer les liens tant qu’il n’a pas trouvé suffisamment d’informations pertinentes.
Dans un dernier temps, nous chercherons à associer ces indices sémantiques aux indices graphiques décrits dans l’état de l’art pour réaliser un système de détection des fraudes complet où l’utilisateur(trice) n’aura qu’à entrer le document à vérifier pour que le système lui donne un taux de fiabilité pour ce document. La combinaison de ces indices permettra de localiser les falsifications dans le document et d’augmenter la précision et le rappel du système : si le document contient une anomalie graphique ainsi qu’une anomalie sémantique au même endroit, la probabilité que ce document soit faux sera très forte.
Il serait également intéressant de pouvoir rentrer dans le système non pas un seul document mais un lot de documents liés sémantiquement les uns aux autres pour vérifier la cohérence des informations d’un document à l’autre, ainsi que pour vérifier graphiquement que des caractères ou des mots n’ont pas été copiés-collés d’un document à l’autre. Cela permettrait de vérifier par exemple que les notes de frais de taxi ou d’hôtel présentées pour remboursement à un employeur ou une administration sont cohérentes avec les horaires et les lieux des obligations professionnelles de l’individu, inscrites dans son agenda ou dans d’autres documents, de type invitations, ordres de mission, convocations.
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Du recueil d’expertises à la production de logiciels fiables : application aux systèmes de neurostimulation médicale |
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CLÉMENT DUFFAU |
Doctorant de première année au Laboratoire d’informatique, signaux et systèmes de Sophia Antipolis (i3S)6, sous la direction de Mireille Blay-Fornarino |
1. Contexte
La problématique portée par la société AXONIC est la production de systèmes de neurostimulation médicale (SNSM) dédiés à différentes pathologies (e.g., obésité, douleur fantôme). Un SNSM se présente comme un neurostimulateur (partie hardware), ses électrodes de stimulation et un logiciel de pilotage. Ce logiciel est un système d’information utilisé par différents corps de métiers (chirurgien, clinicien, patient). Les systèmes ainsi développés doivent répondr·e à des normes·strictes qui reposent entre autres sur un cycle de développement qui inclut de nombreuses phases de tests et en particulier, une fois la vérification & validation passée, sur des campagnes d’expérimentations mettant en jeu différents sujets (de l’animal à l’homme avec différentes caractéristiques). En fonction des phases de tests, des propriétés différentes sont recherchées (e.g. seuils de douleur, efficacité, identification des effets indésirables). On parle d’expérimentation, lorsque l’on mène sur un même sujet un ensemble de stimulations. Chaque stimulation donne lieu à des résultats physiques « bruts » (e.g. ressenti patient, imagerie médicale). Les résultats obtenus dans le cadre d’une expérimentation sont ensuite interprétés par des experts métiers (e.g. cliniciens, chirurgiens) qui en déduisent alors la validation ou non des propriétés recherchées ; l’ensemble stimulation, résultat, et interprétation devient alors une connaissance.
Sur la base de ces connaissances, il s’agit alors de contraindre les SNSM pour, par exemple, interdire les stimulations qui conduisent à de la douleur. Aujourd’hui, cette étape repose principalement sur le développeur qui doit configurer le logiciel pour traduire ces différentes « connaissances » en contraintes et recommandations. Or chaque SNSM présente ses propres caractéristiques (e.g., type de stimulateur, implantation ou non, forme de l’onde électrique), ce qui conduit à une grande variabilité des SNSM. Les systèmes eux-mêmes présentent des plages de paramétrages différentes en fonction des sujets, des pathologies, des propriétés recherchées.
Dans cette thèse nous nous intéressons à faciliter la production de SNSM adaptés aux sujets et aux pathologies en intégrant la prise en compte des expérimentations dans le cycle de production de ces SNSM. Bien qu’appliquée dans le contexte de cette thèse au domaine médical porté par la société AXONIC, cette problématique est généralisable à la mise en œuvre de grands systèmes, dès que la connaissance sur ces systèmes dépend d’expérimentations.
6. http://www.i3s.unice.fr/
2. État de l’art
Les lignes de produits logiciels (LPL) sont des solutions bien adaptées pour pro- duire des logiciels fiables, automatiquement (Pohl et al., 2005). Dans notre cas d’étude, la ligne doit évoluer pour intégrer non seulement de nouvelles fonctionnalités (e.g., nouveau stimulateur, nouvelle pathologie) mais également et surtout, s’enrichir des connaissances acquises. En cela, nous nous approchons d’une problématique d’écosystème (Bosch, 2009). Toute la difficulté est alors de faire évoluer les assets associés (au sens de la LPL, artefacts nécessaires à la production de codes) (Seidl et al., 2012).
L’évolution du logiciel a largement été étudiée (Mens et al., 2005). Plus spécifi- quement, nous nous intéressons aux évolutions au cours du cycle de vie, à quel niveau ont-elles un impact et comment les mettre en œuvre (Buckley et al., 2005). Nous axons notre travail sur l’enrichissement d’une LPL à partir d’expérimentations qui est un point, à notre connaissance, non abordé dans la littérature.
Il s’agit donc d’être capable de capitaliser les connaissances recueillies lors des expérimentations. Ainsi Polacsek (Polacsek, 2016) propose d’organiser les connaissances sous la forme de graphes d’argumentation. À partir d’évidences et conformément à des stratégies bien fondées, des conclusions sont établies (logique, responsabilité humaine). Dans le cadre de cette thèse, il s’agit d’assurer la cohérence de l’ensemble du graphe et de permettre son enrichissement dans ce processus semi- automatique. Sur la base des conclusions, le système doit automatiquement respecter les contraintes et situations apprises des expérimentations. Toute la difficulté pour nous est alors de n’autoriser que des assertions et de détecter les incohérences. Ainsi, contrairement à des approches de data mining (Donoghue et al., 2015), nous ne cherchons ni à nous substituer aux cliniciens ni à optimiser les paramètres de sélection des stimulations.
Ces expérimentations suivent un processus prédéfini : 1) établissement d’un protocole clinique (e.g. nombre de sujets, taux de succès du traitement attendu, profils de sujets), 2) planification des essais (e.g., cibler des sujets disponibles, se coordonner avec la structure hospitalière), 3) traiter (e.g., pose du dispositif médical, calibrage, stimulation), 4) analyser les résultats (e.g., réactions du patient, imagerie médicale, effets secondaires), 5) présenter (e.g., écriture d’article scientifique, certification). Dans la lignée des travaux de Wohlin et al. (2000), nous nous intéressons plus spécifiquement aux étapes 4 et 5, analyse/interprétation et présentation, avec l’objectif de proposer des moyens numériques pour aider et capitaliser sur ces étapes essentielles.
3. Problématique
La figure 3 présente notre point de vue actuel sur la problématique abordée dans cette thèse : construire automatiquement un système d’information (SI) qui respecte les contraintes apprises à partir d’expérimentations. On distingue 3 catégories d’acteurs : 1) les « Experts » apportent leur expertise technique en amont du projet pour définir les contraintes globales du système en s’appuyant sur l’état de l’art, 2) les « Product Designers » sont en charge de configurer la ligne pour générer le SI dédié et, 3) les « Experimentators » sont les utilisateurs finaux. Nous identifions les défis suivants.
D1, D6 : Alimenter la base de connaissances. Aujourd’hui les expérimentations sont mémorisées à travers des fiches techniques, des documents ou tableurs synthétisant les résultats d’une expérimentation. Ces données sont hétérogènes, non liées entre elles et constituent un ensemble documentaire volumineux. Les informations sont donc diffuses et peu maîtrisables par la totalité des expert. Le défi est de maintenir l’expression de ces expertises séparée et incrémentale, tout en garantissant la cohérence des connaissances qui en résultent. Or une expérimentation peut être contredite ultérieurement. Il faut donc être capable de gérer ses incohérences et évolutions. La problématique du passage à l’échelle se pose aussi, notamment sur la remontée de connaissances issues d’expérimentations.
Figure 3. Vision globale de la problématique
D2 : Relation entre la connaissance et la LPL. La maîtrise de la « ligne de produits logiciels » repose aujourd’hui sur l’ingénieur logiciel, à l’intersection de plusieurs corps de métiers. Pour libérer le développeur ·ou la développeuse et en même temps garantir la prise en compte des connaissances acquises, le défi principal est d’être capable d’exploiter automatiquement les connaissances au niveau des différents types d’assets qui constituent la ligne de produits et de garantir différentes propriétés sur le système résultant comme par exemple que l’ensemble des configurations de stimulation proposées pour un traitement chez l’homme ont été « testées » auparavant, avec toutes les ambiguïtés à lever derrière ce terme.
D3 : Utiliser la LPL pour configurer des SI dédiés. Contrairement aux approches classiques, les produits issus de la ligne, suivant leur degré de maturité, peuvent être utilisés pour des besoins différents : R&D, telle une recherche sur une nouvelle pathologie (e.g. état de l’art, affiner un traitement) ou production quand l’étape de R&D est jugée suffisamment concluante. Le SI dédié se trouve fortement impacté par cette distinction. Ainsi, suivant les besoins, le Product Designer qui sera amené à le configurer sera différent. Ceci impacte les choix dans la configuration du produit notamment sur les rôles utilisateurs. Il semble qu’il y ait un niveau intermédiaire de configuration (Hubaux et al., 2009).
D4, D5 : Générer un produit utilisable issu de la configuration. Le produit généré sera composé de deux modules qui doivent interagir : le logiciel pour réaliser les expérimentations et celui pour effectuer le recueil de résultats d’expérimentations. Le premier pilote les expérimentations tandis que le second permet de capitaliser sur les résultats de ces expérimentations. La problématique est donc de générer ces modules en tenant compte du modèle métier et de l’usage qui en sera fait.
4. Actions réalisées
Domain Specific Languages (DSL) dédiés. Un DSL, pour le clinicien, a été défini, permettant de collecter des contraintes (D1). Nous avons également traité la transformation de ces contraintes dans un modèle exploitable par la LPL abordant ainsi le défi D2.
LPL. La caractérisation du domaine a été réalisée pour les produits existants au sein de la société via une représentation sous forme de Feature Models (Kang et al.,
1990). Nous avons aussi travaillé autour du module de recueil d’analyse d’expérimentations pour définir une maquette de la Graphical User Interface (GUI) répondant aux besoins des personnes qui expérimentent, qui sont les cliniciens et plus généralement les professions médicales dans le cadre de l’entreprise (D3, D4).
Représentation de la connaissance. Le travail sur cette GUI nous a permis de réaliser un premier modèle abstrait des informations à afficher et à recueillir (D5).
5. Actions futures
Domain Specific Languages (DSL) dédiés. Nous travaillons actuellement à définir un DSL, métamodèle et GUI, pour un autre expert dans le but de se confronter à l’hétérogénéité des données (D1) et à la collecte des expérimentations (D5, D6). La gestion des incohérences qui peuvent apparaître dans la base de connaissances (D1, D6) fait partie des actions futures.
LPL. La correspondance entre les contraintes issues de la base de connaissances et les assets reste un défi pour lequel les pistes envisagées portent sur des techniques de méta-modélisation (D2) (Favre et al., 2006). Le développement du premier prototype du GUI d’expérimentation doit nous permettre d’établir les bases pour la production automatique idoine des GUI (D4, D5).
Représentation de la connaissance. Il nous reste à valider ce modèle sur des expérimentations réelles puis à travailler sur leur transformation en données exploitables.
Une piste nous vient de la théorie de l’argumentation (Polacsek, 2016)(D6). Les diagrammes d’argumentation permettent de structurer l’évolution de la connaissance par des pas d’argumentation. Chaque pas représente une analyse humaine ou automatique basée sur des évidences et amenant donc à une conclusion réutilisable comme une évidence pour les pas suivants (figure 4).
Figure 4. Exemple de diagramme d’argumentation dans le contexte d’application du biomédical
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Intégration des contextes spatiotemporel et social pour l’analyse de sentiments sur Twitter |
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OPHÉLIE FRAISIER |
Doctorante de première année rattachée à l’Institut de recherche en informatique de Toulouse (IRIT)7, sous la direction de Mohand Boughanem, Guillaume Cabanac et Yoann Pitarch, et au CEA Tech Midi-Pyrénées8, sous la direction de Romaric Besançon |
1. Contexte
L’analyse de sentiments9 est une tâche qui mobilise la recherche depuis quelques années. Ceci est notamment dû au fait que l’explosion des médias sociaux a permis à n’importe quelle personne disposant d’un accès au net de s’exprimer publiquement. Le domaine bénéficiant d’un transfert rapide vers le monde industriel, nombreuses sont les entreprises qui peuvent aujourd’hui surveiller leur image sur le net (Viralheat, Brand24, Linkfluence, etc.).
7. https://www.irit.fr
8. http://www.cea-tech.fr
9. Les termes sentiment et opinion sont souvent utilisés de manière interchangeable dans la littérature existante. J’utiliserai ici ces termes comme des synonymes désignant l’expression d’un avis positif, négatif ou neutre de la part de l’auteur du texte.
Les sentiments sont des états privés, car ils ne sont pas observables et vérifiables de manière objective. De nombreuses méthodes ont néanmoins été développées pour détecter et catégoriser ces états privés à partir de textes, en utilisant des techniques de traitement automatique des langues, des lexiques spécialisés et des méthodes d’apprentissage automatique (Liu, 2012). Les sentiments peuvent se diviser en deux catégories : les sentiments explicites, qui sont portés par les termes employés dans le texte, et les sentiments implicites, qui nécessitent de connaître le contexte du discours pour les détecter correctement (les messages ironiques par exemple). La littérature actuelle porte principalement sur la détection des sentiments explicites.
Les données analysées sont souvent issues de plateformes de microblogs, dont la plus connue et la plus utilisée est Twitter. Les messages qui y sont publiés s’appellent des tweets et sont limités à 140 caractères. Un utilisateur peut mentionner d’autres membres du réseau dans ses tweets et retweeter leurs messages, c’est-à-dire les diffuser à son propre réseau. Ces interactions forment un contexte social qui peut être exploité pour une meilleure analyse du contenu.
Par ailleurs, les sentiments d’une personne peuvent évoluer au cours du temps et être influencés par de nombreux facteurs. Ma thèse porte sur la problématique de détection de sentiments à partir de tweets, tout en considérant des éléments contextuels tels que la localisation de l’auteur, l’horodatage des messages ainsi que les relations sociales qu’il/elle a établies avec les autres membres du réseau.
2. État de l’art
La recherche d’information est un domaine ayant toujours accordé une grande importance à l’évaluation des modèles développés. De nombreuses campagnes d’évaluation permettent de comparer son système de classification de sentiments à celui d’autres équipes de recherche et d’industriels sur des jeux de données communs. Parmi les campagnes d’évaluation internationales, les plus importantes sont TREC et SemEval. Il existe également des campagnes francophones, telles que DEFT.
Les approches de classification rencontrées dans ces campagnes peuvent se diviser en deux grandes familles : les approches lexicales basées sur des lexiques tels que Senti-WordNet (Feldman, 2013) et celles à base d’apprentissage utilisant des corpus annotés (Xia et al., 2011). Parmi ces dernières, les approches distributionnelles (Irsoy, Cardie, 2014) – définissant le sens d’un mot par rapport à son contexte – sont particulièrement populaires.
Ces approches sont centrées sur le texte et ne tiennent donc pas compte du contexte social – c’est-à-dire des interactions entre utilisateurs. Or, ces interactions sont primordiales dans les réseaux sociaux tels que Twitter. Certaines équipes de recherche ont donc tenté d’enrichir leur analyse en utilisant des théories sociales (Tang et al., 2014):
– l’influence des pairs (Zhang et al., 2014) et l’homophilie (Kuo et al., 2016 ; Wu et al., 2016) : une personne aura tendance à se rapprocher des personnes avec qui elle partage des caractéristiques (genre, âge, points de vue, etc.) et ses sentiments seront influencés par les sentiments exprimés par ces personnes,
– les théories de l’équilibre et du statut (West et al., 2014) modélisent l’équilibre et la transitivité des sentiments exprimés dans une triade (« l’ami de mon ami est mon ami » ou « l’ennemi de mon ami est mon ennemi »),
– la consistance du sentiment (Hu et al., 2013) : les sentiments d’une personne sont liés aux sentiments qu’elle aura précédemment exprimés vis-à-vis du sujet.
Ces interactions sociales – explicitement disponibles sur Twitter – peuvent être utilisées pour détecter des communautés. De nombreux algorithmes de détection de communautés existent, notamment l’algorithme de Louvain (Blondel et al., 2008) qui est particulièrement efficace sur de très grands graphes.10
Pour ce qui est du contexte spatial, plusieurs travaux ont déjà mis en relation les sentiments avec les régions desquelles ils émanaient. Allisio et al. (2013) ont notamment visualisé la répartition géographique des sentiments de leur corpus en les représentant sur une carte de l’Italie, afin de repérer les villes et régions dans lesquelles les utilisateurs exprimaient les sentiments les plus positifs ou les plus négatifs.
3. Problématique
Comme nous l’avons vu dans la section précédente, plusieurs modèles de détection des sentiments ont déjà été proposés pour prendre en compte le contexte social des auteurs. Néanmoins, ces modèles présentent plusieurs limites, dont la principale est le fait que l’analyse de sentiment et l’analyse sociale soient menées séparément.
Or, le sentiment éprouvé vis-à-vis de certains termes peut être intimement lié au point de vue de l’auteur (par exemple pour des termes tels que capitalisme ou IVG). Pour ces termes-là, le se· ntiment ne peut pas être déterminé sans prendre en compte le contexte social. L’hypothèse d’homophilie nous permet de considérer que les points de vue de personnes appartenant aux mêmes communautés sont similaires. Notre démarche est donc de détecter, pour un sujet donné, la communauté d’appartenance de l’auteur e afin de repérer les sentiments exprimés dans ses tweets de manière·plus précise.
L’évolution des communautés au cours du temps pourrait permettre de voir si les utilisateurs sont réceptifs aux arguments adverses, et donc prêts à changer d’avis, ou tendent au contraire à rester dans leur camp d’origine.
10. L’analyse d’un réseau de 2 millions de nœuds prend 2 minutes sur un ordinateur standard.
Cette analyse sociale pourrait donc apporter un éclairage nouveau sur certains messages, et notamment permettre de révéler certains sentiments implicites invisibles pour les autres modèles de détection de sentiments. La problématique de ma thèse consiste donc à assembler ces deux composantes que sont l’analyse de sentiments et l’analyse sociale afin de proposer une synthèse multi-factorielle utile et lisible.
4. Actions réalisées
Afin de me familiariser avec les méthodes d’évaluation du domaine de la recherche d’information, j’ai réalisé un état de l’art des campagnes d’évaluation et des tâches proposées par celles-ci. Ceci a également permis de repérer quelles tâches pourraient être intéressantes, qu’il s’agisse de tâches actuelles auxquelles il serait possible de participer dans le futur ou de tâches passées pour lesquelles les jeux de données et les résultats sont disponibles (Fraisier, 2016). L’étape suivante a été de définir le front de recherche actuel afin de savoir où situer mon travail et mes potentielles contributions dans le domaine (voir section 4.2).
J’ai effectué une première expérimentation pour découvrir les algorithmes clas- siques, avec une approche à base d’apprentissage supervisé sur une tâche de classifi- cation automatique de tweets en opinions positives/négatives/neutres. Les données d’évaluation proviennent de la tâche 2 de la campagne SemEval 2013 et sont composées de 9 655 tweets d’entraînement et de 3 813 tweets de test. Les résultats, présentés dans la figure 5, montrent que l’on obtient de bons résultats avec cette approche assez simple, le meilleur des modèles testé permettant d’obtenir un F- score de 0,60 alors que le meilleur résultat obtenu par les participant de la campagne est de 0,69.
Tableau 1. Résultats des expérimentations sur la classification des tweets de la tâche 2 de la campagne SemEval 2013 (le score F1 du meilleur participant était de 0,69)
Afin d’étudier les liens entre sentiments et communautés, j’ai décidé d’analyser un jeu d’environ 330 000 tweets provenant du mouvement #Gamergate (Baio, 2014). Ce hashtag rassemblait les Gamergaters qui affirmaient vouloir dénoncer le manque de déontologie des journalistes du monde du jeu vidéo et leurs détracteurs qui soutenaient qu’il s’agissait d’un mouvement de harcèlement des femmes du milieu. Les interactions entre utilisateurs ont été modélisées grâce à un graphe de mentions, un graphe de retweets et un graphe global prenant en compte ces deux interactions. L’algorithme de Louvain a été utilisé pour détecter les communautés (voir tableau 2).
Tableau 2. Synthèse des communautés détectées (un graphe est considéré comme ayant une structure de communauté significative à partir d’une modularité ≥ 0,3)
Afin de catégoriser les sentiments exprimés, j’ai constitué un jeu d’entraînement équilibré de 6 millions de critiques négatives, neutres et positives tirées de Leskovec et Krevl (2014)11 Ce jeu de données a servi à entraîner un SVM à noyau linéaire. Une fois appliqué sur notre jeu de données, nous obtenons 62 % de tweets négatifs, 20 % positifs et 18 % neutres. En aggrégeant les sentiments au niveau auteur e avec une règle de majorité, nous avons 61 % d’auteurs exprimant des sentiments négatifs, 15 % des sentiments positifs et 24 % des sentiments neutres.
En analysant ces données au niveau des communautés, bien que les sentiments exprimés soient majoritairement négatifs et qu’on retrouve le même vocabulaire employé, le sujet de ces sentiments n’est pas le même selon qu’on se trouve dans une communauté pro ou anti Gamergate 12. Les personnes de la communauté pro Gamergate expriment des sentiments négatifs principalement envers les journalistes et les féministes alors que les personnes de la communauté anti Gamergate expriment des sentiments négatifs envers les Gamergaters.
5. Actions futures
Les premiers travaux réalisés ont mis en évidence la nécessité de détecter le sujet des sentiments afin d’exploiter au mieux les communautés. Il sera donc nécessaire de rajouter cet élément au modèle en plus d’autres caractéristiques pouvant améliorer la classification (présence de ponctuation, d’émoticône, de négation, etc.). Je tenterai d’appliquer ce nouveau modèle à un jeu de tweets portant sur la loi travail ou le Brexit afin d’étudier les communautés présentes sur ce sujet sur Twitter, leurs préoccupations et leurs interactions.
Je déterminerai également comment évaluer les différentes composantes de ce nouveau modèle. Afin de comparer notre modèle à d’autres, une participation à une campagne d’évaluation est fortement envisagée. Il pourrait s’agir de la tâche « Sentiment Analysis in Twitter » de SemEval ou la nouvelle tâche TREC combinant « Microblog » et « Temporal Summarization ». L’une des limites rencontrée par rapport aux jeux de données disponibles est liée à la nouveauté de notre tâche : nous avons à la fois besoin des annotations liées aux sentiments et des interactions sociales entre utilisateurs.
À plus long terme, ce modèle pourra être enrichi par une première étape de détection des thèmes. En effet, il paraît peu probable que les communautés des membres Twitter restent les mêmes quel que soit le sujet abordé.
11. Le choix d’un jeu d’entraînement composé d’un grand nombre de critiques plutôt que d’un nombre plus restreint de tweets se base sur Mansour et al. (2013) qui indiquent qu’un classifieur bien entraîné sera robuste aux changements de domaines. Le jeu de données de Leskovec et Krevl (2014) étant reconnu pour sa qualité, j’ai choisi de m’appuyer sur celui-ci.
12. Malgré un vocabulaire et des sentiment similaires, le camp est facilement identifiable grâce aux utilisateurs les plus influents et aux tweets les plus représentatifs de la communauté (déterminés grâce à IraMuTeQ (Ratinaud, 2009)).
Remerciements
Ce travail a été réalisé grâce à l’obtention d’un financement Contrat Laboratoire - Entreprise numéro 14050975 soutenu par la Région Midi-Pyrénées.
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Traitement élastique des flux de données guidées par les flux et par les ressources |
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ROLAND KOTTO KOMBI |
Doctorant de deuxième année au Laboratoire d’InfoRmatique en Image et Systèmes d’Information (LIRIS)13 à l’INSA de Lyon, sous la direction de Philippe Lamarre et Nicolas Lumineau |
1. Contexte
Avec la prolifération de sources de flux de données (capteurs, objets connectés, etc.), les méthodes d’acquisition, stockage et traitement de ces données ont évolué. Ces sources émettent des données éphémères qui nécessitent un traitement à la volée en temps réel. Un flux de données est une séquence d’items potentiellement infinie et imprévisible en termes de débit et de distribution des valeurs parmi les items. L’interrogation de ces flux via des requêtes, dites continues14, représente un défi majeur en termes de performance pour le traitement en temps réel : passage à l’échelle pour la gestion de flux massifs et robustesse pour permettre le traitement continu des données. Afin de répondre à ces enjeux, des systèmes de gestion de flux de données (Schneider et al., 2009 ; Peng et al., 2015 ; Xu, Peng, 2016) ont été développés. Dans la suite de cette section, nous nous intéressons aux approches qui permettent l’exécution de requêtes continues de manière parallèle et distribuée.
13. http://liris.cnrs.fr/
14. Requêtes émettant des résultats au fur et à mesure que des items arrivent.
Figure 5. Fonctionnement d’une communauté d’utilisateurs
Dans le cadre du projet ANR Socioplug15, un ensemble d’utilisateurs sou·haite interroger des services générant des flux de données (voir figure 5). Pour cela, chaque utilisateur dispose d’une unité de traitement aux ressources limitées en terme de capaci·té de calcul et de stockage. Dans notre approche, les utilisateurs sont organisés ·en groupes, appelés communautés. Chaque communauté regroupe les utilisateurs intéressés par le résultat de requêtes équivalentes (Dufromentel et al., 2015). Une fois la communauté constituée, la requête continue peut alors être exécutée de manière parallèle et distribuée sur l’ensemble des unités de traitement associées aux utilisateur trices de la communauté. Cela permet donc de mutualiser les ressources des utilisateur trices afin de permettre le traitement de la requête qui n’aurait pu être géré individuellement.
2. Problématique
Dans un contexte de traitement parallèle et distribué de requêtes continues sur des flux à débit et distribution variant, trois principaux problèmes se posent : la performance du traitement (latence), la qualité des résultats (en fonction des pertes de données) et la consommation des ressources (adéquation entre ressources et traitements).
15. http://socioplug.univ-nantes.fr/index.php/SocioPlug_Proj·ect
D’un point de vue de la performance du traitement, le système doit être en mesure de renvoyer des résultats à l’utilisateur dans un délai acceptable. En considérant par exemple une requête continue calculant, toutes les 30 secondes, la moyenne d’une valeur sur les cinq dernières minutes. Si le calcul de la moyenne prend 45 secondes, alors les résultats observés par l’utilisateur trice ne correspondront plus à son besoin car ils auront été calculés avec des valeurs obsolètes.
D’un point de vue de la qualité des résultats, le système doit être en mesure d’évaluer voire maîtriser les pertes de données. En effet, les items d’un flux étant éphémères, des pertes irréversibles peuvent subvenir. Ces pertes peuvent être volontaires, par exemple si le système dispose d’une stratégie d’échantillonnage. Dans le cas contraire, des pertes involontaires peuvent subvenir si les ressources allouées pour les traitements ne sont pas adaptées.
Au niveau de la consommation des ressources, il est important que le système n’alloue que les ressources nécessaires pour l’exécution de chaque requête continue. Au-delà de l’aspect Green IT qui vise à économiser des ressources et donc de l’énergie, il est nécessaire de rappeler que les utilisateurs peuvent appartenir à plusieurs communautés, ce qui impliquera une gestion partagée des ressources.
Enfin, dans le contexte Socioplug, l’utilisateur t·rice n’a pas une connaissance complète sur la ou les communautés auxquelles il/elle appartient. Il ne peut donc pas avoir une influence sur les critères précédents en guidant le système. Il est donc nécessaire que le système soit capable de prendre des décisions d’auto-adaptation sans intervention d’un tiers.
L’adaptation des ressources par rapport aux traitements, dit traitement élastique (Hirzel et al., 2014), a pour objectif de maintenir une qualité et une performance satisfaisante du système quelles que soient les variations des flux d’entrée. Ce sont sur ces aspects liés à l’élasticité que nous nous focaliserons ici.
3. État de l’art
Une requête continue peut être représentée comme un graphe orienté acyclique. Chaque nœud correspond à un opérateur atomique et les arêtes définissent l’ordre d’exécution des opérateurs. Nous considérons les flux de données comme une séquence potentiellement infinie d’items. Chaque item est décrit par un schéma S et une estampille. Par exemple, les items d’un flux de messages sur un réseau social, peuvent être décrit par le schéma S : <auteur,sujet,destinataire,message> et l’estampille correspond à la date d’émission du message avec une précision de l’ordre de la seconde. Ainsi, plusieurs items peuvent donc partager une même estampille. Les flux que nous considérons ont un débit et une distribution des valeurs variant au cours du temps.
Le défi auquel nous nous attaquons consiste à adapter les ressources allouées à une requête continue par rapport aux variations du débit des flux et l’évolution de leurs distributions. Deux niveaux d’adaptation dynamique pour le traitement élastique en environnement distribué sont considérés : la parallélisation et le placement des opérateurs.
D’un côté, (Schneider et al., 2009 ; Xu, Peng, 2016) se sont intéressés à la parallélisation des opérateurs. En effet, en modifiant le nombre de répliques d’un même opérateur, ces systèmes influent sur sa capacité d’absorption des flux. Par exemple, un opérateur exécuté par une seule réplique et étant capable de traiter 50 items par seconde, devrait pouvoir traiter près de 100 items par seconde s’il est exécuté par deux répliques sur deux unités de traitement distinctes. La parallélisation des opérateurs permet donc d’adapter dynamiquement la capacité de traitement. Cependant, augmenter le nombre de répliques d’un opérateur peut engendrer des échanges réseaux (Xu et al., 2014) plus importants, si les répliques sont distribuées sur plusieurs unités de traitement, ce qui peut dégrader les performances. De plus, les solutions existantes ne prennent pas en compte la sélectivité des opérateurs. La sélectivité d’un opérateur se définit comme le rapport entre le nombre d’items renvoyés en sortie et le nombre d’items traités. En effet, de nombreux opérateurs effectuent un filtrage des items reçus en entrée par rapport à leurs valeurs. L’algorithme présenté par Xu et Peng (2016) permet d’évaluer l’effet de la réplication d’un opérateur sur la requête continue mais ne prend pas en compte la sélectivité des opérateurs. Il apparaît alors nécessaire de prendre en compte ce facteur pour définir un mécanisme dynamique de gestion de la parallélisation des opérateurs qui pourra reposer sur une gestion pertinente de la congestion des opérateurs.
D’un autre côté, le choix d’une stratégie de placement des opérateurs a un impact direct sur les performances du système. Comme présenté dans (Xu et al., 2014 ; Peng et al., 2015), plusieurs stratégies de placement existent. Elles peuvent être regroupées en deux grandes catégories : les stratégies basées sur la répartition de la charge entre les unités de traitement et celles basées sur le trafic réseau. La première catégorie de stratégie de placement vise à répartir le plus équitablement possible la charge entre les unités de traitement. Du point de vue de la performance, ces stratégies sont intéressantes car elles vont permettre de répartir équitablement les augmentations de charge dues aux variations de débit des flux d’entrée. Cela assure donc une bonne stabilité du système et réduit les chances de création de goulots d’étranglement. Cependant, cette répartition de charge engendre naturellement une forte dispersion des opérateurs sur les unités de traitement et génère un trafic réseau important. La seconde catégorie de stratégies tend à regrouper dynamiquement, sur de mêmes unités de traitement, les opérateurs échangeant les volumes de données les plus importants tout en évitant de saturer ces unités. Les résultats présentés dans (Xu et al., 2014 ; Peng et al., 2015) ont montré que le trafic réseau est un facteur prédominant sur les performances d’un système distribué de traitement de flux. Une conséquence de ces stratégies, est la dispersion des traitements par rapport aux stratégies basées sur la répartition de charge.
4. Actions réalisées
Afin de traiter les problématiques soulevées en section 5.2, une étude bibliogra- phique a été réalisée et les résultats ont été synthétisés dans (Kotto-Kombi et al., 2015). De cette étude bibliographique, nous avons établi une classification basée sur trois grands critères : le paradigme selon lequel les requêtes continues sont représentées (graphe orienté acyclique, job MapReduce, hybride), le support d’exécution des requêtes continues (centralisé ou distribué) et enfin le type d’opérateurs supportés.
Suite à ce travail de classification, nous avons pu mettre en évidence les limites des solutions existantes. En effet, à notre connaissance, les solutio·ns distribuées de traitement de flux nécessitent l’expertise et l’intervention de l’utilisateur pour adapter la parallélisation des opérateurs d’une requête continue. Cela présente, dans notre contexte, une contrainte non acceptable. De plus, ces systèmes ne sont pas guidés par la qualité des résultats mais uniquement par les performances. Enfin, même du point de vue de la performance, ces systèmes se basent sur une stratégie de placement sans faire de compromis entre stabilité, dispersion des traitements et performance.
Afin de répondre au problème de l’adaptation dynamique du système, nous avons proposé une architecture générique basée sur l’observation des capacités d’absorption et de traitements des opérateurs. L’intérêt principal de cette architecture est de permettre une optimisation modulaire du processus de traitement des requêtes continues.
Comme illustré sur la figure 6, cette architecture se divise en trois couches. Une première couche, dite couche de réorganisation logique, prend en entrée une requête continue définie soit par un graphe soit par un langage déclaratif comme CQL (Arasu et al., 2006) et renvoie le graphe orienté acyclique qui est considéré comme le graphe optimal pour représenter la requête continue. La seconde couche, dite d’allocation virtuelle, prend en entrée le graphe optimal et définit dynamiquement le nombre de répliques associées à chaque opérateur. Cette couche est donc celle qui va influer directement sur la qualité des résultats. Pour maîtriser cette qualité, nous observons à intervalles réguliers le nombre d’items reçus et traités pour chaque opérateur. De ce fait, nous sommes en mesure d’identifier quels opérateurs disposent de ressources insuffisantes. De cette manière, lorsqu’un opérateur est considéré comme congestionné16, le système augmente dynamiquement le nombre de répliques de cet opérateur et les place sur d’autres unités de traitement afin d’augmenter la capacité globale de traitement de l’opérateur. De cette manière, dans la limite des ressources dont le système dispose, nous sommes en mesure de maîtriser la qualité des résultats. Enfin, la troisième couche, dite d’allocation physique, place les différentes répliques d’opérateurs sur les unités de traitement en suivant une stratégie d’allocation prédéfinie. Cette couche influe donc directement sur la stabilité et la performance du système. Nous sommes actuellement en train d’étudier une stratégie d’allocation tenant à la fois compte de la dispersion des traitements et de la stabilité du système.
16. Opérateur générant une perte de données du fait de la saturation de sa file d’exécution.
Figure 6. Architecture générique
Nous avons choisi d’implémenter la première version de notre architecture générique en surcouche du système de traitement distribué de flux de donnéesApache Storm17. Storm est un système permettant l’écriture de requêtes continues opérateur par opérateur dans un langage de programmation haut niveau (JAVA ou Clojure). Nous avons choisi ce système pour ses performances supérieures à la plupart des solutions existantes mais également pour sa robustesse (gestion automatique des pannes, forte extensibilité). Nous avons mis en place la couche d’allocation virtuelle qui permet de modifier dynamiquement le nombre de répliques associées à chaque opérateur sans intervention de l’utilisateur. Nous travaillons actuellement sur les indicateurs qui permettent de détecter les opérateurs congestionnés afin d’améliorer significativement les performances suite à un changement de degré de parallélisme. De plus, nous évaluons également les métriques à considérer pour réduire dynamiquement le nombre de répliques lorsqu’un opérateur est exécuté par un nombre important de répliques faiblement chargées.
5. Actions futures
En plus de nos travaux en cours, nous nous intéressons à deux axes complémentaires ayant un impact direct sur la performance du système et la qualité globale des résultats : la stabilité et la capacité d’anticipation.
Bien que le trafic réseau soit un facteur prédominant sur la latence globale d’une requête continue, la stabilité du système joue un rôle important dans les performances. Un système adaptant très fréquemment l’allocation des opérateurs sur les unités de traitement, engendre des surcoûts importants en termes de reconfiguration et potentiellement des pertes de données involontaires dégradant considérablement la qualité globale des résultats. La stratégie d’allocation que nous allons définir intégrera une fonction de coût permettant d’estimer le bénéfice d’une reconfiguration des opérateurs sur les unités de traitement par rapport au temps nécessaire pour la réaliser et l’impact sur la qualité des résultats. Cette stratégie serait alors capable d’effectuer des reconfigurations n’affectant que les opérateurs nécessitant une modification des ressources allouées pour un coût de reconfiguration maîtrisé.
En complément, nous réfléchissons également sur l’anticipation de congestion. En effet, lorsqu’une congestion est détectée, il est souvent déjà trop tard pour réagir. En effet, l’opérateur concerné doit déjà gérer une quantité d’items supérieure à sa capacité de traitement. Il apparaît alors intéressant d’adapter le mécanisme de détection des congestions afin d’estimer une congestion future à partir de l’historique des observations les plus récentes.
Enfin, cette dernière perspective nous permettrait de nous intéresser à la modification dynamique du nombre de répliques associées à un opérateur collectant un ensemble d’items pour produire un seul résultat tel que l’opérateur de jointure ou le produit cartésien. Étant donné que ces opérateurs peuvent produire de grands volumes de données en sortie par rapport aux données en entrée, il est crucial de pouvoir anticiper la congestion de ce type d’opérateurs ainsi que le volume des données en sortie.
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