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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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EXPeriment driven and user eXPerience oriented analytics for eXtremely Precise outcomes and decisions

Description du projet

Un nouveau cadre pour l’analyse basée sur l’expérimentation

Les caractéristiques des données extrêmes constituent un défi pour l’analyse avancée des données et la prise de décision dans des domaines critiques tels que la gestion de crise, la maintenance prédictive, la mobilité, la sécurité publique et la cybersécurité. Les informations basées sur les données se doivent d’être opportunes, exactes, précises, adaptées à l’objectif fixé et fiables, en tenant compte des intentions et des préférences des utilisateurs et en apprenant de celles-ci. Le projet ExtremeXP, financé par l’UE, créera un cadre d’aide à la décision de nouvelle génération qui intègre des recherches inédites sur la gestion des mégadonnées, l’apprentissage automatique, l’analyse visuelle, l’IA interprétable, la confiance décentralisée et l’ingénierie des connaissances. Le cadre visera à optimiser les propriétés des processus analytiques complexes (par exemple, la précision, le temps de réponse, la spécificité, le rappel, la précision, la consommation de ressources) en associant différents profils d’utilisateurs à des variantes de calcul, en promouvant une approche de l’IA et de l’analyse complexe centrée sur l’humain et basée sur l’expérimentation. Le projet réalisera cinq démonstrations pilotes.

Objectif

Extreme data characteristics (volume, speed, heterogeneity, distribution, diverse quality, etc.) challenge the state-of-the-art data-driven analytics and decision-making approaches in many critical domains such as crisis management, predictive maintenance, mobility, public safety, and cyber-security. At the same time, data-driven insights need to be extremely timely, accurate, precise, fit-for-purpose, and trustworthy, so that they can be useful. ExtremeXP will handle the complexity of matching extreme needs with complex analytics processes (i.e. processes that involve and combine ML, data analysis, simulation and visualization components) by placing the end user at the centre of complex analytics processes and relying on user intents and running experiments (i.e. trial and error) to prune the vast solution space of possible analytics workflows and configurations i.e. “variants”. Its main goal is to create a next generation decision support system that integrates novel research results from the domains of data integration, machine learning, visual analytics, explainable AI, decentralised trust, knowledge engineering, and model-driven engineering into a common framework. The overarching idea of the framework is to optimise the properties of a complex analytics process that the end user cares about (e.g. accuracy, time-to-answer, specificity, recall, precision, resource consumption) by associating user profiles to computation variants. The framework is envisioned as modular and extensible, orchestrating different services around an Experimentation Engine: Analysis-aware Data Integration, Extreme Data & Knowledge Management, User-driven AutoML, Transparent & Interactive Decision Making, and User-driven Optimization of Complex Analytics. The framework will be validated in five pilot demonstrators.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-CL4-2022-DATA-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

ATHINA-EREVNITIKO KENTRO KAINOTOMIAS STIS TECHNOLOGIES TIS PLIROFORIAS, TON EPIKOINONION KAI TIS GNOSIS
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 814 672,00
Adresse
ARTEMIDOS 6 KAI EPIDAVROU
151 25 Maroussi
Grèce

Voir sur la carte

Région
Αττική Aττική Βόρειος Τομέας Αθηνών
Type d’activité
Research Organisations
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 814 672,00

Participants (19)

Partenaires (1)

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