Fiche de AUDIBERT Julien

Titre : Unsupervised Anomaly Detection in Time-Series
Date : 9 décembre 2021
Heure: 13:00
Résumé : La détection d'anomalie dans les séries temporelles multivariées est un enjeu majeur dans de nombreux domaines. La complexité croissante des systèmes et l'explosion de la quantité de données ont rendu son automatisation indispensable. Cette thèse propose une méthode non supervisée de détection d'anomalies dans les séries temporelles multivariées appelée USAD. Cependant, les méthodes de réseaux de neurones profonds souffrent d'une limitation dans leur capacité à extraire des caractéristiques des données puisqu'elles ne s'appuient que sur des informations locales. Afin d'améliorer les performances de ces méthodes, cette thèse présente une stratégie d'ingénierie des caractéristiques qui introduit des informations non-locales. Enfin, cette thèse propose une comparaison de seize méthodes de détection d'anomalies dans les séries temporelles pour comprendre si l'explosion de la complexité des méthodes de réseaux de neurones proposées dans les publications actuelles est réellement nécessaire.
Lieu : Salle des Conseils - EURECOM