Projet de recherche doctoral numero :5749

Description

Date depot: 28 février 2019
Titre: Apprentissage profonds pour la détection et la particularisation d’excentricités dans les systèmes informatiques.
Directrice de thèse: Maria Alejandra ZULUAGA (Eurecom)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini

Resumé: Le travail de thèse proposé s’articulera autour deux thématiques : Détection d’anomalies : permet d’identifier les dysfonctionnements des systèmes IT Explicabilité : la compréhension de la cause ayant provoqué l’anomalie permet d’envisager des actions correctives possibles. Concernant la détection d’anomalies, le problème se résume grandement à l’analyse automatique de données temporelles. Ce problème sera adressé par des techniques d’apprentissage machine. Le travail consistera ici à qualifier les avantages respectifs et à expérimenter différentes méthodes d’apprentissage machine et en particulier les techniques d’apprentissage profond. Compte tenu de la masse de données considérée, une attention particulière sera portée sur les méthodes ne nécessitant que peu de validation humaine.

Doctorant.e: Audibert Julien