Un court article sur le LabCom dans la lettre de l’agence de développement de l’Isère, AEPI Lettre EGI 258 Juin 2014

Un court article sur le LabCom dans la lettre de l’agence de développement de l’Isère, AEPI Lettre EGI 258 Juin 2014

Photos SMILK dans la photothèque Inria

Photos d’Inria sur le laboratoire commun SMILK

Lancement du LabCom SMILK, le 28 avril 2014

Transparents d’Introduction à SMILK

Ce jeu de transparents est une Introduction au Lab Com SMILK utilisée lors de la journée de lancement.

Lancement de SMILK

Lundi 28 avril, Le centre R&D de l’entreprise Viséo et l’équipe projet Wimmics de l’institut public de recherche en sciences du numérique Inria et de l’I3S s’associent autour d’un LabCom afin d’élargir les champs de recherche autour du traitement automatique du langage et du web sémantique. L’objectif de ce LabCom est entre autres d’industrialiser ces recherches pour proposer de nouveaux outils de marketing ciblé. Ce LabCom nommé SMILK, financé par l’Agence Nationale de la Recherche (ANR) pendant 3 ans, sera l’un des premiers laboratoires communs de ce type entre une entreprise de taille intermédiaire (Viséo) et une équipe de recherche d’un organisme public dans le domaine du numérique (Inria, I3S).

Ce travail collaboratif va permettre à Viséo d’enrichir son expertise en TAL afin d’optimiser les coûts de la recherche et de l’innovation, et de faire évaluer son offre autour de la business intelligence en proposant des outils qui vont enrichir et améliorer les systèmes d’information des entreprises, en se positionnant notamment sur les logiciels hybrides entre le SI de l’entreprise (ERP, en général) et le web.  Quant à Wimmics, l’équipe de recherche d’Inria Sophia Antipolis – Méditerranée et I3S, elle va pouvoir, au travers de ce LabCom, accéder à une vision terrain afin d’utiliser des données et des besoins réels pour mener ses travaux de recherche.

Le LabCom SMILK va ainsi répondre à de nombreux défis : comment extraire la sémantique contenue dans les données du Web social ? Comment structurer et lier sémantiquement les données entre elles ? Le traitement du langage naturel peut-il aider à cette structuration et inversement ? Comment naviguer à travers ces données ? Comment les agréger et en extraire des indicateurs ?