From
Horaires à
Lieu ENS Paris-Saclay
Jose-Armando HERNANDEZ-GONZALEZ
OVD-SaaS : Online Verifiable Data Science as a Service une architecture de microservices pour les applications industrielles d'intelligence artificielle
Résumé
Cette thèse aborde le problème de la reproductibilité dans la recherche scientifique du point de vue des chercheurs, des éditeurs et de l'industrie. À partir d'un examen de l'état de l'art de l'activité de ces acteurs, nous fournissons une analyse des lacunes qui comprend des aspects tels que l'évaluation et la récompense de la reproductibilité, le suivi et le contrôle des artefacts de recherche et les meilleures pratiques dans les projets de science ouverte.
Nous contribuons en proposant des solutions à ces problèmes identifiés avec une méthodologie concrète qui comprend la définition de nouveaux identifiants pour relier facilement les auteurs aux publications scientifiques et à leur code source dans son ensemble, ainsi qu'à toutes les données associées. Nous appellerons cette méthodologie OVD-SaaS (Online Verifiable Datascience, Software as a Service).
Cette recherche est complétée par une implémentation de référence comme preuve de concept, et nous discutons de la différence entre les démos avec un cycle de vie court et les applications complètes axées sur les applications industrielles. Nous fournissons quelques cas d'utilisation illustratifs à cette fin. Enfin, nous analysons la viabilité de l'OVD-SaaS en tenant compte des besoins et des exigences des chercheurs, des éditeurs et de l'industrie.
Mots clés
Science des données ; Applications industrielles ; Recherche reproductible ; Intelligence Artificielle ; Plate-forme de services en ligne
Jury
- Fabio Augusto GONZALEZ OSORIO, Professeur. Rapporteur.
- Pascal MONASSE, Directeur de recherche. Rapporteur.
- Sorina POP, Ingénieure de recherche. Examinatrice.
- Stefaniia IVASHCHENKO, Docteure. Examinatrice.
Direction
- Miguel COLOM. Senior scientist, ENS Paris-Saclay.