Proposition de post-doc sur 1 ans, financé par Arkéa / Crédit Mutuel

http://perso.telecom-bretagne.eu/yannisharalambous/data/Arkea-postdoc-05-2016.pdf

Titre :

Détection, représentation et prévention de conflits techniques,
syntaxiques et sémantiques au sein d'un système d'information bancaire

Résumé du projet :

Les processus complexes en informatique de gestion sont composés de
milliers de traitements en interconnexion et à large échelle, entre les
producteurs de données et les traitements de reporting les
exploitant. Une des grandes difficultés à laquelle sont confrontés ces
systèmes est celle de l'occurrence d'erreurs rares mais pouvant
entraîner des graves dysfonctionnements et amenant à une intervention
rapide d'experts pour corriger les problèmes. Ainsi, des
dysfonctionnements peuvent apparaître suite à des problèmes
d'ordonnancement, de défaut physique (machine), de défaut de période
(donnée du mois précédent au lieu du mois en cours), de défaut de valeur
(valeurs incorrectes) ou enfin de défaut atypique. Le problème est rendu
complexe par le nombre d'interconnexions en jeu, la rareté des incidents
comparée au nombre de traitements et processus opérés ainsi que la
temporalité menant à une erreur (effet papillon). Par ailleurs les
dysfonctionnements ne sont pas toujours évidents à comprendre par les
experts en charge du système informatique. Ce sujet de post-doc porte
sur une taxonomie et sémantique des types d'erreurs et la mise en oeuvre
d'un système observant et apprenant, capable de détecter au plus tôt des
dysfonctionnements, de les présenter de façon synthétique à un et de lui
montrer l'imminence d'un défaut, ou même de proposer des corrections
préventives. Ce système se basera sur les traces d'utilisations
enregistrées dans des bases de connaissances, qui contiennent des
séquences d'événements `normales' et des séquences contenant des
dysfonctionnements associés à des corrections passées ainsi que sur des
signatures sémantiques des entrées-sorties des processus. Il pourra être
branché en ligne pour accroître son expertise au cours du temps. Deux
verrous seront abordés : 

- l'apprentissage de séquences sémantico-spatio-temporelles en temps
  réel ;

- la représentation synthétique (graphique et textuelle) de la dynamique
  des données complexes.

Les sources de données exploitables sont multiples, sondes physiques /
mécaniques, bases de données des incidents, bases de données des
évolutions, bus événementiels, les data warehouses, et enfin les
diagnostics-expert de l'observant, qui enrichissent en direct le moteur
d'aide à la décision. La solution proposée sera assez générique pour
s'appliquer à des cadres applicatifs différents : de l'informatique de
gestion aux big data multiplateforme. L'étude et la réalisation finale
doivent permettre d'aboutir à un démonstrateur, permettant le test et
l'analyse de différent cas d'usage et d'éprouver les concepts mis en
oeuvre. 

Lieu : Télécom Bretagne, Brest. (Laboratoire Lab-STICC, équipe DECIDE)

Contact : yannis.haralambous@telecom-bretagne.eu et
          laurent.le-bodic@arkea.com

Début de contrat : octobre 2016