Cécile BOTHOREL

Poste

Enseignant Chercheur

Localisation

Brest

Coordonnées :

Tél.

+33 2 29 00 12 40

Secrétariat

Mme Ghislaine Le Gall
Département LUSSI
Technopôle Brest-Iroise CS 83818
29238 Brest Cedex 3

Courrier

Département LUSSI
Technopôle Brest-Iroise CS 83818
29238 Brest Cedex 3
Biographie

 

Cécile Bothorel est Maître de Conférences en Informatique à IMT Atlantique depuis 2009 et membre de l'équipe DECIDE, UMR CNRS Lab-STICC.

Spécialisée dans l'Analyse de Réseaux Sociaux (Complex Networks, Social Network Analysis), elle dirige des recherches en data mining dédié aux Médias Sociaux, en particulier sur la détection de communautés dans les graphes, avec différents terrains d'applications comme le eMarketing, le Management de communautés en ligne ou encore le Crowdfunding.

Cécile Bothorel est responsable de la filière "Ingénierie des services et des affaires" (Campus de Brest) et du parcours en Data Science. Elle participe aux enseignements, cours et suivi de projets, en Big Data, Data Science, mais aussi en Programmation Informatique, Algorithmique et Théorie des Graphes, Analyse de Réseaux Sociaux, ou encore en Créativité, Innovation et Entreprenariat.

Avant de rejoindre l'IMT Atlantique, elle a passé 13 années chez Orange Labs à Rennes puis à Lannion en tant que Doctorante puis Ingénieur Recherche et Développement sur des sujets tels que les Systèmes Multi-Agents, les Systèmes de Recommandation et l'Analyse de Réseaux Sociaux appliqués au Knowledge Management, au eLearning et au plate-formes communautaires.

 

 

Projet PIL (2018-2021) Projet ANR PIL

Projet ANR.

Ce projet de recherche sur le pluralisme de l'information en ligne a pour objectif d'analyser et d'évaluer les effets socio-économiques des transformations engendrées par le numérique sur la qualité et le
pluralisme de l’information (QPI) dans l’univers des médias.

Dans un environnement en pleine transformation, le projet PIL propose précisément de :

  • Redéfinir le concept de qualité et de pluralisme par une approche pluridisciplinaire originale,
  • Elaborer des méthodes innovantes de mesure en matière de QPI,
  • Evaluer les instruments de régulation du pluralisme actuels et formuler de recommandations.

A cet égard, le projet s’inscrit pleinement dans l’agenda européen Horizon 2020.

PIL est un projet de recherche collaborative et interdisciplinaire rassemblant des chercheurs en économie, sociologie,
informatique, linguistique, droit et sciences de l’information et de la communication.

Dans le cadre de ce projet, nous travaillons en particulier sur l'analyse de la dynamique d'interaction (mise au point d'algorithmes de suivi de l'évolution de communautés dans les graphes) de façon à décrire le pluralisme d'opinion et son évolution suite à l'intervention de certains acteurs par exemple.

Partenaires académiques : IMT Atlantique, Universités Sorbonne Nouvelle – Paris 3 et La Rochelle.

http://www.anr-pil.org

 

Past Projects

 

Pay2You Places (10/2011 - 04/2014)

Projet FUI12 labellisé dans le cadre des pôles Finance Innovation, Transactions électroniques Sécurisées et Images et Réseaux.

Le projet Pay2You Places consiste à développer un nouveau système de paiement mobile basé sur les fonctionnalités de géolocalisation des smartphones et sur l’utilisation d’un porte-monnaie virtuel. Il se caractérise par la légèreté de l’équipement requis : l’installation d’une application sur le smartphone du client suffit à traiter le paiement de bout en bout. Côté commerçant, seule une inscription au service et un paramétrage du Terminal de Paiement Electronique (TPE) est nécessaire pour permettre de remonter l’information du règlement de la transaction. Ce procédé innovant et breveté permet de développer l’usage du paiement mobile avec les équipements existants et en anticipant l’amélioration de la précision de positionnement des smartphones.
Cette fonctionnalité de paiement sera une base sur laquelle viendront s’ajouter des services complémentaires à haute valeur ajoutée utilisant la géolocalisation en lieu extérieur et en lieu couvert pour le porteur (le client), comme pour le commerçant. Pour plus de précision dans les données de géolocalisation une puce de positionnement fonctionnant en lieux couverts sera intégrée et testée dans le cadre de ce projet. Les données que produira cette puce seront d’une telle précision que l’état de l’art progressera dans différents domaines en particulier en géomarketing. Le projet impliquera donc des travaux à la fois sur la monétique pour relier les réseaux monétiques traditionnels avec un porte-monnaie virtuel Internet, sur la géolocalisation pour améliorer la précision des smartphones en particulier en lieux couverts, ainsi que sur les usages et le marketing associés aux données utilisées lors d’un paiement géolocalisé.

De nouveaux usages sont envisagés sur la base des interconnexions avec les réseaux sociaux : publication des activités sur les réseaux sociaux, partage d'offre promotionnelle, couponing mais aussi de nouveaux usages liés à la recommandation sociale.

VIPEER (11/2009 - 11/2012)

Project funded by ANR Verso on Distributed Content Delivery Networks for Intra-domain Video Delivery, labelized by competitivity poles Images et Réseaux and SCS (Solutions Communicantes et Sécurisées).

The main objective of the present project is to provide methods allowing a network operator to have explicit control on traffic flows related to video distribution. VIPEER builds upon the collaboration between a traditional CDN and a peer-assisted CDN or "distributed CDN" (dCDN), i.e. an overlay controlled by the network operator using P2P paradigms. The peers in the dCDN may be network elements such as network nodes or boxes located at customers' premises. In the latter case, the box is actually split between a private part which is directly under the customer's control and a "public" part that is managed within the distributed overlay, by the network operator.

Although projects addressing the design of peer-assisted CDN have recently flourished, a theoretical framework describing the interactions between multiple servers and clients, and the related flow and packet management dynamics is still lacking. VIPEER aims at defining a framework, both theoretical and operational, for video distribution when distributed servers and routers exhibit resource constraints.

http://recherche.telecom-bretagne.eu/vipeer/

Mazadoo2.0 (2010-2012)

Projet labellisé par le pôle de compétitivité mondial Images et Réseaux et soutenu par la Direction Générale de la compétitivité, de l’industrie et des services.

MAZADOO 2.0 a pour objectif de faciliter les relations entre les personnes âgées hébergées en institution en restituant une part significative de la structure de leurs réseaux sociaux, désagrégés par l’isolement, par leur fragilité, par leur affaiblissement physique ou cognitif.  Au moyen d’une plate-forme technologique adaptée et personnalisable et d’applications qui permettent la valorisation des technologies du web social, Mazadoo vise à apporter, par le biais des TIC, des moyens de reconquête de leur identité sociale. Par l’ensemble de médiations virtuelles qu’elle proposera, la plate-forme Mazadoo, qui sera, déployée sur plusieurs maisons de retraite dans le Finistère et les Cotes d’Armor, permettra des interactions des personnes âgées avec leurs proches ; ou avec d’autres groupes, locaux ou distants, définis autour d’intérêt partagé, d’une volonté ludique, d’un projet à mener, sur la base de contenus auto-produits ou commerciaux comme des articles de la presse quotidienne régionale. L’expérimentation s’appuiera sur ImaginLab, la plate-forme d’expérimentation du pôle Images et Réseaux.

http://www.mazadoo.eu

 

 

Doctorants

2018- Mounir Haddad. Deep learning and video mouvement detection in interaction networks: analysis of communities dynamics. Co-directed with Philippe Lenca, IMT Atlantique and Dominique Bedart, Mikaël Campion, DSI Global Services

2015-2018 Vinh-Loc Dao. Community detection and evaluation in complex networks: a descriptive approach. Co-directed with Philippe Lenca, IMT Atlantique

2011-2014 Duc Kinh Le Tran. Social Media analysis to enhance the Customer Relationship. Co-directed with Pascal Cheung, Orange Labs, Lannion.

Dec 2009-Dec 2012 Juan David Gomez Cruz. Point of view Visualisation of socio-semantic networks. Co-directed with François Poulet, IRISA, Rennes 1.

2007-2010 Damien Poirier. Opinion Mining on a Website for Recommendation systems. Co-directed with Patrick Gallinari, LIP6, Paris 6 and Isabelle Tellier, LIFO, Université d'Orléans, and Françoise Fessant, France Telecom R&D.

2004-2009 Emilie Marquois-Ogez. Social Simulation of the participation on a mailing-list. Co-directed with Frédéric Amblard, IRIT, Toulouse.

2000-2003 Karine Chevalier. Automatic profil learning from browsing logs  on a web site. Co-directed with Vincent Corruble and Jean-Gabriel Ganascia, LIP6, équipe APA, Paris 6.

 

Postdoctorants

2019-2020 Raphaël Charbey. Detection of temporal motifs in temporal social networks.

2012-2015 Romain Picot-Clemente. Social network analysis to enhance places recommendation in location-based social network. Large scale study and deployment of algorithms (MapReduce Hadoop/Mahout) with Sean Chalmers (Intership).

2008 Mohamed Bouklit. Detection of communities in hypergraphs. Dynamic tag clouds functionality regarding the current request within a Prototype of cultural goods exploration. NeTopic project, Orange Explocentre.

2006 Vincent Dubois. Complex network analysis and graph-mining. Socializing Knowledge Management prototype, Knowledge Management Project, France Telecom R&D. P2P networks visualisation for administration prototype. Freddy Project, France Telecom R&D. Graph management java-library toolkit, France Telecom R&D.

 

Stagiaires

Juil. 2013 - déc. 2013. Sean Chalmers. Investigation into the current state of the art with respect to 'Big Data' frameworks and libraries. Publication of a technical detailed report with recommendations according to the practioners' needs: volume, variety, variability, velocity, people (skills needed), infrastructure. Co-directed by Romain Picot-Clemente, postdoc fellow.

Jan 2011 - Sept. 2011 Duc Kinh Le Tran. Conception et développement de fonctionnalités innovantes sociales pour un système de recommandation d'émissions de TV. Co-encadré par Pascal Cheung, Orange Labs, Lannion.

Oct 2009 - April 2010 Owen Sacco. Exploiting web2.0 folksonomy mining for Web Social Semantic Information Retrieval problematics.

2008 Mamadou Dembélé. Automatic Opinion Profile updating from textual reviews analysis. FP6 IST Pharos Project.

2007 Julien Lejeune. BuzzAround, a buzz spreading web site. Open Orange 2.0 program.

2005-2006 Cyrille Dechambenoit. Visualisation of the dynamics of social networks through emails exchange. Knowledge Science Research Program, France Telecom R&D.

2003-2004 Marc Siramy, Anna Moalic. Visualisation and exploration of eLearners social networks. Knowledge Management Project, France Telecom R&D. Formatis Project, France Telecom R&D.

 

Analyse de Réseaux Sociaux, Complex Networks Analysis, Machine Learning and Graph Mining, avec un intérêt particulier à traiter les graphes avec attributs:

  • Détection de communautés (clustering) dans les réseaux avec attributs où topologie et informations additionnelles telles que les profils des individus ou les thèmes discutés par exemple, sont combinés pour découvrir des communautés socio-sémantiques.
  • Evolution des communautés, dynamique des interactions
  • Système de recommandation exploitant les interactions sociales géolocalisées
  • Algorithmes, visualisation, boîte à outil d'analyse de graphes avec attributs
  • Application en Marketing, Economie, Management, Système de Recommandation, etc.

 

 

Principaux enseignements

  • Data Science et Théorie des Graphes appliquées à l'Analyse de Réseaux Sociaux : pédagogie par problèmes autour de 3 défis. Cours en Anglais. Challenges: How to  sign a fulltime job contract with Google (weak ties theory), How to fill missing profil data on LinkedIn (Homophily), How to stop Zombies invasion (Epidemics).
  • IA et Théorie des Graphes en Python (PyRat) : L'objectif est de programmer une Intelligence Artificielle capable de se déplacer dans un labyrinthe en passant par des points stratégiques. Enseignement couplant Programmation en Python, Initiation à l'Algorithme et à la Théorie des Graphes (Parcours de Graphes, Plus Courts Chemins, Problème du Voyageur de Commerce, Heuristiques), le tout selon des modalités ludiques.
  • Introduction au Big Data : HDFS, Map Reduce, Spark
  • Data Science, des Outils à la Valorisation : cet enseignement basé sur un projet permet de mettre en oeuvre la méthodologie CRISP-DM, en commençant par formuler un Problème Métier, Décrire le jeu de données, Sélectionner les variables pertinentes, Implémenter une chaîne d'analyse en Python et/ou Hadoop Spark, Procéder à la phase d'Evaluation, et Présenter les résultats en terme de Valorisation (économique par exemple) tout en tenant compte de contraintes juridiques.

 

Tutorat

  • Innovation/Entreprenariat : Créativité, Lean Start-up, Business Model, Pitch
  • Tutorat de divers projets d'étudiants, durant les différentes phases de leur cursus (5 to 10 per year)
  • Conseillère pédagogique de Stages de Fin d'Etudes (5 to 10 per year)

 

Responsabilité