Romain BILLOT

Poste

Maître de Conférences

Localisation

Brest

Coordonnées :

Tél.

+33 2 29 00 15 60

Secrétariat

Ghislaine Le Gall, département LUSSI

Courrier

Institut Mines-Télécom Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (ex Télécom Bretagne)
Département LUSSI
UMR CNRS 6285 Lab-STICC
Technopôle Brest Iroise
CS 83818, 29238 Brest Cedex 3, France
Biographie

Romain Billot est maître de conférences, HDR,  en data science à IMT Atlantique depuis 2016.

Il dirige des recherches en data mining et optimisation avec différents terrains d'applications comme la mobilité intelligente et la santé connectée. M. Billot est responsable des enseignements en statistiques et machine learning (filière data science).

Avant de rejoindre l'IMT Atlantique, Romain a passé cinq années au LICIT (IFSTTAR/ENTPE) à Lyon en tant que chargé de recherches, après une année de post doctorat à Queensland University of Technology (Australie).

R. Billot est diplômé de l'Ecole Centrale Paris (doctorat, 2010) et de l'UTC (génie informatique, 2007).
 

 

Fouille de données et statistiques

  • Extraction de connaissances à partir de flots de données hétérogènes.
  • Apprentissage non supervisé : clustering, critères de qualité, approches ensemblistes
  • Apprentissage supervisé.

Recherche opérationnelle

  • Algorithmes de plus court chemin : aspects stochastiques et techniques d’accélération.
  • Optimisation multi-objectif.

Domaines principaux d’application des recherches : mobilité intelligente et santé connectée.
 

 

Thèses en cours :

  • Flavien Lucas, Université de Bretagne Sud (UBS) et IMT Atlantique, début en octobre 2017. Sujet : Open Data, Optimisation and Simulation for smart mobility. co-encadrement à 50% avec Marc Sevaux (UBS)
  • Sofian Berrouiguet, IMT Atlantique (ex Télécom Bretagne), 2016-présent (Directeur de thèse officiel, taux d’encadrement 50%). sujet : développement d’outils de bilan clinique dans la gestion du risque suicidaire pour des sujets potentiellement récidivistes. Co-direction avec Philippe Lenca.
  • Julien Salotti, INSA Lyon, 2014-présent (participation non officielle à l’équipe d’encadrement). Sujet : analyse spatiotemporelle de données trafic. Co-encadrement avec Nour-Eddin El Faouzi (IFSTTAR), Christine Solnon et Serge Fenet, LIRIS (INSA Lyon).

Thèses soutenues :

  • Maxime Guériau, Université de Lyon I, 2013-2016 (Co-encadrant de thèse, taux d’encadrement 50%). Sujet : approches auto-organisationnelles pour la modélisation et la gestion d’un trafic coopératif. Co-direction avec Salima Hassas, LIRIS (Lyon 1).
  • Raphaël Delhome, ENTPE, 2013-2016 (Directeur de thèse officiel, taux d’encadrement 50%). Sujet : prise en compte de l’incertitude dans la modélisation des temps de parcours et les calculs de plus courts chemins. Co-direction avec Nour-Eddin El Faouzi.
  • Pierre-Antoine Laharotte, ENTPE, 2013-2016 (Directeur de thèse officiel, taux d’encadrement 50%). Sujet : caractérisation météo-sensible de l’état du trafic et méthodes de prévision. Co-direction avec Nour-Eddin El Faouzi. Prix ABERTIS 2017 de la meilleure thèse.
  • Fouad Baouche, ENTPE-Université de Lyon, 2012-2015 (Encadrant IFSTTAR, taux d’encadrement 30%). Sujet : optimisation des itinéraires de véhicules électriques. Thèse soutenue le 2 Juin 2015 (co-encadrement avec Nour-Eddin El Faouzi et Rochdi Trigui).
  • Julien Monteil, ENTPE-Université de Lyon, 2011-2014  (participation non officielle à l’équipe d’encadrement) . Sujet : investigating the effects of cooperative vehicles on highway traffic flow homogeneization: analytical and simulation studies. Thèse soutenue le 29 Janvier 2014. Prix ABERTIS 2014 de la meilleure thèse.

 

 

  • Enseignant principal du cours statistiques en formation FIG, filière F3B ;
  • Enseignant principal du cours fouille de données ;
  • Responsable de l’UV « approche intégrée de l’ingénierie des services » en filière F3B ;
  • Enseignements en cours de machine learning, algorithmique, modèles graphiques probabilistes en FIG et FIP (environ 40h).
  • Enseignant principal du cours classification non supervisée en Master CSDS. Intervention en cours big data analytics.
  • Formation sur le logiciel de statistiques et d’analyse de données R à destination des enseignants chercheurs de TELECOM Bretagne (15h).
  • Encadrement de projets de fin d’études, projets libres, inter-semestre, et stages étudiants étrangers.

 

 

 

Profil Google Scholar ICI

 

 

Publications dans des revues internationales

 

 

Publiées :

 

 

Delhome, R., Billot, R., & El Faouzi, N. E. (2017). Travel time statistical modeling with the Halphen distribution family. Journal of Intelligent Transportation Systems, (just-accepted).

 

Berrouiguet, Sofian, et al. "Ecological Assessment of Clinicians’ Antipsychotic Prescription Habits in Psychiatric Inpatients: A Novel Web-and Mobile Phone–Based Prototype for a Dynamic Clinical Decision Support System. Journal of medical Internet research 19.1 (2017).

 

Guériau, M., Billot, R., El Faouzi, N-.E., Monteil, J., Armetta, F., Hassas, S.. How to assess the benefits of connected vehicles? A simulation framework for the design of cooperative traffic management strategies.  Transportation Research Part C : emerging technologies. 67, 266 – 279, 2016.

 

Delhome, R. Billot, R., Duret, A. & El-Faouzi, N.-E.. The Halphen Distribution System, a Toolbox for Modeling Travel Time Variability: some insights based on mesoscopic simulation. In Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2490, 32-40, 2015.

 

Baouche, F., Billot, R., Trigui, R., & El Faouzi, N.-E. Efficient Allocation of Electric Vehicles Charging Stations: Optimization Model and Application to a Dense Urban Network. Intelligent Transportation Systems Magazine, IEEE, 6(3), 33-43. 2014.

 

Laharotte, P.A., Billot, R., Côme, E. , Oukhellou, L, Nantes, A., El Faouzi, N.-E. Spatiotemporal Analysis of Bluetooth Data: Application to a Large Urban Network. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (99) : 1-10, 2014.

 

Dinh, T. U. J., Billot, R., Pillet, E., & El Faouzi, N.-E. Real-Time Queue-End Detection on Freeways with Floating Car Data. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2470(1), 46-56. 2014.

 

Monteil, J., Billot, R., Sau, J., & El Faouzi, N.-E.Linear and weakly nonlinear stability analyses of cooperative car-following models. Intelligent Transportation Systems, IEEE Transactions on, 15(5), 2001-2013. 2014.

 

Sau, J., Monteil, J., Billot, R., & El Faouzi, N.-E. The root locus method: application to linear stability analysis and design of cooperative car-following models. Transportmetrica B: Transport Dynamics, 2(1), 60-82. 2014.

 

Monteil, J., Billot, R., Sau, J., Buisson, C., & El Faouzi, N.-E. Calibration, Estimation, and Sampling Issues of Car-Following Parameters. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, (2422), 131-140. 2014.

 

Monteil, J., Nantes, A., Billot, R., & Sau, J. Microscopic cooperative traffic flow: calibration and simulation based on a next generation simulation dataset. IET Intelligent Transport Systems, 8(6), 519-525. 2014.

 

Monteil, J., Billot, R., Sau, J., Armetta, F., Hassas, S., & El Faouzi, N.-E.. Cooperative Highway Traffic: Multiagent Modeling and Robustness Assessment of Local Perturbations. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, (2391), 1-10. 2013.

 

Billot, R., Chalons, C., De Vuyst, F., El Faouzi, N.-E., Sau, J. A conditionally linearly stable second order traffic model derived from a Vlasov kinetic description. Comptes Rendus de l'Académie des Sciences, CR. Mécanique. Doi:10.1016/j.crme.2010.07.018. 2010.

 

Billot, R., El Faouzi, N.-E., Sau, J., De Vuyst, F. Integrating the Impact of Rain into Traffic Management: Online Traffic State Estimation Using Sequential Monte Carlo Techniques. Transportation Research Records: Journal of the Transportation Research Board, vol 2169, ISSN 0361-1981, pp. 141-149, 2010.

 

El Faouzi, N.-E., De Mouzon, O., Billot, R., & Sau, J.. Assessing the changes in operating traffic stream conditions due to weather conditions. Advances in Transp. Studies J. A, 21, pp. 33-46. 2010.

 

El Faouzi, N.-E., Billot, R. , Bouzebda, S. Motorway travel time prediction based on toll data and weather effect integration. IET Intelligent Transport Systems, vol 4, issue 4, pp. 338-345, 2010.

 

Billot, R., El Faouzi, N.-E., De Vuyst, F. A Multilevel Assessment of Rain Impact on Drivers' Behaviors: Standardized Methodology and Empirical Analysis. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, vol 2107., ISSN 0361-1981, pp. 134-142, 2009.

 

Autres revues à comité de lecture

 

El Faouzi, N.-E., Buton, J., & Billot, R. Impacts de la météorologie sur la demande de trafic. RTS: Recherche transports sécurité, (29). 2013.

 

Monteil, J., Billot, R., & El Faouzi, N.-E.. Véhicules Coopératifs Pour Une Gestion Dynamique Du Trafic: Approche Théorique Et Simulation. Recherche Transports Sécurité, (29), p.47. 2013

 

Laharotte, P. A., Billot, R., El Faouzi, N.-E., Flux de circulation: Bluetooth, une technologie aux dents longues ! Transports : revue bimestrielle, No. 486 (2014), pp. 5-13

 

 

Participation à ouvrage collectif

 

Habart, M. et Janssen, J. (Ed.). Le big data pour les companies d’assurance. ISTE Editions, 2017, A paraître.

 

El Faouzi, N.-E. (Ed.). Real-time monitoring, surveillance and control of road networks under adverse weather conditions: State of the Art and best practices. Collection Recherche, R.283, Co-édition INRETS-COST. Décembre 2010.

 

El Faouzi, N.-E. and Heilmann B. (Ed.). Real-time monitoring, surveillance and control of road networks under adverse weather conditions: Advances in Modeling and weather-sensitive traffic management. Collection Recherche, Co-édition INRETS-COST. Septembre 2012.

 

 

Publications dans des actes de conférences internationales (à comité de lecture)

 

 

Laharotte, P.-A., Billot, R., El Faouzi, N.-E., Detection of non-recurrent road traffic events based on clustering indicators. Proceedings of the European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning Bruges (Belgium),  ESANN, 26 - 28 April 2017

 

Guériau, M., Hassas, S., & Armetta, Billot, R., El Faouzi, N.-E., A constructivist approach for a self-adaptive decision-making system: application to road traffic control. Accepted at the 28th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), Nov 6-8 2016, San Jose, California.

 

Guillodo, E., Berrouiguet, S., Simonnet, M., Conejero, I., Courtet, P., Baca-Garcia, E., Billot, R. & Walter, M. (2016, September). Suicide Sleep Monitoring (SSleeM): a feasibility and acceptability study of a wearable sleep tracking monitoring device in suicide attempters. In ESSSB 2016: 16th European Symposium on Suicide and Suicidal behaviour.

 

Simonnet, M.,  Gourvennec, B. & Billot, R. Heart rate sensors acceptability : data reliability vs. ease of use. In BSN : Body Sensor Network Conference. 14-17 june 2016 San Francisco, California, United States, pp. 94-98.

 

Simonnet, M.,  Gourvennec, B. & Billot, R. (2016). Connected heart rate sensors to monitor sleep quality. In CHASE : IEEE First Conference on Connected Health : Applications, Systems and Engineering Technologies, IEEE Computer Society, 27-29 june 2016, Washington, United States, pp. 344-345.

 

Berrouiguet, S.,  Billot , R., Lenca, P.,  Tanguy, P. et  Baca-garcia , E., Simonnet, M. &  Gourvennec, B. Toward E-Health Applications for Suicide Prevention. In CHASE : IEEE First Conference on Connected Health : Applications, Systems and Engineering Technologies, IEEE Computer Society, 27-29 june 2016, Washington, United States, pp. 346-347.

 

Delhome R., Billot R.,  and El Faouzi N.-E. Calibration of Time-Dependent Contraction Hierarchies based on Sensitivity Analysis. In 28th European Conference on Operations Research (EURO), Poznan, Poland (2016).

 

Kovalev, S., Billot, R. An exact method for multi-objective multi-modal trip planning problem, In 28th European Conference on Operations Research (EURO), Poznan, Poland (2016).

 

Billot, R., TEMPUS : an open-source multi-modal trip planner. European Conference of Operations Research (EURO), Glasgow, 12-16 July 2015.

 

Guériau, M., Billot, R., El Faouzi, N.-E., Hassas, S., & Armetta X2V-based information dissemination for highway congestion reduction. Proceedings of the 2015 EWGT conference, à paraître dans Transportation Research Procedia, 2015.

 

Laharotte, P. A., Billot, R., El Faouzi, N.-E., & Rakha, H. A. Network-Wide Traffic State Prediction Using Bluetooth Data. In Proceedings of the Transportation Research Board 94th Annual Meeting. 2015.[1]

 

Delhome, R., Billot, R. & El Faouzi, N.-E.. Moment-Ratio Diagram and Travel Time Reliability: Empirical Study on Urban and Periurban Links. In Proceedings of the 6th International Symposium on Transportation Network Reliability (INSTR) in Nara, Japan. 2015.

 

Delhome, R., Billot, R., Duret, A., & El Faouzi, N.-E.. The Halphen Distribution System, a Toolbox for Modeling Travel Time Variability: Some Insights Based on Mesoscopic Simulation. In Proceedings of theTransportation Research Board 94th Annual Meeting. 2015.

 

Guériau, M., Billot, R., El Faouzi, N.-E., Hassas, S., & Armetta, F. Multi-Agent Dynamic Coupling for Cooperative Vehicles Modeling. In Twenty-Ninth AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2015.

 

Gueriau, M., Billot, R., Monteil J., El Faouzi, N.-E, Hassas, S. & Armetta, F. Agent-Based Cooperative Traffic Modeling and Simulation. Proceedings of the Transportation Research Board 94th Annual Meeting. 2015.

 

Billot, R., Faouzi, E., Guériau, M., & Monteil, J. Can C-ITS lead to the Emergence of Traffic Management 2.0?. In Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2014 IEEE 17th International Conference on (pp. 483-488). IEEE. 2014.

 

Baouche, F., Billot, R., Trigui, R., Faouzi, E., & El Faouzi, N.-E Electric Vehicle Shortest Path Problem with Replenishment Constraint. Proceedings of the IEEE ICCVE 2014 conference, Vienna, Austria.

 

Guériau, M., Billot, R., Hassas, S., Armetta, F., & El Faouzi, N.-E.. An extension of MovSim for Multi-Agent Cooperative Vehicles Modeling. 2014 International Conference on Connected Vehicles & Expo. Vienne, Austria.

 

Baouche, F., Billot, R., Trigui, R., El Faouzi, N.-E. Electric Vehicle green routing with possible en-route recharging. In Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2014 IEEE 17th International Conference on (pp. 2787-2792). IEEE. 2014.

 

Gueriau, M., Billot, R., & El Faouzi, N.-E. Flocking behavior based microscopic cooperative traffic modeling: Simulation studies, in Proceedings of the 4th International Symposium of Transport Simulation (ISTS), Ajaccio, France. 2014.

 

Laharotte, P. A., Billot, R., El Faouzi, N.-E., 2014, How to filter transportation modes with Bluetooth data ? A case study on the Brisbane network. In Proceedings of the 4th International Symposium of Transport Simulation (ISTS), Ajaccio, France. 2014.

 

Delhome, R., Billot, R. & El Faouzi, N.-E.. Investigating travel time reliability: empirical study based on Portland Bluetooth data. In Proceedings of the 4th International Symposium on Transport Simulation (ISTS) in Ajaccio, France. 2014

 

Monteil, J., Billot, R., Sau, J., El Faouzi, N.-E., Calibration, Estimation, and Sampling Issues of Car-Following Parameters, Proceedings of the Transportation Research Board 93rd Annual Meeting, Washington, USA, 2014.

 

Dinh, J., Billot, R., Pillet, E., El Faouzi, N.-E., Real-Time Queue-End Detection on Freeways with FCD: Practice: A Practice-Ready Algorithm, Proceedings of the Transportation Research Board 93rd Annual Meeting, Washington, USA, 2014.

 

Baouche, F., Billot, R., Trigui, R., El Faouzi, N.-E., Optimization Model for Efficient Allocation of Electric Vehicle Charging Stations: Application to a Dense Urban Network Proceedings of the Transportation Research Board 93rd Annual Meeting, Washington, USA, 2014.

 

Nantes, A., Billot, R., Miska, M., Chung, E., Bayesian Inference on Traffic Volume Based on Bluetooth data. Proceedings of the Transportation Research Board 92nd Annual Meeting, Washington, USA, 2013.

 

Monteil, J., Billot, R., Sau, J., and El Faouzi. N.-E., Cooperative highway traffic : multi-agent modelling and robustness assessment to local perturbations. Proceedings of the Transportation Research Board 92nd Annual Meeting, Washington, USA, 2013.

 

Alfelor, R., Billot, R., El Faouzi, N.-E., and Pisano, P., Approaches and Gaps in Weather Responsive Traffic Management – US and European Perspectives. Proceedings of the Transportation Research Board 92nd Annual Meeting, Washington, USA, 2013.

 

Canaud, M., Mihaylova, L., El Faouzi, N.-E., Billot, R., and Sau, J., A Bayesian Approach to Real-time Traffic State Estimation using Particle PHD with Appropriate Clutter Intensity. Proceedings of the Transportation Research Board 92nd Annual Meeting, Washington, USA, 2013.

 

Sau, J., El Faouzi, N.-E., Billot, R., and Canaud, M.. Particle Filter Based Strategy For Online Calibration And Parameters' Estimation Of Motorway Traffic Model. Proceedings of the Transportation Research Board 92nd Annual Meeting, Washington, USA, 2013.

 

Monteil, J., Nantes, A., Billot, R., Sau, J., & El Faouzi, N.-E. Microscopic cooperative traffic based on NGSIM data. In 19th ITS World Congress Proceedings. ITS International. 2012.

 

Monteil, J., Billot, R., Rey, D., & El Faouzi, N.-E. Distributed and centralized approaches for cooperative road traffic dynamics. Transportation Research Arena conférence, Procedia-Social and Behavioral Sciences, 48, 3198-3208. 2012

 

Billot, R., Rey, D. and Stocksieker, S. Multiobjective shortest paths in multimodal networks. Proceedings of the 19th Triennial Conference of the International Federation of Operational Research Societies (IFORS2011), 2011.

 

Monteil, J., Billot, R., El Faouzi, N.-E., Towards cooperative traffic management: methodological issues and perspectives. Australasian Transport Research Forum Proceedings 28 - 30 September 2011, Adelaide, Australia. 2011.

 

Tsubota, T., Chung, E., Bhaskar, A., Billot R. Arterial traffic congestion analysis using Bluetooth Duration data. Proceedings of the 34th Australasian Transport Research Forum. Adelaide, Australia. 2011

 

Billot, R., De Vuyst, F., El Faouzi, N.-E., How does the fundamental diagram affect traffic characterization in a kinetic modeling? Some evidence and weather effects integration. Summer Meeting of the TRB Traffic Flow Theory Committee, Annecy, France, July 7-9, 2010.

 

Bousquet, A., Sau, J., El Faouzi; N.-E., Billot, R., Frequency-based characteristics of urban traffic and space-state modelling for travel time estimation, 5th IMA Conference on Mathematics in Transport , London (U.K.), 12-14 April, 2010.

 

El Faouzi, N-.E-, Billot, R., Nurmi, P., Nowotny B. Effects of adverse weather on traffic and safety: State of the art and the European initiative. 15th SIRWEC conference, Quebec City from February 5th to 7th 2010.

 

Billot, R., El Faouzi, N.-E., Sau, J., De Vuyst, F. Integrating the Impact of Rain into Traffic Management: Online Traffic State Estimation Using Sequential Monte Carlo Techniques, Proceedings of the 89th Transportation Research Board Annual Meeting (TRB), Washington (USA) , 10-16 January, 2010.

 

Billot R., N.-E. El Faouzi N.-E., De Vuyst F. A Multilevel Assessment of Rain Impact on Drivers' Behaviors: Standardized Methodology and Empirical Analysis. Proceedings of the 88th Transportation Research Board Annual Meeting (TRB), Washington (USA), 11-15 January, 2009.

 

El Faouzi, N.-E., Billot, R. , Bouzebda, S. Spatio-temporal search algorithm and weather impact integration for travel time prediction based on motorway toll data. Proceedings of the 16th ITS world congress, Stockholm, 21-25 September, 2009.

 

Billot, R. Integrating the effects of adverse weather on traffic: methodology, empirical analyses and simulation. ECTRI Young researcher seminar 2009, Torino, 5-9 June 2009.

 

El Faouzi N.-E., O. De Mouzon and R. Billot, Toward Weather-Responsive Traffic Management on French Motorways, In proceedings of the fourth national conference on surface transportation weather, Transportation Research E-Circular Issue Number: E-C126, Indianapolis, 2008, pp 443-456.

 

Billot, R., El Faouzi, N.-E., Sau, J. and De Vuyst, F. How does Rain affect traffic indicators ? Empirical study on a French interurban motorway. In Proceedings of the Lakeside Conference. Klagenfurt, Austria, 2008.

 

Billot R., Suchier H.-M., Lallich S., Toward an Unsupervised Boosting-Like Approach, in Proceedings of the first joint meeting of the Société Francophone de Classification and the Classification and Data Analysis, Group of the Italian Society of Statistics, SFC CLADAG 2008, Caserta.

 

Publications dans des actes de conférences nationales (à comite de lecture)

 

Guériau, M., Hassas, S., & Armetta, Billot, R., El Faouzi, N.-E., Contrôle par apprentissage constructiviste pour le trafic coopératif. Journées Francophones des Systèmes Multi-Agents, JFSMA, 3 au 7 juillet 2017, Caen.

 

Salotti, J., Billot, R., El Faouzi, N. E., Fenet, S., Solnon. Vers l’utilisation de graphes de liens causaux pour l’amélioration de la prévision court-terme du trafic routier. In RFP-IA 2016 Journée Transports Intelligents.

 

Guériau, M., Billot, R., Armetta, F., Hassas, S., & El Faouzi, N. E.. Un simulateur multiagent de trafic coopératif. In 23es Journées Francophones sur les Systèmes Multi-Agents (JFSMA'15) (pp. 165-174). Cépaduès, 2015.

 

Delhome, R., Billot, R. & El-Faouzi, N.-E. Recherche du plus court chemin stochastique avec des distributions de probabilité connues. In Actes de la 16ème conférence de la société française de recherche opérationnelle (ROADEF2015), Marseille, France. 2015

 

Baouche, F., Billot, R., Trigui, R., & El Faouzi, N. E. Electric Vehicle Charging Stations Allocation Model. In ROADEF-15ème congrès annuel de la Société française de recherche opérationnelle et d'aide à la décision. 2014.

 

Billot R., Suchier H.M., Lallich S. , Une approche ensembliste inspirée du boosting en classification non supervisée, actes 8e Conférence Extraction et Gestion des Connaissances, EGC 2008, Nice, Revue des Nouvelles Technologies de l’Information, RNTI. pp. 361-372. 2008

 

Autres publications

 

Billot R., Analyse et modélisation de l’impact de la meteorologie sur le trafic routier. Thèse de doctorat de l’Ecole Centrale de Paris. 2010. http://hal.archives-ouvertes.fr/docs/00/55/78/12/PDF/thA_se_billot_finale1.pdf

 

Billot R., Une approche ensembliste inspirée du boosting en classification non supervisée. Mémoire de Master Recherche, Université de Technologie de Compiègne (UTC). 2007.

 

Billot R., Performance Tests einer Wissensmanagement Applikation, Rapport de stage (en langue allemande), Stage ingénieur longue durée pour PUMACY technologies (Berlin, Germany). 2006.

 

Monteil, J., Billot R., Techniques de stabilité pour la modélisation des effets des systèmes cooperatifs sur le trafic. Rapport technique, LICIT, ENTPE-IFSTTAR, Avril 2012.

 

[1] Le taux de sélection de la conférence TRB (Transportation Research Board Annual Meeting) se situe entre 20 et 50%, selon les comités. Cette conférence est également classée A en France dans la section 27 informatique. Il est possible de soumettre une version retravaillée de l’article pour la revue transportation research records. Le taux de sélection se situe alors entre 20 et 25%.

 

 

Réseaux sociaux
Publications HAL
Communication dans un congrès
Lucas Flavien, Billot Romain, Sevaux Marc
Amélioration de la résolution d’un problème de tournées de véhicules hétérogènes multi-attributs par des méthodes de machine learning
ROADEF: Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision, Feb 2019, Le Havre, France
Bibtext :
@inproceedings{lucas:hal-02084324,
TITLE = {{Am{\'e}lioration de la r{\'e}solution d'un probl{\`e}me de tourn{\'e}es de v{\'e}hicules h{\'e}t{\'e}rog{\`e}nes multi-attributs par des m{\'e}thodes de machine learning}},
AUTHOR = {Lucas, Flavien and Billot, Romain and Sevaux, Marc},
URL = {https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02084324},
BOOKTITLE = {{ROADEF: Recherche Op{\'e}rationnelle et d'Aide {\`a} la D{\'e}cision}},
ADDRESS = {Le Havre, France},
YEAR = {2019},
MONTH = Feb,
KEYWORDS = {Tourn{\'e}es de v{\'e}hicules ; flottes h{\'e}t{\'e}rog{\`e}nes ; multi-attributs ; zones restreintes ; machine learning ; boost},
HAL_ID = {hal-02084324},
HAL_VERSION = {v1},
}
Endnote :
%0 Conference Paper
%F Oral
%T Amélioration de la résolution d’un problème de tournées de véhicules hétérogènes multi-attributs par des méthodes de machine learning
%+ Lab-STICC_UBS_CID_DECIDE
%+ Lab-STICC_IMTA_CID_DECIDE
%A Lucas, Flavien
%A Billot, Romain
%A Sevaux, Marc
%< avec comité de lecture
%B ROADEF: Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision
%C Le Havre, France
%8 2019-02-19
%D 2019
%K Tournées de véhicules
%K flottes hétérogènes
%K multi-attributs
%K zones restreintes
%K machine learning
%K boost
%Z Computer Science [cs]/Operations Research [cs.RO]Conference papers
%X Le problème de tournées de véhicules est un incontournable de la recherche opérationnelle. Etudié depuis des décennies, il a connu de nombreuses variantes, permettant de traîter des problèmes toujours plus réalistes. Nous détaillerons dans ce papier l’une de ces variantes récentes, les contraintes étudiées puis les étapes de résolution. Enfin notre contribution détaille des apports présents et futures du machine learning dans la résolution du problème, à travers un couplage original Fouille de données / Recherche Opérationnelle.
%G French
%L hal-02084324
%U https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02084324
%~ CNRS
%~ UNIV-BREST
%~ UNIV-UBS
%~ ENIB
%~ LAB-STICC_UBS
%~ LAB-STICC
%~ UBS
%~ LAB-STICC_IMTA_CID_DECIDE
%~ INSTITUT-TELECOM
Communication dans un congrès
Salotti Julien, Fenet Serge, Billot Romain, Faouzi Nour-Eddin, Solnon Christine
Comparison of traffic forecasting methods in urban and suburban context
Internationale Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), Nov 2018, Volos, Greece. pp.846-853
Bibtext :
@inproceedings{salotti:hal-01895136,
TITLE = {{Comparison of traffic forecasting methods in urban and suburban context}},
AUTHOR = {Salotti, Julien and Fenet, Serge and Billot, Romain and Faouzi, Nour-Eddin El and Solnon, Christine},
URL = {https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01895136},
BOOKTITLE = {{Internationale Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI)}},
ADDRESS = {Volos, Greece},
PUBLISHER = {{IEEE}},
PAGES = {846-853},
YEAR = {2018},
MONTH = Nov,
KEYWORDS = {Lasso ; Time Series ; Traffic Forecasting ; Variable Selection ; SVR ; ARIMA ; VAR ; k-NN},
PDF = {https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01895136/file/main.pdf},
HAL_ID = {hal-01895136},
HAL_VERSION = {v1},
}
Endnote :
%0 Conference Proceedings
%T Comparison of traffic forecasting methods in urban and suburban context
%+ Data Mining and Machine Learning (DM2L)
%+ Lab-STICC_IMTA_CID_DECIDE
%+ Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information (IMT Atlantique - LUSSI)
%+ Laboratoire d'Ingénierie Circulation Transport (LICIT UMR TE)
%+ Geometry Processing and Constrained Optimization (M2DisCo)
%A Salotti, Julien
%A Fenet, Serge
%A Billot, Romain
%A Faouzi, Nour-Eddin, El
%A Solnon, Christine
%< avec comité de lecture
%B Internationale Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI)
%C Volos, Greece
%I IEEE
%P 846-853
%8 2018-11-05
%D 2018
%K Lasso
%K Time Series
%K Traffic Forecasting
%K Variable Selection
%K SVR
%K ARIMA
%K VAR
%K k-NN
%Z Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML]
%Z Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]Conference papers
%X In the context of Connected and Smart Cities, the need to predict short term traffic conditions has led to the development of a large variety of forecasting algorithms. In spite of various research efforts, there is however still no clear view of the requirements involved in network-wide traffic forecasting. In this paper, we study the ability of several state-of-the-art methods to forecast the traffic flow at each road segment. Some of the multivariate methods use the information of all sensors to predict traffic at a specific location, whereas some others rely on the selection of a suitable subset. In addition to classical methods, we also study the advantage of learning this subset by using a new variable selection algorithm based on time series graphical models and information theory. This method has already been successfully used in natural science applications with similar goals, but not in the traffic community. A contribution is to evaluate all these methods on two real-world datasets with different characteristics and to compare the forecasting ability of each method in both contexts. The first dataset describes the traffic flow in the city center of Lyon (France), which exhibits complex patterns due to the network structure and urban traffic dynamics. The second dataset describes inter-urban freeway traffic on the outskirts of the french city of Marseille. Experimental results validate the need for variable selection mechanisms and illustrate the complementarity of forecasting algorithms depending on the type of road and the forecasting horizon.
%G English
%2 https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01895136/document
%2 https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01895136/file/main.pdf
%L hal-01895136
%U https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01895136
%~ CNRS
%~ UNIV-BREST
%~ UNIV-UBS
%~ EC-LYON
%~ INSTITUT-TELECOM
%~ ENIB
%~ LAB-STICC
%~ IFSTTAR
%~ UNIV-LYON1
%~ INSA-LYON
%~ ENTPE
%~ LIRIS
%~ LAB-STICC_IMTA_CID_DECIDE
%~ LYON2
%~ UNIV-LYON2
%~ INSA-GROUPE
%~ IMT-ATLANTIQUE
%~ IMTA_LUSSI
%~ LAB-STICC_IMTA
%~ LABEXIMU
Article dans une revue
Berrouiguet Sofian, Le Moal Valérie, Guillodo Elise, Le Floch Alis, Lenca Philippe, Billot Romain, Walter Michel
Prévention du suicide et santé connectée - Vers la personnalisation des soins ?
Med Sci, 2018, 34 (8-9), pp.730 - 734. ⟨10.1051/medsci/20183408021⟩
Bibtext :
@article{berrouiguet:hal-01880867,
TITLE = {{Pr{\'e}vention du suicide et sant{\'e} connect{\'e}e - Vers la personnalisation des soins ?}},
AUTHOR = {Berrouiguet, Sofian and Le Moal, Val{\'e}rie and Guillodo, Elise and Le Floch, Alis and Lenca, Philippe and Billot, Romain and Walter, Michel},
URL = {https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01880867},
JOURNAL = {{Med Sci}},
HAL_LOCAL_REFERENCE = {19234},
VOLUME = {34},
NUMBER = {8-9},
PAGES = {730 - 734},
YEAR = {2018},
MONTH = Sep,
DOI = {10.1051/medsci/20183408021},
KEYWORDS = {Suicide ; Pr{\'e}vention ; Sant{\'e} connect{\'e}e ; Soins personnalis{\'e}s ; E-health ; Aide {\`a} la d{\'e}cision},
HAL_ID = {hal-01880867},
HAL_VERSION = {v1},
}
Endnote :
%0 Journal Article
%T Prévention du suicide et santé connectée - Vers la personnalisation des soins ?
%+ Lab-STICC_IMTA_CID_DECIDE
%+ Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information (IMT Atlantique - LUSSI)
%+ Soins Primaires, Santé Publique, Registre des cancers de Bretagne Occidentale (SPURBO)
%+ Hopital de Bohars - CHRU Brest (CHU - BREST )
%A Berrouiguet, Sofian
%A Le Moal, Valérie
%A Guillodo, Elise
%A Le Floch, Alis
%A Lenca, Philippe
%A Billot, Romain
%A Walter, Michel
%< avec comité de lecture
%Z 19234
%J Med Sci
%V 34
%N 8-9
%P 730 - 734
%8 2018-09
%D 2018
%R 10.1051/medsci/20183408021
%K Suicide
%K Prévention
%K Santé connectée
%K Soins personnalisés
%K E-health
%K Aide à la décision
%Z Computer Science [cs]/Computers and Society [cs.CY]
%Z Computer Science [cs]/Mobile Computing
%Z Computer Science [cs]/Ubiquitous Computing
%Z Life Sciences [q-bio]/Santé publique et épidémiologie
%Z Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology/Psychiatrics and mental health
%Z Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML]Journal articles
%X L'évaluation ponctuelle du risque suicidaire habituellement conduite aux urgences, après un geste suicidaire, ne rend pas compte de son évolution après la sortie des soins, alors même que le risque de récidive reste important plusieurs mois après. Dans ces conditions, les possibilités d'identification, et donc de prise en charge, des patients à risque suicidaire sont limitées. Le développement de la santé connectée (eHealth) donne désormais accès en temps réel à des informations sur l'état de santé d'un patient entre deux séjours en centre de soins. Cette extension de l'évaluation clinique à l'environnement du patient permet de développer des outils d'aide à la décision face à la gestion du risque suicidaire.
%G French
%L hal-01880867
%U https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01880867
%~ CNRS
%~ UNIV-BREST
%~ UNIV-UBS
%~ SANTE_PUB_INSERM
%~ INSTITUT-TELECOM
%~ ENIB
%~ TDS-MACS
%~ LAB-STICC
%~ IMT-ATLANTIQUE
%~ IMTA_LUSSI
%~ LAB-STICC_IMTA_CID_DECIDE
%~ SPURBO
%~ LAB-STICC_IMTA
%~ IBSAM
Communication dans un congrès
Krishna Shubham, Billot Romain, Jullien Nicolas
A clustering approach to infer Wikipedia contributors' profile
OPENSYM'18, Nicolas Jullien, Aug 2018, Paris, France. ⟨10.1145/3233391.3233968⟩
Bibtext :
@inproceedings{krishna:hal-01832902,
TITLE = {{A clustering approach to infer Wikipedia contributors' profile}},
AUTHOR = {Krishna, Shubham and Billot, Romain and JULLIEN, Nicolas},
URL = {https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01832902},
BOOKTITLE = {{OPENSYM'18}},
ADDRESS = {Paris, France},
ORGANIZATION = {{Nicolas Jullien}},
EDITOR = {ACM},
YEAR = {2018},
MONTH = Aug,
DOI = {10.1145/3233391.3233968},
KEYWORDS = {Online communities ; clustering ; user proole ; Wikipedia},
PDF = {https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01832902/file/clustering-approach-infer_opensym.pdf},
HAL_ID = {hal-01832902},
HAL_VERSION = {v1},
}
Endnote :
%0 Conference Proceedings
%T A clustering approach to infer Wikipedia contributors' profile
%+ Lab-STICC_IMTA_CID_DECIDE
%+ IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique)
%+ Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information (IMT Atlantique - LUSSI)
%+ Laboratoire d'Economie et de Gestion de l'Ouest (LEGO)
%+ Môle Armoricain de Recherche sur la SOciété de l'information et des usages d'INternet (MARSOUIN)
%A Krishna, Shubham
%A Billot, Romain
%A JULLIEN, Nicolas
%< avec comité de lecture
%( OPENSYM'18
%B OPENSYM'18
%C Paris, France
%Y ACM
%8 2018-08-22
%D 2018
%R 10.1145/3233391.3233968
%K Online communities
%K clustering
%K user proole
%K Wikipedia
%Z Humanities and Social Sciences/Business administration
%Z Computer Science [cs]/Data Structures and Algorithms [cs.DS]
%Z Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG]Conference papers
%X Recent studies have improved our knowledge about the different types or prooles of online contributors, from casual to very involved ones, through focused people. But they use very complex methodologies, making their replication by the practitioners limited. We show on both Romanian and Danish wikis that using only the edit and their distribution over time to feed clustering techniques, allows to build these prooles with good accuracy and stability. is suggests that light monitoring of newcomers may be suucient to adapt the interaction with them and to increase the retention rate. CCS CONCEPTS • Human-centered computing → Empirical studies in collaborative and social computing;
%G English
%2 https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01832902/document
%2 https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01832902/file/clustering-approach-infer_opensym.pdf
%L hal-01832902
%U https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01832902
%~ CNRS
%~ UNIV-UBS
%~ INSTITUT-TELECOM
%~ ENIB
%~ LAB-STICC
%~ UNIV-BREST
%~ SHS
%~ LAB-STICC_IMTA_CID_DECIDE
%~ UNIV-RENNES1
%~ UNIV-RENNES2
%~ UR2-HB
%~ IMT-ATLANTIQUE
%~ LEGO
%~ LEGO_IMTA
%~ IMTA_LUSSI
%~ UR1-HAL
%~ MARSOUIN-IMTA
%~ LEGO-IMTA
%~ TEST-UR-CSS
%~ LAB-STICC_IMTA
%~ UNIV-RENNES
%~ IBSHS
Article dans une revue
Berrouiguet Sofian, Billot Romain, Lenca Philippe
Prévenir le suicide avec le numérique
Télécom‎ : revue de l'association TELECOM Paristech ALUMNI, Association Télécom ParisTech alumni, 2018, pp.31 - 33
Bibtext :
@article{berrouiguet:hal-01875108,
TITLE = {{Pr{\'e}venir le suicide avec le num{\'e}rique}},
AUTHOR = {Berrouiguet, Sofian and Billot, Romain and Lenca, Philippe},
URL = {https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01875108},
JOURNAL = {{T{\'e}l{\'e}com‎ : revue de l'association TELECOM Paristech ALUMNI}},
HAL_LOCAL_REFERENCE = {19205},
PUBLISHER = {{Association T{\'e}l{\'e}com ParisTech alumni}},
NUMBER = {189},
PAGES = {31 - 33},
YEAR = {2018},
MONTH = Jun,
KEYWORDS = {Esant{\'e} ; Pr{\'e}vention du suicide ; Suicide ; Psychiatrie ; Num{\'e}rique ; Sant{\'e}},
HAL_ID = {hal-01875108},
HAL_VERSION = {v1},
}
Endnote :
%0 Journal Article
%T Prévenir le suicide avec le numérique
%+ Lab-STICC_IMTA_CID_DECIDE
%+ Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information (IMT Atlantique - LUSSI)
%+ Soins Primaires, Santé Publique, Registre des cancers de Bretagne Occidentale (SPURBO)
%+ Hopital de Bohars - CHRU Brest (CHU - BREST )
%A Berrouiguet, Sofian
%A Billot, Romain
%A Lenca, Philippe
%< sans comité de lecture
%Z 19205
%@ 0040-2478
%J Télécom‎ : revue de l'association TELECOM Paristech ALUMNI
%I Association Télécom ParisTech alumni
%N 189
%P 31 - 33
%8 2018-06
%D 2018
%K Esanté
%K Prévention du suicide
%K Suicide
%K Psychiatrie
%K Numérique
%K Santé
%Z Computer Science [cs]/Mobile Computing
%Z Computer Science [cs]/Ubiquitous Computing
%Z Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
%Z Computer Science [cs]/Computers and Society [cs.CY]
%Z Humanities and Social Sciences/Methods and statistics
%Z Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology/Psychiatrics and mental health
%Z Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML]Journal articles
%X Plus de 10 000 personnes meurent en France par an de conduites suicidaires et 220 000 personnes réalisent un geste suicidaire (Observatoire National du Suicide, 2016). C'est ainsi que le développement de nouveaux outils de prévention est un enjeu majeur de santé publique et de recherche.
%G French
%L hal-01875108
%U https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01875108
%~ CNRS
%~ UNIV-BREST
%~ UNIV-UBS
%~ INSTITUT-TELECOM
%~ ENIB
%~ TDS-MACS
%~ LAB-STICC
%~ SHS
%~ IMT-ATLANTIQUE
%~ IMTA_LUSSI
%~ LAB-STICC_IMTA_CID_DECIDE
%~ SPURBO
%~ LAB-STICC_IMTA
%~ IBSAM
Communication dans un congrès
Lucas Flavien, Billot Romain, Sevaux Marc
Tournées de véhicules hétérogènes avec zones de circulation restreinte et trafic prédictif en milieu urbain
ROADEF: Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision, Feb 2018, Lorient, France
Bibtext :
@inproceedings{lucas:hal-02083933,
TITLE = {{Tourn{\'e}es de v{\'e}hicules h{\'e}t{\'e}rog{\`e}nes avec zones de circulation restreinte et trafic pr{\'e}dictif en milieu urbain}},
AUTHOR = {Lucas, Flavien and Billot, Romain and Sevaux, Marc},
URL = {https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02083933},
BOOKTITLE = {{ROADEF: Recherche Op{\'e}rationnelle et d'Aide {\`a} la D{\'e}cision}},
ADDRESS = {Lorient, France},
YEAR = {2018},
MONTH = Feb,
KEYWORDS = {tourn{\'e}es de v{\'e}hicules ; optimisation robuste ; multigraphes ; machine learning ; congestion ; pr{\'e}vision},
HAL_ID = {hal-02083933},
HAL_VERSION = {v1},
}
Endnote :
%0 Conference Paper
%F Oral
%T Tournées de véhicules hétérogènes avec zones de circulation restreinte et trafic prédictif en milieu urbain
%+ Lab-STICC_UBS_CID_DECIDE
%+ Lab-STICC_IMTA_CID_DECIDE
%A Lucas, Flavien
%A Billot, Romain
%A Sevaux, Marc
%< avec comité de lecture
%B ROADEF: Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision
%C Lorient, France
%8 2018-02-21
%D 2018
%K tournées de véhicules
%K optimisation robuste
%K multigraphes
%K machine learning
%K congestion
%K prévision
%Z Computer Science [cs]/Operations Research [cs.RO]Conference papers
%X Le problème de tournées de véhicules (VRP), étudié en premier par Dantzig et Ramser consiste à répartir des livraisons de biens sur plusieurs véhicules en minimisant la distance parcourue. Depuis, de nombreuses variantes du VRP ont été définies, notamment le problème de tournées de véhicules avec contraintes de capacité (CVRP), prenant en compte la capacité de charge d’une flotte homogène, et le problème de flotte hétérogène (HVRP), qui modélise une flotte de véhicules capacités variables. L’arrivée de mesures anti-pollution interdisant l’accès à des zones urbaines pour une partie des véhicules force à prendre en compte la différence d’accessibilité des véhicules dans les modèles de résolution des problèmes routiers. Enfin, en milieu urbain, la congestion évolue fortement et rapidement, ce qui peut vite faire perdre son intérêt à une solution prenant en compte une congestion datant de plusieurs heures. Le sujet des travaux consiste à résoudre un problème de tournées de véhicules hétérogènes (vitesse, capacité et zone d’accès différentes) prenant en compte les contraintes du milieu urbain, marqué par de fortes dynamiques court-terme.
%G French
%L hal-02083933
%U https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02083933
%~ CNRS
%~ UNIV-BREST
%~ UNIV-UBS
%~ ENIB
%~ LAB-STICC_UBS
%~ LAB-STICC
%~ UBS
%~ LAB-STICC_IMTA_CID_DECIDE
%~ INSTITUT-TELECOM
Communication dans un congrès
Billot Romain, Berrouiguet Sofian, Larsen Mark, Walter Michel, Castroman Jorge López, Baca-Garcia Enrique, Courtet Philippe, Lenca Philippe
Apport de la fouille de données pour la prévention du risque suicidaire
Conférence Internationale sur l'Extraction et la Gestion des Connaissances, Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, Jan 2018, Paris, France. pp.143 - 154
Bibtext :
@inproceedings{billot:hal-01694714,
TITLE = {{Apport de la fouille de donn{\'e}es pour la pr{\'e}vention du risque suicidaire}},
AUTHOR = {Billot, Romain and Berrouiguet, Sofian and Larsen, Mark and Walter, Michel and Castroman, Jorge L{\'o}pez and Baca-Garcia, Enrique and Courtet, Philippe and Lenca, Philippe},
URL = {https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01694714},
BOOKTITLE = {{Conf{\'e}rence Internationale sur l'Extraction et la Gestion des Connaissances, Revue des Nouvelles Technologies de l'Information}},
ADDRESS = {Paris, France},
HAL_LOCAL_REFERENCE = {18459},
VOLUME = {RNTI-E-34},
PAGES = {143 - 154},
YEAR = {2018},
MONTH = Jan,
KEYWORDS = {Fouille de donn{\'e}es ; Data mining ; Machine learning ; Suicide ; Tentative de suicide ; Clustering ; Arbres de r{\'e}gression},
HAL_ID = {hal-01694714},
HAL_VERSION = {v1},
}
Endnote :
%0 Conference Proceedings
%T Apport de la fouille de données pour la prévention du risque suicidaire
%+ Lab-STICC_IMTA_CID_DECIDE
%+ Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information (IMT Atlantique - LUSSI)
%+ Hopital de Bohars - CHRU Brest (CHU - BREST )
%+ Soins Primaires, Santé Publique, Registre des cancers de Bretagne Occidentale (SPURBO)
%+ Black Dog Institute (University of New South Wales) (BDI)
%+ Centre Hospitalier Régional Universitaire de Nîmes (.)
%+ Department of Psychiatry (Hospital Universitario Fundacion Jimenez Diaz )
%+ Neuropsychiatrie : recherche épidémiologique et clinique
%A Billot, Romain
%A Berrouiguet, Sofian
%A Larsen, Mark
%A Walter, Michel
%A Castroman, Jorge López
%A Baca-Garcia, Enrique
%A Courtet, Philippe
%A Lenca, Philippe
%< avec comité de lecture
%Z 18459
%( Actes Conférence Internationale sur l'Extraction et la Gestion des Connaissances, Revue des Nouvelles Technologies de l'Information
%B Conférence Internationale sur l'Extraction et la Gestion des Connaissances, Revue des Nouvelles Technologies de l'Information
%C Paris, France
%V RNTI-E-34
%P 143 - 154
%8 2018-01-22
%D 2018
%K Fouille de données
%K Data mining
%K Machine learning
%K Suicide
%K Tentative de suicide
%K Clustering
%K Arbres de régression
%Z Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
%Z Computer Science [cs]/Computers and Society [cs.CY]
%Z Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology/Psychiatrics and mental health
%Z Life Sciences [q-bio]/Santé publique et épidémiologie
%Z Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML]Conference papers
%X Avec plus de 800 000 décès par an dans le monde, le suicide est la troisième cause de décès évitable. Il y a 20 fois plus de tentatives, impliquant de nombreuses hospitalisations, des coûts humains et sociétaux énormes. Ces dernières années, les modalités de collecte de données, sociologiques et cliniques, concernant les patients reçus en consultation après une tentative, ont connu de profonds changements liés aux outils numériques. Nous présentons les principaux résultats d'un processus complet de fouille de données sur un échantillon de suicidants de deux hôpitaux européens. Le premier objectif est d'identifier des groupes de patients similaires et le second d'identifier des facteurs de risque associés au nombre de tentatives. Des méthodes non supervisées (ACM et clustering) et supervisées (arbres de régression) sont appliquées pour y répondre. Les résultats mettent en lumière l'apport de la fouille de données à des fins descriptives ou explicatives.
%G French
%L hal-01694714
%U https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01694714
%~ TELECOM-BRETAGNE
%~ INSTITUT-TELECOM
%~ CNRS
%~ UNIV-UBS
%~ SANTE_PUB_INSERM
%~ ENIB
%~ U1061
%~ TDS-MACS
%~ LAB-STICC
%~ UNIV-BREST
%~ BS
%~ UNIV-MONTPELLIER
%~ LAB-STICC_IMTA_CID_DECIDE
%~ IMTA_LUSSI
%~ IMT-ATLANTIQUE
%~ LAB-STICC_IMTA
%~ SPURBO
%~ IBSAM
Communication dans un congrès
Lenca Philippe, Berrouiguet Sofian, Billot Romain
Méthodes de data mining et applications à l'analyse de bases de données de suicidants
Journées du Groupement d’Etudes et de Prévention du Suicide, Jan 2018, Montpellier, France
Bibtext :
@inproceedings{lenca:hal-01688452,
TITLE = {{M{\'e}thodes de data mining et applications {\`a} l'analyse de bases de donn{\'e}es de suicidants}},
AUTHOR = {Lenca, Philippe and Berrouiguet, Sofian and Billot, Romain},
URL = {https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01688452},
BOOKTITLE = {{Journ{\'e}es du Groupement d'Etudes et de Pr{\'e}vention du Suicide}},
ADDRESS = {Montpellier, France},
HAL_LOCAL_REFERENCE = {18593},
PAGES = {.},
YEAR = {2018},
MONTH = Jan,
KEYWORDS = {Fouille de donn{\'e}es ; Data Mining ; Machine learning ; Suicide ; Tentative de suicide ; Clustering ; Arbres de r{\'e}gression},
HAL_ID = {hal-01688452},
HAL_VERSION = {v1},
}
Endnote :
%0 Conference Paper
%F Oral
%T Méthodes de data mining et applications à l'analyse de bases de données de suicidants
%+ Lab-STICC_IMTA_CID_DECIDE
%+ Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information (IMT Atlantique - LUSSI)
%+ Soins Primaires, Santé Publique, Registre des cancers de Bretagne Occidentale (SPURBO)
%+ Hopital de Bohars - CHRU Brest (CHU - BREST )
%A Lenca, Philippe
%A Berrouiguet, Sofian
%A Billot, Romain
%F Invité
%< sans comité de lecture
%Z 18593
%3 Actes Journées du Groupement d’Etudes et de Prévention du Suicide
%B Journées du Groupement d’Etudes et de Prévention du Suicide
%C Montpellier, France
%P .
%8 2018-01-10
%D 2018
%K Fouille de données
%K Data Mining
%K Machine learning
%K Suicide
%K Tentative de suicide
%K Clustering
%K Arbres de régression
%Z Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
%Z Computer Science [cs]/Computers and Society [cs.CY]
%Z Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology/Psychiatrics and mental health
%Z Life Sciences [q-bio]/Santé publique et épidémiologie
%Z Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML]
%Z Statistics [stat]/Applications [stat.AP]Conference papers
%X Les grandes étapes d'un processus de data mining ainsi que quelques méthodes d'apprentissage supervisées et non supervisées seront présentées et illustrées sur un exemple pédagogique. Enfin, les premiers résultats d'un processus complet de data mining sur une base de données de suicidants montreront l'intérêt du data mining pour déterminer des groupes de suicidants et pour identifier des facteurs de risque associés au nombre de tentatives de suicide.
%G French
%L hal-01688452
%U https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01688452
%~ TELECOM-BRETAGNE
%~ INSTITUT-TELECOM
%~ CNRS
%~ UNIV-UBS
%~ SANTE_PUB_INSERM
%~ ENIB
%~ TDS-MACS
%~ LAB-STICC
%~ UNIV-BREST
%~ IMTA_LUSSI
%~ LAB-STICC_IMTA_CID_DECIDE
%~ IMT-ATLANTIQUE
%~ LAB-STICC_IMTA
%~ SPURBO
%~ IBSAM
Article dans une revue
Berrouiguet Sofian, Larsen Mark, Mesmeur Catherine, Gravey Michel, Billot Romain, Walter Michel, Hugopsy Network, Lemey Christophe, Lenca Philippe
Toward mHealth Brief Contact Interventions in Suicide Prevention: Case Series From the Suicide Intervention Assisted by Messages (SIAM) Randomized Controlled Trial
JMIR Mhealth Uhealth, 2018, 6 (1), pp.e8 - ⟨10.2196/mhealth.7780⟩
Bibtext :
@article{berrouiguet:hal-01686061,
TITLE = {{Toward mHealth Brief Contact Interventions in Suicide Prevention: Case Series From the Suicide Intervention Assisted by Messages (SIAM) Randomized Controlled Trial}},
AUTHOR = {Berrouiguet, Sofian and Larsen, Mark and Mesmeur, Catherine and Gravey, Michel and Billot, Romain and Walter, Michel and Hugopsy, Network and Lemey, Christophe and Lenca, Philippe},
URL = {https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01686061},
JOURNAL = {{JMIR Mhealth Uhealth}},
HAL_LOCAL_REFERENCE = {18503},
VOLUME = {6},
NUMBER = {1},
PAGES = {e8 - },
YEAR = {2018},
MONTH = Jan,
DOI = {10.2196/mhealth.7780},
KEYWORDS = {Suicide ; Text Messaging ; Electronic Health Records ; Cell Phone ; Secondary Prevention ; Tertiary Prevention},
HAL_ID = {hal-01686061},
HAL_VERSION = {v1},
}
Endnote :
%0 Journal Article
%T Toward mHealth Brief Contact Interventions in Suicide Prevention: Case Series From the Suicide Intervention Assisted by Messages (SIAM) Randomized Controlled Trial
%+ Lab-STICC_IMTA_CID_DECIDE
%+ Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information (IMT Atlantique - LUSSI)
%+ Soins Primaires, Santé Publique, Registre des cancers de Bretagne Occidentale (SPURBO)
%+ Black Dog Institute (University of New South Wales) (BDI)
%+ Hopital de Bohars - CHRU Brest (CHU - BREST )
%+ Sys. Vision (Sys. Vision) (Sys. Vision)
%+ Réseau HUGO-PSY (CHU Rennes) (HUGO-PSY)
%A Berrouiguet, Sofian
%A Larsen, Mark
%A Mesmeur, Catherine
%A Gravey, Michel
%A Billot, Romain
%A Walter, Michel
%A Hugopsy, Network
%A Lemey, Christophe
%A Lenca, Philippe
%< avec comité de lecture
%Z 18503
%J JMIR Mhealth Uhealth
%V 6
%N 1
%P e8 -
%8 2018-01
%D 2018
%R 10.2196/mhealth.7780
%K Suicide
%K Text Messaging
%K Electronic Health Records
%K Cell Phone
%K Secondary Prevention
%K Tertiary Prevention
%Z Computer Science [cs]/Mobile Computing
%Z Computer Science [cs]/Ubiquitous Computing
%Z Computer Science [cs]/Computers and Society [cs.CY]
%Z Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology/Psychiatrics and mental health
%Z Life Sciences [q-bio]/Santé publique et épidémiologieJournal articles
%X Background: Research indicates that maintaining contact either via letter or postcard with at-risk adults following discharge from care services after a suicide attempt (SA) can reduce reattempt risk. Pilot studies have demonstrated that interventions using mobile health (mHealth) technologies are feasible in a suicide prevention setting. Objective: The aim of this study was to report three cases of patients recruited in the Suicide Intervention Assisted by Messages (SIAM) study to describe how a mobile intervention may influence follow-up. Methods: SIAM is a 2-year, multicenter randomized controlled trial conducted by the Brest University Hospital, France. Participants in the intervention group receive SIAM text messages 48 hours after discharge, then at day 8 and day 15, and months 1, 2, 3, 4, 5, and 6. The study includes participants aged 18 years or older, who have attended a participating hospital for an SA, and have been discharged from the emergency department (ED) or a psychiatric unit (PU) for a stay of less than 7 days. Eligible participants are randomized between the SIAM intervention messages and a control group. In this study, we present three cases from the ongoing SIAM study that demonstrate the capability of a mobile-based brief contact intervention for triggering patient-initiated contact with a crisis support team at various time points throughout the mobile-based follow-up period. Results: Out of the 244 patients recruited in the SIAM randomized controlled trial, three cases were selected to illustrate the impact of mHealth on suicide risk management. Participants initiated contact with the emergency crisis support service after receiving text messages up to 6 months following discharge from the hospital. Contact was initiated immediately following receipt of a text message or up to 6 days following a message. Conclusions: This text message--based brief contact intervention has demonstrated the potential to reconnect suicidal individuals with crisis support services while they are experiencing suicidal ideation as well as in a period after receiving messages. As follow-up phone calls over an extended period of time may not be feasible, this intervention has the potential to offer simple technological support for individuals following discharge from the ED. Trial Registration: ClinicalTrials.gov NCT02106949; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02106949 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6wMtAFL49)
%G English
%L hal-01686061
%U https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01686061
%~ INSTITUT-TELECOM
%~ TELECOM-BRETAGNE
%~ CNRS
%~ UNIV-UBS
%~ SANTE_PUB_INSERM
%~ ENIB
%~ TDS-MACS
%~ LAB-STICC
%~ UNIV-BREST
%~ IMTA_LUSSI
%~ LAB-STICC_IMTA_CID_DECIDE
%~ IMT-ATLANTIQUE
%~ LAB-STICC_IMTA
%~ SPURBO
%~ IBSAM
Chapitre d'ouvrage
Billot Romain, Bothorel Cécile, Lenca Philippe
Introduction to Big Data and Its Applications in Insurance
Big Data for Insurance Companies, Big Data, Artificial Intelligence and Data Analysis, 1, ISTE Editions, Wiley, pp.1 - 25, 2018, Innovation, Entrepreneurship and Management, 9781786300737
Bibtext :
@incollection{billot:hal-01686059,
TITLE = {{Introduction to Big Data and Its Applications in Insurance}},
AUTHOR = {Billot, Romain and BOTHOREL, C{\'e}cile and Lenca, Philippe},
URL = {https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01686059},
BOOKTITLE = {{Big Data for Insurance Companies}},
HAL_LOCAL_REFERENCE = {18487},
PUBLISHER = {{ISTE Editions, Wiley}},
SERIES = {Innovation, Entrepreneurship and Management},
VOLUME = {Big Data, Artificial Intelligence and Data Analysis, 1},
PAGES = {1 - 25},
YEAR = {2018},
KEYWORDS = {Big data ; Insurance industry},
HAL_ID = {hal-01686059},
HAL_VERSION = {v1},
}
Endnote :
%0 Book Section
%T Introduction to Big Data and Its Applications in Insurance
%+ Lab-STICC_IMTA_CID_DECIDE
%+ Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information (IMT Atlantique - LUSSI)
%A Billot, Romain
%A BOTHOREL, Cécile
%A Lenca, Philippe
%@ 9781786300737
%Z 18487
%B Big Data for Insurance Companies
%I ISTE Editions, Wiley
%S Innovation, Entrepreneurship and Management
%V Big Data, Artificial Intelligence and Data Analysis, 1
%P 1 - 25
%8 2018
%D 2018
%K Big data
%K Insurance industry
%Z Computer Science [cs]/Hardware Architecture [cs.AR]
%Z Computer Science [cs]/Databases [cs.DB]
%Z Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
%Z Computer Science [cs]/Computers and Society [cs.CY]
%Z Statistics [stat]/Applications [stat.AP]
%Z Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML]Book sections
%X We present an introduction to big data and its application in insurance (impact of big data, 5V and others, tools and architecture for big data, example of application in insurance).
%G English
%L hal-01686059
%U https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01686059
%~ INSTITUT-TELECOM
%~ TELECOM-BRETAGNE
%~ CNRS
%~ UNIV-UBS
%~ ENIB
%~ TDS-MACS
%~ LAB-STICC
%~ UNIV-BREST
%~ IMTA_LUSSI
%~ LAB-STICC_IMTA_CID_DECIDE
%~ IMT-ATLANTIQUE
%~ LAB-STICC_IMTA
Voir toutes les publications