La sélection d'articles publiés dans le présent recueil constitue les actes des 21ème Journées Internationales Francophones "Extraction et Gestion des Connaissances" (EGC2021) qui se sont déroulées virtuellement du 25 au 29 janvier 2021. L'objectif de ces journées scientifiques est de rassembler dans un même lieu les chercheurs de disciplines connexe (Bases de Données, Statistiques, Apprentissage, Représentation des Connaissances, Gestion des Connaissances et Fouille de Données) et les ingénieurs qui mettent en oeuvre sur des données réelles des méthodes d'extraction et de gestion des connaissances. Cette conférence est un événement majeur fédérateur de la communauté francophone d'Extraction et de Gestion des Connaissances et regroupe des chercheurs de nombreux pays (notamment France, Belgique, Canada, Suisse, Afrique du Nord...). Le programme de la conférence comprend aussi des présentations de chercheurs invités reconnus mondialement pour leurs travaux. Les communications rassemblées dans ce volume traduisent à la fois le caractère multidisciplinaire des travaux de recherche présentés, la richesse des applications sous-jacentes et la vitalité des innovations issues de l'extraction et de la gestion des connaissances.
Vincent Lemaire est data scientist et chef d'un programme de de recherche intitulé "Intelligent Data Engineering and Automated Learning" dans le domaine de recherche "Decision and Knowledge" chez Orange Labs, France. Il a obtenu son diplôme de premier cycle à l'Université de Paris 12 en traitement du signal et a été pendant la même période enseignant en électronique. Il a obtenu un doctorat en informatique à l'Université de Paris 6 en 1999. Il a ensuite rejoint la division R&D d'Orange, où il est devenu expert senior en datamining. Il a obtenu son HDR en informatique à l'Université de Paris-Sud 11 (Orsay) en 2008. Ses recherches portent sur l'application de l'apprentissage machine dans divers domaines pour les entreprises de télécommunications, avec une application principale actuelle dans le datamining pour la veille économique, la détection de la fraude et la prédiction du churn. Il a organisé plusieurs ateliers et concours d'apprentissage automatique, notamment la KDD Cup 2009, le défi AISTATS 2010 sur l'apprentissage actif et d'autres défis, tutoriels ou ateliers d'ECML, ICML, ou encore de NeurIPS.
Jérôme Azé
Jérôme Azé est Professeur à l'Université de Montpellier. Il effectue sa recherche au LIRMM dans l'équipe ADVANSE sur des problématiques de fouille de données appliquées à la santé. Il a obtenu son diplôme de premier cycle à l'Université de Rennes 1 en Informatique. Il a obtenu un doctorat en informatique à l'Université de Paris-Sud 11 (Orsay) en 2003. Il est devenu Maître de Conférences en 2005 à Polytech Paris-Sud. Il a obtenu son HDR en informatique à l'Université de Paris-Sud 11 (Orsay) en 2012 et a ensuite été recruté, en septembre 2013, comme Professeur des Universités à Montpellier.
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