Etudiant : TAHRI Khadija

Filière : Master Web Intelligence et Sciences des Données (WISD)

Encadrant : Pr. AUTRE

Annèe : 2021

Résumé : Ce mémoire s’inscrit dans le cadre d’un stage de Master effectué au sein d’INRAE Aix-en- Provence, dans l’équipe Risques Hydrométéorologiques de l’unité de recherche RECOVER, sur une période étalée de 6 mois pour l’obtention du Master « Web Intelligence et Science des Données », en partenariat avec l’université Sorbonne Paris Nord, master Exploration Informatique des Données et Décisionnel (EID2). Avec l'avancement de la technologie web et sa croissance, il y a un énorme volume de données présentes, sous plusieurs formes, sur le web et les réseaux sociaux comme Twitter et Facebook. Cette croissance rapide des données et des informations dans l'environnement Web a rendu nécessaire l'utilisation de techniques sophistiquées qui n'ont jamais été utilisées dans d'autres domaines pour extraire des connaissances et des modèles significatifs du Web. Le Web mining est une extension de l'exploration des données qui a intégré diverses technologies dans des domaines de recherche tels que l'intelligence artificielle (IA), les statistiques, l'informatique, la découverte de connaissances et les modèles informatiques. L'objectif du Web Mining est de fournir des algorithmes ou des techniques pour rendre les accès aux données plus efficaces et plus pratiques. Les techniques de Web Mining sont classées en trois catégories dépendant de la partie à extraire : Web Content Mining (WCM), Web Structure Mining (WSM) et Web Usage Mining (WSM). L’objectif de ce stage est d’organiser et automatiser la collection des informations sur les dommages des inondations en France depuis les sites web et les réseaux sociaux comme Twitter, à l’aide des techniques et algorithmes du Web mining. Ces informations seront stockées dans une base de données existante DamaGis.