Extraction et gestion des connaissances
Résumé
Ces actes regroupent les articles présentés lors des 3e journées sur l'Extraction et la Gestion de Connaissances (EGC 2003) qui se déroulent à Lyon du 22 au 24 janvier 2003. EGC est la principale manifestation scientifique francophone pour les chercheurs en conception et développement d'outils flexibles pour la représentation et l'accès à des informations de tout type. Cette conférence pluridisciplinaire rassemble plusieurs domaines de recherche comme les bases de données, la recherche d'information, la représentation des connaissances, l'apprentissage, l'interaction homme-machine et les statistiques. Les précédentes éditions d'EGC ont eu lieu à Nantes (2000) et à Montpellier (2001). Une phase de discussion par courrier électronique a permis de résoudre la majorité des opinions divergentes entre lecteurs. Le comité de programme, au cours de sa réunion plénière du 13 novembre 2002, a ensuite examiné tous les articles ayant reçu une opinion de rejet de la part de l'un des rapporteurs. Il a pris en compte le jugement de compétence déclaré par le rapporteur lui-même afin de pouvoir accepter les articles rejetés par un rapporteur se déclarant peu compétent, et soutenus par un ou plusieurs rapporteurs se déclarant compétents. A la fin de ce processus, un peu moins de 50 % des articles soumis étaient acceptés pour publication. Il faut bien noter que ce n'est pas la politique d'EGC de rechercher des quotas d'acceptation, mais il se trouve que, cette année, les opinions des rapporteurs nous placent à un niveau d'acceptation comparable aux conférences volontairement sélectives. Nous espérons que ce pourcentage d'acceptation au lieu de baisser, va s'élever au cours des années, à mesure que la communauté se structure. C'est en tous les cas le but de notre conférence. Les articles contenus dans ces actes représentent de façon tout à fait homogène l'ensemble des disciplines liées à la découverte et à la gestion de connaissances : bases de données, visualisation, classification, recherche d'information, apprentissage inductif et modélisation des connaissances.