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Karim LIDOUH


coordonnées


BEP, Statistiques et études prospectives
Karim LIDOUH
tel 02 650 25 64, Karim.Lidouh@ulb.ac.be
Campus du Solbosch
CP129/01, avenue F.D. Roosevelt 50, 1050 Bruxelles




unités de recherche


CoDE-SMG-Mathématiques de la gestion [CoDE-SMG-Quantitative Techniques for Management] (CoDE-SMG)
CoDE-WIT-Technologies de l'Information et Web [CoDE-WIT-Laboratory for Web and Information Technology] (CoDE-WIT)
Service ingénierie de l'informatique et de la décision [Department of Computer and Decision Engineering] (CoDE)



projets


Bases de données spatio-temporelles [Spatio-temporal databases]
La gestion des données localisées dans l'espace est devenue aujourd'hui une nécessité tant pour les organisations que pour les individus. Les domaines d'application sont nombreux : la cartographie, la gestion et aménagement du territoire, la gestion de réseaux de services (électricité, eau, transports, etc.), l'environnement, le géomarketing, les services géolocalisés (Location-Based Services ou LBS). De plus, la dimension géographique est souvent reliée a une dimension temporelle ou historique, c'est-à-dire que le système doit garder trace de l'évolution dans le temps des données contenues dans la base. Nos recherches visent à définir des modèles conceptuels permettant d'exprimer les aspects spatiaux et temporels des applications, ainsi que les mécanismes permettant la traduction automatique de ces spécifications dans les systèmes opérationnels. [Today, the management of data located in space is a necessity both for organizations and individuals. The application domains are numerous: cartography, land management, network utility management (electricity, water, transportation, etc.), environment, geomarketing, location-based services. In addition, the spatial dimension is often related to a temporal or historical dimension, which means that the systems must keep track of the evolution in time of the data contained in the database. Our research consists in defining conceptual models that allows the spatial and temporal aspects of applications to be expressed, and the mechanisms allowing the translation of these specifications into operational systems.]

Aide à la décision [Decision aid]
Développements méthodologiques, logiciels et applications. En particulier, évaluations d'installations, de sites, problèmes de classification multicritère. Formalisation du concept de robustesse. [Both methodological and software developments as well as applications. Evaluation of industrial equipments and localisations problems. Multicriteria classification techniques. Formalization of the robustness concept.]

Recherche opérationnelle [Operational Research]
Modélisation et résolution de problèmes d'optimisation (Techniques quantitatives de gestion). Planification, programmation linéaire, théorie des graphes, théorie des files d'attente,... [Modelling and algorithms for optimization problems (Quantitative Management techniques). Planning, linear programming, graph theory, queuing theory,...]

Business Intelligence, Data Mining, et Entrepôts de données [Business Intelligence, Data Mining, and Data warehouses]
Dans notre société de la connaissance, le fait que les entreprises réussissent ou échouent repose en grande partie sur la façon dont elles peuvent efficacement collecter, nettoyer, intégrer, explorer, analyser et surveiller leurs informations pour mieux prédire les tendances futures et prendre les bonnes décisions. De nos jours, la collecte et le traitement des informations sur les processus métier d'une organisation sont devenus aussi importants que les processus eux-mêmes. Sur la base de ces informations, les processus peuvent être optimisés et la flexibilité de l'organisation peut être accrue, conduisant à des avantages concurrentiels. L'informatique décisionnelle, ou Business Intelligence (BI) en anglais, se réfère à la capacité d'une organisation de recueillir et analyser les données internes et externes dans le but de générer des connaissances et fournir un aide à la décision au niveau stratégique, tactique et opérationnel. Depuis sa création il y a 20 ans, la BI a émergé comme un domaine industriel majeur qui ne cesse de croître rapidement. La Business Intelligence a initialement été basée sur une combinaison des entrepôts de données (le processus de stockage des données historiques dans une structure conçue pour un traitement efficace) et l'analyse de données en ligne, tels que traitement analytique (OLAP) et la fouille de données (les méthodes mathématiques et statistiques nécessaires pour transformer les données brutes en informations précieuses pour prendre des décisions).Cependant, la BI aujourd'hui fait l'objet d'une révolution majeure. En effet, comme indiqué par le cabinet de conseil Gartner, ''les informations nécessaires pour prendre de nombreuses décisions ne résident pas dans les bases de données mais proviennent d'un mélange complexe de sources, y compris les e-mails, les messages vocaux, l'expérience personnelle, les informations multimédias et les communications externes de fournisseurs, clients, gouvernements, etc.''. Pour extraire des informations utiles à partir de ces données non structurées nos recherches combinent la BI traditionnelle avec la recherche d'informations et l'analyse de texte, et plus généralement le analyse de contenu. En outre, nous nous intéressons à la combinaison de la BI avec la gestion des processus métier, conduisant à l'intelligence des processus. [In our knowledge society, businesses succeed or fail based largely on how effectively they can collect, clean, integrate, explore, analyse, and monitor their information to predict future trends and make the best decisions. Business Intelligence (BI) refers to the capability of an organisation for collecting and analysing internal and external data with the objective of generate knowledge and value to provide decision support at the strategic, tactical, and operational levels. Since its inception 20 years ago, BI has emerged as a major industrial domain and driver that continues to grow rapidly. Business Intelligence has historically been based on a combination of data warehousing (the process of storing historical data in a structure designed for efficient processing) and data mining (the mathematical and statistical methods necessary to transform this raw data into valuable information for making business decisions). Our lab is in both research fields.BI, however, is undergoing a major revolution. Indeed, as stated by technology advisory firm Gartner, ''the information required to make many decisions does not reside in anyconvenient databases but comes from a complex mix of sources, including e-mails, voice messages, personal experience, multimedia information, and external communications from suppliers, customers, governments and so on.''. To extracting useful information from such unstructured data our research combines traditional BI with information retrieval or text analytics, and more generally content analytics. In addition, we are interested in combining business process management and BI, leading to process intelligence.]

Bases de données spatio-temporelles [Spatio-temporal databases]
La gestion des données localisées dans l'espace est devenue aujourd'hui une nécessité tant pour les organisations que pour les individus. Les domaines d'application sont nombreux : la cartographie, la gestion et aménagement du territoire, la gestion de réseaux de services (électricité, eau, transports, etc.), l'environnement, le géomarketing, les services géolocalisés (Location-Based Services ou LBS). De plus, la dimension géographique est souvent reliée a une dimension temporelle ou historique, c'est-à-dire que le système doit garder trace de l'évolution dans le temps des données contenues dans la base. Nos recherches visent à définir des modèles conceptuels permettantd'exprimer les aspects spatiaux et temporels des applications, ainsi que les mécanismes permettant la traduction automatique de ces spécifications dans les systèmes opérationnels. [Today, the management of data located in space is a necessity both for organizations and individuals. The application domains are numerous: cartography, land management, network utility management (electricity, water, transportation, etc.), environment, geomarketing, location-based services. In addition, the spatial dimension is often related to a temporal or historical dimension, which means that the systems must keep track of the evolution in time of the data contained in the database. Our research consists in defining conceptual models that allows the spatial and temporal aspects of applications to be expressed, and the mechanisms allowing the translation of these specifications into operational systems.]



disciplines et mots clés déclarés


Informatique administrative Informatique de gestion Informatique générale Recherche opérationnelle Systèmes d'information géographique Théorie de la décision et des choix collectifs Théorie des algorithmes Théorie des graphes Théorie des jeux et de la négociation

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