Bénédicte DESCLEFS

Réalité virtuelle etReprésentation de

Données ComplexesLIP6, équipe Réseaux et PerformancesMichel SOTOPr. Eric HORLAIT

Problématique• Très grande quantité de données brutes

Extraire l ’information utile

• Représenter cette informationTrouver les métaphores adaptées

• Complexité de la 3D et des environnements virtuelsDéfinir de nouvelles interfaces utilisateurs

• Évaluer la qualité des visualisations obtenues

Objectifs du Data Mining

• Déceler des tendances et des relations parmi les données

• Construire des modèles pour « agréger » l’information– modèle descriptif– modèle prédictif

But : Mieux comprendre la structure des données pour pouvoir les exploiter efficacement

Techniques de Data Mining

• Étapes préliminaires indispensables :– Identification du problème– Préparation des données– Construction, utilisation et vérification du modèle

• Data Mining visuel ou analyse de données « intelligente »Coopération de l ’ordinateur et de l ’homme :– Homme : aptitude à détecter rapidement des tendances– Ordinateur : Rapidité, précision, pas de « lassitude »

Représentation des données

• Données « physiques »Représentation en 3D naturelle

• Données abstraitesIntérêt de la 3D pas évident

Trouver les métaphores spatiales adaptées

Exemples de métaphores

Métaphore : correspondance incomplète entre un domaine source et un domaine cible

• Graphes avec noeuds et liens (GV3D)• 3D Rooms• Paysages d’information (FileVis, SPIRE)• Livres (WebBook)• Villes (Software City, Information City)

Visualisation de données :MineSet

Visualisation de logiciels : Software City

Visualisation de systèmes de fichiers : FSN

Visualisation de sites Web :WebBook

Visualisation de réseaux : VENoM

Complexité de la 3D et des mondes virtuels

• Nouveaux équipements• Nouvel environnement

Trouver de nouvelles techniques d ’interaction pour contrôler l ’espace 3D (Visualisation, Manipulation,

Navigation)

Amélioration de l ’interface utilisateur

• Utilisation des aptitudes humaines naturellesImportance des systèmes sensoriel, cognitif et ergonomique humains

• Multi-modalité Utilisation simultanée de plusieurs modes de communication

• Environnement 100 % réaliste ?Introduction éventuelle de caractéristiques « magiques »

• Choix des équipements (pour la visualisation et la manipulation) et du mode de navigation

Évaluation de la visualisation

• Importance du contexte de l ’application, pour juger de la qualité d ’une visualisation

• Critères de qualité

• Tests psychologiques (à défaut de modèles numériques exacts)

Conclusion

Axes de recherche principaux :

• Amélioration de l’interface 3D

• Modélisation de données complexes– Représentation d’une structure hiérarchique acyclique– Modélisation du Web ?