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RNTI

MODULAD
Gestion de Connaissances en Temps Réel depuis des Flux Massifs de Données et Apprentissage Automatique
In EGC 2017, vol. RNTI-E-33, pp.481-484
Résumé
L'analyse en temps-réel de données massives envoyées par des cap-
teurs a connu ces dernières années un essor important. Du fait de l'hétérogénéité
de ces données, l'application de modèles de machine learning spécialement ca-
librés pour des cas d'usages précis a permis d'extraire et d'inférer des infor-
mations de très grandes valeurs. Néanmoins, peu de systèmes proposent une
implémentation distribuée sur un vrai cluster industriel permettant de tirer profit
de capacités de calcul décuplées. Nous présentons ici une démonstration de dé-
tection d'anomalie sur réseau souterrain d'eau potable en île-de-France réalisé
avec notre plateforme, dénotée WAVES.