Big Data: 2 professeurs de l’UTA primés (ACM)

Le Prof. Noga Alon de la Faculté des Sciences exactes de l’Université de Tel-Aviv et de l’Université Princeton, et le Prof. Yossi Matias de l’Ecole d’informatique de l’UTA, également Vice-Président de Google, ont remporté le prestigieux prix Paris Kanellakis de l’ACM (Association of Computing Machinery) pour avoir jeté les bases des algorithmes de streaming (diffusion en mode continu) dans les années 1990.

Selon le comité du prix, les méthodes mises au point par ces chercheurs pionniers constituent aujourd’hui la principale approche dans le domaine des Big Data.

Le Prof. Alon et le Prof. Matias ont reçu le prix avec leurs partenaires, le Prof. Phillip Gibbons de l’Université Carnegie Mellon et le Prof. Mario Szegedy de l’Université Rutgers aux Etats-Unis, pour leurs travaux révolutionnaires posant les bases des algorithmes de streaming (envoi de contenu en direct), et le développement d’applications pour l’analyse des mégadonnées (Big Data).

Leurs travaux comprennent une série d’études parmi lesquelles un article fondateur publié en 1996 dans la revue JCSS, intitulé  » The space complexity of approximating the frequency moments », dans lequel ils ont proposé une méthode pour traiter de très grandes quantités d’informations en mode continu. Cet article a également obtenu le prestigieux prix Gödel de l’Association européenne d’informatique théorique (EATCS) en 2005.

Pionniers de la révolution des Big Data

Selon le comité d’attribution du prix, les chercheurs « … ont été les pionniers du traitement algorithmique des flux de données massives. Leurs méthodes d’esquisses et d’algorithmes constituent encore aujourd’hui l’approche principale dans le domaine, ainsi que la base de tout un sous-domaine dans le champ des algorithmes. En outre, les concepts qu’ils ont proposés, comme la technique des résumés ou synopsis de données sont utilisés de manière quotidienne dans diverses tâches d’analyse de données dans différents domaines, tels que les bases de données, la surveillance de réseaux, l’analyse des données d’utilisation des sites Internet, le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique ».

Dans leur article fondateur ainsi que dans de nombreuses études ultérieures publiées au fil des ans, le Prof. Alon et le Prof. Matias ont montré comment certaines fonctionnalités d’informations statistiques peuvent être utilisées pour exécuter des calculs sur les Big Data sans conserver les données dans le système.

« Aujourd’hui, à l’ère des mégadonnées, il existe une grande quantité d’informations dans de nombreux domaines, allant de l’apprentissage informatique à l’analyse de la parole en passant par la mise en réseau. Nous pouvons lire les données lorsqu’elles arrivent, mais nous ne pouvons pas toutes les garder en mémoire. La question est de savoir quels algorithmes peuvent être programmés pour effectuer des calculs sur les données entrées même sans les conserver, en utilisant des synopsis de données ou des résumés d’informations », explique le Prof. Alon.

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