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universite de sousse
Institut Supérieur d’Informatique
et des Techniques de Communication
d’Hammam-Sousse (ISITCom)
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Laboratoire de recherche en informatique MARS
Pr. Lotfi ben romdhane
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Généralités sur le laboratoire
Le laboratoire s’appelle MARS qui est un acronyme de Modeling of Automated Reasoning Systems et il est une structure de recherche en informatique affiliée à l’Institut Supérieur d’Informatique et des Techniques de Communication d’Hammam-Sousse, Université de Sousse . Le Laboratoire a été lancé initialement comme une unité de recherche en 2011 ; et puis il a passé à la structure de laboratoire de recherche en janvier 2017.
MARS est dirigé par le Professeur Lotfi Ben Romdhane (lotfi.ben.romdhane@isitc.u-sousse.tn)
Le laboratoire est composé de trois groupes de recherche qui sont comme suit :
- OSS : Optimisation et Supervision des Systèmes de production de biens et de services
Dirigé par Pr. Ouajdi Korbaa
- IRIT : Information Retrieval and Indexing Techniques
Dirigé par Pr. Mohamed Nazih Omri
- SDM : Smart Data Mining
Dirigé par Pr. Lotfi Ben Romdhane
Equipe OSS : Systèmes de Production de Biens et de Services
L’équipe OSS vise à explorer dans les deux sens (vertical et horizontal) les systèmes de production. En effet, nous souhaitons aboutir progressivement à une approche globale (approche horizontale) d’optimisation allant de la conception des systèmes à leur surveillance en passant par toutes les phases : gestion du flux, planification, ordonnancement, régimes transitoires et permanents, etc. Cette approche est aujourd’hui visée dans le cadre de la chaine logistique ou la gestion hospitalière principalement pour l’homogénéité des composantes qui la forment et le fait que les critères recherchés sont souvent qualitatifs. La contrainte majeure est alors la complexité et le temps de calcul. D’où la recherche d’approches de plus en plus « intelligentes » ou rapides pour cibler plus rapidement des solutions approchées de bonne qualité.
Par contre, dans des domaines comme la production manufacturière, les différentes phases à parcourir sont en général hétérogènes voire même hiérarchiques ce qui implique une dépendance entre les phases et ajoute cette difficulté à l’explosion combinatoire. Dans ce cas, nous privilégions un approfondissement de chaque phase (parcours vertical) afin de mieux la cerner et la maitriser avant de mettre bout à bout l’ensemble des expertises réunies. Ainsi, nous visons à approfondir chacune des phases afin d’en réduire la complexité ou accélérer le temps de calcul nécessaire. Ces développements concernent la conception, la planification, l’ordonnancement, la surveillance, etc. Cette dernière thématique se décline également pour protection des systèmes contre toute action ou tentative d’action pour compromettre des systèmes (système d’information, réseaux). La validation de l’efficacité des modèles utilisés par ces solutions et les techniques mises en œuvre par ces solutions, représentent un défi et reste relatif à l’efficacité des solutions déjà existantes pour la protection ces systèmes. Les théories mises en œuvre par les approches d’optimisation analytique représentent les éléments de bases de cet axe afin de Contribuer à :
- Choisir les modèles de sécurité optimaux selon les domaines d’application ;
- Optimiser les mécanismes de sécurité mis en œuvre en termes de temps de traitement et taux d’attaques détectés ;
- Choisir les techniques de sécurité optimales pour chacune des composantes de sécurité ;
- Optimiser les solutions de contremesures en termes du temps de réponses et de la qualité de service affectés par conséquent ;
Finalement, les différents résultats obtenus et les expertises sur ces domaines applicatifs nous permettrons d’appliquer des méthodes et approches validées et maîtrisées sur d’autres domaines applicatifs proches ou connexes. Ainsi, nous fondons de grands espoirs sur le transfert de l’expertise de l’ordonnancement cyclique et celui temps réel dans les réseaux vers l’ordonnancement des multiprocesseurs (à la fois cyclique et temps réel). Également, l’expertise dans le domaine des CSP vers la planification et ordonnancement des blocs opératoires.
Equipe IRIT : Web Sémantique & Web Profond
Le Web est une ressource « infinie » d’information. Actuellement, on estime que le web profond représente environ 75% des ressources accessibles sur internet. Plusieurs types de contenus de qualité échappent en effet aux robots d'indexation. Dans ce contexte, on s’intéresse aux axes suivants :
- Modélisation du Web sous forme d’un ensemble de services (Web services) placés dans des contextes statiques et mobiles. Ainsi, on s’intéresse aux défis majeurs qui concernent la composition et l’orchestration des services Web pour répondre aux besoins des utilisateurs (exprimées sous forme de requêtes).
- Indexation du contenu du Web afin de d’avoir des recherches efficaces. Les défis majeurs à remonter dans ce contexte se résument comme suit : certains documents sont trop volumineux ; certaines bases de données sont trop complexes pour que les contenus correspondants soient indexés ; certaines pages sont protégées par l'auteur du contenu, enfin une très grande quantité de pages sont orphelines (absence de lien pointant vers leur URL). Dans ce contexte nous avons entamé des travaux dont l'objectif de définir des méthodes et des modèles d'indexation et de recherche d'informations, à partir du web profond. Les techniques que nous utilisons pour la mise en place des modèles d'extraction d'information sont entre les modèles graphiques tels que les réseaux bayésiens, les champs aléatoires conditionnels et la logique floue.
Equipe SDM : Analyse des Réseaux Sociaux
Les réseaux sociaux représentent un ensemble de systèmes complexes allant des réseaux de personnes tels que Facebook et Twitter aux réseaux de protéines en médecine (Protein Interaction Networks, ou PPI). La plus grande partie de ces réseaux sont placés dans un contexte de Big Data ou le volume des données est gigantesque. Nos recherches dans ce domaine consistent à développer des algorithmes et des modèles capables d’analyser ces systèmes ; de suivre leurs évolutions à travers le temps ; et entre autres d’expliquer les interactions entre les différentes composantes du système. Ces recherches ont des applications directes telles que la détection des réseaux de terroristes, l’analyse d’influence, la détermination de fonctionnement des protéines ; ou la détection des logiciels malveillants à base de comportements.
Les difficultés à surmonter se situent essentiellement à deux niveaux :
- Niveau théorique
Les algorithmes classiques ne sont pas efficaces pour manipuler des réseaux de grande taille ou la taille peut atteindre des billions de composantes et des centaines de millions d’interactions entre ses composantes.
Ainsi, nous sommes confrontés à d’autres approches capables de manipuler un grand volume de données en des temps qui doivent rester raisonnables. Pour ces besoins, nous avons développé des approches parallèles et distribués pour pouvoir traiter des réseaux sociaux de grande taille et qui relèvent du domaine du Big Data.
- Niveau technique
Les plateformes/modèles conventionnels de calcul ne permettent de traiter un si grand volume de données. Pour cela, nous avons adoptés d’autres Framework distribuées qui sont Hadoop/MapReduce, ainsi que des calculs parallèles par GPU.
Nous avons développé des prototypes (soft) d’analyse de la dynamique des réseaux sociaux à base de systèmes multi-agents et pour la détection des logiciels malveillants à base de comportement (behavior-based malware detection). Ces prototypes sont issus directement des travaux de recherche au niveau des Thèses de Doctorat. Nos recherches actuelles dans ce domaine s’intéressent d’une manière intensive à la détection des éléments influents dans ces réseaux et cela en effectuant une analyse de la dynamique de ces réseaux, à l’évolution des groupes (communautés), et l’évolution des interactions entre les différents acteurs à travers le temps.
La production scientifique en chiffres
Le tableau suivant résume la production scientifique du laboratoire de recherche depuis sa création.
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Conférences
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Journaux
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Thèses soutenues
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Master de recherche soutenus
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|---|---|---|---|---|
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2011
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3
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4
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0
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5
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2012
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16
|
6
|
0
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7
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2013
|
20
|
8
|
1
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5
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2014
|
4
|
3
|
1
|
3
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2015
|
17
|
3
|
1
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4
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2016
|
21
|
16
|
6
|
5
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2017
|
24
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8
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9
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8
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2018
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20
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10
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7
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4
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