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Contexte. Les réseaux bayésiens sont utilisés selon deux approches distinctes, reposant sur les mêmes principes d'analyse bayésienne : comme outil de modélisation a priori faisant intervenir les hypothèses du chercheur, ou comme outil de fouille de données, sans hypothèse a priori de la part du chercheur. La première approche a diffusé dans la communauté biomédicale. La seconde provient avant tout de l'intelligence artificielle et n'est à notre connaissance pas utilisée en épidémiologie. Cette application est pourtant prometteuse – notamment dans le cas de données massives – et pourrait permettre la découverte de relations causales insoupçonnées. Cela reste cependant à montrer. Méthode. Nous avons utilisé les données de 2010 de la cohorte SIRS, reposant sur un échantillon représentatif de la population adulte du Grand Paris. Plusieurs publications en épidémiologie sociale sont fondées sur cette cohorte, dont une étudiant les recours aux soins et les caractéristiques sociales en lien avec ces recours. Nous avons réanalysé les données de cette étude avec différents algorithmes de fouille de données permettant tout d'abord d'identifier automatiquement la structure du réseau bayésien représentant les données (le graphe), et ensuite d'estimer les paramètres du réseau à partir des données. Nous avons comparé les résultats obtenus par fouille de données avec les analyses multivariées classiques et les données de la littérature. Résultats. L'analyse multivariée identifie des relations entre variables connues de la littérature. Les analyses par réseau bayésien identifient des relations plus complexes, orientées, entre variables, dont les significations sont simples. La majorité des analyses montre une partition entre variables sociales et variables de recours aux soins. Discussion. La fouille de données massives par réseau bayésien représente un ensemble de techniques théoriquement bien assises, appliquées avec succès dans différents domaines. Notre exemple de résultats obtenus sur des données connues dans le champ de l'épidémiologie sociale suggère que l'intérêt de ce type d'approche doit être clarifié. En particulier, son utilisation en aveugle paraît, au vu de nos résultats, peu pertinente.

National audience ; La notion d'aménagement du territoire fait référence à différents concepts tels que les informations spatiales et temporelles, les acteurs, les opinions, l'histoire, la politique, etc. Aujourd'hui, avec le développement des technologies numériques (blogs, forums, réseaux sociaux, etc.), l'ensemble des acteurs impliqués s'expriment et tous les documents textuels ainsi produits constituent une source considérable d'informations qu'il est crucial d'analyser. Dans cet article, nous souhaitons poser les premières bases d'une méthode automatique d'extraction de connaissances permettant d'analyser le ressenti (opinion et/ou sentiment) des acteurs impliqués à partir d'un corpus de données totalement hétérogènes constitués spécifiquement pour un territoire. Une telle approche, qui se situe dans le domaine de la science des données, offrira aux décideurs et aux usagers d'un territoire un environnement leur permettant d'en obtenir les clefs de lecture et d'en mesurer tous les enjeux et les contours.

National audience ; La notion d'aménagement du territoire fait référence à différents concepts tels que les informations spatiales et temporelles, les acteurs, les opinions, l'histoire, la politique, etc. Aujourd'hui, avec le développement des technologies numériques (blogs, forums, réseaux sociaux, etc.), l'ensemble des acteurs impliqués s'expriment et tous les documents textuels ainsi produits constituent une source considérable d'informations qu'il est crucial d'analyser. Dans cet article, nous souhaitons poser les premières bases d'une méthode automatique d'extraction de connaissances permettant d'analyser le ressenti (opinion et/ou sentiment) des acteurs impliqués à partir d'un corpus de données totalement hétérogènes constitués spécifiquement pour un territoire. Une telle approche, qui se situe dans le domaine de la science des données, offrira aux décideurs et aux usagers d'un territoire un environnement leur permettant d'en obtenir les clefs de lecture et d'en mesurer tous les enjeux et les contours.

National audience ; La notion d'aménagement du territoire fait référence à différents concepts tels que les informations spatiales et temporelles, les acteurs, les opinions, l'histoire, la politique, etc. Aujourd'hui, avec le développement des technologies numériques (blogs, forums, réseaux sociaux, etc.), l'ensemble des acteurs impliqués s'expriment et tous les documents textuels ainsi produits constituent une source considérable d'informations qu'il est crucial d'analyser. Dans cet article, nous souhaitons poser les premières bases d'une méthode automatique d'extraction de connaissances permettant d'analyser le ressenti (opinion et/ou sentiment) des acteurs impliqués à partir d'un corpus de données totalement hétérogènes constitués spécifiquement pour un territoire. Une telle approche, qui se situe dans le domaine de la science des données, offrira aux décideurs et aux usagers d'un territoire un environnement leur permettant d'en obtenir les clefs de lecture et d'en mesurer tous les enjeux et les contours.

National audience ; La notion d'aménagement du territoire fait référence à différents concepts tels que les informations spatiales et temporelles, les acteurs, les opinions, l'histoire, la politique, etc. Aujourd'hui, avec le développement des technologies numériques (blogs, forums, réseaux sociaux, etc.), l'ensemble des acteurs impliqués s'expriment et tous les documents textuels ainsi produits constituent une source considérable d'informations qu'il est crucial d'analyser. Dans cet article, nous souhaitons poser les premières bases d'une méthode automatique d'extraction de connaissances permettant d'analyser le ressenti (opinion et/ou sentiment) des acteurs impliqués à partir d'un corpus de données totalement hétérogènes constitués spécifiquement pour un territoire. Une telle approche, qui se situe dans le domaine de la science des données, offrira aux décideurs et aux usagers d'un territoire un environnement leur permettant d'en obtenir les clefs de lecture et d'en mesurer tous les enjeux et les contours.

National audience ; La notion d'aménagement du territoire fait référence à différents concepts tels que les informations spatiales et temporelles, les acteurs, les opinions, l'histoire, la politique, etc. Aujourd'hui, avec le développement des technologies numériques (blogs, forums, réseaux sociaux, etc.), l'ensemble des acteurs impliqués s'expriment et tous les documents textuels ainsi produits constituent une source considérable d'informations qu'il est crucial d'analyser. Dans cet article, nous souhaitons poser les premières bases d'une méthode automatique d'extraction de connaissances permettant d'analyser le ressenti (opinion et/ou sentiment) des acteurs impliqués à partir d'un corpus de données totalement hétérogènes constitués spécifiquement pour un territoire. Une telle approche, qui se situe dans le domaine de la science des données, offrira aux décideurs et aux usagers d'un territoire un environnement leur permettant d'en obtenir les clefs de lecture et d'en mesurer tous les enjeux et les contours.

National audience ; La notion d'aménagement du territoire fait référence à différents concepts tels que les informations spatiales et temporelles, les acteurs, les opinions, l'histoire, la politique, etc. Aujourd'hui, avec le développement des technologies numériques (blogs, forums, réseaux sociaux, etc.), l'ensemble des acteurs impliqués s'expriment et tous les documents textuels ainsi produits constituent une source considérable d'informations qu'il est crucial d'analyser. Dans cet article, nous souhaitons poser les premières bases d'une méthode automatique d'extraction de connaissances permettant d'analyser le ressenti (opinion et/ou sentiment) des acteurs impliqués à partir d'un corpus de données totalement hétérogènes constitués spécifiquement pour un territoire. Une telle approche, qui se situe dans le domaine de la science des données, offrira aux décideurs et aux usagers d'un territoire un environnement leur permettant d'en obtenir les clefs de lecture et d'en mesurer tous les enjeux et les contours.

International audience ; De nouveaux rapports de force entre l'individu, la société civile et la puissance publique sont apparus, dont l'économie politique des données – leurs modes de production, d'appropriation, de partage – se présente comme un révélateur. En particulier, l'articulation entre la transparence et l'ouverture d'un côté et la protection des libertés individuelles – notamment la vie privée – de l'autre, qui est au cœur du libéralisme classique, se trouve posée à nouveaux frais. Différents ordres de données peuvent être identifiés, que nous examinerons successivement dans ce chapitre. Il peut s'agir 1) de données « ouvertes », en particulier celles qui ont été produites ou collectées par des administrations publiques et qui sont mises à disposition du public (open data) ; il peut également être question 2) de données « massives », produites ou collectées avant tout par des entités privées, en particulier à travers les traces des actions et des interactions réalisées au sein d'un environnement de plus en plus susceptible d'en conserver des enregistrements (big data) ; mais il peut également s'agir 3) de données « fuitées », c'est-à-dire de données personnelles ou institutionnelles à caractère confidentiel qui ont été divulguées de manière involontaire ou illicite (leaked data). L'articulation entre ces trois ordres des données pose un certain nombre de questions nouvelles pour des catégories structurantes du politique, et sur les possibilités émancipatoires autant que les modalités du contrôle. Nous voudrions ici explorer quelques-unes de leurs implications, en revenant sur ce que ces trois ordres des données révèlent des dispositifs de savoir/pouvoir à l'œuvre – une question qui peut se résumer de la manière suivante : en matière de données, qui accède à quoi et avec quels effets ?

International audience ; De nouveaux rapports de force entre l'individu, la société civile et la puissance publique sont apparus, dont l'économie politique des données – leurs modes de production, d'appropriation, de partage – se présente comme un révélateur. En particulier, l'articulation entre la transparence et l'ouverture d'un côté et la protection des libertés individuelles – notamment la vie privée – de l'autre, qui est au cœur du libéralisme classique, se trouve posée à nouveaux frais. Différents ordres de données peuvent être identifiés, que nous examinerons successivement dans ce chapitre. Il peut s'agir 1) de données « ouvertes », en particulier celles qui ont été produites ou collectées par des administrations publiques et qui sont mises à disposition du public (open data) ; il peut également être question 2) de données « massives », produites ou collectées avant tout par des entités privées, en particulier à travers les traces des actions et des interactions réalisées au sein d'un environnement de plus en plus susceptible d'en conserver des enregistrements (big data) ; mais il peut également s'agir 3) de données « fuitées », c'est-à-dire de données personnelles ou institutionnelles à caractère confidentiel qui ont été divulguées de manière involontaire ou illicite (leaked data). L'articulation entre ces trois ordres des données pose un certain nombre de questions nouvelles pour des catégories structurantes du politique, et sur les possibilités émancipatoires autant que les modalités du contrôle. Nous voudrions ici explorer quelques-unes de leurs implications, en revenant sur ce que ces trois ordres des données révèlent des dispositifs de savoir/pouvoir à l'œuvre – une question qui peut se résumer de la manière suivante : en matière de données, qui accède à quoi et avec quels effets ?

International audience ; De nouveaux rapports de force entre l'individu, la société civile et la puissance publique sont apparus, dont l'économie politique des données – leurs modes de production, d'appropriation, de partage – se présente comme un révélateur. En particulier, l'articulation entre la transparence et l'ouverture d'un côté et la protection des libertés individuelles – notamment la vie privée – de l'autre, qui est au cœur du libéralisme classique, se trouve posée à nouveaux frais. Différents ordres de données peuvent être identifiés, que nous examinerons successivement dans ce chapitre. Il peut s'agir 1) de données « ouvertes », en particulier celles qui ont été produites ou collectées par des administrations publiques et qui sont mises à disposition du public (open data) ; il peut également être question 2) de données « massives », produites ou collectées avant tout par des entités privées, en particulier à travers les traces des actions et des interactions réalisées au sein d'un environnement de plus en plus susceptible d'en conserver des enregistrements (big data) ; mais il peut également s'agir 3) de données « fuitées », c'est-à-dire de données personnelles ou institutionnelles à caractère confidentiel qui ont été divulguées de manière involontaire ou illicite (leaked data). L'articulation entre ces trois ordres des données pose un certain nombre de questions nouvelles pour des catégories structurantes du politique, et sur les possibilités émancipatoires autant que les modalités du contrôle. Nous voudrions ici explorer quelques-unes de leurs implications, en revenant sur ce que ces trois ordres des données révèlent des dispositifs de savoir/pouvoir à l'œuvre – une question qui peut se résumer de la manière suivante : en matière de données, qui accède à quoi et avec quels effets ?