Sélection 2016

TRAJECTOIRES – Fouille et Analyse de trajectoires enrichies – application aux trajectoires des visiteurs d’un musée

Doctorant :
Alexandros Kontarinis
Directeur de thèse :
Dan Vodislav (ETIS - UCP)

 
Partenaires :
Musée du Louvre
L’objectif général de ce projet de recherche est de développer des méthodes et outils d’analyse des données des visites en musée, qui apportent une valeur ajoutée en exploitant les trajectoires de visite des utilisateurs.
Dans le contexte d’analyse des trajectoires de visite en milieu fermé, comme un musée, une représentation sémantique et symbolique – plutôt que la représentation géométrique – s’adapte mieux à la variété des techniques de positionnement en intérieur et à la qualité des données. Ainsi, le défi de ce projet de recherche est lié à la modélisation et l’analyse des trajectoires, en combinant la géométrie et la topologie des lieux, avec un modèle sémantique. Plus exactement, il s’agit d’enrichir les trajectoires des visiteurs par l’association de leur profil, déclaré ou dérivé de l’usage de l’audioguide du musée (consultation de contenu multimédia par exemple). Pour ce faire, il faut résoudre des problèmes d’intégration de données multi-sources et structurer les trajectoires par référence au modèle de l’espace sous-jacent. Un modèle de l’espace multi-échelle et généralisable selon différents contextes (centres commerciaux par exemple) sera adopté. De plus, le projet va proposer des méthodes d’analyse d’un grand nombre de trajectoires, centrées sur la détection de motifs de mobilité récurrents au musée. Ces méthodes pourront aider à l’identification et l’interprétation de comportements-type des visiteurs, car ils concernent à la fois les trajectoires individuelles et les foules (visiteurs se déplaçant au même moment).

Intérêts sociétaux et valorisation

Dans les musées, les appareils ou applications mobiles de type audioguide permettent de recueillir des données de localisation des visiteurs. Pour le moment cela sert uniquement à faciliter leur orientation. Cependant, les trajectoires peuvent être croisées avec des informations sémantiques et permettre une interprétation plus fine du comportement, des habitudes et des besoins des visiteurs, un outil précieux d’aide à la décision pour les professionnels du musée (par exemple pour améliorer le placement des artefacts et des zones de repos).

De plus, les connaissances extraites des données et les modèles de comportement peuvent être intégrés dans les systèmes de guidage pour les rendre plus intelligents et personnalisés. Enfin, le potentiel de valorisation de la production scientifique des travaux de recherche entamés est important dans le domaine de la science de données.

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