Workflows Scientifiques basés sur le Contexte. Application en biologie

Le manque de flexibilité réduit fortement l’usage que l’on peut faire des systèms de workflows scientifiques (SWF) dans la transformation d'hypothèse en découverts scientifique. Une réelle utilisation de SWF demande l’introduction du concept de «contexte». En effet, les échecsactuels sont attribués à l'absence d'explicitation du contexte dans SWF, l'insuffisance dans la prise de décisions adaptatives, le mécanisme de partage incomplète SWF. Pour résoudre ces problèmes, nous proposons un cadre contextuel orientée pour Workflow scientifique (CoF4SWF) pour rendre explicite par des contextes graphes contextuels dans SWF cycle de vie. Nous mettons en œuvre une méthodologie CoF4SWF par un prototype fonctionnel appelé contexte orienté SWF (CxSWF). Par ailleurs, le prototype a été CxSWF témoigné grâce dans le domaine du «virtual screening» appliqué au virus H5N1. Enfin, les résultats du processus de double évaluation a démontré que les hypothèses initiales de l'application a été atteint en principe. Les principales contributions de la thèse portent sur: (i) une méthodologie orientée contexte pour étudier la modélisation SWF; (ii) l’identification de trois approches pour redre explicite le contexte dans la modélisation SWF; (iii) l'enquête sur le rôle des graphes contextuels dans SWF modélisation. Ce travail a permis de: (1) Représenter et modéliser la flexibilité des SWF dans leur contexte pour permettre une adaptabilité de la prise de décision dans le SWF, (2) Faire du contexte le statut des connaissances dans un entrepôt de SWF pour l’apprentissage de pratiques, et (3) Partager le SWF et leur contexte d’exploitation comme complément d’une découverte scientifique.

Publications 2010-2018

• 2018
  • L. Chen, Th.‑M.‑T. Nguyen, G. PAN, J. JAKUBOWICZ, L. Liu, X. Fan, J. Li, Ch. Wang : “Complementary Base Station Clustering for Cost-Effective and Energy-Efficient Cloud-RAN”, Proceedings of the 14^th IEEE International Conference on Ubiquitous Intelligence and Computing (UIC 2017), San Francisco, CA, United States, (ISBN: 978-1-5386-0435-9) (2018)
• 2017
  • L. Chen, X. Fan, L. Wang, D. Zhang, Zh. Yu, J. Li, Th.‑M.‑T. Nguyen, G. PAN, Ch. Wang : “RADAR: road obstacle identification for disaster response leveraging cross-domain urban data”, Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies, vol. 1 (4), pp. articleno.:130,pp1-23, (ACM) (2017)
• 2011
  • X. Fan : “Context-oriented Scientific Workflow and its Application”, soutenance de thèse, soutenance 07/11/2011, direction de recherche Brézillon, Patrick (2011)
  • X. Fan, P. Brézillon, R. Zhang, L. Li : “Contextualizing workflow in cooperative design”, 2011 15^th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design, Lausanne, Switzerland, pp. 17-22, (IEEE) (2011)
  • X. Fan, P. Brézillon, R. Zhang, L. Li : “A context-based framework for improving decision making in scientific workflow”, 3^rd International Conference on Computer Research and Development, vol. 2, Shanghai, China, pp. 15-19, (IEEE Computer Society) (2011)
  • X. Fan, P. Brézillon, R. Zhang, L. Li : “Making context explicit towards decision support for a flexible scientific workflow system”, 2011 Workshop on Human-Centered Processes, vol. 696, CEUR-WS, Genoa, Italy, pp. 3-9, (CEUR) (2011)
• 2010
  • X. Fan, P. Brézillon, R. Zhang, L. Li : “Context-oriented scientific workflow system and its application in virtual screening”, Bridging the Socio-Technical Gap in Decision Support Systems. Challenges for the next Decade., Lisbon, Portugal, pp. 335-345 (2010)