Nathalie Charbel

Organisation

Nathalie CharbelDoctorante en Informatique

LIUPPA

LIUPPA
IUT de Bayonne et du Pays BasqueCampus Montaury 2, Allées Montaury 64600 Anglet France
nathalie.charbel @ iutbayonne.univ-pau.fr

Parcours

Expériences Professionnelles

2015 - Présent	Ingénieur de Recherche LIUPPA – Nobatek/INEF4, France Recherche d’information Sémantique - Web Sémantique – Maquette numérique 3D du bâtiment (BIM)
2015 - 2016	Enseignement (Contrat Monitorat 64h) IUT Bayonne Bases de données – Interface Homme Machine
2014 - 2015	Ingénieur de Développement Logiciels Netiks International sal, Liban Solutions .Net intégrées dans Microsoft Dynamics CRM et optimisées pour les banques, les industries financières
2013	Adjointe de Recherche Université Américaine à Beyrouth (AUB), Liban Reconstruction 3D de sites archéologiques à partir d’images

Formations

2015 - Présent	Doctorat en Informatique Université de Pau et des Pays de l’Adour – Nobatek/INEF4, France
2012 – 2013	Master 2 Professionnel en Bases de données et Intelligence Artificielle Université de Bourgogne, France
2008 – 2013	Mastère d’Ingénieur en Informatique et Télécommunications Université Antonine, Liban
2008	Baccalauréat Libanais - Sciences de la Vie Notre Dame de la Délivrande, Liban

Certificats/Prix/Récompenses

Prix du projet innovateur – Session de Posters – Doctoriales Transfrontalières (Université de Pau et des Pays de l’Adour – Université du Pays Basque)

Thèmes de recherche

Recherche d’Information Sémantique
Ontologies
Représentation de métadonnées et de contenu multimédia
Modélisation des données du bâtiment

Projets

Thèse

Titre

Représentation Sémantique de Corpus de Documents Hétérogènes pour un Modèle de Recherche d'Information Novateur : Application au Domaine du Bâtiment

Description

Les avancées récentes des Technologies de l'Information et de la Communication (TIC) a entraîné des transformations radicales de plu\-sieurs secteurs de l'industrie. L'adoption des technologies du Web Sémantique a démontré plusieurs avantages, surtout dans une application de Recherche d'Information (RI): une meilleure représentation des données et des capacités de raisonnement sur celles-ci. Cependant, cela a peu d’applications industrielles car il reste encore des problèmes non résolus, tels que la représentation de documents hétérogènes interdépendants à travers des modèles de données sémantiques.

Dans cette thèse, nous abordons deux défis principaux. Le premier défi porte sur la représentation de la connaissance d'un corpus de documents hétérogènes couvrant à la fois le contenu des documents fortement lié à un domaine métier ainsi que d'autres aspects liés à la structure de ces documents tels que leurs métadonnées, les relations inter et intra-documentaires (p. ex., les références entre documents ou parties de documents), etc. Le deuxième défi porte sur la RI à partir de ce corpus de documents hétérogènes tout en considérant des résultats de recherche novateurs aidant les utilisateurs principaux à mieux les interpréter surtout quand il s'agit de décortiquer les relations inter/intra-documentaires.