Appel à communication

Cette année, la 26ème édition de la conférence EGC aura lieu à Anglet du 26 au 30 janvier 2026.

Lien de soumission des articles : https://easychair.org/conferences?conf=egc2026

La conférence Extraction et Gestion des Connaissances (EGC) est un événement annuel réunissant des chercheur·e·s et praticien·ne·s de disciplines relevant des sciences des données et des connaissances. Ces disciplines incluent notamment l’apprentissage automatique, l’ingénierie et la représentation des connaissances, le raisonnement sur les données et les connaissances, la fouille et l’analyse de données, les systèmes d’information, le web sémantique,  les données ouvertes, le traitement automatique de la langue et l’intelligence artificielle hybride et de confiance. Tous les travaux innovants portant sur ces thèmes sont les bienvenu·e·s.

La conférence EGC est l’occasion de faire se rencontrer académiques et industriels afin de confronter des travaux théoriques et des applications pratiques sur des données réelles et de communiquer des travaux de qualité, d’échanger et de favoriser la fertilisation croisée des idées, à travers la présentation de travaux de recherche récents, de développements industriels et d’applications originales.

Pour cette édition de la conférence EGC nous souhaitons interroger les pratiques d’extraction et de gestion des données et des connaissances à la lumière des évolutions récentes de l’intelligence artificielle et des responsabilités qu’elles impliquent. L’essor des technologies fondées sur l’IA soulève en effet des enjeux cruciaux liés à la transparence, à l’explicabilité, à l’équité, et à la gestion des biais dans les systèmes décisionnels. Ces enjeux concernent aussi bien le traitement de l’information dans les environnements numériques que les usages de l’IA dans des domaines sensibles tels que la santé, la communication, la cybersécurité ou encore la gouvernance. Dans ce contexte, les questions de désinformation, de ciblage algorithmique, de représentation des identités ou encore de fiabilité des modèles deviennent centrales. Cette édition encourage ainsi les contributions qui, tout en proposant des avancées méthodologiques, prennent également en compte les dimensions sociales, éthiques et responsables de l’IA appliquée aux données et aux connaissances.

Les premiers orateurs/trices invité.e.s sont :

  • Iryna Gurevych, Professeur à Université de Darmstadt, Allemagne
  • Katja Hose, Professeure à TU Wien’s Databases and Artificial Intelligence Research Unit, Autriche
  • Pascale Kuntz, Professeure en informatique à Polytech Nantes, France
  • Patrick Gallinari, Professeur à Sorbonne Université, Criteo AI Lab à Paris, France

L’école d’hiver (e-EGC) sera, quant à elle, consacrée à l’extraction et la gestion de données et de connaissances au service de la cyber-sécurité et fera l’objet de communications spécifiques ultérieures.

Dans la continuité des éditions précédentes, l’édition 2026 souhaite renforcer l’implication des jeunes chercheur·e·s, qu’ils ou elles aient un article accepté ou non. Un programme dédié de soutien et de volontariat sera mis en place afin de faciliter leur participation, notamment par un accompagnement financier.

Actes EGC et numéro spécial DKE

Les actes d’EGC 2026, rassemblant les articles des communications orales ainsi que ceux des présentations par posters, seront publiés dans un numéro de la revue RNTI. Par ailleurs, les auteur·rice·s des meilleurs articles seront invité·e·s à soumettre une version étendue de leurs travaux pour un numéro spécial de la revue Data & Knowledge Engineering (DKE), actuellement en cours de validation par Elsevier.

Soumission

Lien de soumission des articles : https://easychair.org/conferences?conf=egc2026

Plusieurs types de communications sont possibles :

  • Les contributions attendues peuvent être des travaux de recherche originaux, qu’ils soient académiques, applicatifs ou issus du monde industriel. Elles devront être soumises en mode anonyme, dans un format unique de 12 pages maximum pour les articles longs et de 8 pages maximum pour les articles courts. Il est également possible de soumettre des résumés de 2 pages en vue d’une présentation sous forme de poster pendant la conférence. Toutes les soumissions feront l’objet d’une évaluation en double aveugle par plusieurs membres du comité de programme. À l’issue de l’évaluation, les articles seront acceptés soit en format long (12 pages), soit en format court (8 pages). Les articles acceptés, qu’ils soient en format long ou court, seront présentés oralement lors de la conférence.
  • Travaux de recherche déjà publiés dans des conférences ou revues internationales de haut niveau, mais encore inédits en langue française. Les articles en cours de soumission ou dont les décisions ne sont pas encore publiques ne sont pas éligibles à cette catégorie. Les soumissions feront l’objet d’une évaluation en simple aveugle (les auteur·e·s ne sont pas anonymé·e·s). Il s’agit de résumés de travaux publiés, limités à 8 pages et rédigés obligatoirement en français. Les auteur·e·s sont invité·e·s à citer explicitement la publication originale dès l’introduction du résumé.
  • Les démonstrations de logiciels, accompagnées d’une vidéo de présentation. Chaque démonstration devra être complétée par un article de 4 à 8 pages. Pour plus de détails, veuillez consulter l’appel à soumissions dédié aux démonstrations. [date limite ferme de soumission : ​​07/11/2025]
  • Ateliers thématiques : voir appel à soumissions spécifique à l’organisation d’ateliers thématiques qui auront lieu le mardi 27 Janvier 2026. [date limite de soumission : ​​21/11/2025]

Les articles originaux (longs, courts, posters et démonstrations) peuvent être soumis en français ou en anglais. Toutefois, en cas d’acceptation, une version française sera exigée, sauf si les auteur·e·s sont non-francophones. Une vérification de la qualité de la traduction pourra être effectuée, et le comité de programme se réserve le droit de refuser un article si cette version ne répond pas aux exigences attendues.

Cette année, la classification des articles en catégories « applicatif » ou « méthodologique » sera établie en croisant les indications fournies par les auteur·e·s et les retours des relecteur·rice·s. Les contributions présentant une forte dimension applicative sont encouragées.

Enfin, l’édition EGC 2026 accueillera le défi EGC, coordonné par le groupe de travail TextMine. Les résultats de ce défi, ainsi que les présentations des travaux primés, seront intégrés au programme scientifique de la conférence.

Format de soumission

Toutes les soumissions se feront par voie électronique exclusivement par le lien de soumission easychair: https://easychair.org/conferences?conf=egc2026

Elles devront être soumises au format PDF exclusivement et devront impérativement utiliser le format RNTI latex accessible via le site web de la conférence.

Le style RNTI est disponible ici :  https://www.egc2025.cnrs.fr/wp-content/uploads/2024/11/RNTI_auteurs.zip

Les soumissions qui dépasseraient 12 pages ou qui ne respectent pas les règles d’anonymat et/ou le format RNTI Latex ne seront pas évaluées.

Prix

Cinq prix scientifiques seront attribués lors de la conférence :

  • un prix pour la catégorie “article académique” (1500 euros),
  • un prix pour la catégorie “article applicatif” (1500 euros),
  • un prix pour la catégorie “démonstration” (500 euros),
  • un prix pour la catégorie “défi” (1500 euros),
  • un prix de thèse (1000 euros) décerné à un jeune docteur dont la thèse a été soutenue depuis moins de trois ans dans les thématiques liées à l’extraction et la gestion des connaissances.

Ces prix seront décernés par un jury composé de membres du comité de pilotage. Le prix de thèse fait l’objet d’une annonce spécifique.

Dates importantes

Ces dates concernent les articles académiques ou applicatifs/industriels, les travaux de recherche déjà publiés dans des conférences ou revues internationales mais inédits en français. Pour les ateliers et les démonstrations, voir les appels à communications spécifiques. Ces dates sont fermes et définitives.

Résumés des articles : 03 —> 12 octobre 2025 – 23:59 Paris time
Textes complets des articles : 12 —>15 octobre 2025 – 23:59 Paris time
Interactions auteurs-membres du CP: 7-10 novembre 2025 – 23:59 Paris time
Notification aux auteurs : 15 novembre 2025 – 23:59 Paris time
Version finale des articles : 28 novembre 2025 – 23:59 Paris time
Clôture du défi : 15 novembre 2025 – 23:59 Paris time
Textes complets des articles du défi : 21 novembre 2025 – 23:59 Paris time

Programmation scientifique et organisation

  • Présidente du Comité de Programme : Fatiha Saïs
  • Président du Comité d’Organisation : Richard Chbeir

Thématiques

Les sujets d’intérêt de la conférence incluent (liste non-exhaustive) :

Fondements de l’extraction et de la gestion de connaissances

  • Apprentissage supervisé : apprentissage de règles, apprentissage statistique, modèles probabilistes, méthodes d’ensembles, régression, classification guidée par les connaissances

  • Apprentissage profond : modèles fondationnels, architectures, stratégie d’apprentissage
  • Apprentissage non supervisé : méthodes de partitionnement et de recouvrement, méthodes hiérarchiques, multi-vues, multi-stratégies, co-clustering, clustering sous contraintes
  • Méthodes algorithmiques pour l’analyse de données : découverte de motifs et d’ensembles de motifs
  • Méthodes statistiques en analyse de données
  • Méthodes mathématiques pour la fouille de données : topologie, variétés mathématiques, optimisation, calcul tensoriel, …
  • Cadre théorique pour la fouille de données, langages de requêtes déclaratifs, fouille de données sous contraintes
  • Programmation logique et programmation par contraintes pour la science des données
  • Détection d’exceptions, d’inattendus, d’anomalies, de signaux faibles
  • Algorithmes de fouille de données robustes au passage à l’échelle, systèmes distribués/parallèles
  • Visualisation et fouille visuelle de données massives
  • Interrogation et raisonnement sur des données en présence d’ontologies
  • Représentation, traitement et échange de données et connaissances sur le Web sémantique et le Web des données liées
  • Fouille du Web de données, extraction pour le Web sémantique, annotation multimédia, annotation du Web des Objets
  • Variété des données : structurées, semi-structurées, textuelles, relationnelles, symboliques, graphes et réseaux, spatiales, géolocalisées, multimédia
  • Extraction de connaissances dans des données temporelles, dynamiques et flux de données
  • Préservation de la confidentialité et de l’anonymat
  • Transparence, équité et explicabilité des algorithmes

Aspects méthodologiques de l’extraction et de la gestion de connaissances

  • Acquisition, nettoyage, filtrage des données, réduction de dimensions, sélection et modification des caractéristiques

  • Gestion des connaissances et des ontologies : acquisition, stockage, mise à jour, interopérabilité, interconnexion, évolution
  • Cycle de vie et alignement des vocabulaires (ontologies, thésaurus, métadonnées) sur le Web
  • Préparation, architecture et modèles de données liées sur le Web
  • Intégration de connaissances dans le processus d’extraction (ontologies, expertise, …)
  • Gestion du stockage, de la traçabilité, de la qualité, de la sécurité et de l’intégrité de l’information et des données
  • Plateformes et systèmes pour l’extraction et la gestion de données et de connaissances
  • Études expérimentales sur des données volumineuses
  • Visualisation, explication et compréhension de résultats
  • Critères et évaluation de la qualité des données et des connaissances extraites
  • Protocoles d’évaluation et validation de modèles à partir d’utilisateurs
  • Interaction humain-machine en fouille de données, apprentissage actif, apprentissage par renforcement
  • Métadonnées : modélisation, extraction et enrichissement par fouille de données
  • Analyse et correction des biais
  • Crowdsourcing, modélisation de comportements
  • Science ouverte, reproductibilité et données FAIR

Applications de l’extraction et de la gestion de connaissances

  • Modélisation des épidémies, recherche clinique, médecine, biologie

  • Analyse de liens, communautés en ligne, réseaux sociaux, médias sociaux
  • Fouille de données d’opinions, de dépêches, de micro-publications
  • Analyse de données en sciences de l’éducation
  • Sécurité, détection d’intrusion, prévention de fraude
  • Mémoires d’entreprise, veille technologique, intelligence économique
  • Systèmes de recommandation, commerce électronique, publicité en ligne
  • Détection d’anomalies et de fraudes

Extraction et gestion de connaissances dans des domaines émergents ou connexes

  • Développement durable et science de la durabilité

  • Informatique verte
  • Mobilité, géo-localisation, ubiquité, intelligence ambiante, réseaux de capteurs, Internet des objets
  • Crowdsourcing, freelancing, modélisation de comportements
  • Big Data et nouveaux paradigmes : calcul haute performance, parallélisme, systèmes distribués
  • Fact-checking, journalisme de données, désinformation et cybersécurité
  • Applications en industrie 4.0 : véhicules autonomes, jumeaux numériques, réalité augmentée/virtuelle, énergie intelligente, cybersécurité industrielle, …
  • Applications en santé : médecine personnalisée, découverte et développement de médicaments, analyse de données de santé, santé connectée et télémédecine
  • Enjeux éthiques et responsabilités
  • Fertilisation croisée entre extraction de connaissances et autres domaines

Reproductibilité des résultats

Nous invitons les auteurs des articles et leurs relecteurs à considérer avec attention des questions relatives à la reproductibilité des résultats qui sont présentés et, en particulier (mais pas uniquement), pour les travaux faisant appel à des méthodes d’apprentissage automatique.
Vous pourrez vous référer au document ci-dessous pour guider la préparation de vos articles et des codes mis à disposition pour vos soumissions et vos versions finales :

The Machine Learning Reproducibility Checklist J. Pineau, 2020

Lors de vos soumissions (qui doivent être anonymes) il est possible de partager une version d’un dépôt git anonymisé en utilisant le service https://anonymous.4open.science/.

Usage de l’IA générative

Nous invitons les auteurs des articles à considérer avec attention la question de l’usage de l’IA générative dans le processus de rédaction de leurs articles. Dans le formulaire de soumission il est désormais demandé de préciser si une IA générative a été utilisée pour de la révision linguistique et à l’amélioration stylistique de textes rédigés par les auteurs.

Nous rappelons que, indépendamment de l’usage éventuel de l’IA générative, la responsabilité scientifique et juridique du contenu relève exclusivement des auteurs. Le comité de programme se réserve le droit de retirer un article en cas de manquement éthique (plagiat, références fictives, etc.).

Enfin, nous invitons les auteur.e.s à lire les recommandations de la commission européennes sur l’usage responsable de l’IA générative en recherche ainsi que le Code européen de conduite pour l’intégrité en recherche. 

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