# Actes de l'atelier GAST 2025 (Gestion et Analyse de données Spatiales et Temporelles)

Nida Meddouri, Aurélie Leborgne, Loïc Salmon, Clément Iphar

► To cite this version:

Nida Meddouri, Aurélie Leborgne, Loïc Salmon, Clément Iphar. Actes de l'atelier GAST 2025 (Gestion et Analyse de données Spatiales et Temporelles). Atelier GAST'25, Jan 2025, Strasboug, France. 2025. hal-05040389

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Atelier GAST 2025

Gestion et Analyse de données Spatiales et Temporelles

Organisateurs (par ordre alphabétique):

Clément IPHAR (LETG, UBO, Brest, France)

Aurélie LEBORGNE (ICube, Université de Strasbourg, France)

Nida MEDDOURI (LRE, EPITA, Kremlin-Bicêtre, France)

Loïc SALMON (ISEA, Université de Nouvelle-Calédonie, France)
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PRÉFACE

Le dixième atelier « Gestion et Analyse des données Spatiales et Temporelles » (GAST) est associé à EGC’2025. Cet atelier, s’appuyant sur le groupe de travail GAST, regroupe des chercheurs, du domaine académique et de l’industrie, qui s’intéressent aux problématiques liées à la prise en compte de l’information temporelle ou spatiale (quantitative ou qualitative) dans leurs processus de gestion et d’analyse de données (méthodes et application d’extraction, de gestion, de représentation, d’analyse et de visualisation d’informations).

Ces actes regroupent trois soumissions présentées à l'atelier GAST'2025. Ces articles montrent une large étendue des recherches actuelles à des fins de modélisation, d'extraction, d'analyse, ou de visualisation d'information, basées sur les dimensions temporelles et spatiales associées. Nous espérons que les orateurs, les auditeurs et les lecteurs pourront interagir autour de ces sujets, que les questions et les défis associés à l'information temporelle et spatiale continueront à animer les débats.

Nous tenons à remercier tous les auteurs pour leurs propositions d'articles ainsi que les membres du comité de lecture dont les retours ont été de qualité pour l'ensemble des articles.

En espérant que ces articles vous apporteront de nouvelles perspectives autour de la Gestion et l'Analyse des données Spatiales et Temporelles, nous vous souhaitons une bonne lecture.

Clément IPHAR
LETG, UBO

Aurélie LEBORGNE
ICube, UNISTRA

Nida MEDDOURI
LRE, EPITA

Loïc SALMON
ISEA, UNC
<figure><img src="image_2.png" /></figure>
Membres du comité de lecture

Albrecht Zimmermann (GREYC, Université de Caen Normandie, France)

Amedeo Napoli (LORIA Nancy, Université de Lorraine, France)

Assaad Oussama Zeghina (ICube, Université de Strasbourg, France)

Aurelie Leborgne (ICube, Université de Strasbourg, France)

Clément Iphar (LETG, Université de Bretagne Occidentale, France)

Florence Le Ber (ICube, Université de Strasbourg/ENGEES, France)

Jérôme Gensel (LIG, Université Grenoble Alpe, France)

Loïc Salmon (ISEA, Université de Nouvelle-Calédonie, France)

Nazha Selmaoui-Folcher (ISEA, Université de Nouvelle-Calédonie, France)

Nida Meddouri (LRE, EPITA, France)

Pedro Merino Laso (École Nationale Supérieure Maritime, France)

Roberto Interdonato (CIRAD, UMR TETIS, France)
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TABLE DES MATIÈRES

<table><tr><td>Améliorer interopérabilité des entrepôts de données avec l'utilisation de catalogues d'artefacts sémantiques<br>Christelle Pierkot, Guillaume Alviset et Hélène Bressan</td><td>1</td></tr><tr><td>Construction non-supervisée de variables pour la régression extrinsèque de séries temporelles<br>Aurélien Renault, Dominique Gay, Noureddine Yassine Nair Benrekia, Alexis Bondu, Vincent Lemaire</td><td>13</td></tr><tr><td>Apprentissage interprétable des menaces d'attentas en France (2012-2021) par des règles de décision<br>Nida Meddouri, David Beserra, Loïc Salmon, Tyrone Paviot</td><td>31</td></tr><tr><td>Index des auteurs</td><td>51</td></tr></table>
<figure><img src="image_4.png" /></figure>
# Améliorer interopérabilité des entrepôts de données avec l'utilisation de catalogues d'artefacts sémantiques

Christelle Pierkot*, Guillaume Alviset*, Hélène Bressan**

*CNRS, UAR Data Terra,
500 rue JF Breton, 34090 Montpellier
christelle.pierkot@cnrs.fr, guillaume.alviset@cnrs.fr,

**BRGM, Unité Data - Structuration de la donnée,
3 av. Claude-Guillemin - BP 36009 - 45060 ORLÉANS Cedex 2
h.bressan@brgm.fr

**Résumé.** L'étude du système Terre regroupe plusieurs disciplines dont les collaborations se multiplient pour répondre à des problématiques de plus en plus complexes, comme celles relatives au changement climatique. Data Terra, l'infrastructure de recherche nationale en charge de la gestion des données du Système Terre offre des services de découverte, d'accès et de diffusion des données, permettant aux chercheurs de mener à bien leurs travaux scientifiques. Parmi ces services, l'entrepôt de données national EaSy Data, facilite le partage et la valorisation des données de la recherche, et l'EarthPortal, un catalogue FAIR d'artefacts sémantiques, encourage l'utilisation et la diffusion de vocabulaires contrôlés et d'ontologies.

Malgré le fait que les gestionnaires de données sont convaincus du bien fondé des principes FAIR et des apports de leur application, leurs mises en œuvre restent difficiles à atteindre. C'est le cas en particulier pour le critère d'interopérabilité alors qu'il est un enjeu majeur, essentiel pour garantir que les données puissent être efficacement combinées, interprétées et utilisées à la fois par les humains et les machines. Pour satisfaire aux critères d'interopérabilité des principes FAIR, il est impératif que les données et les métadonnées utilisent des vocabulaires contrôlés et des modèles de représentation structurés.

Dans cet article, nous montrons comment l'utilisation d'un catalogue d'artefacts sémantiques peut renforcer l'interopérabilité d'un entrepôt de données. Nous illustrons cette démarche par l'intégration de l'entrepôt de données EaSy Data avec le catalogue sémantique EarthPortal, ce qui permet d'enrichir les métadonnées par des annotations sémantiques tout en améliorant l'expérience utilisateur.

## 1 Introduction

L'étude du système Terre regroupe plusieurs disciplines dont les collaborations se multiplient pour répondre à des problématiques de plus en plus complexes, comme celles relatives au
changement climatique. Data Terra (1) est l'infrastructure de recherche en charge de la gestion des données de 5 compartiments majeurs du Système Terre : Océan, Atmosphère, Terre Solide, Surface continentale et Biodiversité. En plus de services distribués d'infrastructure, Data Terra offre également des services de découverte, d'accès et de diffusion aux données, permettant aux chercheurs de mener à bien leurs travaux scientifiques. Parmi ces services, l'entrepôt de données national EaSy Data (2), permet aux chercheurs de partager leurs données en vue de diffusion et de valorisation auprès d'autres utilisateurs potentiels.

Les principes FAIR définis par Wilkinson et al. (4) pour permettre une meilleure gestion des données dans les entrepôts de données, à travers 4 principes : *Findability*, *Accessibility*, *Interoperability and Reusability*, sont reconnus d'utilité par les gestionnaires des données du Système Terre. En particulier, le respect du principe d'Interopérabilité dans les entrepôts de données garantit que les données sont téléchargeables, utilisables, compréhensibles, et combinables avec d'autres données, à la fois par des humains et des machines.

Dans cet article, nous montrons, à travers un exemple d'application mis en oeuvre dans l'entrepôt de données EaSy Data, comment l'utilisation d'un catalogue d'artefacts sémantiques peut améliorer l'interopérabilité de l'entrepôt de données.

Le papier est structuré de la manière suivante : Tout d'abord, sur la base des recommandations des principes FAIR, nous analysons comment la sémantique pourrait être utilisée pour améliorer l'interopérabilité des entrepôts de données. Ensuite, nous présentons EaSy Data et EarthPortal (3) et décrivons les différentes utilisations possibles de l'intégration des deux outils. Nous présentons ensuite l'exemple de la connexion entre EarthPortal et EaSy Data et la valeur ajoutée qu'elle apporte. Enfin, nous proposons quelques perspectives d'avenir pour ce travail.

## 2 Interopérabilité des Entrepôts de Données : l'impact des Principes FAIR et des technologies sémantiques

Les principes FAIR ont joué un rôle crucial dans l'établissement des meilleures pratiques de gestion des données au sein des communautés scientifiques, obtenant un soutien important de la part des organismes de financement de la recherche pour encourager leur adoption. En France, le programme de recherche Science Ouverte de l'ANR a soutenu divers projets centrés sur ces principes, tels que FairTOIS (9), Semantics4Fair (10), BRIDGE (11), et Copilote (8). Le programme European Open Science Cloud (EOSC (12)) est également fondamental dans la mise en œuvre de ces principes, soutenant des projets majeurs tels que FAIRsFAIR (13), FAIR-IMPACT (14), ENVRI-FAIR (15), et FAIR-EASE (6). À l'échelle internationale, la Research Data Alliance (16) se distingue par son engagement continu envers les initiatives liées aux principes FAIR. Plusieurs groupes de travail ont émergé ces dernières années, témoignant de l'intérêt croissant de la communauté scientifique, y compris dans les sciences de la Terre, à intégrer ces principes dans leurs domaines respectifs.

Le respect des principes FAIR garantit que les données sont *Faciles à trouver, Accessibles, Interoperables, Réutilisables*, et qu'elles peuvent être intégrées avec d'autres ensembles de données. Les critères d'interopérabilité des principes FAIR spécifient que : (I1) la description des données doit suivre un vocabulaire contrôlé et un modèle de représentation servant à le structurer, et (I2) les données et métadonnées utilisent des vocabulaires qui respectent eux-
mêmes les principes FAIR. Ces principes sont essentiels pour la mise en oeuvre des entrepôts de données, garantissant que les données soient compréhensibles et utilisables par les humains et les machines. Dans un entrepôt de données, pour répondre au critère I1, les métadonnées qui permettent de décrire explicitement les données doivent suivre un schéma standardisé et être sémantiquement riches. Le choix des artefacts sémantiques<fnref n="1" /> utilisés au sein de l'entrepôt permet de satisfaire le critère I2. Cependant, comme le souligne Amdouni et al. (17), les principes sous-jacents à l'Interopérabilité sont souvent considérés comme les plus difficiles à atteindre et les plus cruciaux pour répondre aux exigences FAIR.

Dans le domaine des sciences de la Terre, divers artefacts sémantiques, tels que des vocabulaires et des ontologies, sont utilisés pour représenter et annoter les (méta)données de manière standardisée. L'ontologie SWEET (Semantic Web for Earth and Environment Technology Ontology) et les thésaurus du GCMD (Global Change Master Directory) comptent parmi les références majeures. Ces artefacts sémantiques de haut niveau ne couvrent pas de manière exhaustive toutes les caractéristiques du système terre et de nombreuses initiatives ont été menées pour développer des artefacts sémantiques plus spécifiquement adaptés. Au niveau national, l'infrastructure de recherche Data Terra a spécifié des vocabulaires pour une utilisation dans les catalogues des pôles de données, et un thesaurus unifié a été spécifié pour l'entrepôt national de données thématiques EaSy Data. À l'échelle européenne, l'infrastructure Actris (25), dédiée à la recherche sur le climat et la qualité de l'air, a développé un vocabulaire contrôlé qu'elle utilise dans son catalogue. De même, EPOS, l'infrastructure pour la composante Terre solide, utilise un vocabulaire dans les services d'EPOS-MSL (24).

Pour faire face à la multiplication de ces artefacts sémantiques et respecter le critère I2 des principes FAIR, Coxid et al. (19) et Poveda-Villalón el al. (20) proposent dix règles pour rendre les artefacts sémantiques eux-mêmes FAIR tels que : assigner un identifiant unique et persistant, ajouter des métadonnées, enregistrer l'artefact sémantique dans un référentiel sémantique, etc.). Jonquet et al. (21) recommandent quant à eux l'utilisation de catalogues permettant le partage, la diffusion et la réutilisation des artefacts sémantiques. Au niveau européen, les recommandations de la Task Force "Interopérabilité Sémantique" mettent en évidence l'importance de reconnaître les catalogues d'artefacts sémantiques comme un élément crucial pour la durabilité à long terme de toute infrastructure de données de recherche [Corcho et al. (22)].

## 3 Interopérabilité sémantique dans EaSy Data

EaSy Data est l'entrepôt de données national français de confiance dédié aux données de recherche liées aux sciences de la Terre et de l'environnement. Grâce à EaSy Data, un chercheur peut déposer des données provenant de tous les domaines des sciences de la Terre et demander un DOI. L'approbation est soumise à un processus de modération réalisé par des experts de différentes disciplines. Une interface de recherche est également disponible, permettant aux utilisateurs de retrouver facilement les données. Conformément aux recommandations internationales, EaSy Data repose sur un schéma de métadonnées standardisé, en utilisant la norme ISO 19115 pour la description des données.

<footnote n="1">1. Artefact Sémantique est un terme générique proposé par le projet FAIRsFAIR pour désigner les objets sémantiques tels que les vocabulaires, ontologies, etc. (18)</footnote>
## Améliorer l'Interopérabilité des Données grâce à un Catalogue d'Artefacts Sémantiques

Pour se conformer aux principes FAIR, en particulier ceux liés à l'interopérabilité, plusieurs éléments de métadonnées dans EaSy Data intègrent des artefacts sémantiques. Certains de ces artefacts sémantiques proviennent de sources publiques accessibles en ligne et d'autres ont été créés spécifiquement pour l'entrepôt EaSy Data. Le tableau 1 présente les éléments de métadonnées qui, dès la première version d'EaSy Data, ont été associés à un ou plusieurs artefacts sémantiques.

<table><caption>TAB. 1 – Éléments de métadonnées liés à un artefact sémantique dans EaSy Data</caption><thead><tr><td>Élément de métadonnées</td><td>Description de l'élément de métadonnées</td><td>Exemple</td><td>Artefact Sémantique utilisé</td></tr></thead><tbody><tr><td>Thématiques</td><td>Thématiques générales ou domaines auxquels les données appartiennent</td><td>sismologie, atmosphère</td><td>EaSyData_Thématique</td></tr><tr><td>Mots-clés</td><td>Mots-clés décrivant les caractéristiques spécifiques du jeu de données.</td><td>Conductivité de l'eau de surface, signal sismique</td><td>EaSyData_Keywords</td></tr><tr><td>Organisation</td><td>Organisations de recherche</td><td>CNRS, IRD</td><td>ROR</td></tr><tr><td>Licence</td><td>Licence de distribution des données</td><td>CC-BY-4.0, etalab-2.0</td><td>SPDX Licenses</td></tr><tr><td>Description géographique</td><td>Description géographique de l'étendue spatiale du jeu de données</td><td>France, Californie</td><td>Geonames</td></tr><tr><td>Codes</td><td>Listes de codes pour la description des jeux de métadonnées conformes à la norme ISO 19115</td><td>Point de contact, Responsable (Role Code) - vecteur, grille (SpatialRepresentationTypeCode)</td><td>ISO 19115 Codelists</td></tr></tbody></table>

Les vocabulaires utilisés pour les éléments de métadonnées "Thématiques" et "Mots-clés" ont été définis par des scientifiques. Cependant, ces vocabulaires restent incomplets et ne reflètent pas entièrement la diversité des données déposées dans EaSy Data. D'autres vocabulaires existent et pourraient être utilisés pour compléter ces vocabulaires, tels que certains thé-saurus produits par les pôles de données de Data Terra ou par des infrastructures européennes comme ceux définis par EPOS ou ACTRIS.
# 4 EarthPortal : un catalogue d'artefacts sémantiques pour le Système Terre

EarthPortal [Pierkot et al. (5)], est un catalogue d'artefacts sémantiques thématiques et un référentiel sémantique dédié aux sciences de la Terre, basé sur la technologie OntoPortal (26).

Sa mise en œuvre suit les recommandations nationales et européennes, avec pour objectif d'améliorer la diffusion et la réutilisation des artefacts sémantiques dans un contexte de recherche interdisciplinaire. EarthPortal assure également la traçabilité et la reconnaissance de la paternité des vocabulaires, offrant ainsi une meilleure reconnaissance à leurs créateurs.

EarthPortal héberge des artefacts sémantiques relatifs aux sciences de la Terre et de l'environnement, et peut être utilisé par des applications externes via son API REST. Ces artefacts incluent des vocabulaires contrôlés au format SKOS et des ontologies spécifiées en OWL. Ils sont organisés en catégories et groupes dans le catalogue. Des filtres peuvent être appliqués à ces éléments selon les besoins. Les thésaurus de Data Terra, ainsi que les vocabulaires produits par des infrastructures européennes et d'autres artefacts sémantiques plus génériques mais largement utilisés (comme SOSA, SWEET, etc.), sont référencés dans EarthPortal.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>FIG. 1 – Artefacts sémantiques dans EarthPortal.</figcaption></figure>

En plus de faciliter la diffusion et la réutilisation des artefacts sémantiques des sciences de la Terre, EarthPortal propose des outils exploitables par des applications tierces : l'Annotateur,
qui suggère des termes basés sur du texte ou des mots-clés; le Recommandeur, qui propose des artefacts sémantiques pertinents selon le texte ou les mots-clés saisis; et l'outil Mappings, qui génère, stocke et affiche les correspondances entre artefacts sémantiques.

L'Annotateur est particulièrement intéressant, car il permet d'identifier des concepts au sein des artefacts sémantiques hébergés sur EarthPortal à partir de mots-clés ou de texte (Cf. Fig2). Des filtres peuvent être appliqués pour limiter la sélection aux artefacts pertinents.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>FIG. 2 – Outil Annotator.</figcaption></figure>

Grâce à son API, des applications tierces comme EaSy Data peuvent se connecter à Earth-Portal pour utiliser les artefacts sémantiques disponibles et exploiter les outils proposés.

# 5 Améliorer l'interopérabilité sémantique d'EaSy Data grâce à l'utilisation d'EarthPortal

Nous avons identifié trois cas d'usage permettant de démontrer la valeur ajoutée de l'interprétation d'EarthPortal au sein d'EaSy Data :

— Dépôt de données :

Nous proposons d'améliorer le processus de saisie des métadonnées, en particulier en ce qui concerne les mots-clés, grâce à l'utilisation d'artefacts sémantiques disponibles dans EarthPortal. Actuellement, dans EaSy Data, les mots-clés sont définis par des experts thématiques sans hiérarchie structurée ni classification précise des domaines. Par conséquent, ces mots-clés sont souvent incomplets ou inappropriés pour certains jeux de données. Par exemple, les mots-clés liés aux études atmosphériques peuvent ne pas convenir aux jeux de données concernant les glissements de terrain. Pour pallier
cette limitation, nous proposons de connecter EaSy Data à EarthPortal afin d'offrir aux chercheurs des mots-clés pertinents et adaptés au contexte lors du dépôt de leurs jeux de données.

### Recherche de jeux de données :

Les filtres de recherche dans EaSy Data sont actuellement limités par leur dépendance aux vocabulaires spécifiques à l'entrepôt, restreignant ainsi l'étendue des résultats. Le web sémantique, grâce aux correspondances entre concepts, permet d'établir des relations entre entités à travers différents artefacts sémantiques. La fonctionnalité de "mapping" d'EarthPortal identifie automatiquement des correspondances entre les vocabulaires de son catalogue. Nous envisageons de tirer parti de cette capacité pour améliorer la recherche dans EaSy Data, élargissant ainsi la portée et la pertinence des résultats de recherche.

### Moissonnage des métadonnées :

- EaSy Data a pour mission de moissonner d'autres entrepôts de données, tels que Seanoe, exclusivement dédié aux données marines, pour rendre ces informations accessibles à une échelle pluridisciplinaire. Parfois, ces entrepôts n'utilisent pas de vocabulaires contrôlés, et proposent uniquement du texte libre pour définir certains éléments de métadonnées comme les mots clés, ce qui est contraire aux spécifications d'EaSy Data. Pour résoudre ce problème, nous proposons d'utiliser EarthPortal pour identifier les correspondances sémantiques pour ces éléments de métadonnées moissonnés, enrichissant ainsi leur qualité sémantique au sein d'EaSy Data.

- Par ailleurs, EaSy Data est lui-même moissonné par d'autres catalogues. Cependant, ces catalogues ne partagent pas le même vocabulaire qu'EaSy Data, ce qui limite les possibilités d'intégration. Pour faciliter l'exploitation des métadonnées d'EaSy Data dans ces catalogues externes, il est essentiel d'établir des correspondances entre les vocabulaires respectifs. En utilisant EarthPortal pour stocker les vocabulaires des différents référentiels et en exploitant ses fonctionnalités de mapping et d'annotation, nous pouvons significativement réduire le risque de perte d'information.

Dans la section suivante, nous nous concentrons exclusivement sur les résultats du premier cas d'usage : le dépôt de données.

## 5.1 Utilisation d'EarthPortal pour améliorer le dépôt de données

Lorsque l'utilisateur souhaite soumettre un jeu de données dans EaSy Data, il/elle doit d'abord fournir un titre et un résumé, puis sélectionner des thématiques et des mots-clés proposés à partir des concepts provenant du thésaurus d'EaSy Data. Si les mots-clés disponibles ne sont pas suffisamment pertinents, l'utilisateur peut choisir de les enrichir en utilisant un bouton désigné dans l'interface (cf.Fig.3).

Cette action déclenche une requête vers l'API d'EarthPortal afin de trouver et proposer d'autres termes qui sont référencés dans des artefacts sémantiques du portail. Les artefacts sémantiques cibles sont filtrés en fonction des thématiques sélectionnées par l'utilisateur dans EaSy Data (dans l'exemple, les thématiques sont Atmosphère et Terre Solide), réduisant ainsi le risque de mauvaise interprétation des termes hors du domaine souhaité.
Améliorer l'Interopérabilité des Données grâce à un Catalogue d'Artefacts Sémantiques

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>FIG. 3 – Étape 1 : Suggestion de mots-clés additionnels</figcaption></figure>

EarthPortal traite ensuite ce résumé via son service d'annotation pour proposer des concepts sémantiques. Le résultat de cette requête est un fichier JSON contenant toutes les correspondances entre les termes donnés dans le résumé d'EaSy Data et les concepts trouvés dans les artefacts sémantiques hébergés dans EarthPortal, filtrés par catégorie, comme montré dans la figure 4.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>FIG. 4 – Extrait du fichier JSON résultant de l'annotation de l'exemple ci-dessus</figcaption></figure>
EaSy Data interprète ce fichier JSON et propose des mots-clés supplémentaires dans une nouvelle fenêtre, permettant à l'utilisateur de sélectionner ceux qui l'intéressent (Cf. Fig5).

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>FIG. 5 – Étape 2 : Suggestion de mots-clés supplémentaires basée sur le résultat de l'annotateur EarthPortal</figcaption></figure>

L'utilisateur sélectionne un ou plusieurs mots-clés supplémentaires et envoie la demande à EaSy Data. Enfin, les nouveaux mots-clés sont ajoutés à l'élément de métadonnées dans une couleur différente et stockés dans le fichier XML correspondant (Cf. Fig6).

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>FIG. 6 – Étape 4 : Inclusion des mots-clés dans les éléments de métadonnées</figcaption></figure>

Grâce à l'ajout de mots-clés complémentaires issus de ces vocabulaires contrôlés disposables dans EarthPortal, la description du jeu de données est enrichie sur le plan sémantique.
Améliorer l'Interopérabilité des Données grâce à un Catalogue d'Artefacts Sémantiques

Cela garantit au chercheur déposant ses données dans EaSy Data qu'elles seront plus facile-
ment découvertes dans un catalogue de données.

6 Conclusions et perspectives

Les résultats présentés démontrent que la conformité aux principes FAIR, en particulier les critères d'interopérabilité, peut être améliorée dans un entrepôt de données thématiques contenant des données spatio-temporelles. Les travaux décrits dans cet article se sont concentrés sur l'amélioration du processus de dépôt de données en remplaçant les entrées de métadonnées manquantes ou inadéquates par l'utilisation de vocabulaires contrôlés, conformément au critère I1 des principes FAIR. L'adhésion au critère I2, qui stipule que les vocabulaires eux-mêmes doivent être FAIR, a conduit à l'intégration d'EaSy Data avec EarthPortal, un catalogue FAIR d'artefacts sémantiques, afin de fournir des correspondances sémantiques pour les termes saisis par les utilisateurs. Des améliorations supplémentaires du référentiel EaSy Data, rendues possibles grâce à sa connexion à EarthPortal, sont actuellement en cours de développement. Elles incluent (i) l'optimisation du processus de moissonnage et (ii) des améliorations du processus de recherche. En tant qu'entrepôt thématique national pour les données environnementales, EaSy Data a également vocation à héberger des données relatives à la biodiversité et à l'agronomie. Il est donc essentiel d'établir des liens avec des catalogues d'artefacts sémantiques dans d'autres domaines. EarthPortal fait partie de l'ontoportal Alliance 2, qui regroupe plusieurs portails sémantiques issus de différents domaines. Des discussions sont en cours avec d'autres catalogues d'artefacts sémantiques, tels que BiodivPortal 3, EcoPortal 4 et AgroPortal 5, afin de garantir que les données pertinentes soient également référencées par des vocabulaires spécifiques à ces domaines. Dans le cadre de cette alliance, des discussions techniques sont en cours pour garantir que la connexion à ces autres portails sera finalement transparente pour les applications tierces qui s'appuient exclusivement sur l'API d'EarthPortal.

Références

[1] Data Terra Homepage, https://data-terra.org, last accessed 2025/02/22

[2] EaSy Data Repository, https://easydata.earth, last accessed 2025/02/22

[3] EarthPortal, https://earthportal.eu, last accessed 2025/02/22

[4] The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship, Wilkinson, Mark D and Dumontier, Michel and Aalbersberg, IJsbrand Jan and Appleton, Gabrielle and Axton, Myles and Baak, Arie and Blomberg, Niklas and Boiten, Jan-Willem and da Silva Santos, Luiz Bonino and Bourne, Philip E and others, journal of Scientific data, Nature Publishing Group, volume 3, 2016.

[5] The Earth-Portal, an ontology repository for the Earth System semantic artefacts, Christelle Pierkot and Guillaume Alviset and Marine Vernet, Onto4FAIR 2023 Workshops,

<footnote n="2">2. OntoPortalAlliance: https://ontoportal.org/</footnote>

<footnote n="3">3. BiodivPortal: https://biodivportal.gfbio.dev/</footnote>

<footnote n="4">4. EcoPortal: https://ecoportal.lifewatch.eu/</footnote>

<footnote n="5">5. AgroPortal: https://agroportal.lirmm.fr/</footnote>
collocated with 19th International Conference on Semantic Systems, SEMANTiCS 2023
https://earthportal.eu

[6] EOSC FAIR-EASE project, https://fairease.eu, last accessed 2025/02/22

[7] EOSC Blue Cloud project, https://blue-cloud.org/, last accessed 2024/08/22

[8] Guide principes FAIR du pôle Odatis, E. Quimbert, M. Fichaut, G. Maudire https://doi.org/10.13155/87107

[9] Projet FairTOIS : Implémenter les principes FAIR dans le système d'information Theia/OZCAR, https://anr.fr/fr/lanr/engagements/la-science-ouverte/les-projets-laureats-de-lappel-flash-science-ouverte/projet-fairtois/, last accessed 2024/08/22

[10] Semantics for Fair, usage-oriented semantic enrichment of open data, https://www.irit.fr/semantics4fair/, last accessed 2024/08/22

[11] Bridge Research through Interoperable Data Governance and Environments, https://anr.fr/fr/lanr/engagements/la-science-ouverte/les-projets-laureats-de-lappel-flash-science-ouverte/projet-bridge/, last accessed 2024/08/22

[12] European Open Science Cloud (EOSC), https://eosc.eu/, last accessed 2024/08/22

[13] FAIRsFAIR project https://www.fairsfair.eu/, last accessed 2024/08/22

[14] EOSC FAIR-IMPACT project, https://fair-impact.eu/, last accessed 2025/02/22

[15] ENVRI-FAIR project, https://envri.eu/envri-fair/, last accessed 2024/08/22

[16] Reasearch Data Alliance, https://www.rd-alliance.org/, last accessed 2025/02/22

[17] Une méthodologie et un outil d'évaluation du niveau de FAIRness pour les ressources sémantiques : le cas d'AgroPortal. Emna Amdouni, Clement Jonquet. IC 2021

[18] D2.2 FAIR Semantics : First recommendations. Le Franc, Y., Parland-von Essen, J., Bonino, L., Lehväslaiho, H., Coen, G., & Staiger, C. (1.0). FAIRsFAIR. https://doi.org/10.5281/zenodo.5361930

[19] Ten simple rules for making a vocabulary FAIR. Coxid, S.J.D., Gonzalez-Beltranid, A.N., Magagna, B., Marinescu, M.-C. 2021. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009041.

[20] Coming to Terms with FAIR Ontologies. M. Poveda-Villalón, P. Espinoza-Arias, D. Garijo, et O. Corcho, in Knowledge Engineering and Knowledge Management, Cham, 2020, p. 255-270. doi:10.1007/978-3-030-61244-3_18

[21] Ontology Repositories and Semantic Artefact Catalogues with the OntoPortal Technology. Clement Jonquet, John Graybeal, Syphax Bouazzouni, Michael Dorf, Nicola Fiore, et al. The Semantic Web - ISWC 2023 https://doi.org/10.1007/978-3-031-47243-5_3
Améliorer l'Interopérabilité des Données grâce à un Catalogue d'Artefacts Sémantiques

[22] Eosc interoperability framework. Corcho, O. et al. Publications Office of the European Union, 2021, https://doi.org/10.2777/620649.

[23] FAIR metrics and data quality Task Force https://eosc.eu/advisory-groups/fair-metrics-and-data-quality, last accessed 2024/08/22

[24] EPOS research infrastructure https://www.epos-eu.org/, last accessed 2024/08/22

[25] ACTRIS research infrastructure https://www.actris.eu/, last accessed 2024/08/22

[26] https://ontoportal.org/, last accessed 2025/02/22

[27] https://ontoportal.org/about, last accessed 2025/02/22

[28] https://biodivportal.gfbio.dev/, last accessed 2025/02/22

[29] https://ecoportal.lifewatch.eu/, last accessed 2025/02/22

[30] https://agroportal.lirmm.fr/, last accessed 2025/02/22

Summary

The study of the Earth system involves many disciplines working together to address com-
plex issues such as climate change. In France, Data Terra, the national research infrastructure
related to Earth System, provides data discovery, access and dissemination services to sup-
port researchers in their work. Within this framework, the EaSy Data repository facilitates the
sharing and enhancement of research data, while EarthPortal, a catalogue of FAIR semantic
artefacts, promotes the use and dissemination of controlled vocabularies and ontologies. The
adoption of the FAIR principles has become widespread among Earth system data managers,
with several initiatives focused on advancing these principles. Interoperability, in particular,
remains a critical yet challenging aspect, essential for ensuring that data can be effectively
combined, interpreted, and used by both humans and machines. To fulfill the FAIR criteria
for interoperability, it is imperative that data and metadata employ controlled vocabularies
and structured representation models that are consistent with these principles. This article
demonstrates how the integration of EarthPortal within the EaSy Data repository, significantly
improves data interoperability and optimizes the user experience.
# Construction non-supervisée de variables pour la régression extrinsèque de séries temporelles

Aurélien Renault*, Dominique Gay**, Noureddine Yassine Nair Benrekia*, Alexis Bondu*, Vincent Lemaire*

*Orange Labs, France

prenom.nom@orange.com

**LIM EA2525, Université de La Réunion

dominique.gay@univ-reunion.fr

**Résumé.** La régression extrinsèque de données de séries temporelles consiste à prédire la valeur d'une variable cible numérique, à partir d'un vecteur d'entrée qui est une série temporelle. La valeur cible à prédire est dite "extrinsèque" car elle n'est pas de même nature que les valeurs de la série temporelle ni forcément dans la continuité temporelle de la série. Cette formalisation répond à de nombreux problèmes dans divers domaines d'application tels que l'environnement, la santé ou encore l'analyse de sentiments. Dans la continuité de la littérature en classification supervisée de séries temporelles, certaines méthodes de classification ont été adaptées pour la tâche de régression. Ainsi, les méthodes existantes pour la régression sont diverses, exploitant différents paradigmes, e.g., les méthodes à base de distance, d'intervalle ou encore de réseaux de neurones. En parallèle de ces développements, plusieurs bibliothèques de construction non-supervisée de variables à partir de séries temporelles ont été développées, principalement pour de l'analyse descriptive et de la visualisation. Dans cet article, nous évaluons le potentiel de 10 bibliothèques pour la tâche de régression extrinsèque sur un ensemble de 61 bases de données. L'analyse comparative des résultats de plus de 3000 expériences d'apprentissage suggère que la construction non-supervisée de variables permet d'obtenir des performances compétitives pour la régression extrinsèque.

# 1 Introduction

Pouvoir prédire l'énergie que consommera un bâtiment en fonction d'un historique de données de température et d'humidité des salles du bâtiment et de données météorologiques est crucial pour la gestion de l'énergie des bâtiments et du réseau de production électrique d'une zone géographique. Le problème d'apprentissage automatique sous-jacent est appelé la régression extrinsèque de séries temporelles (TSER). Le but est de prédire une valeur réelle $r \in \mathbb{R}$ pour une série temporelle $X = \{(t_1, s_1), (t_2, s_2), \dots, (t_l, s_l)\}$ qui est un ensemble de points $s_i \in \mathbb{R}^d$ ($i \in [1; l]$) ordonnés dans le temps; les $t_i$ correspondent aux étiquettes temporelles des observations et $d$ au nombre de dimensions. Pour ce faire, l'objectif est d'apprendre
une fonction $f : \mathcal{D} \to \mathbb{R}$ qui associe une valeur réelle<fnref n="1" /> à une série temporelle donnée, où $\mathcal{D} = \{(X_1, r_1), (X_2, r_2), \dots, (X_n, r_n)\}$ est une base de données de séries temporelles ; les $r_i$ étant les valeurs de la variable cible pour les séries $X_i (i \in \llbracket 1; n \rrbracket)$. Formulée ainsi, la régression extrinsèque trouve de nombreuses applications dans divers domaines tels que l'énergie, l'environnement, la maintenance d'équipements ou encore la santé (Tan et al., 2021). Ce problème diffère de la classification supervisée de séries temporelles (TSC) puisque la variable cible est numérique alors qu'elle est catégorielle pour les problèmes de TSC.

Pour réaliser une tâche de régression extrinsèque, plusieurs méthodes ont été développées ces dernières années (majoritairement des adaptations des méthodes existantes conçues pour la tâche de classification). Cependant, la question se pose de désigner parmi l'état-de-l'art quels sont les algorithmes les plus performants. Une étude très récente (Guijo-Rubio et al., 2024), et la plus extensive à notre connaissance, répond à cette question en introduisant trois régresseurs : DrCIF (Middlehurst et al., 2021), FreshPRINCE (Middlehurst et Bagnall, 2022) et InceptionE (Ismail Fawaz et al., 2020) avec un avantage pour DrCIF.

En parallèle, de nombreuses bibliothèques de construction non-supervisée de variables ont été développées pour les séries temporelles : e.g., tsfresh (Christ et al., 2018), tsfel (Barrandas et al., 2020), catch22 (Lubba et al., 2019), featuretools (Kanter et Veeramachaneni, 2015), tsfeatures (Hyndman et al., 2023), etc. Elles permettent, à partir d'une série temporelle, d'extraire des statistiques informatives pouvant capturer différentes propriétés de la série : e.g., la saisonnalité, les tendances, l'autocorrélation, etc. A l'exception des méthodes FreshPRINCE et DrCIF qui exploitent respectivement tsfresh et catch22, ces bibliothèques ont principalement été utilisées en analyse exploratoire ou en classification (Renault et al., 2023). Dans cet article, nous proposons, à notre connaissance, la première étude extensive qui évalue le pouvoir prédictif des variables générées par ces outils pour le problème de TSER et comment ce type d'approches se situe par rapport aux méthodes de l'état-de-l'art. Pour ce faire, nous proposons un protocole d'évaluation simple qui se décompose en trois étapes :

- i) construction de variables, à partir des séries temporelles, à l'aide d'une bibliothèque existante.

- ii) apprentissage d'un algorithme de régression sur les données tabulaires résultantes.

- iii) évaluation de la performance du modèle appris.

La suite de l'article est organisée comme suit : dans la Section 2, nous passons en revue les méthodes de TSER existantes ainsi que les différentes bibliothèques de construction non-supervisée de variables. Le protocole expérimental et les résultats de nos expériences sont rapportés dans la Section 3. Nous concluons dans la Section 4 avec quelques perspectives.

## 2 Travaux connexes

**Méthodes de régression extrinsèque** Une multitude de méthodes a été développée dans la littérature pour le problème TSER. Ces méthodes peuvent être regroupées en 7 familles en fonction de la manière dont elles extraient et apprennent des motifs temporels dans les séries temporelles (Guijo-Rubio et al., 2024) :

<footnote n="1">1. La valeur à prédire est unique pour toute la série temporelle et est donc indépendante du 'timestamp'.</footnote>
1. méthodes basées sur des convolutions telles que **ROCKET** (Dempster et al., 2020), **MiniROCKET** (Dempster et al., 2021) et **MultiROCKET** (Tan et al., 2022);

2. méthodes basées sur des réseaux neuronaux telles que **ResNet** (He et al., 2016) et **Inception** (Ismail Fawaz et al., 2020);

3. méthodes basées sur les distances telles que kNN-ED et kNN-DTW (Lines et Bagnall, 2015);

4. méthodes basées sur les variables telle que **FreshPRINCE** (Middlehurst et Bagnall, 2022);

5. méthodes fonctionnelles telles que **FPCR** et **FPCR-Bs** (Reiss et al., 2017);

6. méthodes basées sur les intervalles telles que **DrCIF**, **CIF** (Middlehurst et al., 2021) et **TSF** (Deng et al., 2013);

7. méthodes de régression standard telles que les **forêts aléatoires** (Breiman, 2001) et **XGBoost** (Chen et Guestrin, 2016).

L'évaluation des performances des régresseurs existants a fait l'objet d'un nombre limité d'études. La première étude comparative (Tan et al., 2021) inclut 13 méthodes de régression classiques (ne tenant pas compte de la dimension temporelle des données) dont les forêts aléatoires, XGBoost et les plus proches voisins ainsi que 4 méthodes de TSC adaptées au problème TSER : **ROCKET** (Dempster et al., 2020) et trois autres méthodes à base de réseaux de neurones : FCN, ResNet et Inception (Ismail Fawaz et al., 2019, 2020). Les résultats expérimentaux, sur 19 jeux de données, ont mis en évidence la supériorité de l'adaptation de **ROCKET** en termes de précision. Une autre étude (Guijo-Rubio et al., 2024), plus récente, inclut 21 méthodes dont plusieurs méthodes classiques de régression, **ROCKET**, des méthodes d'apprentissage profond ainsi que deux nouvelles méthodes : **FreshPRINCE** (Middlehurst et Bagnall, 2022) et **DrCIF** (Middlehurst et al., 2021). La comparaison expérimentale de ces méthodes, sur un ensemble de 62 jeux de données, a mis en évidence 3 régresseurs performants mais indistinguishables selon le test des rangs signés de Wilcoxon, corrigé par la méthode de Holm :

- DrCIF est une méthode basée sur les intervalles. Elle calcule un certain nombre de statistiques descriptives, issues de la méthode *catch22* (Lubba et al., 2019), sur des intervalles tirés aléatoirement au sein d'une série temporelle. En plus de la représentation originale, deux représentations alternatives sont utilisées : la dérivée d'ordre 1 ainsi que le périodogramme. Les variables issues de toutes ces représentations sont finalement concatenées. Ce processus de transformation est répété un grand nombre de fois et un arbre de régression (CART) est entraîné à chaque itération de la méthode.

- FreshPRINCE est une méthode basée sur les variables. Elle combine l'extraction de variables via tsfresh qui génère, près de 800 variables descriptives, à partir de chaque série temporelle, et le régresseur ensembliste *Rotation Forest* qui a démontré son efficacité pour des problèmes de régression dans l'étude de Bagnall et al. (2018).

- InceptionE est une méthode basée sur des réseaux neuronaux qui se compose d'un ensemble de cinq réseaux Inception (Ismail Fawaz et al., 2020) qui utilisent des modules Inception-V4, combinant à la fois les blocs classiques Inception et les Réseaux Résiduels (ResNet). L'architecture du réseau InceptionTime se compose de deux blocs résiduels, chacun contenant trois modules Inception, suivi d'une couche de *Global Average Pooling* et d'une couche entièrement connectée avec une fonction d'activation softmax.
**Bibliothèques de construction de variables.** Plusieurs outils ont été développés ces dernières années pour l'extraction non-supervisée de variables informatives à partir de séries temporelles. Conçus à l'origine pour l'analyse exploratoire, ces outils n'ont jamais, à notre connaissance, été comparés en termes d'apport dans des tâches de régression extrinsèque de séries temporelles. Pour la tâche de classification, une comparaison de 11 outils couplés à 9 classifieurs a été récemment effectuée (Renault et al., 2023). Les résultats obtenus ont montré que les méthodes qui utilisent ces outils pour calculer des variables et ensuite apprennent un classifieur, sont aussi précises que les algorithmes de l'état-de-l'art. Dans cette section, nous décrirons les outils *open source* que nous avons utilisés dans l'étude présentée dans cet article :

- **tsfresh**<sup>2</sup> (Time Series FeatuRe Extraction on basis of Scalable Hypothesis tests) est une bibliothèque Python qui permet de calculer jusqu'à ~800 variables (statistiques de base, autocorrélations, entropie, coefficients de Fourier, etc) à partir d'une série temporelle en combinant 63 méthodes de caractérisation de séries temporelles (Christ et al., 2018). Elle propose trois dictionnaires de variables pré-définis dont le volume varie de 10 à 800 variables. La bibliothèque permet également la sélection de variables en se basant sur des tests statistiques. Ce processus peut être parallélisé, réduisant ainsi les temps de calcul.

- **tsfel**<sup>3</sup> (Time Series Feature Extraction Library) est une bibliothèque Python récente qui permet de construire plus de 65 variables différentes, à partir d'une série temporelle, provenant des domaines statistique, temporel, spectral et fractal (Barandas et al., 2020). En particulier, elle permet de découper une série en fenêtres de longueur spécifiée, en entrée, par l'utilisateur.

- **featuretools**<sup>4</sup> est une bibliothèque Python conçue pour l'extraction automatique de variables à partir de données relationnelles. Elle se base sur un algorithme appelé *Deep Feature Synthesis* (Kanter et Veeramachaneni, 2015) qui utilise des fonctions d'agrégation et de transformation. Son application aux données temporelles est très naturelle car elle inclut de nombreuses opérations basées sur les dates (lags, moyenne glissante, etc), en plus de certaines fonctions de tsfresh.

- **tsfeatures**<sup>5</sup> : à l'origine un package R (Hyndman et al., 2019), cette bibliothèque est utilisée pour extraire divers types de variables, à partir de séries temporelles, en utilisant environ 40 méthodes (allant de l'entropie à l'exposant de Hurst). Une version Python de cette bibliothèque est également disponible.

- **catch22**<sup>6</sup> (The CAnonical Time series CHaracteristics) est une bibliothèque Python qui permet de calculer un sous-ensemble de 22 variables parmi les 7730 variables disponibles dans la bibliothèque MATLAB *hctsa* (Lubba et al., 2019; Fulcher et Jones, 2017). Ces variables ont été empiriquement sélectionnées pour leur pouvoir prédictif sur 93 jeux de données de classification de séries temporelles du monde réel, sans détérioration significative de la performance prédictive. Ces 22 variables retenus englobent les principales thématiques de l'analyse des séries temporelles abordées dans *hctsa*, telles que les paramètres de forme, l'autocorrélation linéaire et non linéaire, le *scaling* à long terme, et les taux de transitions symboliques, entre autres.

<footnote n="2">2. https://tsfresh.readthedocs.io/en/latest/index.html</footnote>

<footnote n="3">3. https://tsfel.readthedocs.io/en/latest/</footnote>

<footnote n="4">4. https://github.com/alteryx/featuretools/</footnote>

<footnote n="5">5. https://github.com/robjhyndman/tsfeatures</footnote>

<footnote n="6">6. https://github.com/DynamicsAndNeuralSystems/catch22</footnote>
- signatures généralisées (Morrill et al., 2020) est une collection infinie de statis-
tiques pour la représentation de données séquentielles et/ou l'extraction de variables,
dérivée de la théorie des chemins rugueux. Une signature peut être considérée comme
une fonction génératrice de moments ou chaque terme de la collection a une significa-
tion géométrique particulière en fonction des points de données.

- intervals_c22 est une variante de catch22 que nous proposons, inspirée par les méthodes basées sur des intervalles telle que CIF (Middlehurst et al., 2020). Elle calcule les variables catch22 sur des intervalles aléatoires, sur des dimensions tirées aléatoirement également.

3 Validation Expérimentale

Afin d'évaluer le potentiel prédictif des bibliothèques de construction non-supervisée de variables, les expériences menées ont été pensées pour apporter des réponses aux questions suivantes :

Q₁ Quelles sont les performances des différentes bibliothèques ?

Q₂ Est-ce que construire des variables permet d'obtenir de meilleures performances prédictives qu'avec les séries originales ?

Q3 Combiner les variables de plusieurs bibliothèques permet-il obtenir de meilleures performances ?

Q4 Les performances prédictives obtenues avec les bibliothèques sont-elles comparables avec les méthodes de l'état-de-l'art ?

À des fins de reproductibilité des expériences, nous décrivons, dans ce qui suit, les données utilisées ainsi que le protocole expérimental. Nous discutons ensuite les résultats obtenus. Un site web contenant le codes source et les expériences est disponible ici<fnref n="7" />.

3.1 Protocole expérimental

**Répertoire de données.** Nous menons les expériences sur le répertoire de 19 jeux de données de Monash-UEA-UCR (Tan et al., 2021), qui a récemment été élargi avec 44 nouveaux jeux de données (Guijo-Rubio et al., 2024). Une description succincte de ces données est rapportée dans le Tableau 1 en annexe. Dans nos expériences, nous utilisons 61 des 63 jeux de données disponibles (AustraliaRainfall et BarCrawl6min générant des dépassements de mémoire, pour certaines bibliothèques, n'ont pas été inclus sans que cela soit un biais dans nos résultats). Les 61 jeux de données offrent une très large diversité en termes de nombre et longueur de séries, de nombre de dimensions et de domaines d'application.

**Bibliothèques de construction de variables.** Afin de transformer les séries originales en données tabulaires, nous utilisons 10 bibliothèques diverses de construction de variables existantes : catch22, featuretools, intervals_c22, MiniROCKET, MultiROCKET, ROCKET, signature, tsfeatures, tsfel, tsfresh. Pour les approches de la famille ROCKET, nous n'utilisons que l'étape de construction non-supervisée de variables à partir

<footnote n="7">7. https://github.com/apres-acceptation</footnote>
Construction non-supervisée de variables pour la régression de séries temporelles

de noyaux de convolutions. Cet ensemble de bibliothèques représentant un large *mapping* de
l'état-de-l'art actuel.

**Paramètres expérimentaux et méthodes de régression.** Pour les méthodes directement
adaptées aux séries temporelles multivariées, nous avons fait le choix de limiter le nombre
de variables créées à 1000. Les autres méthodes, n'étant pas directement applicables sur des
données à plusieurs dimensions, sont simplement appliquées sur chacune des dimensions, sans
limite sur le nombre de variables créées total, mais en conservant une limite de 1000 par di-
mension. Le nombre total de variables générées pour chaque méthode peut être retrouvé dans
le Tableau 2 en annexe. Lorsque cela est possible, les algorithmes de transformation ont été
exécutés en utilisant le package sktime (Löning et al., 2019). Les valeurs d'hyperparamètres
sont également rapportées dans ce Tableau 2 en annexe. Toutes les expériences ont été réalis-
sées en utilisant une machine à 48 CPUs sur 12 cœurs. Les processeurs sont de type Intel Xeon
E5-2650 cadencés à 2.20 GHz, avec 256 Go de RAM. Une fois les matrices de variables cal-
culées, nous utilisons le régresseur des forêts aléatoires<sup>8</sup>, via la bibliothèque sklearn, avec
un nombre d'arbres égal à 500.

**Méthodologie d'évaluation.** Nous utilisons des ensembles d'apprentissage/test prédéfinis
disponibles dans l'archive Monash-UEA-UCR et la RMSE comme critère d'évaluation des
performances prédictives. De cette manière, la comparaison avec les méthodes de l'état de l'art
FreshPRINCE et DrCIF est possible, car nous rapportons les résultats de l'étude de (Guijo-
Rubio et al., 2024). Pour comparer les différentes approches sur plusieurs jeux de données,
des diagrammes de différences critiques ont été tracés en utilisant le test de Friedman suivi
du test post-hoc de Nemenyi. Bien que Benavoli et al. (2016) suggèrent d'utiliser le test des
rangs signés de Wilcoxon avec la correction de Holm en lieu et place de celui de Nemenyi :
les diagrammes tracés de cette manière peuvent se révéler peu lisibles en raison de la présence
de groupes au sein desquels deux approches peuvent être statistiquement distinguables malgré
l'indication visuelle contraire. Le test de Wilcoxon n'étant pas basé sur les rangs moyens,
l'analyse aurait pu être confuse. Nous affichons toutefois, lorsque nécessaire, en parallèle aux
diagrammes critiques, la matrice binaire montrant explicitement la comparaison deux-à-deux
de Wilcoxon ajustée selon la méthode de Holm. Dans ces graphiques, les petits carrés noirs
identifient les paires d'approches qui ne diffèrent pas de manière statistiquement significative
en termes de performance.

3.2 Résultats expérimentaux

Comparaison des performances des bibliothèques. En plus d'une comparaison inter bi-
bliothèques, les bibliothèques sont confrontées à deux baselines : 1) raw qui consiste à ap-
prendre un modèle de régression à partir des valeurs originales des séries temporelles et 2)
dummy_mean qui consiste à toujours prédire la moyenne des valeurs de la variable cible. Les
résultats obtenus dans la Figure 1, sur 61 jeux de données, mettent en évidence un groupe de six
bibliothèques statistiquement indistinguishables selon le test post-hoc de Nemenyi : tsfel qui a
un avantage en termes de rang moyen, MiniROCKET, featuretools, intervals_c22,
MultiROCKET mais également la baseline raw qui est pourtant beaucoup plus simple. Le

<footnote n="8">8. https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestRegressor.html</footnote>
lecteur intéressé pourra trouver les valeurs de la RMSE pour chaque expérience dans le fichier "Matériel supplémentaire" disponible dans le GitHub<fnref n="9" />. Le type de régresseur utilisé, basé sur des arbres aléatoires, est connu pour sa capacité à bien gérer les variables corrélées; ce qui peut partiellement expliquer la raison du haut positionnement de raw dans le classement. Les résultats obtenus pour un régresseur linéaire (Ridge) sont présentés en annexe. Par ailleurs, la matrice de significativité de Wilcoxon nous montre également que seules les trois dernières bibliothèques (tsfeatures, ROCKET et catch22) semblent présenter des performances significativement moins bonnes que les concurrents.

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>FIG. 1 – Comparaison des bibliothèques sur tous les jeux de données.</figcaption></figure>

Le rang moyen relativement élevé de tsfresh peut constituer une surprise. En effet, Renault et al. (2023) ont montré que, pour une tâche de classification, tsfresh, qui générait le plus grand nombre de variables par rapport aux autres bibliothèques, se classait première en

<footnote n="9">9. https://github.com/apres-acceptation</footnote>
Construction non-supervisée de variables pour la régression de séries temporelles

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>FIG. 2 – Diagramme de différences critiques, entre les bibliothèques, basé sur les jeux de données univariés uniquement.</figcaption></figure>

termes de rang moyen. L'une des différences entre la présente étude et celle de Renault et al. (2023) est que désormais, nous travaillons également sur des jeux de données multivariées. Comme indiqué précédemment, la plupart des bibliothèques n'étant pas adaptées pour ce type de données, nous avons décidé de les appliquer sur chaque dimension. Ainsi, nous pouvons tout à fait imaginer que toutes les dimensions n'ont pas la même importance, et que générer le même grand nombre de variables (dans le cas de `tsfresh`) peut vite s'avérer contre-productif, ajoutant par conséquent un bruit important à l'ensemble des variables calculées. Cette hypothèse semble être cohérente au regard de la Figure 2, correspondant aux tests statistiques de Nemenyi et de Wilcoxon, calculés seulement sur les jeux de données univariés (28 au total). Ici, `tsfresh` remonte à la première position, alors qu'au contraire, `featuretools` ainsi que `raw` perdent un certain nombre de places. Cela suggère que l'heuristique adoptée, consistant à extraire les variables indépendamment sur chaque dimension, dans le cas multivarié, n'est pas adaptée.

**Évaluation de l'efficacité en terme de temps de calcul.** Les temps de calcul de chaque bibliothèque ont été obtenus en parallélisant les calculs quand cela était possible, à l'exception de `featuretools` qui pouvait rencontrer des problèmes de compilation lorsque le nombre de processus instanciés était grand. Ainsi, `featuretools` a été exécuté sur un thread unique. La Figure 3 montre que les bibliothèques de type `ROCKET` sont, de loin, les plus rapides : la majorité des jeux de données ne mettant pas plus d'une seconde à être traités. À l'inverse, `tsfresh` est la bibliothèque qui prend le plus de temps, notamment sur des séries temporelles de longueurs importantes. Nous constatons également que `tsfel` génère un nombre de variables inconstant, dépendant principalement des longueurs des séries (les plus gros points sont plus haut sur la Figure 3). Par ailleurs, les bibliothèques générant le moins de variables, telles que `catch22` ou bien `tsfeatures`, ne sont pas forcément les plus rapides.

La Figure 4 apporte une analyse complémentaire en étudiant le temps de calcul de chaque bibliothèque, en fonction de la taille des jeux de données. Elle montre que le temps de calcul semble croître de manière quadratique pour `tsel` ou `MiniROCKET` en fonction de la taille (en nombre de points) du jeu de données. Dans d'autres cas, les points sont plus dispersés et
<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>FIG. 3 – Nuage de points du temps de calcul en fonction du nombre de variables créées pour chaque bibliothèque. La taille de chaque point est proportionnelle à la longueur moyenne des séries par dimension. Un point de grande taille indique des séries, en moyenne, plus longues. Les ronds (O) représentent les bibliothèques non adaptées aux données multivariées : l’axe y correspond dans ce cas au nombre de variables / dimension. À l’inverse les croix (X) représentent les bibliothèques gérant les séries multivariées.</figcaption></figure>

la relation peut sembler davantage linéaire, c'est le cas pour catch22 ou signature par exemple.

**Évaluation de combinaisons de bibliothèques.** Dans cette partie, nous définissons une stratégie afin de déterminer si les performances peuvent être améliorées en combinant plusieurs bibliothèques de génération de variables. Par souci de simplicité, l'approche testée consiste à empiler progressivement les variables des différentes bibliothèques, classées selon la RMSE obtenue dans l'expérience discutée au début de cette section. Il est à noter cependant, qu'au vu de la note précédente concernant les données multivariées, cette heuristique d'empilement n'est probablement pas la plus performante : nous la conservons pour sa facilité d'application. De plus, nous ne considérons pas l'ensemble des bibliothèques de type **ROCKET**. Nous avons décidé de retenir que les 1000 variables créées par **MiniROCKET** dans le but de minimiser le temps de calcul et la redondance. Nous utilisons le même modèle de régression que précédemment entre chaque empilement.

Le test de Nemenyi dans la Figure 5 n'affiche aucune significativité entre les différents empilements. Néanmoins, les trois premiers empilements semblent un peu meilleurs en termes
Construction non-supervisée de variables pour la régression de séries temporelles

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>FIG. 4 – Temps de calcul de chaque bibliothèque en fonction de la taille des jeux de données.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>FIG. 5 – Diagramme de différence critique entre les combinaisons des bibliothèques, labellisé avec le rang moyen. Le nom des bibliothèques entre la première et la dernière sont remplacés par une étoile (*). Par exemple, dans la combinaison `tsfel +*+ featuretools`, l'étoile correspond à *MiniROCKET*.</figcaption></figure>

de rang moyen. Dans le but de choisir la meilleure bibliothèque à comparer aux méthodes de l'état-de-l'art, nous privilégions la parcimonie et choisissons l'empilement numéro trois (que nous appelons *Stack-F* dans ce qui suit) comprenant les bibliothèques suivantes : `tsfel`, *MiniROCKET* ainsi que `featuretools`.

**Évaluation comparative avec l'état-de-l'art.** La Figure 6 montre que *DrCIF* ainsi que *FreshPRINCE*, qui se distinguent dans l'étude de Guijo-Rubio et al. (2024), se classent pre-mières en termes de rang moyen, suivies de *Stack-F*. Néanmoins, aucune différence signifi-cative n'est observée selon les deux tests de Nemenyi et de Wilcoxon/Holm.

# 4 Conclusion

Dans cet article, nous avons évalué le pouvoir prédictif de bibliothèques de construction de variables automatiques pour la tâche de régression extrinsèque de séries temporelles. Nous avons mené une étude comparative extensive de 10 bibliothèques existantes sur 61 bases de
<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>(a) Diagramme de différences critiques, labellisé avec le rang moyen.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>(b) Damier de significativité du test de Wilcoxon.</figcaption></figure>

<caption>FIG. 6 – Comparaison de notre méthode *Stack-F* à l'état-de-l'art.</caption>

données, à la fois univariées et multivariées. Les résultats expérimentaux indiquent que (i) les variables calculées par ce type d'outils ont un pouvoir plus prédictif que les variables brutes, (ii) la combinaison de plusieurs de ces bibliothèques couplée à un régresseur de type forêts aléatoires, est comparable aux meilleures méthodes de l'état-de-l'art en termes de performance prédictive, tout en exigeant des ressources informatiques raisonnables. Dans le futur, il serait intéressant de mieux adapter ces outils aux problèmes multivariés. En effet, plutôt qu'extraire le même ensemble de variables pour chaque dimension, un échantillonnage aléatoire de certains sous-ensembles de variables pourrait être effectué. Une autre perspective consisterait également à filtrer les variables redondantes ou corrélées afin d'accélérer la phase d'apprentissage.
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Construction non-supervisée de variables pour la régression de séries temporelles

Annexe 1 : Description des données

<table><caption>TAB. 1 – Description du répertoire de 63 bases de données TSER.</caption><thead><tr><th>Données</th><th>Entraînement</th><th>Test</th><th>Longueur</th><th>Dimensions</th><th>Val. Manq.</th><th>Domaine</th></tr></thead><tbody><tr><td>AppliancesEnergy</td><td>95</td><td>42</td><td>144</td><td>24</td><td></td><td>Energie</td></tr><tr><td>HouseholdPowerConsumption1</td><td>745</td><td>686</td><td>1440</td><td>5</td><td>x</td><td>Energie</td></tr><tr><td>HouseholdPowerConsumption2</td><td>745</td><td>686</td><td>1440</td><td>5</td><td>x</td><td>Energie</td></tr><tr><td>AustraliaRainfall</td><td>112186</td><td>48081</td><td>24</td><td>3</td><td></td><td>Environnement</td></tr><tr><td>BeijingPM10Quality</td><td>11918</td><td>5048</td><td>24</td><td>9</td><td>x</td><td>Environnement</td></tr><tr><td>BeijingPM25Quality</td><td>11918</td><td>5048</td><td>24</td><td>9</td><td>x</td><td>Environnement</td></tr><tr><td>BenzeneConcentration</td><td>3349</td><td>5163</td><td>240</td><td>8</td><td>x</td><td>Environnement</td></tr><tr><td>FloodModeling1</td><td>471</td><td>202</td><td>266</td><td>1</td><td></td><td>Environnement</td></tr><tr><td>FloodModeling2</td><td>466</td><td>201</td><td>266</td><td>1</td><td></td><td>Environnement</td></tr><tr><td>FloodModeling3</td><td>429</td><td>184</td><td>266</td><td>1</td><td></td><td>Environnement</td></tr><tr><td>LiveFuelMoistureContent</td><td>3493</td><td>1510</td><td>365</td><td>7</td><td></td><td>Environnement</td></tr><tr><td>BIDMC32HR</td><td>5550</td><td>2399</td><td>4000</td><td>2</td><td></td><td>Santé</td></tr><tr><td>BIDMC32RR</td><td>5471</td><td>2399</td><td>4000</td><td>2</td><td></td><td>Santé</td></tr><tr><td>BIDMC32SpO2</td><td>5550</td><td>2399</td><td>4000</td><td>2</td><td></td><td>Santé</td></tr><tr><td>Covid3Month</td><td>140</td><td>61</td><td>84</td><td>1</td><td></td><td>Santé</td></tr><tr><td>IEEPPG</td><td>1768</td><td>1328</td><td>1000</td><td>5</td><td></td><td>Santé</td></tr><tr><td>PPGDalia</td><td>43215</td><td>21482</td><td>256-512</td><td>4</td><td></td><td>Santé</td></tr><tr><td>NewsHeadlineSentiment</td><td>58213</td><td>24951</td><td>144</td><td>3</td><td></td><td>Sentiment</td></tr><tr><td>NewsTitleSentiment</td><td>58213</td><td>24951</td><td>144</td><td>3</td><td></td><td>Sentiment</td></tr><tr><td>DailyOilGasPrices</td><td>133</td><td>58</td><td>30</td><td>2</td><td></td><td>Economie</td></tr><tr><td>ChilledWaterPredictor</td><td>321</td><td>138</td><td>168</td><td>4</td><td></td><td>Energie</td></tr><tr><td>ElectricityPredictor</td><td>567</td><td>243</td><td>168</td><td>4</td><td></td><td>Energie</td></tr><tr><td>HotwaterPredictor</td><td>245</td><td>106</td><td>168</td><td>4</td><td></td><td>Energie</td></tr><tr><td>OccupancyDetectionLight</td><td>237</td><td>103</td><td>60</td><td>3</td><td></td><td>Energie</td></tr><tr><td>SolarRadiationAndalusia</td><td>470</td><td>202</td><td>365</td><td>2</td><td>x</td><td>Energie</td></tr><tr><td>SteamPredictor</td><td>210</td><td>90</td><td>168</td><td>4</td><td></td><td>Energie</td></tr><tr><td>TetuanEnergyConsumption</td><td>254</td><td>110</td><td>144</td><td>5</td><td></td><td>Energie</td></tr><tr><td>WindTurbinePower</td><td>596</td><td>256</td><td>144</td><td>1</td><td></td><td>Energie</td></tr><tr><td>AcousticContaminationMadrid</td><td>166</td><td>72</td><td>365</td><td>1</td><td>x</td><td>Environnement</td></tr><tr><td>AluminiumConcentration</td><td>440</td><td>189</td><td>2542</td><td>1</td><td></td><td>Environnement</td></tr><tr><td>BeijingIntAirportPM25Quality</td><td>1099</td><td>472</td><td>24</td><td>6</td><td></td><td>Environnement</td></tr><tr><td>BoronConcentration</td><td>438</td><td>188</td><td>2542</td><td>1</td><td></td><td>Environnement</td></tr><tr><td>CalciumConcentration</td><td>444</td><td>191</td><td>2307</td><td>1</td><td></td><td>Environnement</td></tr><tr><td>CopperConcentration</td><td>440</td><td>189</td><td>2542</td><td>1</td><td></td><td>Environnement</td></tr><tr><td>DailyTemperatureLatitude</td><td>27440</td><td>11760</td><td>365</td><td>1</td><td></td><td>Environnement</td></tr><tr><td>DhakaHourlyAirQuality</td><td>1447</td><td>621</td><td>24</td><td>1</td><td></td><td>Environnement</td></tr><tr><td>IronConcentration</td><td>427</td><td>184</td><td>1716</td><td>1</td><td></td><td>Environnement</td></tr><tr><td>MadridPM10Quality</td><td>4845</td><td>2077</td><td>168</td><td>3</td><td>x</td><td>Environnement</td></tr><tr><td>MagnesiumConcentration</td><td>1560</td><td>669</td><td>3578</td><td>1</td><td></td><td>Environnement</td></tr><tr><td>ManganeseConcentration</td><td>427</td><td>184</td><td>1716</td><td>1</td><td></td><td>Environnement</td></tr><tr><td>MetroInterstateTrafficVolume</td><td>849</td><td>365</td><td>24</td><td>4</td><td></td><td>Environnement</td></tr><tr><td>ParkingBirmingham</td><td>1391</td><td>597</td><td>14-18</td><td>1</td><td></td><td>Environnement</td></tr><tr><td>PhosphorusConcentration</td><td>1573</td><td>675</td><td>3578</td><td>1</td><td></td><td>Environnement</td></tr><tr><td>PotassiumConcentration</td><td>1561</td><td>669</td><td>3578</td><td>1</td><td></td><td>Environnement</td></tr><tr><td>PrecipitationAndalusia</td><td>470</td><td>202</td><td>365</td><td>4</td><td>x</td><td>Environnement</td></tr><tr><td>SierraNevadaMountainsSnow</td><td>350</td><td>150</td><td>30</td><td>3</td><td></td><td>Environnement</td></tr><tr><td>SodiumConcentration</td><td>424</td><td>183</td><td>1716</td><td>1</td><td></td><td>Environnement</td></tr><tr><td>SulphurConcentration</td><td>444</td><td>191</td><td>2307</td><td>1</td><td></td><td>Environnement</td></tr><tr><td>ZincConcentration</td><td>445</td><td>191</td><td>2307</td><td>1</td><td></td><td>Environnement</td></tr><tr><td>ElectricMotorTemperature</td><td>15503</td><td>6645</td><td>60</td><td>6</td><td></td><td>Equipement</td></tr><tr><td>GasSensorArrayAcetone</td><td>324</td><td>140</td><td>7500</td><td>1</td><td></td><td>Equipement</td></tr><tr><td>GasSensorArrayEthanol</td><td>324</td><td>140</td><td>7500</td><td>1</td><td></td><td>Equipement</td></tr><tr><td>LPGasMonitoringHomeActivity</td><td>2017</td><td>865</td><td>100</td><td>1</td><td></td><td>Equipement</td></tr><tr><td>MethaneMonitoringHomeActivity</td><td>2017</td><td>865</td><td>100</td><td>1</td><td></td><td>Equipement</td></tr><tr><td>WaveDataTension</td><td>1325</td><td>568</td><td>57</td><td>1</td><td></td><td>Equipement</td></tr><tr><td>BarCrawl6min</td><td>140</td><td>61</td><td>360</td><td>2</td><td></td><td>Santé</td></tr><tr><td>Covid19Andalusia</td><td>142</td><td>62</td><td>91</td><td>1</td><td></td><td>Santé</td></tr><tr><td>VentilatorPressure</td><td>52815</td><td>22635</td><td>80</td><td>2</td><td></td><td>Santé</td></tr><tr><td>BinanceCoinSentiment</td><td>184</td><td>79</td><td>24</td><td>2</td><td></td><td>Sentiment</td></tr><tr><td>BitcoinSentiment</td><td>232</td><td>100</td><td>24</td><td>2</td><td></td><td>Sentiment</td></tr><tr><td>CardanoSentiment</td><td>74</td><td>33</td><td>24</td><td>2</td><td></td><td>Sentiment</td></tr><tr><td>EthereumSentiment</td><td>249</td><td>107</td><td>24</td><td>2</td><td></td><td>Sentiment</td></tr><tr><td>NaturalGasPricesSentiment</td><td>65</td><td>28</td><td>20</td><td>1</td><td></td><td>Sentiment</td></tr></tbody></table>
Annexe 2 : Paramétrage des bibliothèques

<table><caption>TAB. 2 – Paramètres des bibliothèques de construction de variables.</caption><thead><tr><th>Méthodes</th><th>Paramètres</th><th>Nombre de variables</th></tr></thead><tbody><tr><td>rocket</td><td>n_kernels : 500</td><td>1000</td></tr><tr><td>minirocket</td><td>n_kernels : 1000</td><td>924</td></tr><tr><td>multirocket</td><td>n_kernels : 125<br>n_features_per_kernel : 6</td><td>1008</td></tr><tr><td>intervals c22</td><td>n_interval = 45</td><td>1000</td></tr><tr><td>featuretools</td><td>agg : [mean, min, max, sum, median, std, count, skew]<br>transf : [D, DD, CUMSUM, DCUMSUM, ACF, PS]</td><td>50 × n_dim</td></tr><tr><td>signature</td><td>window_name : dyadic<br>window_depth : 2</td><td>42 × n_dim</td></tr><tr><td>catch22<br>tsfeatures<br>tsfel<br>tsfresh</td><td>default parameters</td><td>22 × n_dim<br>37 × n_dim<br>142-390 × n_dim<br>789 × n_dim</td></tr></tbody></table>
Annexe 3 : Résultats pour le régresseur Ridge

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>(a) Diagramme de différence critique, labellisé avec le rang moyen.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>(b) Damier de significativité du test de Wilcoxon.</figcaption></figure>

FIG. 7 – Régresseur linéaire *Ridge*, tous les jeux de données.

Summary

Extrinsic regression of time series data consists in predicting the value of a numerical tar-
get variable using an input vector which is a time series. The target variable is considered as
"extrinsic" as it is not of the same nature as the series values and may not necessarily follow the
temporal continuity of the series. This formalization addresses a wide range of problems in dif-
ferent application areas, such as environmental, health or sentiment analysis. In line with the
literature on supervised classification of time series, some classification methods have been
adapted to the task of regression. Existing regression methods are diverse and use different paradigms, e.g. distance-based methods, interval-based or neural network-based approaches. In parallel to these developments, several libraries for unsupervised feature extraction from time series data have been developed, primarily for descriptive analysis and visualization purposes. In this paper, we evaluate the potential of 10 libraries for the extrinsic regression task across a set of 61 datasets. The comparative analysis of results from over 3,000 learning experiments suggests that unsupervised feature extraction achieves competitive performance for extrinsic regression.
<figure><img src="image_20.png" /></figure>
# Apprentissage interprétable des menaces d'attentas en France (2012-2021) par des règles de décision

Nida Meddouri *, David Beserra *, Loïc Salmon**, Tyrone Paviot *

* Laboratoire de Recherche de l'EPITA (LRE),
Le Kremlin-Bicêtre, France.
firstname.lastname@epita.fr
https://www.lre.epita.fr/

** Institut des Sciences Exactes et Appliquées (ISEA),
Nouméa, New-Caledonia, France.
loic.salmon@unc.nc
https://isea.unc.nc/

**Résumé.** L'intelligence artificielle (IA) constitue aujourd'hui un outil incontournable pour l'analyse des données, l'apprentissage des comportements et l'extraction de connaissances. L'analyse spatiale et temporelle des données criminelles, en particulier, a suscité un intérêt croissant dans la recherche au cours des dernières décennies. Bien que des données criminelles en accès libre soient disponibles en France pour la période 2011-2021, ce n'est que récemment qu'une première étude a exploré ces données en profondeur et abordé cette problématique spécifique. S'inscrivant dans la continuité des travaux existants, cet article propose une méthodologie de prétraitement des données en vue d'une analyse prédictive et d'un apprentissage interprétable des comportements criminels, avec pour objectif principal la prévention des menaces d'attentats terroristes.

# 1 Introduction

L'évolution de l'activité criminelle en France au cours des deux dernières décennies s'est traduite par une augmentation notable des actes de malveillance, en lien notamment avec les mouvements sociaux et syndicaux, les émeutes, ainsi que le terrorisme (Mucchielli, 2008). Dans ce contexte complexe, l'intégration de techniques d'intelligence artificielle offre des perspectives prometteuses pour renforcer les dispositifs de sûreté publique et privée. Des études menées dans divers pays, notamment au Brésil (Da Silva et al., 2020), au Proche-Orient (Tolan et al., 2015), et ailleurs (Saidi et Trabelsi, 2022), ont déjà démontré l'efficacité de l'analyse spatio-temporelle des données criminelles dans ce domaine. Ainsi, ce travail propose d'adapter et d'appliquer ces approches au contexte français, en mettant l'accent sur une prédiction des menaces terroristes à la fois interprétable et explicable, en s'appuyant sur nos travaux anciens (Meddouri et Beserra, 2024).
## 2 Les données de la criminalité en France (2012-2021)

Depuis le 9 octobre 2015, les données relatives à la criminalité en France sont disponibles en ligne sous licence ouverte (Open Licence)<fnref n="1" />. Ces données couvrent la période allant de 2012 à 2021 et incluent la France métropolitaine, les Départements et Régions d'Outre-Mer (DROM) ainsi que les Collectivités d'Outre-Mer (COM). Elles reflètent les statistiques de crimes et délits enregistrées par les services de police et de gendarmerie nationale. Issues de l'outil statistique historique "État 4001", en usage depuis 1972, ces informations s'appuient sur une nomenclature détaillée de 107 infractions, dont 4 restent actuellement inutilisées, mais sont prévues pour répondre à des besoins futurs. Les infractions sont classées en sept grandes catégories : infractions contre les personnes, infractions contre les biens, infractions liées aux stupéfiants, infractions contre l'autorité publique, infractions en lien avec la santé publique et l'environnement, infractions spécifiques au droit du travail et de la concurrence, et infractions administratives et documentaires. Cette base de données constitue une ressource cruciale pour l'analyse spatio-temporelle de la criminalité, permettant de modéliser et d'interpréter son évolution, notamment en ce qui concerne l'apparition de certains types de crimes, tels que les attentats terroristes.

L'utilisation et l'interprétation de ces données nécessitent de considérer plusieurs éléments importants (Doc, 2017). Tout d'abord, seuls les crimes et délits sont pris en compte dans ces statistiques, à l'exclusion des infractions mineures. Ces actes sont enregistrés lorsqu'ils sont signalés pour la première fois par les forces de sécurité et portés à la connaissance des autorités judiciaires. Il convient également de souligner que les infractions routières sont exclues de ces décomptes.

Les infractions sont enregistrées en fonction de l'administration ayant procédé à leur observation et consignation. Cependant, il est important de noter qu'une infraction n'est pas systématiquement signalée ou observée sur le territoire où elle a été commise. Cette situation concerne notamment les Circonscriptions de Sécurité Publique (CSP), les Unités de Gendarmerie Départementales (UGD), la Police Aux Frontières (PAF), ainsi que les services de police judiciaire, tels que la Direction Centrale de la Police Judiciaire (DCPJ), les Directions Régionales de la Police Judiciaire (DRPJ), et la Direction Nationale de la Police Judiciaire (DNPJ). Elle s'applique également aux Compagnies Républicaines de Sécurité (CRS), qui opèrent sur plusieurs départements ou régions, et aux offices centraux dotés d'une compétence nationale. Par conséquent, il est crucial de ne pas confondre le nombre d'infractions enregistrées par un service avec le nombre réel de crimes et délits survenus sur le territoire où ce service est implanté.

Les infractions enregistrées correspondent aux faits recensés durant une année donnée. Certaines peuvent cependant avoir été commises l'année précédente, ou plus rarement à une date antérieure, mais sont comptabilisées dans l'année de leur enregistrement. À l'inverse, des infractions survenues en fin d'année peuvent être reportées dans les enregistrements de l'année suivante.

Selon les catégories d'infractions, ces données sont plus ou moins représentatives de l'in-sécurité perçue par les citoyens. Pour certaines infractions sans victimes physiques ou morales identifiables (telles que les infractions à la législation sur les stupéfiants, le travail, l'immigra-tion, la protection de l'environnement ou le proxénétisme), le nombre d'infractions enregistrées

<footnote n="1">1. https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/crimes-et-delits-enregistres-par-les-services-de-gendarmerie-et-de-police-depuis-2012/information</footnote>
reflète principalement l'activité des forces de sécurité. Ces données reflètent l'intensité de leurs efforts pour détecter les infractions et appréhender les auteurs présumés, plutôt que l'évolution réelle de la délinquance dans ces domaines.

L'unité de mesure utilisée varie selon le type d'infraction, chaque choix étant adapté à la manière la plus pertinente pour évaluer une catégorie spécifique. Cependant, cette hétérogénéité des méthodes de mesure rend inappropriée toute sommation directe des chiffres provenant de différentes catégories.

Par ailleurs, les systèmes d'enregistrement des infractions ont connu des évolutions significatives au cours des dernières années. En conséquence, une partie des variations observées dans les statistiques reflète davantage des changements dans les pratiques d'enregistrement que des évolutions réelles des phénomènes criminels.

Enfin, la liste des services de gendarmerie et de police évolue au fil du temps, avec la création, la suppression ou la modification des territoires de compétence de certains services d'une année à l'autre. Ces évolutions rendent l'interprétation des chiffres pour un même service parfois difficiles. Les modifications des territoires de compétence sont officiellement publiées au Journal Officiel.

Cette base de données constitue donc une ressource essentielle pour comprendre et analyser l'évolution de la criminalité en France au fil du temps. Nous estimons que ces données peuvent être utilisées dans des analyses spatio-temporelles afin de "prédire" et "interpréter" la survenue des attentats terroristes en France.

## 3 Analyse et pré-traitement des données criminelles

Avant d'utiliser ces données pour l'apprentissage, il est nécessaire de les pré-traiter afin de combiner les statistiques fournies par les services de la Police Nationale avec celles de la Gendarmerie Nationale, année par année. Les services de police sont organisés en directions (nationales ou spécifiques à l'agglomération parisienne), chacune ayant sa propre organisation territoriale. Les directions centrales sont la Direction Centrale de la Sécurité Publique (DCSP), la Direction Centrale de la Police Judiciaire (DCPJ), la Direction centrale de la police aux frontières (DCPAF), la Direction centrale des compagnies républicaines de sécurité (DCCRS). Les directions spécifiques à l'agglomération parisienne (ayant compétence sur Paris et la petite couronne) sont : la Direction de la Sécurité de Proximité de l'Agglomération Parisienne (DSPAP), la Direction Régionale de la Police Judiciaire (DRPJ), la Direction de l'Ordre Public et de la Circulation (DOPC). L'organisation des unités de gendarmerie est centralisée, et le territoire est divisé en compagnies de gendarmerie.

Ces statistiques proviennent de 372 Compagnies de Gendarmerie Départementale (CGD) et de 828 Circonscriptions de Sécurité Publique (CSP), et ont été agrégées au niveau départemental. Ce choix repose sur deux raisons principales. Tout d'abord, les périmètres de sécurité en France (CGD et CSP) ont été modifiés depuis 2011, avec des ajouts, des fusions et des divisions, entre autres. Ensuite, la politique de sécurité en France est définie au niveau central, puis mise en œuvre au niveau des départements, avant d'être appliquée sur les 1 200 périmètres de sécurité locaux et régionaux (CGD et CSP). Bien que la division du territoire français en 101 départements soit restée inchangée depuis 2011, ces statistiques couvrent également des collectivités d'outre-mer, telles que Saint-Martin, la Polynésie Française, et la Nouvelle-Calédonie, sur la période 2012-2021. Cependant, les données de Wallis et Futuna ne sont disponibles que
jusqu'en 2016. Dans la suite de ce papier et pour simplifier la compréhension, nous désignons ainsi ces dernières en tant que départements. Ainsi, les statistiques seront agrégées sur 105 départements pour la période 2012-2016, et 104 départements pour la période 2017-2021. Enfin, ces données seront étiquetées en fonction de l'occurrence d'un attentat terroriste, d'une attaque déjouée, ou de l'absence de ces événements dans un département. Une exception est à signaler dans un département où un attentat terroriste a eu lieu, tout en étant suivi du déjouement d'un autre attentat en 2016.

Durant la période 2012-2021, en moyenne, 3.44% des départements et collectivités terri-
toriales françaises ont été touchés par des attentats. Selon la figure 1, 6 départements ont été
affectés par ces événements en 2015, 5 départements en 2020, et 4 départements en 2016,
2017 et 2021. Trois départements ont été touchés au cours des autres années, à l'exception de
2013, où un seul département a été concerné. Le déjouement d'attentats a été enregistré dans
seulement deux départements en 2015, 2016 et 2021.

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>FIG. 1 – Évolution des menaces d’attentats dans les départements et collectivités français (2012-2021)</figcaption></figure>

La figure 2 présente, pour chaque année de 2012 à 2021, le nombre de départements qui :

— ont été touchés par des attentats terroristes (en gris),

— ont vu des attentats déjoués (en orange),

— ont, à la fois, subi un attentat et réussi à déjouer d'autres (en jaune).

Pour les besoins de cette étude, nous avons regroupé les statistiques en périodes 2, toutes à partir de 2012. La figure 3 présente le nombre d'observations par période ainsi que le pourcentage d'événements liés aux attentats terroristes.

<footnote n="2">2. Période 1 : 2012. Période 2 : 2012-2013. Période 3 : 2012-2014 ... Période 10 : 2012-2021</footnote>
<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>FIG. 2 – Évolution des événements liés aux attentats en France (2012-2021)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>FIG. 3 – Évolution des attentats par rapports aux périodes à partir de 2012</figcaption></figure>

Chaque période sera utilisée comme un ensemble de données d'apprentissage. Nos modèles d'apprentissage devront prédire avec la meilleure précision possible les événements liés aux attentats mentionnés précédemment. Il convient de noter que ces données sont fortement déséquilibrées. Par exemple, entre 2012 et 2013, nous comptabilisons 210 observations, parmi lesquelles 4 sont liées à des attentats terroristes, soit 1,9%.
# 4 Apprentissage interprétable des attentats en France

L'objectif de ce travail est d'apprévender l'évolution du comportement terroriste à partir des données étiquetées (par année et période). Dans un premier temps, nous proposons d'apprendre à partir des données correspondant à chaque année afin de déduire un comportement distinct pour chaque année. En utilisant une méthode d'apprentissage supervisé, nous générons 10 modèles distincts, chacun correspondant à une année de 2012 à 2021. Pour garantir l'explicabilité et l'interprétabilité des résultats, nous adopterons une approche d'apprentissage symbolique, reposant sur des techniques telles que les arbres de décision (Quinlan, 1993), les générateurs de règles décisionnelles (Ghosh et al., 2022), ou encore l'Analyse de Concepts Formels (Meddouri et Maddouri, 2020). Nous proposons d'utiliser des générateurs de règles décisionnelles bien connus dans la littérature et implémentés dans WEKA<fnref n="3" />. Parmi les générateurs traitant des données numériques et multi-classes, nous citerons *ConjunctiveRule* (Kalmegh, 2018), *DecisionTable* (Kohavi, 1995), *DTNB* (Hall et Frank, 2008), *FURIA* (Hühn et Hüllermeier, 2009), *JRIP* (Cohen, 1995), *Multi-Objective Evolutionary Algorithms for Fuzzy Classification* (Jiménez et al., 2014), *NNge* (Martin, 1995), *OLM* (Ben David, 1992), *OneR* (Holte, 1993), *PART* (Frank et Witten, 1998), *Ridor* (Gaines et Compton, 1995), *RoughSet* (Wojna et al., 2023) et *ZeroR* (Sangeorzan, 2020). Dans la suite de cet article, le générateur *Multi-Objective Evolutionary Algorithms for Fuzzy Classification* sera abrégé en MOEFC.

Dans la table 1, nous présentons le nombre de règles décisionnelles calculées par les générateurs de règles mentionnés précédemment, pour chaque année de la période 2012-2021. Quel que soit l'année analysée, les générateurs *ConjunctiveRule*, *OLM* et *ZeroR* ne produisent qu'une seule règle de décision pour décrire le comportement annuel. Les générateurs *DecisionTable*, *DTNB*, *FURIA*, *JRIP*, *OneR*, *PART* et *Ridor* génèrent très peu de règles (moins de 3 en moyenne). En revanche, les générateurs *MOEFC*, *NNge*, *RoughSet* et *MODLEM* génèrent respectivement en moyenne 4,2 (±0,32), 4,8 (±1,08), 5,6 (±1,88) et 5,9 (±1,36) règles par année.

Dans la table 2, nous présentons le nombre de règles décisionnelles générées par les générateurs de règles mentionnés précédemment, pour différentes périodes. Contrairement aux observations précédentes, les générateurs *MODLEM* et *NNge* produisent un nombre beaucoup plus élevé de règles, avec une moyenne de 26,4 (±10) et 48,3 (±31,41) règles respectivement. De même, *DTNB* génère en moyenne une centaine de règles (128,8 (±111,6)), tandis que *RoughSet* génère plusieurs centaines de règles, avec une moyenne de 3376,8 (±3940,07). Il convient de noter que le nombre de règles décisionnelles générées par ces générateurs s'adapte à la taille des données d'apprentissage.

Les tables 1 et 2 montrent que les générateurs de règles présents dans la littérature produisent des modèles d'apprentissage de tailles variées en termes de nombre de règles décisionnelles générées. Les générateurs *ConjunctiveRule*, *OLM* et *ZeroR* ne génèrent qu'une seule règle à la fois, avec un écart moyen égal à 0. En revanche, les autres générateurs de règles se distinguent par des écarts moyens très variables.

En conclusion, l'utilisation des générateurs de règles décisionnelles nous permet d'interpréter et d'expliquer les modèles d'apprentissage générés. Par exemple, dans l'annexe de ce papier, nous présentons les modèles d'apprentissage produits par *MODLEM*. Pour chaque année ou période, un modèle d'apprentissage distinct est obtenu sous la forme d'un ensemble de

<footnote n="3">3. https://ml.cms.waikato.ac.nz/weka</footnote>
<table><caption>TAB. 1 – Nombre de règles décisionnelles calculées annuellement par des générateurs</caption><thead><tr><th>Année</th><th>2012</th><th>2013</th><th>2014</th><th>2015</th><th>2016</th><th>2017</th><th>2018</th><th>2019</th><th>2020</th><th>2021</th><th>Moy.(±EcartMoy.)</th></tr></thead><tbody><tr><td>ConjunctiveRule</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1 (±0)</td></tr><tr><td>DecisionTable</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>5</td><td>1</td><td>2</td><td>1</td><td>1</td><td>4</td><td>1</td><td>1,8 (±1.12)</td></tr><tr><td>DTNB</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>9</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>4</td><td>2,1 (±1.76)</td></tr><tr><td>FURIA</td><td>2</td><td>1</td><td>2</td><td>4</td><td>3</td><td>2</td><td>2</td><td>2</td><td>2</td><td>4</td><td>2,4 (±0.76)</td></tr><tr><td>JRIP</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>3</td><td>2</td><td>2</td><td>1</td><td>1</td><td>2</td><td>1</td><td>1,5 (±0.6)</td></tr><tr><td>MODLEM</td><td>8</td><td>3</td><td>7</td><td>6</td><td>6</td><td>2</td><td>6</td><td>7</td><td>8</td><td>6</td><td>5,9 (±1.36)</td></tr><tr><td>MOEFC</td><td>4</td><td>4</td><td>4</td><td>5</td><td>4</td><td>5</td><td>4</td><td>4</td><td>4</td><td>4</td><td>4,2 (±0.32)</td></tr><tr><td>NNge</td><td>6</td><td>3</td><td>6</td><td>5</td><td>5</td><td>2</td><td>5</td><td>4</td><td>6</td><td>6</td><td>4,8 (±1.08)</td></tr><tr><td>OLM</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1 (±0)</td></tr><tr><td>OneR</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>2</td><td>2</td><td>2</td><td>2</td><td>2</td><td>2</td><td>2</td><td>1,7 (±0.42)</td></tr><tr><td>PART</td><td>4</td><td>1</td><td>1</td><td>4</td><td>2</td><td>2</td><td>2</td><td>2</td><td>3</td><td>4</td><td>2,5 (±1)</td></tr><tr><td>Ridor</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>3</td><td>1</td><td>2</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1,3 (±0.48)</td></tr><tr><td>RoughSet</td><td>7</td><td>3</td><td>6</td><td>7</td><td>6</td><td>2</td><td>4</td><td>4</td><td>9</td><td>8</td><td>5,6 (±1.88)</td></tr><tr><td>ZeroR</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1 (±0)</td></tr></tbody></table>

<table><caption>TAB. 2 – Nombre de règles décisionnelles calculées périodiquement par des générateurs</caption><thead><tr><th>Année</th><th>2012</th><th>..13</th><th>..14</th><th>..15</th><th>..16</th><th>..17</th><th>..18</th><th>..19</th><th>..20</th><th>..21</th><th>Moy.(±EcartMoy.)</th></tr></thead><tbody><tr><td>ConjunctiveRule</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1 (±0)</td></tr><tr><td>DecisionTable</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>2</td><td>9</td><td>1</td><td>1</td><td>3</td><td>32</td><td>6</td><td>5,7 (±5.43)</td></tr><tr><td>DTNB</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>22</td><td>23</td><td>111</td><td>155</td><td>254</td><td>309</td><td>411</td><td>128,8 (±111.6)</td></tr><tr><td>FURIA</td><td>2</td><td>4</td><td>5</td><td>4</td><td>8</td><td>13</td><td>10</td><td>9</td><td>11</td><td>14</td><td>8 (±3.09)</td></tr><tr><td>JRIP</td><td>1</td><td>2</td><td>2</td><td>3</td><td>1</td><td>2</td><td>2</td><td>1</td><td>3</td><td>2</td><td>1,9 (±0.49)</td></tr><tr><td>MODLEM</td><td>8</td><td>11</td><td>15</td><td>18</td><td>25</td><td>29</td><td>34</td><td>39</td><td>42</td><td>43</td><td>26,4 (±10)</td></tr><tr><td>MOEFC</td><td>4</td><td>4</td><td>4</td><td>4</td><td>4</td><td>4</td><td>7</td><td>7</td><td>5</td><td>8</td><td>5,1 (±1.21)</td></tr><tr><td>NNge</td><td>6</td><td>7</td><td>13</td><td>23</td><td>28</td><td>40</td><td>55</td><td>70</td><td>104</td><td>137</td><td>48,3 (±31.41)</td></tr><tr><td>OLM</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1 (±0)</td></tr><tr><td>OneR</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>2</td><td>2</td><td>2</td><td>2</td><td>2</td><td>2</td><td>3</td><td>1,8 (±0.43)</td></tr><tr><td>PART</td><td>4</td><td>3</td><td>8</td><td>5</td><td>6</td><td>9</td><td>8</td><td>16</td><td>15</td><td>12</td><td>8,6 (±3.2)</td></tr><tr><td>Ridor</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>2</td><td>1</td><td>2</td><td>1</td><td>2</td><td>7</td><td>1,9 (±0.98)</td></tr><tr><td>RoughSet</td><td>7</td><td>8</td><td>75</td><td>189</td><td>363</td><td>823</td><td>1619</td><td>2260</td><td>17855</td><td>10569</td><td>3376,8 (±3940.07)</td></tr><tr><td>ZeroR</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1 (±0)</td></tr></tbody></table>

règles décisionnelles, garantissant ainsi l'explicabilité du modèle. Dans le cas de MODLEM, celui-ci décrit le comportement criminel de 2012 à travers 8 règles de décision, tandis que pour l'année suivante, il ne se contente que de 3 règles de décision (voir Table 2). L'analyse de ces modèles permettra de mieux comprendre l'évolution de la criminalité et des menaces, telles que l'agitation, les émeutes, les attentats terroristes, et d'autres phénomènes. Cette analyse consistera à comparer les ensembles de règles générés, deux par deux, afin de mesurer leur similarité. Si deux ensembles de règles sont trop similaires, cela pourra indiquer que le comportement criminel a peu évolué. En revanche, si les ensembles de règles sont peu ou pas
similaires, cela suggérera une évolution notable du comportement criminel, en précisant les différences entre les règles. Il convient de souligner que cette approche a déjà fait ses preuves dans des travaux antérieurs (Meddouri et al., 2022).

## 5 Étude expérimentale

Le but de cette section est d'étudier les performances des générateurs de règles décissionnelles dans la tâche de prédiction des événements liés aux attentats terroristes, en utilisant les modèles d'apprentissage générés précédemment. Pour évaluer ces performances, nous nous appuyons sur des critères standards de la classification, tels que les taux d'erreurs, du Recall/Sensibility, ROC-Area (AUC-ROC<fnref n="4" />), PRC Area (AUPR<fnref n="5" />), Relative Absolute Error (RAE), Mean Absolute Error (MAE) et Kappa Statistic

Ces indicateurs nous permettront d'analyser l'efficacité de chaque générateur de règles à prédire correctement les départements et les périodes associés aux attentats terroristes, ainsi que leur capacité à éviter les faux positifs et faux négatifs. Chaque générateur de règles sera évalué selon ses performances sur les différentes périodes d'analyse, avec une attention particulière portée aux périodes où les événements sont moins fréquents, afin de tester la robustesse des modèles face aux déséquilibres dans les données. Les performances seront comparées entre les générateurs pour identifier ceux qui offrent les meilleurs compromis entre complexité du modèle (nombre de règles) et précision des prédictions. Les données d'apprentissage sont détaillées dans la table 3 par période.

<table><caption>TAB. 3 – Caractéristiques des données d'apprentissage</caption><thead><tr><th>Année</th><th>2012</th><th>..2013</th><th>..2014</th><th>..2015</th><th>..2016</th><th>..2017</th><th>..2018</th><th>..2019</th><th>..2020</th><th>..2021</th></tr></thead><tbody><tr><th>Caractéristiques</th><td>104</td><td>104</td><td>104</td><td>104</td><td>104</td><td>104</td><td>104</td><td>104</td><td>104</td><td>104</td></tr><tr><th>Observations</th><td>105</td><td>210</td><td>315</td><td>420</td><td>525</td><td>629</td><td>733</td><td>837</td><td>941</td><td>1045</td></tr></tbody></table>

Les données qui vont servir pour tester la généralisation, sont toujours décrites par 104 attributs. Le nombre d'observations compte 105 sur les données des années 2012 à 2016, et 104 à partir de 2017 à 2021 selon la table 4.

<table><caption>TAB. 4 – Caractéristiques des données de généralisation</caption><thead><tr><th>Année</th><th>2012</th><th>2013</th><th>2014</th><th>2015</th><th>2016</th><th>2017</th><th>2018</th><th>2019</th><th>2020</th><th>2021</th></tr></thead><tbody><tr><th>Caractéristiques</th><td>104</td><td>104</td><td>104</td><td>104</td><td>104</td><td>104</td><td>104</td><td>104</td><td>104</td><td>104</td></tr><tr><th>Observations</th><td>105</td><td>105</td><td>105</td><td>105</td><td>105</td><td>104</td><td>104</td><td>104</td><td>104</td><td>104</td></tr></tbody></table>

Le protocole expérimental consiste en 9 expérimentations, dont les détails sont présentés dans le tableau 5. Chaque expérimentation est conçue pour tester les capacités des modèles d'apprentissage générés à prédire les événements de l'année suivante, à partir des données d'apprentissage correspondant à des périodes successives.

<footnote n="4">4. Area Under Curve - Receiver Operating Characteristic</footnote>

<footnote n="5">5. Area Under Precision-Recall</footnote>
<table><caption>TAB. 5 – Caractéristiques des expérimentations</caption><thead><tr><th>Expérimentation</th><th>Données d'apprentissage</th><th>Données de généralisation</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>2012</td><td>2013</td></tr><tr><td>2</td><td>2012 .. 2013</td><td>2014</td></tr><tr><td>3</td><td>2012 .. 2014</td><td>2015</td></tr><tr><td>4</td><td>2012 .. 2015</td><td>2016</td></tr><tr><td>5</td><td>2012 .. 2016</td><td>2017</td></tr><tr><td>6</td><td>2012 .. 2017</td><td>2018</td></tr><tr><td>7</td><td>2012 .. 2018</td><td>2019</td></tr><tr><td>8</td><td>2012 .. 2019</td><td>2020</td></tr><tr><td>9</td><td>2012 .. 2020</td><td>2021</td></tr></tbody></table>

Plus précisément, dans chaque expérimentation, les données d'apprentissage couvrent une période allant de 2012 jusqu'à une année donnée, et les modèles sont ensuite évalués sur des données de généralisation correspondant à l'année suivante. Cette approche permet de tester la généralisation des modèles à des événements qui se produisent après la période d'entraînement, afin d'évaluer leur robustesse et leur capacité à prédire les tendances futures en matière de sécurité et de criminalité.

## 5.1 Analyse des taux d'observations mal prédites

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>FIG. 4 – Évolution des taux d'observations mal prédites</figcaption></figure>

D'après la figure 4, les taux d'observations mal prédites par les générateurs de règles restent relativement stables tout au long des 9 périodes expérimentées. Cette stabilité confirme que
Apprentissage par des règles de décision des menaces d'attentats en France

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>FIG. 5 – Évolution des moyennes et écarts moyens des taux d'observations mal prédites</figcaption></figure>

ces générateurs, en tant que méthodes d'apprentissage supervisé, offrent des performances de prédiction et de classification constantes. Cette tendance est également visible dans la figure 5, où les écarts moyens des erreurs de prédiction varient entre 0.99 et 2.13, indiquant une faible variabilité.

Parmi les générateurs, *NNge* minimise le taux de mauvaise classification avec une moyenne de 3.19%(±1.06). Il est suivi de près par *ConjunctiveRule*, *MOEFC*, et *ZeroR*, qui affichent des performances similaires, avec une moyenne de 3.51%(±0.99). Les taux les plus élevés sont observés pour *PART* et *DTNB*, avec respectivement 5.31%(±1.34) et 4.79%(±2.13).

En résumé, les performances moyennes des générateurs de règles expérimentés varient entre 3.19% et 5.31%, mettant en évidence une stabilité globale dans leurs capacités de prédiction.

## 5.2 Analyse des taux du Rappel/Sensibilité

La mesure de Rappel, ou Sensibilité (Recall/Sensibility), évalue la capacité d'un modèle d'apprentissage à identifier toutes les observations positives réelles. Elle indique la proportion des vrais positifs correctement classés comme tels. D'après la figure 6, les taux de rappel oscillent entre 0.9% et 0.99%, avec une moyenne de 0.96% et un écart moyen très faible (±0.01). Cela démontre que les générateurs de règles décisionnelles sont capables d'identifier la majorité des observations positives réelles. Cette capacité est d'autant plus importante dans le contexte de notre application, où le coût des faux négatifs est élevé, tant sur le plan économique que sociologique.
<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>FIG. 6 – Évolution des taux de Rappel/Sensibilité</figcaption></figure>

## 5.3 Analyse du ROC Area (AUC-ROC)

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>FIG. 7 – Évolution du ROC Area (AUC-ROC)</figcaption></figure>

La courbe ROC (Receiver Operating Characteristic) décrit l'évolution de la sensibilité (ou taux des vrais positifs) en fonction du complément de 1 de la spécificité (anti-spécificité), lorsque le seuil de décision change. Le terme ROC provient de l'intercommunication entre les systèmes, où ces courbes servent à analyser la capacité d'un modèle à séparer le signal du bruit de fond. L'aire sous la courbe ROC, ou AUC (Area Under the Curve), mesure la surface sous la courbe ROC, traçant le taux des vrais positifs contre celui des faux positifs pour différents seuils de classification. Elle permet d'évaluer la capacité d'un modèle à distinguer les classes positives et négatives. L'AUC est également utile pour comparer les performances des
modèles à différents seuils : une valeur de 1 indique une classification parfaite, tandis qu'une valeur de 0.5 suggère une performance aléatoire. D'après la figure 7, les générateurs *ConjunctiveRule*, *MOEFC*, *ZeroR* et *OLM* affichent une évolution constante tout au long des périodes expérimentées, avec un taux stable de 0.5 et un écart moyen nul. En revanche, les générateurs *DTNB*, *DecisionTable* et *FURIA* obtiennent des résultats supérieurs à 0.5, avec des moyennes respectives de 0.64 (±0.15), 0.62 (±0.14) et 0.61 (±0.13). En résumé, la plupart des générateurs de règles expérimentés produisent des modèles d'apprentissage dont les performances sont proches d'une classification aléatoire, avec une moyenne de 0.55 (±0.07), à l'exception de *DTNB*, *DecisionTable* et *FURIA*.

## 5.4 Analyse du PRC Area (AUPR)

<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>FIG. 8 – Évolution du PRC Area (AUPR)</figcaption></figure>

La courbe précision-rappel (Precision-Recall Curve - PRC) complète souvent la courbe ROC. Elle décrit l'évolution de la précision en fonction du rappel, à mesure que le seuil de décision varie. Pour résumer cette courbe, on utilise l'aire sous celle-ci, appelée AUPR (Area Under the Precision-Recall Curve). L'AUPR est particulièrement utile lorsqu'il y a un déséquilibre entre les classes, comme c'est le cas dans notre étude. Un score plus élevé indique une meilleure performance pour identifier la classe positive. D'après la figure 8, les générateurs de règles se situent près de la valeur 1, avec une moyenne de 0.93 (±0.02). Cela suggère que tous les générateurs de règles offrent de bonnes performances en termes de précision et de rappel. Les générateurs *DTNB*, *NNge*, *RoughSet* et *FURIA* obtiennent une moyenne de 0.94 (±0.02), ce qui les place parmi les meilleurs modèles en termes de précision-rappel.

## 5.5 Analyse du Relative Absolute Error (RAE)

La mesure de l'erreur absolue relative (Relative Absolute Error - RAE) évalue l'erreur absolue moyenne des prédictions par rapport à l'erreur absolue moyenne que l'on obtient en prédisant simplement la moyenne des vraies valeurs. Une valeur plus proche de 0 indique une meilleure performance. D'après la figure 9, les RAE des générateurs de règles
<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>FIG. 9 – Évolution du Relative Absolute Error (RAE)</figcaption></figure>

décisionnelles varient en moyenne entre 41.49 (±10.84) et 147.97 (±39.21). Les générateurs ayant les meilleures performances sont ceux avec les RAE les plus faibles, à savoir : *NNge*, *MOEFC*, *OLM* et *Ridor* (respectivement 44.3 (±12.23), 48.37 (±9.06), 49.70 (±10.24) et 49.83 (±10.36)). Les pires performances sont fournies par *DTNB* et *DecisionTable*, avec des RAE de 147.42 (±39.02) et 114.52 (±21.28), respectivement.

## 5.6 Analyse du Mean Absolute Error (MAE)

L'erreur absolue moyenne (Mean Absolute Error - MAE) mesure la moyenne des erreurs absolues. C'est une mesure simple de l'écart entre les valeurs réelles et les valeurs prédites. Plus la valeur du MAE est faible, plus le modèle est précis. D'après la figure 10, les MAE des générateurs de règles varient autour de 0.02 (±0.01). Les modèles d'apprentissage générés par ces générateurs de règles montrent une grande précision, comme en témoignent leurs faibles valeurs de MAE.

## 5.7 Analyse du Kappa Statistic

L'indice Kappa mesure la différence entre l'accord observé et l'accord attendu par pure chance. Lorsque Kappa est proche de 1, cela indique que le modèle est beaucoup plus performant que le hasard. Si Kappa est proche de 0, cela signifie que le modèle ne fait pas mieux qu'une prédiction aléatoire. Un Kappa négatif suggère que le modèle est moins performant que le hasard. D'après la figure 11, la majorité des générateurs de règles décisionnelles ont une valeur de Kappa avoisinant 0,05 (±0,07), à l'exception de *NNge*, qui atteint une moyenne de 0,17 (±0,19).
<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>FIG. 10 – Évolution du Mean Absolute Error (MAE)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>FIG. 11 – Évolution du Kappa Statistic</figcaption></figure>

# 6 Conclusion et perspectives

Cette étude a permis d'évaluer les performances des générateurs de règles décisionnelles dans le cadre de la prédiction des événements liés aux attentats terroristes en France, en utilisant un ensemble de données collectées entre 2012 et 2021. Les résultats montrent que, bien que la majorité des générateurs de règles aient fourni des performances relativement stables
au cours des périodes expérimentées, certaines méthodes ont montré des avantages distincts en termes de précision et d'efficacité. Les générateurs de règles tels que *NNge*, *MOEFC*, et *Rough-Set* ont affiché des performances supérieures en termes de précision-rappel et AUPR, avec des valeurs avoisinant 1, ce qui suggère une très bonne capacité à identifier les événements positifs malgré le déséquilibre des classes. En revanche, des générateurs comme *DTNB* et *Decision-Table* ont montré des performances moins satisfaisantes, avec des scores plus faibles en termes de AUC et Kappa, indiquant une capacité réduite à distinguer les événements pertinents dans des situations de classes déséquilibrées. Les faibles valeurs de Kappa et RAE observées pour certains générateurs suggèrent que l'accord entre les prédictions et les observations réelles reste relativement faible, mais restent acceptables dans le cadre de modèles utilisant des ensembles de données déséquilibrés.

Afin d'approfondir l'analyse de l'explicabilité et de l'interprétabilité des modèles d'ap-
prentissage générés par les générateurs de règles décisionnelles, nous proposons d'étudier et
de calculer les similarités des ensembles de règles générées par MOEFC et NNge. Le choix de
ces deux méthodes repose sur leur capacité à générer en moyenne respectivement 4.2(±0.32)
et 4.8(±1.08) règles, ce qui permet d'obtenir des modèles relativement simples tout en mainte-
nant une bonne performance. En revanche, des méthodes comme OLM et Ridor, générant res-
pectivement 1(±0) et 1.3(±0.48) règles, produisent des modèles d'une complexité beaucoup
plus réduite. Il est important de noter que, bien que des générateurs comme ConjunctiveRule,
OLM et ZeroR ne génèrent qu'une seule règle, leur capacité à maintenir de bonnes perfor-
mances malgré la faible complexité spatiale et temporelle des modèles est remarquable. Une
piste intéressante pour améliorer les performances tout en gérant la complexité serait d'ex-
plorer des paradigmes de génération séquentielle ou parallèle d'ensembles de classifieurs de
type règle décisionnelle. Cela pourrait permettre d'améliorer la robustesse des modèles tout en
réduisant l'impact des données fortement déséquilibrées. Une telle approche pourrait offrir un
compromis intéressant entre l'explicabilité, l'efficacité et la performance dans des scénarios
complexes.

Bien que les modèles générés par les générateurs de règles soient explicables et interpré-
tables, une attention particulière doit être portée à la compréhension des règles générées, afin
de mieux lier les prédictions aux facteurs sociétaux et politiques sous-jacents. Les approches
basées sur l'interprétabilité des modèles peuvent renforcer la confiance dans l'utilisation des
modèles pour la prise de décisions dans des contextes réels.

Références

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# Annexe

Liste des règles de décision générées par *MODLEM* pour chaque année de 2012 jusqu'à
2021

## 2012

- Rule 1. (Marchandage_-_pret_de_main_d_oeuvre < 1.5) => (Class = Secur)

- Rule 2. (Infractions_au_droit_de_l_urbanisme_et_de_la_construction >= 18) =>

- Rule 3. (Fraudes_alimentaires_etInfractions_a_l_hygiene >= 4.5) => (Class = Secur)

- Rule 4. (Vols_violents_sans_arme Contre_des_tablissements_financiers_commerciaux_ou_industriels < 3.5) =>

- Rule 5. (Contrefacons_et_fraudes_industrielles et_commerciales < 1.5) => (Class = Secur)

- Rule 6. (Homicides_commis Contre_enfants_de_moins_de_15_ans >= 2.5) & (Homicides_pour_d_autres_motifs >= 10.5) => (Class = Attentat)

- Rule 7. (Tentatives_homicides_pour_d_autres_motifs >= 67.5) & (Reglements_de_compte_entre_malfaireurs < 0.5) => (Class = Attentat)

- Rule 8. (Marchandage_-_pret_de_main_d_oeuvre >= 23) & (Homicides_pour_d_autres_motifs < 3.5) => (Class = Attentat)

## 2013

- Rule 1. (Delits_interdiction_de_sejour_et_de_paraitre < 13.5) => (Class = Secur)

- Rule 2. (Reglements_de_compte_entre_malfaireurs < 0.5) => (Class = Secur)

- Rule 3. (Delits_interdiction_de_sejour_et_de_paraitre >= 13.5) & (Reglements_de_compte_entre_malfaireurs >= 0.5) => (Class = Attentat)

## 2014

- Rule 1. (Cambriolages_d_autres_lieux < 1448) => (Class = Secur)

- Rule 2. (Vols_simples sur_exploitations_agricoles >= 129) => (Class = Secur)

- Rule 3. (Camb.de_locaux_industriels_commerciaux_ou_financiers >= 2414) => (Class = Secur)

- Rule 4. (Violations_de_domicile >= 525) => (Class = Attentat)

- Rule 5. (Banqueroutes_abus_de_biens sociaux et_autres_delits_de_societe >= 43) & (Reglements_de_compte_entre_malfaireurs >= 0.5) => (Class = Attentat)

- Rule 6. (Vols_a_main_arme contre_des_ets_industriels_ou_commerciaux >= 120) & (Reglements_de_compte_entre_malfaireurs < 2.5) => (Class = Dejoue)

## 2015

- Rule 1. (Fraudes_fiscales < 15.5) => (Class = Secur)

- Rule 2. (Prises_d_oltages_a_l_occasion_de_vols >= 0.5) => (Class = Secur)

- Rule 3. (Homicides_pour_d_autres_motifs < 7.5) => (Class = Secur)

- Rule 4. (Contrefacons_litteraires et artistique >= 21.5) & (Reglements_de_compte_entre_malfaireurs < 1.5) => (Class = Attentat)

- Rule 5. (Travail_clandestin >= 365.5) & (Homicides_pour_d_autres_motifs < 9.5) => (Class = Attentat)

- Rule 6. (Tentatives_homicides_pour_d_autres_motifs >= 148.5) => (Class = Attentat / Dejoue)

## 2016
— Rule 1. (Fraudes_fiscales < 15.5) => (Class = Secur)

— Rule 2. (Prises_d_otages_a_l_occasion_de_vols >= 0.5) => (Class = Secur)

— Rule 3. (Homicides_pour_d_autres < 7.5) => (Class = Secur)

— Rule 4. (Contrefacons_litteraires_etartistique >= 21.5) & (Reglements_de_compte_entre_malfaireurs < 1.5) => (Class = Attentat)

— Rule 5. (Travail_clandestin >= 365.5) & (Homicides_pour_d_autresMotifs < 9.5) => (Class = Attentat)

— Rule 6. (Tentatives_homicides_pour_d_autresMotifs >= 148.5) => (Class = Attentat / Dejoue)

2017

— Rule 1. (Falsification_et_usages_deCheques_voles < 2761.5) => (Class = Secur)

— Rule 2. (Falsification_et_usages_deCheques_voles >= 2761.5) => (Class = Attentat)

2018

— Rule 1. (Vols_simples_sur_exploitations_agricoles < 100) => (Class = Secur)

— Rule 2. (Contrefacons_litteraires_et artistique < 4.5) => (Class = Secur)

— Rule 3. (Autres_delits Contre_sante_publique et la_reglementation_des_professions_medicales >= 16.5) => (Class = Secur)

— Rule 4. (Autres_infractions_a_la_legislation_sur_les_stupefiant >= 213) => (Class = Attentat)

— Rule 5. (Aide_a_l_entree_a_la_circulation et au_sejour_des_etrangers >= 469.5) => (Class = Attentat)

— Rule 6. (Contrefacons_et_fraudes_industrielles et_commerciales < 1.5) & (Cambriolages_de_residences_secondaires >= 185) => (Class = Attentat)

2019

— Rule 1. (Incendies_volontaires_de biens_publics < 71) => (Class = Secur)

— Rule 2. (Vols_simples_sur_exploitations_agricoles >= 67) => (Class = Secur)

— Rule 3. (Cambriolages_de_residences_secondaires < 145) => (Class = Secur)

— Rule 4. (Infractions_au_droit_de_l_urbanisme et de_la_construction >= 44) => (Class = Secur)

— Rule 5. (Prises_d_otages_dans_un_autre но т >= 4.5) => (Class = Secur)

— Rule 6. (Autres_vols_simples Contre_des_particuliers_dans_des_locaux_ou_lieux_publics >= 18134.5) => (Class = Attentat)

— Rule 7. (Autres_infractions_a_la_police_des_etrangers < 0.5) & (Tentatives_homicides_pour_d_autresMotifs >= 16.5) => (Class = Attentat)

2020

— Rule 1. (Delits_de_debits_de_boissons et infraction_a_la_reglementation_sur_l_alcool et le_tabac < 16.5) => (Class = Secur)

— Rule 2. (Destructions_cruautes et autres_delits_envers_les_animaux >= 76) => (Class = Secur)

— Rule 3. (Cambriolages_de_residences_secondaires < 180.5) => (Class = Secur)

— Rule 4. (Coups et blessures_volontaires suivis_de_mort < 0.5) => (Class = Secur)

— Rule 5. (Prises_d_otages_dans_un_autre но т < 0.5) => (Class = Secur)
— Rule 6. ( Attentats_a_l_explosif_contre_des_biens_publics >= 3.5) => ( Class = Attentat)

— Rule 7. ( Falsification_et_usages_deCheques_voles >= 4401.5) => ( Class = Attentat)

— Rule 8. (Attentats_a_l_explosif_contre_des_biens_publics >= 2.5) & (Tentatives_d_homicides_pour_voler et a_l_explosif <= 0.5) => (Class = Attentat)

2021

— Rule 1. ( Autres_faux_en_ecriture < 201.5) => ( Class = Secur)

— Rule 2. ( Non_versement_de_pension_alimentaire >= 190.5) => ( Class = Secur)

— Rule 3. ( Prises_d otages_a_l occasion_de_vols >= 5.5) => ( Class = Secur)

— Rule 4. ( Infractions_au_droit_de_l_urbanisme_et_de_la_construction >= 301) & (Reglements_de_compte_entre_malfaireurs < 2.5) => ( Class = Dejoue)

— Rule 5. (Proxenetisme >= 33.5) & (Homicides_pour_voler et a_l occasion_de_vols < 0.5) => (Class = Dejoue)

— Rule 6. (Emploi_d_etranger_sans_titre_de_travail >= 131) & (Homicides_pour_d_autres >= 15.5) => (Class = Attentat)

Summary

Artificial intelligence (AI) has become an essential tool for data analysis, behavior learn-
ing, and knowledge extraction. Spatial and temporal analysis of criminal data, in particular, has
garnered increasing interest in research over the past few decades. While publicly accessible
criminal data for the period 2011-2021 is available in France, it is only recently that the first
study has explored this data in-depth and addressed this specific issue. Building on existing
work, this paper proposes a data preprocessing methodology for predictive analysis and inter-
pretable learning of criminal behaviors, with the primary goal of preventing terrorist threats.
# Index

## A

Alviset, Guillaume..................1

## B

Beserra, David......................30
Bondu, Alexis.....................13
Bressan, Hélène..................1

## G

Gay, Dominique..................13

## L

Lemaire, Vincent..................13

## M

Meddouri, Nida..................30

## N

Nair Benrekia, Noureddine Yassine 13

## P

Paviot, Tyrone..................30
Pierkot, Christelle............1

## R

Renault, Aurélien..................13

## S

Salmon, Loïc..................30
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