Ecole d'ingénieur et centre de recherche en Sciences du numérique

Raphaël TRONCY

Raphaël TRONCY
Raphaël TRONCY
Eurecom - Data Science 
Maître de Conférences
04 93 00 82 42
04 93 00 82 00
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Enseignement

  • Il est actuellement Professeur adjoint au sein du Département Data Science, où il enseigne « L'Interaction homme-machine pour le Web »  et les « Technologies du Web sémantique ».

Mes cours

  • WebInt / Automne 2016 - Conception d'interaction et développement d'applications Web modernes

    'interaction Homme-machine (IHM) étudie la façon dont les humains interagissent avec les ordinateurs ou entre eux à l'aide d'ordinateurs, ainsi que la façon de concevoir des systèmes informatiques qui soient ergonomiques, c'est-à-dire efficaces, faciles à utiliser ou plus généralement adaptés à leur contexte d'utilisation. Ce cours introduit les méthodes centrée utilisateurs pour concevoir des applications web. Il présente les technologies web modernes : HTML5, CSS3 et Javascript. Finalement, ce cours apprend comment évaluer des interfaces utilisateurs.

    Enseignement et méthodes d'apprentissage: Cours magistraux et TPs (groupe de 2-3 étudiants)

    Règles du cours: La participation aux TPs est obligatoire.

  • WebSem / Printemps 2017 - Introduction aux technologies du Web Sémantique

    Le Web sémantique désigne un ensemble de technologies visant à rendre le contenu des ressources du World Wide Web accessible et utilisable par les programmes et agents logiciels, grâce à un système de métadonnées formelles, utilisant notamment une famille de langages développés par le W3C. Ce cours est une visite guidée d'un certain nombre de recommandations du W3C permettant de représenter (RDF/S, SKOS, OWL) et d'interroger (SPARQL) des connaissances sur le web ainsi que les formalismes logiques sous-jacents à ces langages, leur syntaxe et leur sémantique formelle. Nous aborderons également les problèmes posés par la construction de systèmes à base de connaissances et de leur mise sur le réseau (alignement). Nous montrerons finalement comment extraire de la connaissance à partir de textes en utilisant des techniques de traitement de la langue naturelle.

    Enseignements et méthodes d'apprentissage: Cours magistraux et TPs (groupe de 2 étudiants maximum)

    Règles du cours: La participation aux TPs est obligatoire.

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Distinctions

  • Il a gagné avec son papier "The SentiME system at the SSA challenge Task 1," le prix "Polarity Detection" (ESWC 2016)
  • Raphaël TRONCY et son équipe ont gagné le First Prize of the Semantic Web Challenge (ISWC 2015) pour la seconde fois !
  • Best Paper Award AND Best Poster Award at K-CAP 2015 (International Conference on Knowledge Capture)
  • He won the "Open Knowledge Extraction Challenge Award" for their article "A Hybrid Approach For Entity Recognition And Linking" at l'ESWC 2015. 
  • Il a reçu le Best AI Mashup Award avec ses co-auteurs Ahmad Assaf and Aline Senart pour l'article "SNARC - An approach for aggregating and recommending contextualized social content" (ESWC 2013).
  • 1er prix du Challenge Web Sémantique avec ses co-auteurs Houda Khrouf et Vuk Milicic (ISWC 2012) pour l'article "EventMedia live: Exploring events connections in real-time to enhance content".