Plus de collaboration UniNE-UST sur l’analytique, les mégadonnées et l’IA
L’Université de Neuchâtel et l’Office fédéral de la statistique vont renforcer leur coopération dans le domaine de la science du big data et des méthodes quantitatives
L’Université de Neuchâtel (UniNE) et l’Office fédéral de la statistique (OFS) renforcent leur coopération dans le domaine de la science des données et des méthodes statistiques.
En janvier, les deux institutions ont signé l’accord de collaboration 2021-2024. Cet accord a été signé suite à la création de la nouvelle Division de la science des données et des méthodes statistiques au sein de l’OFS et à l’établissement d’une nouvelle chaire en science des données à l’UniNE. L’objectif est d’encourager la recherche et le développement de projets concrets dans le domaine de la numérisation.
Messaggio concernente la modifica della legge federale sulla innovazione (En langue italienne)
Decreto federale sul finanziamento delle attività di Innosuisse (En langue italienne)
Legge federale sulla promozione della ricerca e dell’innovazione (En langue italienne)
L’OFS développe actuellement une structure pour répondre aux défis posés par la numérisation dans le domaine de la science des données et des méthodes statistiques.
Une nouvelle division a été créée qui sera active dans ce domaine. Dans les mois à venir, la mise en place d’un centre de compétences pour la science des données permettra de répondre aux besoins de l’ensemble de la Confédération avec des prestations allant du conseil et de la formation au soutien méthodologique, voire à la réalisation complète de projets dans ce domaine.
De son côté, l’UniNE va mettre en place une chaire de science des données, avec un accent sur la recherche en intelligence artificielle.
La personne qui l’occupera sera chargée de développer des projets scientifiques d’envergure internationale à l’Institut d’informatique de l’UniNE.
Projets visant à améliorer la qualité et l’efficacité
La collaboration entre l’OFS et l’UniNE existe depuis une vingtaine d’années. Il a notamment permis à l’Office statistique de publier une dizaine de thèses de doctorat et de nombreux articles dans des revues scientifiques avec comité de rédaction.
Pour l’OFS, ce partenariat a permis de mettre en place un système de répartition de la charge des enquêtes, tant auprès des entreprises que des particuliers, et d’introduire de nombreuses optimisations, par exemple dans les statistiques de l’emploi et des salaires.
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Une nouvelle étape a été franchie avec le lancement des projets pilotes décrits sur le microsite “statistiques expérimentales” de l’OFS. Ces innovations devraient permettre d’accroître encore l’efficacité des techniques actuellement utilisées.
Par exemple, le projet ADELE (“Arealstatistik Deep Learning”), qui utilise des techniques d’intelligence artificielle dans le domaine de la reconnaissance des images aériennes pour les statistiques nationales d’occupation des sols, montre clairement le potentiel d’automatisation et l’augmentation de la productivité qui en résulte.
Une plus grande attractivité grâce aux mégadonnées
Pour l’UniNE, la grande variété des thèmes traités par l’OFS, leurs particularités et surtout l’accès à des données réelles (accès via des canaux sécurisés et sur la base d’un accord de protection des données à signer pour chaque projet) est une source d’inspiration qui permet d’attirer un grand nombre de chercheurs.
Les collaborateurs travaillant dans le cadre de cet accord, qui sont souvent des doctorants et/ou des post-doctorants, voient également les résultats de leurs recherches directement appliqués dans la production statistique de l’OFS.
Ce n’est pas le seul partenariat auquel l’OFS participe. Dans le domaine de la science des données, ainsi que dans celui de l’intelligence artificielle, le Bureau collabore également avec d’autres universités et hautes écoles spécialisées suisses, ainsi qu’avec les deux écoles polytechniques fédérales et leur “Swiss Data Science Center”.
La vision sera résolument tournée vers l’avenir
Afin d’intensifier cette collaboration, l’OFS a lancé un appel interne à projets dans le domaine prospectif de la science des données et des méthodes statistiques.
Avec cet appel, l’OFS entend couvrir un large éventail de sujets et donner l’occasion de développer la coopération dans le cadre de projets concrets tels que le codage ou le traitement de données manquantes et/ou anormales.
