Cette atelier s’adresse aux personnes impliquées dans l’intégration de données et la création de ressources sémantiques associées.

La recherche agronomique et environnementale menée aujourd’hui est de plus en plus collaborative, multi-expertes et requiert un usage intensif des méthodes de l’intelligence artificielle tout en partageant le plus possible les données de référence ou les résultats obtenus. La gestion automatisée et l’analyse de données scientifiques et expérimentales nécessitent de partager, d’intégrer et de consolider des connaissances du domaine étudié. Ces traitements doivent passer par la confrontation des données mesurées et des connaissances disponibles, pour valider la qualité des données et des connaissances et d’en assurer la cohérence compte tenu de leurs évolutions constantes. Un panel de méthodes et de techniques d’intelligence artificielle peut être mis en oeuvre pour faciliter l’intégration des données dirigée par des connaissances du domaine.