ILDA

Interacting with Large DAta – ILDA

Les travaux de recherche de l’équipe ILDA ont pour but de tirer parti de la richesse de ces modèles de données pour concevoir de nouveaux systèmes interactifs qui assistent au mieux les utilisateurs dans leurs tâches de compréhension et de traitement de ces grandes quantités de données.

Les ensembles de données ne sont plus seulement volumineux. Ils sont distribués à partir de sources multiples et de plus en plus interconnectées, et consistent en des éléments de contenu hétérogènes structurés de manière élaborée. Notre objectif est de concevoir des systèmes interactifs centrés sur les données qui fournissent aux utilisateurs les bonnes données au bon moment et leur permettent de manipuler et de partager efficacement ces données.

Nous concevons, développons et évaluons de nouvelles techniques d’interaction et de visualisation afin de donner aux utilisateurs les moyens d’agir dans des contextes mobiles et stationnaires impliquant une variété de dispositifs d’affichage, notamment : smartphones et tablettes, casques de réalité augmentée, stations de travail de bureau, tablettes, écrans muraux à ultra-haute résolution.

Coordination

Membres de l’équipe

Publications récentes

  • Communication dans un congrès

    Victor Brehault, Emmanuel Dubois, Arnaud Prouzeau, Marcos Serrano. Modelling Asymmetries of Collaborative Hybrid Environments. IHM 2024 – 35e Conférence Internationale Francophone sur l’Interaction Humain-Machine, Association Francophone d’Interaction Humain-Machine (AFIHM); Sorbonne Université, Mar 2024, Paris, France. à paraître. ⟨hal-04497160v2⟩

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  • Communication dans un congrès

    Camille Dupré, Caroline Appert, Stéphanie Rey, Houssem Saidi, Emmanuel Pietriga. TriPad: Touch Input in AR on Ordinary Surfaces with Hand Tracking Only. CHI 2024 – The 42nd SIGCHI conference on Human Factors in computing systems, ACM, May 2024, Honolulu, HI, USA, United States. ⟨10.1145/3613904.3642323⟩. ⟨hal-04497640⟩

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  • Communication dans un congrès

    Vincent Cavez, Catherine Letondal, Emmanuel Pietriga, Caroline Appert. Challenges of Music Score Writing and the Potentials of Interactive Surfaces. CHI 2024 – The 42nd SIGCHI conference on Human Factors in computing systems, ACM, May 2024, Honolulu HI USA, United States. ⟨10.1145/3613904.3642079⟩. ⟨hal-04497643⟩

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  • Communication dans un congrès

    Juliette Le Meudec, Anastasia Bezerianos, Chloé Mercier, Arnaud Prouzeau. Learning with immersive technologies : a VR task to study collaborative learning. IHM 2024 – 35e Conférence Internationale Francophone sur l’Interaction Humain-Machine, AFIHM; Sorbonne Université, Mar 2024, Paris, France. ⟨hal-04487309⟩

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  • Pré-publication, Document de travail

    Olivier Chapuis, Raphaël James, Marzieh Rafiei, Anastasia Bezerianos. Comparing Physical and VR-emulated Ultra-walls in a Classification Task. 2024. ⟨hal-04451520⟩

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  • Article dans une revue

    Vincent Lignon, Emmanuel Courtoux. Décomposer les rendements privés de l’enseignement supérieur : étude à partir d’un modèle de microsimulation dynamique du système socio-fiscal français. Economie et Prévision, 2017, Vol.1 (N°210), pp. 69-94. ⟨hal-04423787⟩

    ILDA

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  • Article dans une revue

    Lijie Yao, Romain Vuillemot, Anastasia Bezerianos, Petra Isenberg. Designing for Visualization in Motion: Embedding Visualizations in Swimming Videos. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2024, 30 (3), pp.1821-1836. ⟨10.1109/tvcg.2023.3341990⟩. ⟨hal-04364838⟩

    AVIZ, ILDA

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  • Pré-publication, Document de travail

    Alaul Islam, Tingying He, Anastasia Bezerianos, Tanja Blascheck, Bongshin Lee, et al.. Visualizing Information on Smartwatch Faces: A Review and Design Space. 2024. ⟨hal-04365013⟩

    AVIZ, ILDA

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  • Article dans une revue

    Vincent Cavez, Caroline Appert, Emmanuel Pietriga. Spreadsheets on Interactive Surfaces: Breaking through the Grid with the Pen. ACM Transactions on Computer-Human Interaction, 2024, 31 (2), pp.16:1-16:33. ⟨10.1145/3630097⟩. ⟨hal-04272550⟩

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  • Chapitre d'ouvrage

    Nathalie Mejean Perrot, Alberto Tonda, Nadia Boukhelifa, Ilaria Brunetti, Anastasia Bezerianos, et al.. Machine learning for agri-food processes: learning from data, human knowledge and interactions. Current Developments in Biotechnology and Bioengineering, Elsevier, pp.261-286, 2022, ⟨10.1016/B978-0-323-91167-2.00006-X⟩. ⟨hal-04230255⟩

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