Offres

Nos équipes d’experts vous accompagnent dans votre projet de transformation en proposant des prestations sur mesure et adaptées  à chaque organisation.

CBI² : Centre de recherche en Business Intelligence et BIg Data

Le laboratoire de recherche CBI² de TRIMANE est un centre d’innovation axé sur la réalisation des travaux de recherche innovants à la croisée des domaines de la Business Intelligence et du Big Data.

Les Misions du CBI² sont les suivantes :

• Veille scientifique et technologique pour l’accompagnement des projets innovants
• Partenariat avec des Laboratoires de recherche pour développer des projets R&D
• Encadrement de stages de recherche et de thèses de doctorat sur les thématiques TRIMANE
• Transfert de technologies innovantes pour les projets TRIMANE en cours (formations des consultants et des clients)
• Formations BI et Big Data pour les cursus universitaires

Axes stratégiques

Stratégie Data

Nous accompagnons nos clients dans leur transformation Data, depuis la définition de leur Data Management, jusqu’à l’implémentation d’une roadmap
de transformation tangible et implémentable.

En s’appuyant sur les enjeux métiers et le patrimoine Data de nos clients, nous construisons la roadmap.

IA et Data Science

Le Machine Learning (ou apprentissage automatique) regroupe l’ensemble des techniques permettant d’automatiser l’apprentissage d’un phénomène, d’un comportement ou d’une décision. Ces techniques reposent sur l’utilisation d’informations contextuelles.

Architecture et technologies

Une application IA opérationnelle et industrielle doit répondre à de nombreuses exigences et contraintes de nature différentes. Celles-ci impliquent de mobiliser au bon moment des compétences pluridisciplinaires, métiers, juridiques, data scientists, architectes, experts techniques et développeurs.

Sujets Scientifiques

Modélisations des données

Représentation des structures de données massives (Big Data) pour faciliter l’accès aux données volumineuses et variées.

Data Lake

Extraction des données des Data Lakes pour l’exploitation des Datawarehouses destinés aux applications décisionnelles.

Utilisation de l’architecture MDA pour formaliser les processus décisionnels.

Projets réalisés

Le Météo du droit

Outil de prédiction juridique

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BI4people

Le décisionnel pour tous.te.s

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Fatma Abdelhedi

Phd, Directrice du laboratoire de recherche CBI² TRIMANE

« Depuis sa création, TRIMANE s’engage à étudier et à proposer des solutions innovantes liées à l’extraction, la collecte, l’intégration, la visualisation et l’analyse des données. J’ai rejoint l’aventure en 2015 sur le poste de Directrice de la recherche dans le domaine de l’exploration et de la valorisation de la Data. La dimension recherche constitue un atout majeur dans l’offre de services de Trimane.

Cette activité de recherche nécessite de concilier l’acquisition des nouvelles technologies et le souci de développer et de mettre en œuvre des outils innovants dans le développement des projets TRIMANE »

Publications scientifiques

  • Fatma Abdelhédi, Amal Ait Brahim, Hela Rajhi, Rabah Tighilt Ferhat and Gilles Zurfluh.
    « Automatic Extraction of a Document-oriented NoSQL Schema ». In : 23rd International Conference on Entreprise Information (ICEIS 2021), Online Streaming, Avril 2021

  • Fatma Abdelhédi, Amal Ait Brahim, Gilles Zurfluh.
    «OCL Constraints Checking on NoSQL Systems Through an MDA-Based Approach ». International Journal of Data Warehousing and Mining (IJDWM), pages 1-14[fatma.abdelhedi@trimane.fr] ,2021.

  • Fatma Abdelhédi, Amal Ait Brahim, Rabah Tighilt Ferhat, Gilles Zurfluh.
    « Reverse Engineering Approach for NoSQL Databases ». Conférence DAWAK, pages 60-69, Bratislava, Slovakia, 2020.

  • Fatma Abdelhédi, Amal Ait Brahim, Rabah Tighilt Ferhat, Gilles Zurfluh.
    « Discovering of a Conceptual Model from a NoSQL Database ». Conférence ICEIS, pages 61-72, Online Streaming, 2020.

  • Fatma Abdelhédi, Amal Ait Brahim, Gilles Zurfluh.
    « Applying a Model-Driven Approach for UML/OCL Constraints: Application to NoSQL Databases. ». In : OTM Confederated International Conferences, pages 646-660, Rhodes, Grèce, 2019.

  • Fatma Abdelhédi, Amal Ait Brahim, Faten Atigui, Gilles Zurfluh.
    « Towards Automatic Generation of NoSQL Document-Oriented Models ». In Proceedings of the International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA), pages 47-53, Las Vegas, Nevadan USA, 2018.

  • Fatma Abdelhédi, Amal Ait Brahim, Gilles Zurfluh.
    « Formalizing the Mapping of UML Conceptual Schemas to Column-Oriented Databases ». International Journal of Data Warehousing and Mining (IJDWM), pages 44-68, 2018

  • Fatma Abdelhédi, Amal Ait Brahim, Gilles Zurfluh.
    « Traduction Automatique de contraintes OCL dans une BD NoSQL ». Conférence AICSSA, pages 73-88, Tanger, Maroc, 2018.

  • Fatma Abdelhédi, Amal Ait Brahim, Faten ATIGUI, Gilles Zurfluh.
    « UMLtoNoSQL: Automatic Transformation of Conceptual Schema to NoSQL Databases ». Conférence AIICSA, pages 272-279, Hammamet, Tunisie, 2017

  • Fatma Abdelhédi, Amal Ait Brahim, Faten ATIGUI, Gilles Zurfluh.
    « MDA-Based Approach for NoSQL Databases Modelling ». Conférence DaWaK, pages 88-102, Lyon, France, 2017.

  • Fatma Abdelhédi, Amal Ait Brahim, Faten ATIGUI, Gilles Zurfluh.
    « Modeling Framework for NoSQL Systems ». Conférence IDEAS, pages 57-70, Buenos Aires, Argentine, 2017.

  • Fatma Abdelhédi, Amal Ait Brahim, Faten ATIGUI, Gilles Zurfluh.
    « Logical Unified Modeling for NoSQL Databases ». Conférence ICEIS, pages 249-256, Porto, Portugal, 2017.

  • Fatma Abdelhédi, Landry Ntsama, Gilles Zurfluh.
    « Un langage OLAP pour la manipulation d’entrepôts de documents XML ». Jouranl Document Numérique, pages 39-57, 2016.

  • Fatma Abdelhédi, Amal Ait Brahim, Faten ATIGUI, Gilles Zurfluh.
    « Big Data and Knowledge Management: How to Implement Conceptual Models in NoSQL Systems? ». Conférence KMIS, pages 235-240, Porto, Portugal, 2016.

  • Fatma Abdelhédi, Amal Ait Brahim, Faten ATIGUI, Gilles Zurfluh.
    « Processus de transformation MDA d’un schéma conceptuel de données en un schéma logique NoSQL ». Congrès INFORSID, pages 15-30, Grenoble, Paris, 2016.

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