Exploration Et Narration de Données Assisté Par Un Llm

**Exploration et narration de données assisté par un LLM // LLM-aided data exploration and storytelling**:

- Réf **ABG-128951**
**ADUM-62256**
- Sujet de Thèse
- 28/02/2025
- Université de Tours
- Lieu de travail- TOURS - France
- Intitulé du sujet- Exploration et narration de données assisté par un LLM // LLM-aided data exploration and storytelling
- Champs scientifiques- Informatique
- Mots clés- narration de données, exploration automatique de données, visualization automatique de données, grands modèles de language, personnalisation, interactivité
data narration, automatic data exploration, automatic data visualization, large language models, personalization, interactivity

**Description du sujet**:

- À l'ère de la prise de décision basée sur les données, il est crucial d'extraire des connaissances à partir de grands ensembles de données. La narration des données fait référence à la transformation des connaissances sur les données en histoires visuelles interactives pour en améliorer la compréhension et la communication. Même si les progrès récents en matière d'IA et de LLM ont introduit l'automatisation dans l'exploration et la narration des données, des défis subsistent en matière de personnalisation, de reconnaissance des intentions de l'utilisateur et de narration interactive des données.

Questions clés de recherche:
1. Intention de l'utilisateuret interaction : Comment les préférences et les retours des utilisateurs peuvent-ils guider la narration des données aidée par le LLM?
2. Personnalisation: Comment adapter les récits de données à différents profils d'audience, niveaux de connaissances et styles de présentation?
3. Interaction exploration-narration: Comment l'exploration des données et la narration peuvent-elles être intégrées de manière transparente pour permettre une intervention itérative de l'utilisateur?
4. Évaluation de la qualité: Comment pouvons-nous évaluer et comparer l'efficacité des récits de données générés?

In the era of data-driven decision-making, extracting insights from large datasets is crucial. Data narration refers to transforming data insights into interactive visual stories to enhance understanding and communication. While recent advances in AI and LLMs have introduced automation in data exploration and storytelling, challenges remain in personalization, user intent recognition, and interactive data narration.

Key Research Questions:
1. User Intent & Interaction: How can user preferences and feedback guide LLM-driven data storytelling?
2. Personalization: How can data stories be adapted to different audience profiles, knowledge levels, and presentation styles?
3. Exploration-Narration Interplay: How can data exploration and storytelling be seamlessly integrated to allow iterative user intervention?
4. Quality Assessment: How can we evaluate and benchmark the effectiveness of generated data stories?

Début de la thèse : 01/10/2025

**Nature du financement**:
**Précisions sur le financement**:

- Financement d'un établissement public Français

**Présentation établissement et labo d'accueil**:

- Université de Tours

**Etablissement délivrant le doctorat**:

- Université de Tours

**Ecole doctorale**:

- 551 Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes - MIPTIS

Applicants are expected to hold a Master's degree in Computer Science, be skilled in databases, machine learning, and programming and be fluent in English. Applicants must demonstrate proficiency in one of the following topics: data exploration, data narration, natural language processing. Applications failing to match these expectations to will be automatically rejected.- 30/04/2025