Un stage de recherche en data science à Tokyo, ça se passe comment ?

31 août 2021

Dans le cadre des mes études en école d’ingénieur à l’ISIMA, j’ai eu la chance de faire mon stage de deuxième année à Tokyo, où j’ai donc passé 5 mois. J’ai effectué ce stage à l’Institut National d’Informatique (NII), institut de recherche au cœur de Tokyo, et plus précisément dans l’équipe de recherche travaillant sur le projet “Recettes de Cuisine sans Frontières” (CRWB – Cooking Recipes Without Borders), sous la direction du Pr Frederic Andres. 

NII et Flavorlens, qu’est-ce que c’est ?

Le NII – National Institute of Informatics (Institut National d’Informatique) est un institut de recherche publique japonais créé le 1 er avril 2000, qui étudie l’ensemb le des domaines touchés par l’informatique (sciences sociales, robotique, mathématiques appliquées, sécurité, théorie des graphes, intelligence artificielle, économie, etc.). Le NII a pour but de faire avancer la recherche en informatique et de faciliter l’accès du grand public aux avancées scientifiques. 

Un des projets de l’équipe CRWB est une application de réseau social appelée Flavorlens. Il s’agit d’une plateforme de partage d’expériences culinaires qui a été mis à disposition des utilisateurs d’appareils Android et iOS en août 2018. Elle permet aux utilisateurs de poster des observations avec une photographie du plat, un titre (nom du plat) et une description accompagnée d’une note. 



Logo Flavorlens


Le but de ce stage était de travailler sur l’extraction de communautés, sur des graphes représentant des données générées par les utilisateurs de Flavorlens. Même si l’application est disponible depuis quelques années, les données qu’elle génère n’avaient pas encore été analysées. L’extraction de communautés a pour objectif d’effectuer une première analyse du comportement des utilisateurs, qui pourra ensuite être utilisée de manière régulière via un système de recommandations. 


 Si l’utilisateur a dégusté le plat dont il fait la revue dans un restaurant, il peut en indiquer l’adresse ainsi que le prix. Dans le cas contraire, il peut aussi indiquer que le plat est fait maison. Les autres utilisateurs pourront alors sauvegarder ce plat dans une liste de favoris « à essayer plus tard » s’ils veulent à leur tour y goûter. 

L’originalité de Flavorlens ? Ce réseau social a été conçu spécialement pour le partage d’expériences gustatives. Son originalité repose sur le fait que l’utilisateur peut ajouter des tags d’arômes aux photographies, ce qui lui permet de communiquer le goût ou même la texture du plat. L’application se distingue aussi des autres plateformes de revue de restaurants par son fonctionnement : elle permet de donner son avis sur un plat précis plutôt que d’évaluer le restaurant dans sa globalité. Les clients n’expérimentant pas tous les plats de la carte, ce mode d’évaluation paraît plus pertinent. Les utilisateurs ont aussi la possibilité d’interagir entre eux via les observations en les aimant ou en les commentant. Ils peuvent aussi s’abonner à d’autres utilisateurs pour voir toutes leurs revues. 

Travailler au NII

NII Tokyo Building

Bâtiment du NII

Les projets de recherche au NII peuvent aussi bien concerner des sujets théoriques que des applications concrètes. Le NII étant un centre de recherche inter-universitaire, il coordonne les relations entre les institutions académiques et le monde de la recherche, des équipes internationales de chercheurs y cohabitent également. On retrouve d’ailleurs cette ouverture à l’international dans les différents programmes du NII, comme les partenariats MoU – Memorandum of Understanding (Mémorandum d’entente) avec diverses universités et écoles d’ingénieurs dans le monde, ou encore le JFLI – Japanese-French Laboratory for Informatics (Laboratoire Franco-Japonais pour l’informatique), qui est un laboratoire mixte (Unité CNRS Mixte Internationale 3527).

Comme le NII entretient des partenariats avec des universités partout dans le monde, un grand nombre de stagiaires et doctorants internationaux travaillant sur un large éventail de sujets s’y retrouvent. Même si les méthodes et rythmes de travail sont différents selon les équipes, toutes évoluent dans un environnement multiculturel. 

Le projet

Flavorlens n’a pas encore de système de recommandation ou de création de communautés fortes : même si les utilisateurs peuvent s’abonner entre eux, ils ne peuvent pas créer de groupes fermés ou privés pour partager leurs expériences avec un nombre restreint d’utilisateurs. Dans ce contexte, mon stage abordait donc le problème de l’extraction de communautés.

Graphe avant extraction

La méthode d’extraction de communautés mise en place peut être découpée en 4 étapes :


  • Étape 1 : Extraire les communautés avec une méthode concentrée sur le principe de mutualité. Ceci permet d’obtenir un graphe avec des clusters possédant un grand nombre de connexions mutuelles internes et très peu de connexions avec les autres clusters.

Etape 1

  • Étape 2 : Regrouper les nœuds fantômes et satellites respectivement dans une communauté fantôme et une communauté satellite. Un nœud fantôme est défini comme un nœud du graphe n’étant connecté avec aucun autre nœud, un nœud satellite est défini comme un nœud du graphe connecté de manière mutuelle avec aucun autre nœud. Ces deux communautés sont justifiées par le fait que leurs membres expriment un comportement similaire sur le réseau social.

  • Étape 3 : Séparer la communauté satellite en deux communautés qui contiennent respectivement les nœuds satellites qui possèdent des arcs entrants et sortants.

  • Étape 4 : Créer une classification hiérarchique en deux étapes pour les deux communautés générées à l’étape 3. Premièrement, en créant des communautés fondées sur le cluster sur lequel les nœuds satellites sont connectés. Tous les nœuds satellites connectés à un même cluster se retrouveront donc dans une même communauté. Dans un second temps, un processus de fusion itératif des sous-communautés satellites créées est exécuté: à chaque itération, les deux communautés les plus similaires fusionnent. Le processus itératif se termine quand toutes les communautés satellites ont fusionné en une seule communauté regroupant l’ensemble des nœuds satellites du graphe. Comme il est souvent impossible de savoir à l’avance quand arrêter le processus de fusion pour avoir les communautés les plus pertinentes, chaque itération du processus est sauvegardée dans une classification hiérarchique où il est possible d’accéder à toutes les combinaisons de communautés créées par le processus.

Etape 4


 Opportunités et conclusion

Une partie de mon temps de travail au NII a été consacrée à assister à des présentations de chercheurs travaillant ou en visite au NII lorsque le sujet pouvait être intéressant pour le projet CRWB ou pour ma formation. Une semaine a en plus été dédiée à participer à la formation Scientific Communication in Practice (Communication Scientifique en Pratique), organisée par EURAXESS Japon et ELSI. Cette formation était centrée sur la découverte des différents types de subventions disponibles pour les chercheurs européens et les chercheurs au Japon, l’écriture académique en anglais pour les publications scientifiques, mais aussi des demandes de subventions. Moins académique, cette partie du travail était également importante et intéressante; elle m’a permis de prendre conscience des outils et fonds disponibles pour le financement des chercheurs en Europe et au Japon, mais aussi de mettre en œuvre et développer d’autres compétences comme la vulgarisation et la communication scientifique.

J’ai aussi eu l’occasion de présenter mon travail et le projet Flavorlens à plusieurs occasions, notamment pendant la journée portes ouvertes du NII mais aussi lors d’une conférence à Würzburg en Allemagne.


 Ce stage a donc été pour moi une excellente occasion de découvrir le monde de la recherche, ce qui m’a permis de me conforter dans ma décision de poursuite d’études en doctorat. Cette expérience culturellement enrichissante m’a de plus beaucoup apporté d’un point de vue personnel. 

Ressources Agaetis

4 septembre 2025
Le contexte du projet : Un prototype de stylo connecté destiné au secteur de la santé avait rencontré un vif succès auprès du marché. Face à une demande croissante, le client devait passer à une phase d’ industrialisation afin de répondre aux attentes tout en respectant les réglementations strictes en matière de données de santé ( Hébergement de Données de Santé – HDS ). L’objectifs : L’objectif principal était de transformer un prototype en solution industrialisée en : définissant les critères de sélection et les options technologiques, garantissant la conformité aux réglementations de santé, et assurant la montée en charge (scale-up) pour répondre à la demande croissante. Durée de mission : Mission en plusieurs phases : cadrage, tests techniques, mise en conformité et accompagnement au scale-up industriel. Mise en œuvre : Agaetis a déployé une approche complète combinant expertise IoT et réglementaire : Définition des critères de sélection : cadrage des besoins fonctionnels et techniques. Évaluation technologique : étude des solutions potentielles et tests de leur adéquation. Mise en conformité HDS : accompagnement dans la sélection de l’hébergement et structuration du modèle de données. Développement et industrialisation : assistance dans l’implémentation des composants techniques et préparation à la montée en charge. Résultats obtenus : Accélération de la production : industrialisation réussie permettant de répondre rapidement à la demande. Conformité assurée : solution alignée sur les exigences HDS et réglementations de santé. Innovation valorisée : passage du prototype au produit commercialisable sur le marché santé. Flexibilité opérationnelle : architecture et modèle de données prêts à évoluer avec les usages. Facteurs clés de succès : Expertise pointue en IoT santé et données réglementées . Approche sur mesure intégrant la dimension technique et humaine. Collaboration rapprochée avec les équipes du client. Vision orientée impact concret et mise sur le marché rapide. Et vous ? Vous vous interrogez sur : l’industrialisation de vos prototypes IoT santé, la conformité réglementaire (HDS, ISO, etc.) de vos solutions, ou la préparation de vos innovations pour passer du prototype au scale-up industriel ? 👉 Contactez nos experts pour transformer vos prototypes IoT en solutions santé industrialisées et conformes.
Aérospacial Ariane Space
par David Walter 4 septembre 2025
Le contexte du projet : Groupe Aérospatial souhaitait optimiser le temps de contrôle dimensionnel des réservoirs de son lanceur spatial. Les méthodes traditionnelles, longues et peu satisfaisantes, ralentissaient la production et augmentaient les risques d’erreurs. Le besoin était de développer une application de contrôle qualité et dimensionnel intégrant de nouveaux moyens de mesure plus rapides et précis. L’objectifs : L’objectif principal était de concevoir et déployer une application installée sur un PC concentrateur capable de : lancer différents programmes de contrôle dimensionnel, intégrer des technologies de mesure avancées (profilomètres lasers, trackers laser), et améliorer la précision et la répétabilité des contrôles. Durée de mission : Mission de plusieurs mois, de la conception logicielle à la formation des équipes, en passant par l’intégration et les tests. Mise en œuvre : Agaetis a déployé une approche technique et collaborative : Développement de l’application : architecture logicielle adaptée aux besoins d’intégration industrielle. Collecte et traitement des données : intégration des mesures issues des machines à commande numérique, trackers laser et profilomètres. Optimisation des processus : automatisation des contrôles pour gagner en rapidité et réduire les erreurs. Accompagnement & formation : transfert de compétences aux équipes internes pour assurer la continuité. Résultats obtenus : Temps de contrôle réduit : amélioration notable de la productivité. Précision accrue : fiabilisation des mesures grâce à l’intégration de nouvelles technologies. Réduction des erreurs : contrôles plus rapides et répétables. Compétences préservées : maintien de la connaissance technique dans l’organisation. Facteurs clés de succès : Expertise technique d’Agaetis en développement industriel et IoT . Grande flexibilité dans la collaboration avec le client. Intégration fluide des données issues de différents équipements. Approche orientée impact et résultats mesurables. Et vous ? Vous vous interrogez sur : l’optimisation de vos processus de contrôle industriel, l’intégration de nouvelles technologies de mesure, ou la digitalisation de vos applications qualité ? 👉 Contactez nos experts pour moderniser vos contrôles industriels et accroître votre performance opérationnelle.
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