Liste des projets

Time management using artificial intelligence and event scheduling

Encadrants

  • Leonardo Linguaglossa
  • Emails: Leonardo.Linguaglossa@telecom-paris.fr
  • Bureaux: --

Nombre d'étudiant par instance du projet:

  • Minimum: 3
  • Maximum: 5

Nombre d'instances du projet :

1

Sigles des UE couvertes et/ou Mots-clés :

INF101, RES101, AI, Time management

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Description du projet :

Le besoin d’organiser ses activités ou son temps libre est très important, surtout dans le monde numérique qui permet la “consommation des contenus” ( e.g. regarder une vidéo, ou lire un article). Il existe plusieurs applications mobiles qui ont comme fonction principale la gestion des activités: les marchés numériques comme Google Play montrent qu’un grand nombre d’utilisateurs a utilisé ou téléchargé une application pour mieux gérer son temps. Parmi ces applications, il y a des exemples comme Todoist, Google Calendar ou Trello, qui ont entre 1M et 500M de téléchargements.

Néanmoins, si ce type d’applications peut être utilisé comme calendriers ou liste de taches, celles-ci ne prendent pas en compte le temps nécessaire pour compléter une activité. Contrairement aux autres applications de planification, ce projet vise à aller au-delà du scheduling ordinaire, offrant une approche basé sur l’apprentissage automatique pour :

  • L’estimation automatique de la durée d’une tache  [ 2 ] ;

  • Une recherché basée sur le “temps à disposition actuellement";

  • Un système de recommandation qui propose plusieurs alternatives de taches  [ 1 ] .

La nouveauté de cet approche se base sur l’organisation de chaque activité ou tache en fonction du temps qu’on a besoin pour la terminer, de façon que les utilisateurs puissent, à un moment donné, récupérer quoi faire en fonction du temps qui est actuellement disponible. L’apprentissage automatique du temps nécessaire pour compléter une activité est un point très important dans ce projet.

Objectifs du projet :

Le but de ce projet sera la réalisation d’un composant logiciel avec les caracteristiques suivantes:

  • Un serveur web qui sauvegarde des évènements et des meta-données (e.g., le temps nécessaire pour la finalisation de l’activité).

  • Un module utilisé pour l’estimation de la durée d’une tache ou une activité.

  • Une interface client qui permettra l’ajout/modification d’une activité, et la recherche basé sur le temps disponible actuellement.

Selon l’avancement du projet, les élèves pourront proposer aussi des interfaces mobiles (e.g., application Android) ou une modalité multi-utilisateur.

Références bibliographiques:

1

Luis Martı̀nez Marina, Juan Antonio Calles Garcı̀a, and Estefanı̀a Martı̀n Barroso. Ontology-based web service to recommend spare time activities. In Proceedings of the 1st International Workshop on Information Heterogeneity and Fusion in Recommender Systems, HetRec ’10, page 67–70, New York, NY, USA, 2010. Association for Computing Machinery.

2

Ryen W. White and Ahmed Hassan Awadallah. Task duration estimation. In Proceedings of the Twelfth ACM International Conference on Web Search and Data Mining, WSDM ’19, page 636–644, New York, NY, USA, 2019. Association for Computing Machinery.