Ce nouveau projet s'appuie sur le fait qu'une meilleure exploitation informatique des données médicales -- en l'occurrence celles du Registre Lorrain du Cancer de l'Enfant -- peut conduire à une meilleure analyse, compréhension et utilisation de ces données, et par suite, à une meilleure prise en charge des malades. Le projet s'inscrit dans le cadre des études épidémiologiques dans le domaine de la cancérologie pédiatrique et s'attache à rechercher des facteurs étiologiques liés à l'environnement et à étudier la distribution des cancers de l'enfant (répartition par types).
Le projet s'appuie sur une technique d'analyse ``intelligente'' et interactive de données (brutes), appelée fouille ou prospection de données. La fouille de données consiste à extraire pour l'exploiter un ensemble d'informations qui existe sous forme implicite dans un ensemble de données de base. Cette technique plutôt récente combine l'utilisation (i) de modes de raisonnement associés aux systèmes à bases de connaissances : raisonnement déductif, raisonnement par classification, (ii) de techniques d'interprétation et de prédiction qui relèvent de l'apprentissage symbolique : induction, méthodes de voisinage, (iii) de techniques d'analyse de données (numériques), (iii) des facultés associées aux systèmes de gestion de grandes bases de données, et enfin, (v) de techniques de visualisation interactive de données.
Il s'agit bien de combiner un ensemble de techniques, et il faut souligner ici les insuffisances des seules techniques d'apprentissage -- elles ont un comportement non satisfaisant lorsqu'elles sont appliquées à de grands ensembles de données -- et celles des systèmes de gestion de bases de données, qui reposent sur l'emploi de formats rigides, difficiles à faire évoluer, et qui se prêtent mal au raisonnement et à l'interprétation interactive.
Le cadre choisi pour mener à bien ce projet est celui des représentations à objets, pour faciliter la combinaison des différents outils nécessaires au processus de fouille de données. La fouille de données est donc un thème pluridisciplinaire par excellence, qui cadre bien avec l'ensemble de travaux menés déjà depuis un certain temps sur les représentations à objets.