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Je suis actuellement doctorant en informatique. L’intitulé de ma thèse est “Théorie des graphes appliquée à la cartographie du risque de leptospirose en Nouvelle-Calédonie”. Elle vise à intégrer des données multi-sources (sociales, économiques, démographiques, environnementales, animales, etc.) dans des graphes attribués afin d’extraire des connaissances pour comprendre la distribution spatio-temporelle du risque de leptospirose.

La thèse se divise en deux parties majeures : le développement de méthodes d’analyse basées sur la théorie des graphes et l’application de ces méthodes à la cartographie du risque épidémiologique. D’un point de vue applicatif, l’objectif est de prédire la distribution du risque de contamination, ce qui servira d’outil d’aide à la prévention pour les services de santé publique. En outre, cette prédiction permettra de déterminer avec précision les futures zones à risque ainsi que les facteurs favorisant l’augmentation du risque de contamination.

Puisqu’il s’agit d’une thèse en Informatique, cette dernière se veut générique. Ainsi, ma thèse permettra d’appliquer cette stratégie sur d’autres phénomènes épidémiologiques, mais également anthropiques.

Cette thèse est sous la supervision de Pr Nazha Selmaoui-Folcher, Professeur des Universités en Informatique à l’Université de la Nouvelle-Calédonie, et Pr Philippe Fournier-Viger, Professeur Émérite en Informatique à l’Université de Shenzhen (Chine).

Durant cette thèse, Rodrigue dispense également des enseignements aux étudiants de niveau Licence/DEUST. Ses enseignements incluent notamment l’algorithmique et programmation en Python, la théorie des graphes, ainsi que la gestion et manipulation de bases de données.


Publications #

[9] Govan, R., Scherrer, R., Goarant, C., Cannet, A., Fournier-Viger, P., Selmaoui-Folcher, N. (2025, January). Cartographie du risque épidémiologique : Le défi des données déséquilibrées. In Revue des Nouvelles Technologies de l’Information, 25èmes Journées Francophones Extraction et Gestion des Connaissances, EGC 2025, vol. RNTI-E-41. (pp. 159-170).
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[8] Govan, R., Scherrer, R., Fougeron, B., Laporte-Magoni, C., Thibeaux, R., Genthon, P., Fournier-Viger, P., Goarant, C., Selmaoui-Folcher, N. (2025). Spatio-temporal risk prediction of leptospirosis: A machine-learning-based approach. PLOS Neglected Tropical Diseases, 19(1), e0012755.
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[7] Thibeaux, R., Genthon, P., Govan, R., Selmaoui-Folcher, N., Tramier, C., Kainiu, M., Soupé-Gilbert, M.-E., Wijesuriya, K., Goarant, C. (2024). Rainfall-driven resuspension of pathogenic Leptospira in a leptospirosis hotspot. Science of The Total Environment, 911, 168700.
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[6] Govan, R., Selmaoui-Folcher, N., Giannakos, A., Fournier-Viger, P. (2023). Co-location Pattern Mining Under the Spatial Structure Constraint. In: Strauss, C., Amagasa, T., Kotsis, G., Tjoa, A.M., Khalil, I. (eds) Database and Expert Systems Applications. DEXA 2023. Lecture Notes in Computer Science, vol 14146. Springer, Cham.
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[5] Govan, R., Selmaoui-Folcher, N., Giannakos, A., Fournier-Viger, P. (2023, July). Extraction de co-localisations sous contrainte de la structure spatiale. In CNIA 2023-Conférence Nationale en Intelligence Artificielle, PFIA (No. 53-61).
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[4] Tokotoko, J., Govan, R., Lemonnier, H., Selmaoui-Folcher, N. (2022). Multiscale and Multivariate Time Series Clustering: A New Approach. In: Ceci, M., Flesca, S., Masciari, E., Manco, G., Raś, Z.W. (eds) Foundations of Intelligent Systems. ISMIS 2022. Lecture Notes in Computer Science(), vol 13515. Springer, Cham.
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[3] Scherrer, R., Govan, R., Quiniou, T., Jauffrais, T., Lemonnier, H., Bonnet, S., & Selmaoui-Folcher, N. (2022). Real-Time Automatic Plankton Detection, Tracking and Classification on Raw Hologram. In International Meeting on Computational Intelligence Methods for Bioinformatics and Biostatistics (pp. 25-39). Springer, Cham.
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[2] Scherrer, R., Govan, R., Quiniou, T., Jauffrais, T., Lemonnier, H., Bonnet, S., & Selmaoui-Folcher, N. (2021, November). Automatic Plankton Detection and Classification on Raw Hologram with a Single Deep Learning Architecture. In CIBB 2021 Computational Intelligence Methods for Bioinformatics and Biostatistics.
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[1] Tokotoko, J., Selmaoui-Folcher, N., Govan, R., Lemonnier, H. (2021). TSX-Means: An Optimal K Search Approach for Time Series Clustering. In: Strauss, C., Kotsis, G., Tjoa, A.M., Khalil, I. (eds) Database and Expert Systems Applications. DEXA 2021. Lecture Notes in Computer Science(), vol 12924. Springer, Cham.
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