Co-clustering de courbes fonctionnelles multivariées

La croissance exponentielle des objets connectes presents maintenant dans tous les aspects de la vie quotidienne entraine une collecte de donnees a haute frequence pour un meme individu. Ces objets facilitent aussi la collecte de plusieurs variables simultanement pour un meme individu, entrainant des besoins croissants de methodes pour resumer et interpreter ces donnees fonctionnelles multivariees. Ce travail propose une nouvelle methode de co-clustering fonctionnelle de facon a faciliter la mise en evidence de groupes d'individus et de variables se ressemblant au sein de bases de donnees multivariees. Cette methode s'appuie sur un modele a blocs latents fonctionnels et l'inference du modele est faite a l'aide d'un algorithme SEM-Gibbs. L'efficacite de ce modele sera testee sur un exemple de suivi de consommation electrique et de temperature au sein de maisons intelligentes connectees.