====== Webinaire R4MultiData ======

présents : 16 personnes

Présentation par Marion Brandolini-Bunlon et Alyssa Imbert

CATI/PEPI(*porteur) : eMPrEInTE
Les porteurs : 

      * Marion     BRANDOLINI-BUNLON, CATI eMPrEInTE
  * 
  *     Alyssa     IMBERT, CATI SysMics
  * 
  *     Virginie     ROSSARD, CATI CODEX
  * 
  *     Sébastien     THEIL, CATI BOOM
  *
  *     Elise     MAIGNE, CATI Bios4Biol
  *
  *     Jean-Michel     ROGER, UMR ITAP (réseau ChemHouse)  


====== Lien vers l'enregistrement du webinaire ======



===== Questions suite à la présentation : =====


- Vous pouvez partager l'URL du site web de comparaison ? (j'ai pas eu le temps de noter)

https://r4multidata.pages-forge.inrae.fr/r4manalysis/ 

- dans le cas où les paramètres étaient identiques, est-ce que vous avez regardé la valeur de la solution ?

oui. dans le cadre des méthodes sans sparsité), les valeurs étaient identiques
Dans le cas multibloc, les méthodes de déflation sont différentes

- Si j'ai bien compris le moment où on voit le plus de différence, c'est le 0.88, sur la deuxième composante : est-ce vraiment une différence importante ?

Plus on va loin dans les composantes, plus ça se dégrade
Plus il y a de composantes, plus il risque d'y avoir des différences.

- Qu'est ce qui bloque pour compléter le benchmark ?

on va recommencer en simulant des données (varier le bruit) pour tester les cas limites et jouer sur le tune

- Pour l'instant, on était plutôt sur des méthodes de "factorisation", réduction de dimension, y-a-t-il une volonté d'aller vers d'autres méthodes envisagées ?
non

Perspectives de ce travail : 

          * on a fait des retours aux développeurs des packages Mixomics et RGCCA : très bon retour des porteurs, les bugs ont été transmis et pourront être mobilisés lors de formations
  * 
  *         publication des résultats



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