Représentation des connaissances et raisonnements
En intelligence artificielle, les systèmes physiques ou virtuels évoluant de manière autonome doivent être pourvus de capacités de représentation de leur environnement et de raisonnement. L’axe thématique « Représentation des connaissances et raisonnements » se consacre à l’étude (l’identification, la modélisation, la représentation et l’implémentation) des différents types d’informations (connaissances, croyances, préférences, actions, etc.) et de raisonnements nécessaires au développement de tels systèmes.
Des langages logiques (propositionnels, modaux, pondérés, etc.) et des modèles graphiques (réseaux bayésiens, systèmes d’argumentation abstraits, réseaux conceptuels, etc.) sont utilisés pour représenter les différentes informations (qualitatives ou numériques) disponibles. Le choix du langage de représentation des connaissances est crucial pour obtenir des propriétés désirables en termes d’expressivité, d’efficacité spatiale, de complexité algorithmique, etc. Une fois le langage de représentation fixé et le raisonnement souhaité modélisé, il s’agit de concevoir des méthodes pratiques pour réaliser ce raisonnement, et s’intéresser aux aspects calculatoires de ces méthodes, éléments importants afin de juger de leur utilisation pratique. Les recherches menées au sein de l’axe « Représentation de connaissances et raisonnements » s’articulent notamment autour des thématiques et problématiques suivantes :
- Dynamique des croyances
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Développement d’approches permettant l’actualisation des croyances d’un agent en fonction de nouvelles informations (théorie du changement de croyances, rationalité, opérateurs de mise à jour et de révision de croyances, logiques pour le changement de croyances, etc.).
- Argumentation
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Étude de systèmes d’argumentation (théorie de l’argumentation, sémantiques pour l’argumentation abstraite, sémantiques à base d’extensions, sémantiques à base de classement, révision et agrégation de systèmes d’argumentation, systèmes de délibération, etc.).
- Raisonnement épistémique, raisonnement sur les actions
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Conception d’approches pour le raisonnement sur l’action et le changement dans le contexte d’un système dynamique multi-agents (logiques modales, logique épistémique, logique dynamique, etc.).
- Fusion d’informations
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Étude d’approches de fusion d’informations multi-sources possiblement conflictuelles (opérateurs de fusion de croyances, opérateurs à base de distance, agrégation de préférences, évaluation de la fiabilité des sources, agrégation de jugements, décisions collectives, etc.).
- Gestion des informations conflictuelles
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Développement de méthodes pratiques de restauration de la cohérence et d’interrogation à partir bases inconsistantes totalement ou partiellement ordonnées. Développement des mesures d’incohérence, qui permettent de mesurer à quel point plusieurs informations sont en conflit.
- Ontologies et logiques de description
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Étude de formalismes d’ontologies formelles à partir de logiques de description afin de prendre en compte les priorités ou l’incertitude lors de la représentation des connaissances ou encore un raisonnement révisable (raisonnement en présence d’incohérence, logiques possibilistes, logiques de description non monotones, logiques de description “légères”, complétion d’ontologies, etc.).
- Modèles graphiques et incertitude
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Conception de formalismes à base de modèles graphiques pour la représentation et le raisonnement à partir d’informations incertaines ou imprécises (réseaux bayésiens, théorie des possibilités, réseaux possibilistes, etc.).
- Raisonnement spatio-temporel
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Étude de formalismes permettant de raisonner sur des connaissances temporelles et spatiales représentées qualitativement (formalismes qualitatifs, représentation symboliques, langages relationnels, etc.).
- Espaces conceptuels
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Développement d’approches pour l’apprentissage de représentations d’espaces conceptuels et raisonnement à partir d’espaces conceptuels. Application au traitement automatique de la langue.
- Compilation
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Développement d’approches et de modèles pour la compilation de connaissances (cartes de compilation de connaissances, langages de représentation, expressivité, compacité, complexité). Application à la configuration de produits.
Membres impliqués dans l'axe
Al Anaissy Caren | Doctorante | fac |
Bellart Steve | Doctorant | fac |
Benferhat Salem | Professeur des universités | fac |
Boukontar Abderrahmane | Doctorant | fac |
Bounia Louenas | Doctorant | fac |
Bouraoui Zied | Maître de conférences, habilité à diriger des recherches | fac |
Chafik Anasse | ATER (docteur) | fac |
Cheikh-Alili Fahima | Maître de conférences | iut |
Chetcuti-Sperandio Nathalie | Maîtresse de conférences | fac |
Condotta Jean-François | Professeur des universités | iut |
Coste-Marquis Sylvie | Maître de conférences | iut |
de Lima Tiago | Maître de conférences, habilité à diriger des recherches | fac |
Delorme Fabien | Ingénieur de recherche | fac |
Dubois Vincent | PRAG | iut |
Elsaesser Quentin | Doctorant | fac |
Falque Thibault | Doctorant | fac |
Fellah Chouaib | Doctorant | fac |
Grégoire Éric | Professeur des universités | fac |
Ing David | Doctorant | fac |
Jabbour Saïd | Professeur des universités | fac |
Kemgue Alain Trésor | Ingénieur de recherche | fac |
Klipfel Astrid | Doctorante | fac |
Konieczny Sébastien | Directeur de recherche CNRS | fac |
Koriche Frédéric | Professeur des universités | iut |
Kteich Hanane | Doctorant | fac |
Lagniez Jean-Marie | Professeur des universités | fac |
Le Berre Daniel | Professeur des universités | fac |
Lecoutre Christophe | Professeur des universités | iut |
Lonca Emmanuel | Ingénieur de recherche | fac |
Marquis Pierre | Professeur des universités | fac |
Mazure Bertrand | Professeur des universités | fac |
Mengel Stefan | Chargé de recherche CNRS, habilité à diriger des recherches | fac |
Perrotin Élise | Postdoc | fac |
Piette Cédric | Maître de conférences | iut |
Pino Perez Ramon | Chercheur contractuel | fac |
Salhi Yakoub | Professeur des universités | iut |
Tabia Karim | Maître de conférences, habilité à diriger des recherches | fac |
Vesic Srdjan | Chargé de recherche CNRS, habilité à diriger des recherches | fac |
Wallon Romain | Maître de conférences | iut |
Thèses en cours
- Analyse de données complexes par raisonnement qualitatif - Abderrahmane Boukontar
- Compilation de connaissances pour l'IA explicable et robuste - Steve Bellart
- Découverte de connaissances à partir de données migratoires - David Ing
- Fusion pondérée de bases de croyances - Chouaib Fellah
- Mesures de confiance par confrontation des sources - Quentin Elsaesser
- Modèles formels pour l'IA explicable et robuste - Louenas Bounia
- Optimisation des flux passagers et de la gestion de ressources via des techniques d'apprentissage automatique et de programmation par contraintes - Thibault Falque
- Traitement intelligent des données de santé pour la prédiction et prévention des pathologies - Hanane Kteich