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Exploitation de Connaissances Formelles dans des Processus Décisionnels Automatisés et Apprentissage de Modèles Prédictifs
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Edité par CCSD -
Ce manuscrit expose une synthèse de notre activité de recherche en vue de prétendre au diplôme d'Habilitation à Diriger des Recherches en Informatique délivré par l'Université de Montpellier.La première partie du manuscrit - non partagée dans la version publique - se présente sous la forme d'un curriculum vitae détaillé qui fait état du parcours recherche présenté. Cette partie évoque par ailleurs différentes activités en lien étroit avec la recherche que nous menons depuis plusieurs années au sein d’IMT Mines Alès - pour l'auteur en qualité de Maître-assistant de classe normale de l’Institut Mines Télécom.La seconde partie du manuscrit débute à proprement dit le développement de l'exposé de nos activités de chercheur, et de recherche. Un propos introductif nous permet de discuter des éléments de contexte institutionnels et disciplinaires, et de détailler quelques responsabilités en lien avec la recherche seulement évoquées dans le curriculum vitae détaillé. Cette partie permet en particulier de préciser certaines de nos activités menées en qualité de chercheur à la fois membre et au service d'un collectif, e.g. implications et responsabilités dans l'animation de la recherche. Le corps du manuscrit expose par la suite une sélection de travaux de recherche en Informatique, et plus particulièrement en Intelligence Artificielle. Ceux-ci ont pour l’essentiel été réalisés avec différents collègues chercheurs et étudiants-chercheurs depuis l’obtention par l’auteur du titre de docteur (2014). Après un développement sur la notion de mesure sémantique - qui sous-tend plusieurs de nos travaux -, nous structurons notre exposé au travers des axes de recherche suivants : (1) l’exploitation de connaissances formelles dans des processus décisionnels automatisés. Nous discutons comment des représentations de connaissances de type ontologies légères, peuvent servir la production de résumés sémantiques, l’évaluation de la véracité de sources de données, ou encore contribuer à la mise en place de modèles prédictifs lorsqu’une connaissance métier est disponible a priori ; (2) l’apprentissage de modèles prédictifs à partir de données. Nous présentons nos travaux qui portent pour l’essentiel sur l’étude de techniques d’apprentissage automatique pour la résolution de tâches spécifiques, e.g. apprentissage supervisé appliqué à des tâches de traitement automatique du langage naturel, ou apprentissage par renforcement appliqué à la résolution de problèmes d’optimisation combinatoire. Des travaux disciplinaires, détachés d’un applicatif spécifique, seront aussi exposés dans une section dédiée, e.g. optimisation du mécanisme d’attention populaire dans les réseaux de neurones, interprétabilité de prédicteurs. Les contributions apportées dans ces différents axes ont été appliquées à des domaines multiples : analyse psychosensorielle, domaine juridique, domaines des sciences du mouvement humain, du sport et de la santé... Bien que nous insistions sur le contexte appliqué de certaines contributions, nous tâcherons aussi, tant que possible, de détacher le caractère générique de nos propositions. Le mémoire se termine par la présentation de notre programme de recherche futur axé sur (1) la poursuite de l’étude du transfert de connaissances de l’Homme vers la Machine dans la continuité des travaux déjà réalisés, mais aussi sur (2) l’étude du transfert de connaissances de la Machine vers l’Homme dans le contexte de l’apprentissage machine.
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