LIRMM
Nom de l’unité : LIRMM
Contacts : Marianne Huchard & Christophe Paul
Description courte de l’expertise autour de l’IA : Le laboratoire a de fortes compétences en Intelligence Artificielle (symbolique et sous-symbolique) avec de multiples applications. La plupart des vingt équipes du LIRMM sont impliquées dans l’un des volets fondamental ou appliqué de ce domaine.
Adresse postale : Université de Montpellier, LIRMM UMR 5506, CC477, 161 rue Ada, 34095 Montpellier Cédex 5
Description de l’expertise autour de l’IA :
Le laboratoire a de fortes compétences en Intelligence Artificielle (symbolique et sous-symbolique) avec de multiples applications. Les équipes contribuent en représentation des connaissances et raisonnement, notamment sur les graphes de connaissances, les systèmes de règles, la théorie, la production et l’alignement d’ontologies, le liage de données, l’interrogation de données médiatisée par une ontologie, les systèmes de recommandation, la théorie des préférences et l’argumentation. Dans le domaine de la fouille de données, elles sont spécialisées dans les données distribuées et hétérogènes, les règles d’implication et d’association, les règles spatio-temporelles, floues ou graduelles. Parmi les données étudiées, qui sont très variées, les données visuelles (images, vidéos, objets 3D) figurent en bonne place. D’autres domaines historiques de l’IA sont également abordés tels que les systèmes multi-agents, la programmation par contraintes (symboliques ou numériques) et leur apprentissage, et l’apprentissage automatique, symbolique ou sous-symbolique/statistique/connexionniste, avec un focus particulier sur les approches par réseaux de neurones. Le champ de l’analyse du langage naturel est également présent avec des méthodes d’analyse syntaxique et sémantique, la création de ressources lexicales, et l’inférence pour l’enrichissement dans les réseaux lexicaux.
Les résultats portent sur des aspects variés, tels que la décidabilité et la complexité des problèmes, la conception d’algorithmes efficaces, le développement de démonstrateurs logiciels et des méthodologies destinées aux domaines applicatifs.
Les applications relèvent des domaines de la santé et de la biologie (ex. analyse de textes et de forums de santé, analyse d’images médicales, échantillons sanguins, génomes, ontologies médicales, jeux sérieux pour la réhabilitation fonctionnelle), de l’agronomie et de l’agriculture (ex. aide à la décision en agriculture de précision, recherche de solutions pour l’agriculture biologique, ontologies agronomiques, identification d’espèces), ou encore de l’industrie manufacturière (ex. sécurisation des maillages 3D pour l’industrie de la maroquinerie) et des sciences humaines et sociales (ex. débat en ligne, héritage culturel ou données journalistiques). Enfin, nos équipes travaillent au déploiement des techniques d’apprentissage statistiques, des réseaux de neurones, … dans le contexte de la robotique (haptique, humanoïde), des neurosciences ou de la conception et le test, la sécurité et la performance énergétique de circuits micro-électroniques et des systèmes embarqués.