Cet axe de recherche concerne en premier lieu les problèmes réputés difficiles de l'IA que sont la prise en compte du temps, l'apprentissage, et l'intégration des traitements de niveau perceptif et cognitif. Les travaux que nous menons actuellement portent sur les problèmes de représentation et de traitement temporel de l'information, qui sont généralement les points faibles des systèmes connexionnistes.
Ces travaux sont inspirés pour une part importante par certains travaux menés dans le cadre des sciences de la vie, en biologie et en psychologie.
De manière générale, ce regard sur les sciences de la vie a fortement orienté notre travail vers la conception de systèmes modulaires composés de plusieurs réseaux interagissant selon des modes divers, que ce soit pour des problèmes d'adaptation à la variation d'un contexte (où des réseaux modulent le fonctionnement d'autres réseaux), ou de traitement hiérarchique de l'information (où des réseaux utilisent les capacités d'autres réseaux de plus bas niveau).
Plusieurs systèmes ont ainsi été développés pour être appliqués avec des résultats souvent très bons à des problèmes industriels comme le contrôle, des problèmes d'IA comme la reconnaissance de la parole, ou des problèmes de psychologie comme la modélisation de comportement d'apprentissage.