Cet axe de recherche consiste à adapter des modèles connexionnistes de manière à pouvoir les utiliser conjointement à d'autres approches symboliques ou numériques. Un autre aspect concerne les études d'implantation de tels algorithmes sur des machines parallèles ou sur des réseaux de machines, dans le cadre du Centre Lorrain de Compétence Charles Hermite.
Des modèles classiques de réseaux sont actuellement couramment utilisés dans l'équipe : Des modèles récurrents de mémoire associative sont mis en oeuvre pour réaliser des tâches d'ordonnancement ( cf. § 3.1.5) ; des perceptrons multi-couches permettent de prédire avec une grande précision la force du champ radioélectrique reçu par un téléphone mobile dans un environnement urbain complexe [32,39,38]. Ils permettent également de réaliser la vérification de locuteur ( cf. § 3.3.5) ou sont encore couplés avec des modèles de Markov pour la reconnaissance de la parole ( cf. § 3.3.1). Par ailleurs, nous travaillons également à l'adaptation de ces modèles à d'autres tâches et d'autres fonctions.