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Le projet SYCO s'intéresse à l'étude de l'intelligence et des
processus perceptifs (reconnaissance de formes) et cognitifs
(raisonnement, interprétation), sur les plans des modèles
fondamentaux et des applications pratiques. La complexité et la
variété des problèmes abordés dans cette thématique commune
nécessitent des approches variées qui peuvent être classées en
trois grandes catégories :
- les systèmes à base de connaissances,
- les réseaux connexionnistes neuromimétiques,
- les modèles stochastiques.
Ces approches sont souvent combinées pour mieux rendre
compte de la diversité des processus naturels étudiés. De plus,
la compréhension de ces processus implique des collaborations
pluridisciplinaires, notamment avec les neurosciences, la
psychologie cognitive, le traitement du signal, etc.
L'importance des recherches dans ce domaine est double :
- d'une part, elles concourent à fournir des modèles,
cognitifs ou autres, de processus ``intelligents'' tels que la
perception (auditive, visuelle), le raisonnement, la
planification d'actions, l'apprentissage, etc.,
- d'autre part, elles permettent d'aborder des domaines
d'application variés définis dans la suite.
Ces recherches ont un impact dans de nombreux domaines tels
que :
- reconnaissance et interprétation de signaux :
reconnaissance de la parole, traitement de signaux sonar et
radar, interprétation de signaux biomédicaux,
- robotique : planification d'actions, navigation de robots
mobiles,
- conduite et surveillance de processus industriels,
- aide à la décision,
- traitement de grandes quantités de données et découverte de
connaissances.
Le défi majeur posé par ce domaine est la mise au point de
modèles opérationnels des processus de l'intelligence. Ces
modèles peuvent être fondés sur les grandes approches déjà
citées, tout en faisant appel aux travaux de modélisation
cognitive menés ailleurs.
Les problèmes à résoudre concernent notamment l'acquisition et
l'exploitation raisonnée de connaissances (raisonnement),
l'apprentissage symbolique, la perception de signaux, le
comportement autonome de systèmes, etc. Un aspect important est
lié à la mise en oeuvre de systèmes efficaces exploitant au mieux
les ressources matérielles disponibles (par exemple dans des
architectures parallèles), notamment dans le cas de contraintes
temps réel fortes.
Nos compétences reconnues internationalement se situent dans
différents domaines :
- traitement et paramétrisation de signaux : éditeur de
parole et de signaux, estimateurs statistiques, analyse
phonétique de la parole,
- modèles neuromimétiques : modèle original de colonne
corticale, mais aussi applications industrielles (brevet avec
Sollac),
- modèles stochastiques originaux : modèle de Markov du
second ordre, modèle stochastique de trajectoire,
- modèles de raisonnement : abduction, raisonnement par
classification et à partir de cas, raisonnement temporel et
temps réel,
- architectures à base de connaissances : tableau noir (outil
ATOME largement distribué en France et à l'étranger), modèles
multi-agents, architectures pour l'IA temps réel,
- conception et pilotage d'agents et d'algorithmes pour le
temps réel.
Une force importante du projet est la présence simultanée de
compétences dans les trois grands domaines du connexionnisme, des
modèles stochastiques et des systèmes à base de connaissances et
la forte synergie qui existe entre eux. De même, l'approche
pluridisciplinaire des problèmes est une caractéristique de
longue date, très fructueuse pour les problèmes abordés.
Un autre aspect caractéristique est l'équilibre maintenu
depuis de nombreuses années entre la recherche fondamentale et
les applications réelles développées avec des partenaires du
monde économique : industrie, militaire, santé (cf. la mission de
Ch. Bourjot sur ``Informatique et santé''), tertiaire.
Avancées scientifiques notables en 1995 :
- développement de l'outil neuromimétique Neurobase,
- mise au point du modèle cortical TOM,
- extensions du modèle de trajectoires (STM) : semi-continu,
polynômial et à environnements multiples, .
- adaptation de l'architecture d'apprentissage de
comportements à des données bruitées.
Points marquants en 1995 :
- organisation de manifestations ( cf. § 6.3) : Workshop IJCAI à Montréal,
congrès LMO à Nancy, workshop COST 250 à Nancy, Journées
Nationales du GDR-PRC Intelligence Artificielle à Nancy ;
- prise de responsabilités nouvelles : groupes de travail
MARCIA (V. Chevrier) ;
- distinctions : papier de F. Charpillet (``REAKT : A
Real-Time Architecture for Time-Critical Knowledge-Based
Systems'', Intelligent Systems Engineering Journal) a reçu le
Fallside Premium prix annuel délivré par The Institution of
Electrical Engineers, médaille d'argent de la Société Française
d'Acoustique à J.P. Haton ;
- démarrage du projet ESPRIT 4 Reaktanse ( cf. §
4.10) et de l'action
AUPELF-UREF ( cf. § 4.15) d'évaluation des systèmes de
reconnaissance de parole ;

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