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Intégration Neurosymbolique

 

Nous nous intéressons à l'Intégration Neurosymbolique qui prône le rapprochement entre les méthodes connexionnistes et symboliques, de manière à émuler des fonctions plus cognitives. Ceci peut passer par des modèles hybrides, qui font coopérer des modules connexionnistes et symboliques. Nous développons une méthodologie de construction de modèles hybrides dans le cadre du projet ESPRIT LTR MIX ( cf.  § 4.14 ).

Ceci peut également passer par le développement de modèles unifiés, Pour la biologie, ceci correspond clairement aux actions que nous avons rapportées plus haut. Nous développons également des algorithmes permettant d'extraire des règles expertes de réseaux de neurones artificiels. Cette technique permet de doter ces réseaux de capacités explicatives qui leur font défaut. Dans le cadre d'une convention avec Thomson (cf.  § 4.4 ), nous avons proposé une solution élégante et prometteuse, qui consiste tout d'abord à élaguer le réseau en lui enlevant ses connexions les plus inutiles, puis à le transformer en un graphe pondéré que nous écrivons linéairement ensuite [9].

Enfin, pour pouvoir accélérer les vitesses de traitement et étudier le comportement distribué des algorithmes, nous débutons actuellement une thèse dans le cadre du Centre Charles Hermite, sur l'implantation sur machine parallèle de mécanismes neuromimétiques.