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Mots clés : automates, bio-informatique, analyse linguistique .
L'objectif est, à partir d'un ensemble d'observations de suites produites par un mécanisme mal connu (des macro-molécules biologiques), de mettre en évidence des sous-séquences ou des structures qui apportent des indices pour la compréhension de ce mécanisme. Ceci peut s'effectuer par la recherche des sous-séquences ``surprenantes''. En effet, l'existence de ``signaux" biologiques se repère dans une séquence génétique par des sous-séquences particulières anormalement répétées ou enchaînées de façon précise. Nous avons ainsi étudié le mécanisme d'initiation de la traduction chez E. coli et nous proposons de même d'étudier l'enchaînement de motifs particuliers tout au long du génome. Le but peut être également de modéliser un mécanisme particulier en établissant une correspondance entre séquence, structure et fonction. Ainsi, nous avons commencé à étudier le phénomène de régulation dans les gènes impliqués dans la lipogénèse sur les vertébrés, qui fait intervenir des motifs encore peu connus, de taille très réduite et donc difficiles à repérer individuellement mais dont la structure d'enchaînement est relativement précise (e.g. palindromes faiblement espacés). Bien que le domaine des séquences biologiques soit un domaine d'intérêt privilégié, la classe d'applications permet d'envisager des domaines très variés où les mêmes techniques sont utilisables. Nous avons ainsi un contrat Cnet en cours sur l'inférence de la syntaxe en reconnaissance de la parole et d'autres projets de recherches possibles en collaboration avec des industriels (modélisation de la stratégie d'un apprenant dans la résolution d'un problème par étapes ou dans son parcours d'un logiciel d'enseignement, automate d'accès à un service à partir de séquences).
Les difficultés peuvent provenir de la taille des séquences, de l'existence d'interactions à longue distance, et de la superposition de nombreuses contraintes indépendantes pour aboutir à la séquence observée. Comme dans tout domaine réel, il faut aussi résoudre des problèmes d'approximation ou de bruit sur les observations. La modélisation s'attache à décrire les séquences à un niveau lexical, syntaxique et éventuellement sémantique.