Présentation générale et objectifs

Le projet 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 bases 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, comme le montre la structure de ce rapport. 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 bases 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 de ce projet est la présence simultanée de compétences dans les trois grands domaines du connexionnisme, des modèles stochastiques et des systèmes à bases 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. Cette démarche nous a conduits à nous investir dans la mise en place à Nancy de l'IFR 44 PIB (Processus Intégratifs en Biologie) dont SYCO est une des équipes fondatrices.

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, tertiaire.

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