Doctorant (F/H) [doct2024-wimmics] Coordination
il y a 6 jours
**Type de contrat**:
CDD
**Niveau de diplôme exigé**:
Bac + 5 ou équivalent
**Fonction**:
Doctorant
**Niveau d'expérience souhaité**:
Jeune diplômé
A propos du centre ou de la direction fonctionnelle
Le centre Inria d'Université Côte d'Azur regroupe 37 équipes de recherche et 8 services d’appui. Le personnel du centre (500 personnes environ) est composé de scientifiques de différentes nationalités, d’ingénieurs, de techniciens et d’administratifs. Les équipes sont principalement implantées sur les campus universitaires de Sophia Antipolis et Nice ainsi que Montpellier, en lien étroit avec les laboratoires et les établissements de recherche et d'enseignement supérieur (Université Côte d’Azur, CNRS, INRAE, INSERM...), mais aussi avec les acteurs économiques du territoire.
Présent dans les domaines des neurosciences et biologie computationnelles, la science des données et la modélisation, le génie logiciel et la certification, ainsi que la robotique collaborative, le Centre Inria d’Université Côte d’Azur est un acteur majeur en termes d'excellence scientifique par les résultats obtenus et les collaborations tant au niveau européen qu'international.
Contexte et atouts du poste
Cette thèse s'intéresse aux graphes de connaissances (GCs), artefacts ayant pour objectif de capturer formellement les connaissances de mondes modélisés, leurs noeuds représentant des entités d’intérêt et leurs arêtes des relations entre ces entités. Ils sont par exemple utilisés pour l’intégration de données de sources multiples, la gestion de données distribuées, ou pour représenter des réseaux complexes dans de multiples domaines comme la biologie, la sociologie, ou les processus industriels. En particulier, nous considérons les GCs représentés avec les formalismes du Web Sémantique et les principes des Données Liées.
Au sein du Web des données ou Web Sémantique, ces GCs sont représentés avec les langages RDF, SHACL, RDFS, et OWL standardisés par le World Wide Web Consortium (W3C), et sont interprétables à la fois par des humains et des agents logiciels, notamment des systèmes d’IA. En effet, les différents profils de OWL sont basés sur des logiques de description, permettant notamment à des agents IA l’utilisation de mécanismes de raisonnement déductif dans l’exploitation des GCs. RDFS supporte des raisonnements plus légers alors que SHACL est un langage de validation de contraintes structurelles. Et d'autres langages existent pour représenter des règles d'inférence au-dessus de RDF par exemple en étendant les langages SPARQL ou SHACL.
Ces dernières années, de nombreux modèles d'IA non-symbolique ont également été proposés, par exemple les modèles de plongement de graphes et le graph machine learning.
Ceux-ci manipulent avec performance les GCs et ont une grande capacité à faire face à l'hétérogéneité et au bruit inhérents à leurs processus de construction (semi-)automatiques ou en crowdsourcing.
Dans une perspective d'IA neuro-symbolique, plusieurs auteurs ont étudié l'injection des connaissances symboliques des GCs dans de tels modèles afin d'améliorer leur performance.
Plus récemment, des travaux encore peu nombreux se sont intéressés à l'utilisation du raisonnement par analogie pour les tâches du cycle de vie des GCs et ses interactions avec les modèles de plongement existants.
Mission confiée
Les GCs peuvent donc d'ores et déjà être manipulés par plusieurs types de traitements intelligents, ici l’apprentissage, le raisonnement déductif, la validation de contraintes et le raisonnement analogique.
Néanmoins, actuellement, rien ne permet de facilement combiner différentes méthodes d’IA de façon synergique pour une tâche donnée.
Pourtant nous, humains, combinons tous les jours ces facultés dans des tâches complexes.
De plus, les entrées-sorties et les objectifs des processus intelligents peuvent être naturellement composables. Ainsi un processus d'induction pourra produire des contraintes d'intégrité (ex. en SHACL) qui seront en suite utilisées par un processus de validation et mais aussi par un autre processus de complétion de graphes.
C'est pourquoi, nous proposons dans le cadre de cette thèse d'étudier comment manipuler des GCs avec (1) différentes formes de traitements intelligents tout en (2) favorisant leurs interactions en les implémentant sous forme d'agents autonomes.
Principales activités
(1) Différentes formes de traitements intelligents.
Afin de progresser vers une synergie entre types de processus intelligents dans une optique d'IA neuro-symbolique, nous étudierons comment manipuler et améliorer des GCs avec différentes formes de traitements intelligents (par exemple, raisonnement déductif, analogique, inductif). Nous considérerons les tâches d'amélioration de GCs : prédiction de liens, classification de liens, alignement d'entités. Il sera néce
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