Thèmes de recherche

Axe fondateur : représenter et raisonner avec des graphes

Une grande partie des travaux en représentation de connaissances peut être vue comme l’étude de compromis entre l’expressivité des formalismes et la complexité des raisonnements sur ces formalismes (la déduction pouvant être vue comme le problème fondamental). Nous nous appuyons sur des représentations à base de graphes pour obtenir de nouveaux résultats de décidabilité et complexité, et de nouveaux algorithmes. Ces représentations ont également certaines qualités en termes de modélisation des connaissances, que nous cherchons à préserver lorsque nous augmentons l'expressivité d'un formalisme.

Quelques grands challenges

Nos recherches s'inscrivent dans quelques uns des grands challenges en représentation de connaissances, principalement : l' interrogation de bases de connaissances avec connaissances incomplètes, la prise en compte de règles dans cette interrogation, et les raisonnements dans des bases de connaissances hybrides, c'est-à-dire combinant des modules de différents langages.

Evolution vers GraphIK

En 2010, RCR se transformera en GraphIK (Graphs for Inferences and Knowledge representation), équipe-projet commune avec l’INRIA. GraphIK résulte de la rencontre, début 2006, avec l’axe « représentation de connaissances » de l’UMR IATE (INRA-UMII-CIRAD-SupAgro), dont le but est de développer des outils méthodologiques, théoriques et logiciels pour la représentation de connaissances et l’aide à la décision en agronomie, notamment pour le contrôle de la qualité dans les filières agroalimentaires.

Les trois axes scientifiques de GraphIK sont les suivants :

Décidabilité, complexité et algorithmes pour des langages de représentation de connaissances correspondant à des fragments de la logique du premier ordre. C'est le coeur de notre approche basée sur des graphes. Extension de ces fragments pour traiter des connaissances imparfaites (vagues, incertaines, de granularité variable, partiellement incohérentes) et intégrer des notions de décision et d'argumentation. Ces extensions cherchent à préserver le plus possible les bonnes propriétés des langages de l'axe précédent. Intégration des outils théoriques dans des systèmes à base de connaissances réels. Les différents projets applicatifs auxquels nous participons fournissent des problèmes de représentation et raisonnement qui se posent en pratique et qui nécessitent d’abord d’être clarifiés, puis formalisés, ce qui permet de nourrir en retour les développements théoriques.