Le Groupement de Recherche “Raisonnement, Apprentissage, et Décision en IA” (GdR RADIA) du CNRS Sciences Informatiques organise sa Journée d’animation 2026 le jeudi 2 juillet à Arras en co-location avec la PFIA.

Cette Journée est un moment privilégié pour les membres du GdR RADIA et pour toute la communauté IA, pour se retrouver, prendre connaissance et échanger autour des nombreuses activités du GdR, telles que ses Groupes de Travail, Ecoles et programmes de visites JCJC.

Des conférences invitées viendront stimuler les échanges. Parmi elles, celles de Mehwish Alam, en commun avec la conférence IC, et Umberto Grandi, en commun avec la Journée Société et IA. Des tables rondes viendront compléter ces échanges.

Titres et résumés des conférences ci-dessous, et programme détaillé de la journée à venir.

Conférences invitées :

• Mehwish Alam : “Language Models and Symbolic AI” - Exposé commun avec la conférence IC

Résumé : This talk examines the evolving synergy between language models and symbolic Artificial Intelligence, focusing on their complementary strengths in representing and reasoning over structured knowledge. Recent advances in how language models and symbolic frameworks can benefit from each other for tasks such as knowledge completion, taxonomy refinement, and fact verification will be discussed. Particular attention is given to how these approaches enable more flexible and scalable handling of semi-structured and structured data. We further highlight applications in domain-specific settings, including biomedicine and cultural heritage, where data complexity and ambiguity pose unique challenges.

• Umberto Grandi : “Algorithmic design for e-democracy” - Exposé commun avec la Journée Société et IA

Résumé : In this talk I will present two examples of algorithmic or computational design for e-democracy applications. First, I will report on our investigations on how machine learning and LLMs can be leveraged to obtaine a shortlisting of project proposals in participatory budgeting. The technical challenge here is to use textual data (project descriptions) and vote data to obtain meaningful prefictions. Moving to more classical algorithmic design, I will present our work on explaining the outcome of a voting rule, more specifically tournament solutions, using abductive reasoning. This work is part of the ERC Synergy Project ADDI.

Programme de la Journée

Prochainement disponible