Nathalie Aussenac-Gilles

Quelle ingénierie des connaissances à l’heure des Grands Modèles de Langue ?

Abstract:

L’ingénierie des connaissances a 40 ans ou presque. Elle a traversé toutes ces années en étant considérée à la marge de l’IA symbolique, abordant des problématiques opérationnelles à l’articulation avec des applications d’IA. Et pour répondre à cet objectif, elle a dû s’adapter à l’évolution de la vision de “système intelligent en IA” au sein de la communauté scientifique mais aussi du monde industriel et du grand public. Des systèmes experts aux systèmes à base de connaissances, puis au web sémantique, aux services et autres assistants et aides à la décision, notre domaine a su faire évoluer ses problématiques de recherches autour de questions récurrentes et fondamentales : comment développer des systèmes qui réalisent des tâches complexes qui requièrent tout un savoir et un savoir-faire spécialisés ? qu’est-ce qu’un système intelligent ? quels modèles formels lui fournir pour qu’il raisonne, classe, vérifie… ? Avec l’arrivée des très grands modèles à base de réseaux de neurones, les paradigmes changent. Toutes les tâches “intelligentes” semblent pouvoir être résolues en adaptant, entraînant ou combinant un ou plusieurs de ces modèles, en particulier les grands modèles de langue (GML). Pour le moment, les limites de ces modèles ouvrent de nouvelles opportunités de recherche pour l’ingénierie des connaissances, par exemple en exploitant la complémentarité entre GML et graphes de connaissances. L’exposé mentionnera plusieurs de ces pistes. Mais jusqu’à quand ? l’IC va-t-elle juste de venir une ingénierie du prompt ? Quel rôle peut jouer l’IC pour préserver une éthique de l’IA, pour garder une vigilance sur les usages de l’IA ? Je terminerai donc par des questions dont certaines peuvent ouvrir des directions de recherche.

Bio:

Nathalie Aussenac-Gilles est chercheuse au CNRS à l’IRIT, le laboratoire d’informatique de Toulouse, depuis 1991 et directrice de recherche depuis 2010. Elle a animé plusieurs groupes de recherche nationaux associés à l’Association française pour l’intelligence artificielle et au Groupe national de recherche en intelligence artificielle. Au sein de l’IRIT, elle a cofondé l’équipe MELODI en 2011, coordonné les activités dans les domaines du big data, de l’IA et du traitement des données de 2012 à 2019, et coprésidé le département IA de 2012 à 2025. Ses recherches portent sur l’ingénierie des connaissances et les technologies du web sémantique, les méthodes et modèles de construction de terminologies, d’ontologies et de graphes de connaissances, notamment à partir de textes et de données. Elle a proposé des algorithmes pour extraire des relations sémantiques à partir de textes, annoter des textes avec des concepts, intégrer des données hétérogènes basées sur des ontologies, et plusieurs modèles de métadonnées FAIR pour les données ouvertes. Elle a participé à plus de 20 projets collaboratifs nationaux (dont 10 projets ANR) et européens (4), encadré 22 thèses et publié près de 150 articles de conférences, workshops et journaux.