Recherche

Mots clé : Apprentissage automatique, Apprentissage statistique, Recherche d'information textuelle, Fouille de données, Interaction Homme Machine, Modélisation Utilisateur et personnalisation, Analyse de réseaux sociaux, XML.

Mes travaux portent sur l'apprentissage automatique et plus particulièrement l'apprentissage statistique. J'ai commencé dans ce domaine avec les réseaux de neurones vers la fin des années 80 avec lesquels j'ai passé plusieurs années. Je me suis ensuite orienté vers d'autres familles de modèles pour analyser des séquences ou des données semi-structurées. Actuellement les travaux du groupe englobent différentes familles de méthodes de l'apprentissage statistique.

Nous développons ces méthodes pour plusieurs domaines d'application demandant l’extraction automatique de connaissances à partir de grands ensembles de données. Au delà des applications traditionnelles, l'apprentissage automatique trouve dans les nouvelles technologies des débouchés importants, avec en particulier l'essor de la fouille de données (data mining), de la recherche d'information par le contenu dans les bases de données et sur le web.

Ces dernières années, mes recherches ont principalement porté sur le sur le développement de l’apprentissage automatique dans des domaines liés à l'essor de ces technologies, et en particulier sur:

  • La recherche d'information dans les textes avec le traitement de données semi-structurées (XML), la classification et le clustering de documents structurés.
  • La modélisation utilisateur pour l'aide à la navigation , les interfaces adaptatives et la caractérisation de comportements "clients".
  • L'analyse de données sociales
  • Les problèmes de passage à l’échelle pour des algorithmes d'apprentissage.