Les recherches du département Données et APprentissage Artificiel sont centrées autour de l'apprentissage automatique, statistique ou symbolique, et des bases de données distribuées.
Parmi les méthodes couramment employées pour la recherche fondamentale et appliquée développée par le département, on peut citer les méthodes probabilistes, les réseaux de neurones, la logique floue, les techniques d'agrégation, l'apprentissage basé sur l'explication et les métaconnaissances. Les applications visées dans le département couvrent un vaste spectre allant de la recherche d'information adaptative ou sélective dans divers médias (texte, web, images et vidéos) à la gestion efficace de données dans des réseaux à large échelle (pair-à-pair, grid, cluster PC).
La recherche d'information basée sur le contenu et l'interrogation de bases de données sont deux approches complémentaires pour traiter des données hétérogènes. Les informations structurées ou semi-structurées sont en particulier étudiées, par exemple à l'aide de réseaux bayésiens pour organiser automatiquement des documents XML ou en extraire une information spécifique. La réplication de données et l'équilibrage de charge sont parmi les techniques de bases de données avancées utilisées dans le département, qui s'appuie également sur l'organisation logique du réseau, l'indexation distribuée et le routage adaptatif pour des systèmes d'interrogation efficaces. La recherche d'information multimédia est basée sur une indexation sémantique et renforcée par l'utilisation conjointe de plusieurs médias.
Des problèmes tels que l'analyse de risque, la fusion d'informations hétérogènes et la découverte de connaissances sont abordés dans des bases de données de grande taille. Des méthodes d'analyse d'usage d'internet, de prévision d'intérêt et de recommandation aident l'utilisateur à interagir avec le web et à en extraire une information pertinente. Plus généralement, des recherches en modélisation de l'utilisateur et en personnalisation d'interfaces et de systèmes interactifs sont développées dans le département, par exemple en ce qui concerne la navigation adaptative et les interfaces stylos.
Apprentissage automatique, statistique et symbolique, bases de données distribuées, recherche d'information texte et multimédia, interfaces et modélisation utilisateur, web sémantique.
