Son domaine de recherche se situe entre le cadre théorique de l’intelligence artificielle et son application à des défis liés au fossé entre signal et sémantique. La problématique qu’il considère vise à répondre à la question de savoir comment faire pour qu’une machine soit capable d’apprendre (ou de gérer) les relations qui existent entre la description numérique d’un signal brut (provenant d’une image ou d’un capteur par exemple) et le sens qu’on donne à ce signal ? Le spectre des nouvelles technologies qu’il développe est large, se matérialisant sous forme d’applications dans des domaines allant de l’assistance aux personnes à l’aide à la décision en finance en passant par des moteurs de recherche visuels et mobiles. Les résultats théoriques qu’il a obtenus (parmi lesquels on peut citer par exemple l’impossibilité de neutralité dans des systèmes logiques graduels, heuristiques performantes à optimalité garantie pour l’isomorphisme inexact de graphes) ont été à l’origine de plusieurs conférences invitées et de participation à des panels internationaux. Les solutions techniques qu’il a apportées ont été bien classées dans les compétitions internationales (organisées par NIST, Evaluation Forum CLEF) et ont également été déployées (par exemple sur le site de la Tate Gallery de Londres). Marcin Detyniecki est l’auteur plus de 85 publications dans des revues et des conférences internationales. Il a également édité sept livres et un numéro spécial de journal. Il est rapporteur régulier pour des journaux en intelligence artificielle et en multimédia.