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Équipe : ACASA - Agents Cognitifs et Apprentissage Symbolique Automatique


Responsable : Jean-Gabriel Ganascia Site Jussieu 26-00/505

Brève présentation

Dirigée par Jean-Gabriel Ganascia, l’équipe ACASA traite de la modélisation cognitive à l’aide de techniques d’intelligence artificielle symbolique, en particulier avec des techniques d’apprentissage symbolique, de modélisation du raisonnement abductif, déductif et inductif, de traitement sémantique de l’information, de représentation des connaissances et de fusion symbolique de données. A cela s’ajoute un axe portant sur la philosophie computationnelle, ce qui inclut l’épistémologie computationnelle, et l’éthique computationnelle. Ces recherches fondamentales débouchent sur un certain nombre d’applications, en particulier : – application à la santé en collaboration avec des hôpitaux, plus précisément interprétation des signaux de polysomnographie à l’aide de techniques de fusion symbolique d’information ; – protection de l’intimité de la vie privée et recommandation avec des techniques de traitement sémantique de l’information ; – éditions électroniques, avec des éditeurs, en faisant usage de techniques de traitement sémantique de l’information, de traitement de la langue naturelle, de fouille de texte et de cartographie de contenus. La mise en place du Labex OBVIL (Observatoire de la Vie Littéraire) avec les équipes de littérature de la Sorbonne dans le cadre du PRES Sorbonne Universités s'inscrit dans ce dernier axe et ouvre sur les ''humanités numériques''.

Intelligence artificielle, apprentissage machine, apprentissage symbolique, apprentissage non supervisé, découverte scientifique, philologie électronique, livre électronique, visualisation d'information, humanités numériques, philosophie computationelle

Sélection de publications

  • S.‑A. Sansone, Ph. Rocca‑Serra, D. Field, E. Maguire, Ch. Taylor, O. Hofmann, H. Fang, S. Neumann, W. Tong, L. Amaral‑Zettler, K. Begley, T. Booth, L. Bougueleret, G. Burns, B. Chapman, T. Clark, L.‑A. Coleman, J. Copeland, S. Das, A. de Daruvar, P. de Matos, I. Dix, S. Edmunds, Chris T. Evelo, Mark J. Forster, P. Gaudet, J. Gilbert, C. Goble, Julian L. Griffin, D. Jacob, J. Kleinjans, L. Harland, K. Haug, H. Hermjakob, Shannan J. Ho Sui, A. Laederach, Sh. Liang, S. Marshall, A. McGrath, E. Merrill, D. Reilly, M. Roux, C. Shamu, C. Shang, Ch. Steinbeck, A. Trefethen, B. Williams‑Jones, K. Wolstencroft, I. Xenarios, W. Hide : “Toward interoperable bioscience data”, Nature Genetics, vol. 44 (2), pp. 121-126, (ISBN: 1061-4036) [Sansone 2012]
  • J.‑G. Ganascia : “The new ethical trilemma: Security, privacy and transparency”, Comptes Rendus Physique, vol. 12 (7), pp. 684-692 [Ganascia 2011d]
  • J.‑G. Ganascia : “Epistemology of AI Revisited in the Light of the Philosophy of Information”, Knowledge, Technology and Policy, vol. 23 (1-2), pp. 57-73, (ISBN: 0897-1986) [Ganascia 2010b]
  • E. Dequier, M. Mechref, A. Zasadzinski, M.‑Ch. Jacquemot, F. Mazur, H. Gruttemeier, Ph. Savarin, M.‑J. Clément, O. Maciejak, D. Pflieger, F. Gonnet, W. Buchmann, P. Curmi, J. Tortajada, M. Roux : “SIDR-UEVE: a pilot for eliciting a French academic policy on data preservation in Life sciences”, CODATA, Le Cap, South Africa [Dequier 2010]
  • J.‑G. Ganascia, Ch. Madeira, K. Fouladi : “An Adaptive Cartography of DTV Programs”, EuroITV 2008 - 6th European Conference on Changing Television Environments, vol. 5066, Lecture Notes in Computer Science, Salzburg, Austria, pp. 253-262, (Springer) [Ganascia 2008h]
  • J.‑G. Ganascia : “Reconstructing True Wrong Inductions”, AI Magazine, vol. 29 (2), pp. 57-65, (ISBN: 0738-4602) [Ganascia 2008d]
  • J.‑G. Ganascia : “Modeling Ethical Rules of Lying with Answer Set Programming”, Ethics and Information Technology, vol. 9 (1), pp. 39-47, (ISBN: 1388-1957) [Ganascia 2007e]
  • J. Bourdaillet, J.‑G. Ganascia : “Practical block sequence alignment with moves”, 1st International Conference on Language and Automata Theory and Applications (LATA), Tarragona, Spain, pp. 199-210 [Bourdaillet 2007c]
  • J. Velcin, J.‑G. Ganascia : “Default Clustering with Conceptual Structures”, Journal on Data Semantics, vol. VIII, pp. 1-25, (ISBN: 1861-2032) [Velcin 2007b]
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