Coordination décentralisée de traitements intelligents pour améliorer la qualité d'une collection de graphes de connaissances

Decentralized coordination of intelligent processes to improve the quality of a collection of knowledge graphs

• Auteur / Autrice : Guillaume Méroué
• Direction : Fabien Gandon
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2024
• Etablissement(s) : Université Côte d'Azur
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Web-Instrumented Man-Machine Interactions, Communities and Semantics

Mots clés

Mots clés libres

Graphe de connaissances

Processus intelligent

IA neurosymbolique

Agents

Coordination décentralisée

Raffinement

Knowledge graph

Intelligent process

Neurosymbolic AI

Agents

Decentralized coordination

Refinement

Résumé

Cette thèse vise à étudier comment différents agents peuvent manipuler et améliorer des graphes de connaissances en employant différentes formes de traitements intelligents (par exemple, raisonnement déductif, analogique, inductif) tout en collaborant avant, au cours, et après la mise en œuvre de leurs méthodes respectives. L'enjeu d'une telle approche est de pouvoir mobiliser et combiner, avec un faible couplage logiciel, autant de méthodes d'intelligence artificielle que nécessaire pour améliorer la qualité et la quantité de connaissances disponibles dans une collection de sources.

This thesis aims to study how different agents can manipulate and refine knowledge graphs by leveraging different forms of intelligent processes (e.g., deductive, analogical, inductive reasoning) while collaborating before, during and after the execution of their respective processes. The challenge of such an approach resides in being able to mobilize and combine, with low software dependency, as many artificial intelligence methods as necessary to improve the quality and quantity of knowledge available in a collection of sources.