Personnalisation, Intelligence et Réponses Coopératives

L'opération PIC (Personnalisation, Intelligence et Réponses Coopératives) aborde la problématique de l'exploitation et de l'accès aux données. Il s'agit de données précises ou incomplètes, d'instances de données ontologiques/sémantiques, des services Web, des modèles de processus, etc. Les activités au sein de ce thème sont centrées sur les axes suivants: (i) Personnalisation : un premier aspect concerne l'étude des modèles avancés pour représenter et traiter les préférences sophistiquées de l'utilisateur ; un second aspect a trait à la modélisation et à la prise en compte du contexte et du profil utilisateur afin de répondre au mieux à ses besoins et ses attentes ; (ii) Intelligence : les systèmes modernes de bases de données doivent exhiber des capacités de comportements intelligents pour faire face à l'immensité des données et à la nature si complexe des besoins des utilisateurs. Nous étudions des mécanismes appropriés issus des systèmes d'inférence pour traiter, par exemple, les notions de prédicats/constructeurs dérivés et exploitons aussi des techniques issues des domaines de la découverte des connaissances et « Machine learning » pour répondre, de manière intelligente, aux requêtes utilisateurs ; (iii) réponses coopératives : le but est de développer de nouvelles approches pour répondre, de manière coopérative, aux requêtes utilisateurs. Nous étudions des techniques de relaxation de requêtes pour pallier le problème des réponses vides/insatisfaisantes. Nous nous intéressons également aux réponses intentionnelles et résumées dans le cas des résultats pléthoriques. 

Par ailleurs, un effort particulier est porté sur l'aspect lié au passage à l'échelle des approches développées. Les modèles théoriques utilisés dans cette opération sont essentiellement issus de la théorie de la logique floue et du domaine des ontologies.