Recherche

Intérêts de recherche

Le but ultime de ma recherche est de faire progresser des systèmes d’intelligence artificielle (IA) à l’image de HAL 9000 dans 2001, l’odyssée de l’espace ou de J.A.R.V.I.S. dans Iron Man : des agents autonomes et interactifs, capables de comprendre les intentions humaines et de prendre des décisions réfléchies. Pour qu’ils puissent être déployés de manière fiable dans des domaines à fort enjeu comme la santé ou la conduite autonome, ces agents doivent retrouver, dans divers types de sources d’information, les éléments pertinents qui étayeront leur raisonnement, leur planification ou leurs actions : extraire des connaissances spécialisées de bases de données externes vastes et hétérogènes (Wikipédia, PubMed, graphes de connaissances, etc.), accéder aux informations les plus récentes sur le Web et les réseaux sociaux, ou encore se remémorer des expériences passées utiles conservées dans leurs propres modules de mémoire. Ce besoin croissant d’un accès rapide et précis à l’information souligne le rôle central des systèmes de recherche d’information (RI) sur la voie de l’intelligence artificielle générale (IAG).

C’est pourquoi le cœur de ma recherche consiste à améliorer les systèmes de recherche d’information, qu’il s’agisse de recherche textuelle ou de recherche multimodale (images, vidéos, audio, etc.). La recherche textuelle constitue un point de départ naturel : malgré leur impact transformateur sur de nombreuses tâches de compréhension et de génération du langage naturel, les grands modèles de langue (LLM) n’ont pas encore provoqué de véritable changement de paradigme en recherche d’information, ni apporté de gains de performance importants et constants.

Parmi les pistes prometteuses figurent l’apprentissage continu, l’apprentissage par curriculum et la diversification des données de préentraînement, afin de mieux couvrir la grande variété des scénarios de recherche et des besoins d’information. Une fois la recherche textuelle mieux maîtrisée, l’étape suivante consiste naturellement à développer des systèmes de recherche multimodaux, soit par un entraînement conjoint sur plusieurs modalités, soit par l’intégration progressive de nouvelles modalités.

Ainsi, les idées et les méthodes issues du traitement automatique des langues, de l’apprentissage multimodal, de l’apprentissage profond et des sciences cognitives sont toutes pertinentes et précieuses pour mon programme de recherche.

Je serais ravi de discuter avec vous d’idées de recherche stimulantes ou de collaborations éventuelles. N’hésitez pas à m’écrire à yuchen[point]hui[arobase]umontreal[point]ca.