AT2TA - Analogies: de la Theorie aux ouTils et Applications – AT2TA

Le raisonnement analogique est une capacité remarquable du raisonnement humain. Les proportions analogiques sont des déclarations de la forme "A est à B ce que C est à D". Elles sont la base de l'inférence analogique, utilisée dans des tâches d'apprentissage machine (ML) telles que la classification, l’aide à la décision et la traduction automatique avec des résultats compétitifs. De plus, l'extrapolation analogique peut résoudre des tâches de raisonnement difficiles, comme les tests de QI, et l'augmentation des données lors de l'apprentissage de modèles avec peu de données étiquetées. La particularité de l'inférence analogique est sa capacité unique à traiter simultanément similarités et dissimilarités. Ainsi, le raisonnement analogique relie les deux principaux axes de l'IA (représentation de connaissances et raisonnement, et apprentissage automatique), et contribue à la transparence et l'explicabilité de l'IA, car il est proche du raisonnement humain et permet des explications basées sur des exemples et contre-exemples.
Cela motive nos efforts pour développer un cadre de ML basée sur l'analogie et démontrer son utilité dans des cas concrets. Nous explorerons ce cadre pour l'apprentissage par transfert et le raisonnement à partir de cas, tirant parti de ce qui a été appris dans un domaine source afin d'améliorer le processus d'apprentissage dans un domaine cible. Les représentations sont la clé pour transférer le cadre analogique à d'autres contextes et pour traiter différents types d'objets. Cela demande une étude approfondie des espaces de représentation pour différents types d'objets, textuels et tabulaires mais aussi complexes et structurés (patients, graphes de connaissances et arbres syntaxiques abstraits). Le dernier objectif d’AT2TA est une plateforme pour détecter, résoudre et raisonner avec des analogies, illustrée par des applications en TAL, en santé, ainsi qu'en gestion des connaissances et génie logiciel, avec un impact majeur dans l'industrie.