Modèles Informatiques du Langage et de la Cognition - MILC
Groupe Intelligence Artificielle
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Alain GRUMBACH
Enseignant-chercheur permanent, chef du groupe MILC, responsable de l'option ICC
Biographie
Bonjour monsieur, à qui ai-je l'honneur ... ?
Mon nom est Alain Grumbach.
-
Bonjour monsieur,
Je vous remercie pour cette information dont je disposais déjà
puisqu'elle constitue le point d'entrée vers cette page ...
-
Vous avez raison, j'oubliais ce fait essentiel. Mon activité se situe
dans le domaine de l'Intelligence Artificielle (IA) et de la Science de la
Cognition (SC).
-
... Et plus précisément ? ...
-
Partant d'observations de savoir-faire, de connaissances humaines, mon
objectif est de les modéliser pour doter la machine de compétences
similaires. Les modèles étudiés sont des modèles
neuro-mimétiques.
-
Dans quelles activités d'enseignement sévissez-vous ?
-
En enseignement direct, je donne des cours de base en IA (Lisp, Prolog),
des cours relatifs aux modèles connexionnistes et des cours de science de
la cognition : mémoire, apprentissage, résolution de problèmes. Par
ailleurs, je coordonne l'enseignement de la troisième année consacrée à la
spécialisation en Intelligence Artificielle et Science de la Cognition.
-
A votre avis, comment les différentes facultés mentales
supérieures : langage, communication, raisonnement, etc, peuvent-elles
être "hébergées" par une architecture neuronale ?
-
Vous êtes très perspicace ... C'est exactement la question que je
me pose ...
-
Je n'ai aucun mérite : j'ai lu un excellent ouvrage à ce sujet :
Cognition artificielle, Du réflexe ... à la réflexion
... (Addison Wesley 1994) Table des matières
Nos recherches se décomposent en deux thèmes principaux :
Approche connexionniste de la prévision de séries temporelles
Télé-opération en monde virtuel.
Assistance à l'opérateur
par modélisation cognitive de ses intentions
Alors que les techniques connexionistes classiques sont maintenant bien connues, en particulier
en ce qui concerne les perceptrons multicouche (MLP), leur application à la prévision de
série temporelle pose un certain nombre de problèmes. En effet, ce type d'application se
caractérise par plusieurs spécificités qui s'accomodent mal des MLP :
- un bruit important
- la notion de temps et de succession qui n'est pas présente dans les MLP
- des modèles très complexes d'interaction
L'objet de la thèse est donc de définir une méthodologie pour ce type de
prévision, de déterminer un certain nombre d'architectures dédiées
(comme par exemple TDNN, FIR, celle developpée dans le cadre de la thèse de J.C.Chappelier...),
d'utiliser des architectures hybrides ou d'en implanter de nouvelles plus adaptées
à ce problème spécifique et enfin d'établir un certain nombre de
tests de validation, en particulier en appliquant notre méthode à plusieurs exemples
et en comparant les résultats avec ceux de méthodes statistiques rodées, grâce
à des indicateurs objectifs.
Une autre partie du travail consistera à étudier une architecture
où le temps est intégré par construction et non plus en
le transformant en une dimension supplémentaire
ou en l'introduisant artificiellement (TDNN de Waibel par exemple). Une première tentative dans cette direction est le concept de réseau delta-NARMA qui peut être considéré comme une extension connexionniste des modèles statistiques ARIMA et ARARMA.
Un second sujet d'intérêt est la fusion entre traitement symbolique et numérique dans le cadre particulier de la prévision de séries temporelles. Nous avons ainsi pu étudier l'utilisation de techniques statistiques classiques (statistique de Fischer) à l'estimation de la pertinence et de la redondance dans des variables symboliques exogènes. Nous nous sommes aussi intéressés d'un point de vue plus général au méthode permettant de manipuler des données symboliques à l'aide d'un réseau connexionniste.
Afin de vérifier la validité de nos modèles, nous avons de plus développé un simulateur de réseau de neurones : dnns.
Ce projet de recherche se situe dans le cadre des développements actuels
relatifs aux mondes virtuels et à la robotique. Il concerne plus
précisement la communication entre un utilisateur et un monde virtuel
de type télé-operation. Nous proposons d'étudier une
possibilité de communication se situant au niveau
des intentions de l'utilisateur, dans le but de faciliter les
opérations de celui-ci. Lors d'une opération
délicate à effectuer (comme la préhension d'un objet),
le système pourrait détecter l'intention de
l'utilisateur, et après avoir reçu confirmation,
entamer une procedure automatique destinée à effectuer la
manoeuvre délicate à la place de l'operateur. Ce projet nous
conduira, pour chaque fonctionnalité du
système, à déterminer les techniques d'intelligence
artificielle (symboliques ou connexionnistes) les
plus apropriées, et à mettre en oeuvre des
collaborations entre celles-ci.
Réseaux connexionnistes
Revues
- D.Bonnet, V. Perrault, A. Grumbach (1997)
"Delta
Networks: A Formalism to Design Local Extensions of Neural Network
Architectures"
submitted to Neural Processing Letters
(postscript)
- D.Bonnet, V. Perrault, A. Grumbach (1997)
"Using
symbolic data to improve connectionist forecasting: a methodology"
ENST technical report 97C002, Paris, France (postscript)
- D.Bonnet, V. Perrault, A. Grumbach (1996)
"Delta-NARMA neural networks: a new approach to signal prediction"
ENST technical report 96C008, Paris, France -- to appear in IEEE trans. on Signal Processing special issue on Neural Networks for Signal Processing (postscript)
Conferences
- D.Bonnet, V. Perrault, A. Grumbach (1997)
"Daily Passenger Traffic Forecasting using delta-NARMA Neural Networks"
to appear in the proceedings of the World Congress on Railroad Research (WCRR'97)
- D.Bonnet, V. Perrault, A. Grumbach (1997)
"Delta-NARMA
neural networks: a connectionist extension of ARARMA models"
Proceedings of the European Symposium on Artificial Neural Networks
1997 (ESANN'97), ed. M. Verleysen, D Facto, Brussels, Belgium, pp. 127-132 (postscript)
- D.Bonnet, V. Ancona, A.Grumbach (1995)
"Forecasting rail traffic using hierarchical mixtures of connexionist experts"
International Conference on Artificial Neural Networks 1995 (ICANN'95), EC2, Paris, France
- D.Bonnet, V. Perrault, A. Grumbach (1997)
"Utilisation
des modèles connexionnistes pour la prévision à court terme du trafic
ferroviaire"
to appear in the proceedings of the 3ème
journées industrielles Modulad, Applications industrielles de
l'analyse des données
- D.Bonnet, V. Ancona, A.Grumbach (1995)
"Modélisation du traffic ferroviaire par arbre d'experts connectionnistes"
Journée de sensibilisation aux méthodes neuronales, Observatoire Economique et Statistique des Transports, Paris, France
- A. Grumbach, S. Midenet (1990)
"Supervised Learning based on Kohonen's self-organizing features maps"
Conférence internationale INNC '90, Paris.
- A. Grumbach, S. Midenet, R. Chevalier, Y. Idan (1991)
"LASSO : un modèle d'apprentissage d'associations par cartes auto-organisatrices"
Journées Neuro-Nîmes 1991, Nîmes.
- A. Giacometti, B. Amy, A. Grumbach (1992)
"Theory and experiments in connectionist AI : a tightly-coupled Hybrid System"
ICANN Conference '92, Brighton.
- V. Lorquet, A. Grumbach (1992)
"Half-distributed coding makes adaptation of sigmoïd threshold useless in backpropagation networks"
IJCNN Conference '92 , Baltimore.
- S. Midenet, A. Grumbach (1994)
"Learning Associations through self organization"
Neuro-computing, 6(3)
- J.C. Chappelier, A. Grumbach (1994)
"Une architecture pour la prise en compte de correlations spatiales et
temporelles"
in proceedings of 7ème Journées NSI , Chamonix, France.
- J.C. Chappelier, A. Grumbach (1994)
"Time in neural networks"
in Sigart Bulletin , 5(3).
- A. Grumbach (1994)
"Cognition artificielle, Du réflexe ... à la réflexion" Table des matières
Addison Wesley, Paris
- A. Grumbach (1994)
"Raisonnement et Connexionnisme"
Psychologie Française
- A. Grumbach (1994)
"Etre symbolique ou numérique ou ne pas être ? ... Est-ce là la question ? Cas des modèles neuro-mimétiques"
in Actes des journées Symbolique-Numérique '94, Orsay.
Dernière remise à jour le 30 Mai 1997
Alain Grumbach (grumbach@inf.enst.fr)
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