Le GdR RADIA (Groupement de Recherche "Raisonnement, Apprentissage, et Décision en IA") du CNRS Sciences Informatiques organise sa Journée d’animation 2025 le mardi 1er juillet à Dijon en co-location avec la PFIA.
Cette Journée est un moment privilégié pour les membres du GdR RADIA et pour toute la communauté IA, pour se retrouver, prendre connaissance et échanger autour des nombreuses activités du GdR, telles que ses Groupes de Travail, Ecoles, et programmes de visites JCJC.
Nous aurons le plaisir d'accueillir également trois conférences invitées qui viendront stimuler les échanges.
Sylvie Thiébaux (Australian National University, Université de Toulouse) : "Graph Learning for Planning"
I will present recent work on graph representation learning to guide the search of AI planners. I will introduce GNN and other graph learning representations that exploit the relational structure of planning domains. They allow our planner GOOSE to learn search guidance (e.g. heuristic cost estimates, state rankings) from solutions to just a few small problems, and solve substantially larger problems than trained on. Perhaps surprisingly, our experimental results show that classical machine learning approaches vastly outperform deep learning ones in this context. Moreover, Greedy Best-First Search guided by our best learnt heuristics outperforms the state of the art model-based planner, Lama, on the problems of the latest International Planning Competition Learning track, leading to the possibility that learnt heuristics may replace existing model-based heuristics in the near future.
Véronique Ventos (NukkAI) : "Agentic AI by NukkAI"
NukkAI est un laboratoire privé d’intelligence artificielle fondé en 2018 pour poursuivre une vision de l'Agentic AI consistant à créer des agents collaboratifs centrés sur l'humain pour résoudre des problèmes complexes.
Notre premier système de type agentic AI Nook est un robot de bridge qui a battu huit champions du monde en mars 2022. Cet exploit inédit a été réalisé par une équipe unique et multidisciplinaire de chercheurs et d'ingénieurs utilisant un large éventail de paradigmes, de l'apprentissage automatique statistique à la représentation des connaissances associée à différents types de raisonnements symboliques.
Depuis le challenge de bridge, nous avons créé Ego un nouveau bac à sable recherche ayant pour but de créer des applications dotées d’outils d'IA permettant une bonne interaction homme-machine et de s’adapter à l’utilisateur tout en lui fournissant des explications.
Ego est développé sur plusieurs domaines, dans cet exposé nous présenterons nos travaux réalisés dans les domaines de l’éducation et de la recommandation sémantique
Anne-Laure Ligozat (LISN, ENSIIE)
Résumé à venir