[Chaire IA] Rencontre avec Claire Gardent

 
Publié le 25/02/2020

En décembre 2019, 40 projets français parmi 173 ont été lauréats des « Chaires de recherche et d’enseignement en intelligence artificielle », appel à projets lancé par l’Agence Nationale de la Recherche (ANR). Deux projets sont lorrains. Zoom sur Claire Gardent, directrice de recherche CNRS au Loria, une des coordinatrices de projet retenue.

Sur quelle thématique de recherche porte votre Chaire IA ?

Claire Gardent : "La chaire XNLG porte sur la génération de textes (Natural Language Generation, NLG). A un niveau très général, le traitement automatique des langues (TAL) modélise soit la compréhension de textes (aller du texte vers le sens) soit leur production (aller du sens vers le texte).  Dans XNLG, nous étudierons le développement de méthodes neuronales pour la génération de textes dans des langues multiples (la majorité des travaux actuels portent sur l'anglais) et à partir de différentes sources : représentations sémantiques mais aussi bases de données, bases de connaissance et textes. La génération à partir de bases de données ou de connaissances permet la visualisation de ces bases dans un langage accessible à tous, la langue naturelle." 
 

Quelles applications seront possibles concrètement ?

Claire Gardent : "XNLG est un projet de recherche fondamental. À terme, les applications des recherches incluent la verbalisation de bases de données ou de connaissances, le résumé automatique, la simplification et le paraphrasage de textes."
 

Que signifie pour vous d'obtenir cette Chaire et que va-t-elle vous permettre ?

Claire Gardent : "Au cours des cinq dernières années, la recherche en TAL a connu une véritable explosion. Les soumissions aux grandes conférences du domaine, qui environnaient les 500 de 2005 à 2015, ont triplé en l'espace de 5 ans : 1740 soumissions à la conférence de l'ACL* en 2019. Les firmes privées ont développé des centres de recherche dotés des meilleurs chercheurs, de puissantes architectures de calculs et de larges quantités de données textuelles. Les méthodes neuronales évoluent à un tempo très rapide. Dans ce contexte extrêmement compétitif, XNLG renforce le groupe déjà créé dans l'équipe Synalp du Loria** autour de la génération de textes. Les quatre jeunes chercheurs qui seront recrutés dans le cadre de la Chaire viendront ainsi renforcer et prolonger les recherches que nous menons actuellement dans le cadre du projet ANR Quantum sur la génération automatique de questions, du réseau novateur de formation NL4XAI (Natural Language for Explainable AI, projet ITN H2020) sur le développement de modèles interprétables pour la génération de textes et de cinq autres thèses sur la génération de textes pour le dialogue, la vérification de faits et la verbalisation de bases de connaissances. Plus généralement, la Chaire obtenue pour le projet XNLG permettra le développement de méthodes neuronales pour la génération de textes multilingues et multi-sources ainsi que la formation de jeunes chercheurs de haut-niveau dans ce domaine."
 
*ACL: Association for Computational Linguistics
** : Loria : le laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications, est une Unité Mixte de Recherche commune au CNRS, Inria et à l'Université de Lorraine.