Claire Gardent rejoint l’Académie des Sciences

Le 8 janvier 2026, l’Académie des sciences a annoncé l’élection de Claire Gardent comme académicienne dans la section sciences mécaniques et informatiques. Claire Gardent, directrice de recherche au CNRS au Loria (CNRS/Université de Lorraine) est spécialiste du traitement automatique des langues (TAL).

 Ses travaux portent sur la génération automatique de texte, la verbalisation de données structurées, la simplification de documents et la production de textes multilingues. Lauréate de la médaille d’argent du CNRS et nominée ACL Fellow en 2022, elle dirige actuellement la chaire ENACT sur la fidélité sémantique des grands modèles de langue conditionnels, une initiative majeure pour une IA plus fiable et inclusive. À travers cette interview, découvrez son parcours, ses projets et les enjeux de cette distinction prestigieuse.

Pouvez-vous vous présenter et présenter vos thématiques de recherche ?

Je suis directrice de recherche au CNRS dans un laboratoire de recherche informatique, le Loria à Nancy. Ma recherche porte sur le traitement automatique du langage naturel. Je me consacre principalement à la génération et l’évaluation de textes par des grands modèles de langues dans un contexte multilingue. Par exemple, je travaille avec Yifei Song sur un projet où nous cherchons à générer un texte en anglais à partir de textes en différentes langues. L’objectif consiste à analyser dans quelle mesure les LLMs (Large Language Model) peuvent fusionner l’information présente dans des textes rédigés dans différentes langues. L’évaluation est une autre thématique importante : comment évaluer la qualité des textes générés, dans quelle mesure ces textes sont-ils fidèles aux entrées sur lesquelles le LLM est conditionné ? Enfin je travaille également, souvent dans le domaine médical, à l’utilisation de méthodes neuronales pour l’extraction d’information.

Comment avez-vous vécu l’annonce de votre élection ? Cela représente quoi pour vous ? 

Le processus d’élection étant confidentiel, je ne savais pas avoir été proposée : cela a donc été une grande surprise ! Être  accueillie dans cette institution française est pour moi d’autant plus surprenant que mon parcours scientifique est atypique. Je n’ai pas fait « maths sup – maths spé » ou aucune des grandes écoles françaises. À la place, j’ai étudié l’agriculture à l’ENITA, gardé les moutons en Allemagne et entraîné des chevaux de course en Nouvelle Zélande. 

Plus tard, j’ai repris des études en interprétariat à Genève et c’est là que j’ai finalement décidé de m’orienter vers la recherche en linguistique informatique, ce qu’on appelle aujourd’hui le traitement automatique des langues naturelles. Cette élection reconnaît mon expertise dans ce domaine et constitue un immense honneur. C’est aussi un grand plaisir d’être reconnue par mon pays pour mes recherches. 

L’Académie des sciences est une institution historique — l’Institut de France, dont elle dépend a été fondé en 1795 — qui incarne une valeur essentielle à mes yeux : la science au service de la société. L’Académie a trois grandes missions : l’expertise scientifique, la transmission et la diffusion des savoirs, ainsi que le rayonnement scientifique en France et à l’international. Selon les contextes sociaux, politiques et économiques, ces missions sont plus ou moins visibles, mais elles ont le mérite d’exister et d’être portées par des scientifiques reconnus. 

Sur un plan plus personnel et concret, l’Académie représente aussi un lieu chargé d’histoire, un cadre exceptionnel, des échanges avec des scientifiques de très haut niveau dans des domaines variés, et le début d’une nouvelle aventure, intellectuelle et humaine

Qu’est-ce que cette distinction change pour vous ? 

Sur le plan professionnel, cela reste à voir mais j’imagine que les sollicitations pour intervenir dans les médias ou au niveau sociétal seront plus nombreuses, ce que je ferai avec plaisir dans la mesure de mon temps et de mes capacités. Je participerai naturellement à certains des nombreux groupes de travail de l’académie et assisterai régulièrement aux comités secrets du mardi.

Qu’aimez-vous le plus dans votre métier de chercheuse en informatique ?

C’est un métier passionnant où le travail consiste à étudier, à apprendre et à créer. On s’appuie bien sûr sur des résultats existants, auxquels ont contribué d’autres chercheurs. Dans mes recherches ou dans le domaine du TAL en général, il s’agit souvent de créer des connections entre différentes méthodes, différentes tâches ou différentes langues ; par exemple : comment appliquer les méthodes d’apprentissage basées sur les données de préférence pour améliorer la fidélité d’un modèle de génération conditionnel ? Ou encore, comment utiliser les méthodes multilingues pour permettre la génération à partir de documents rédigés dans des langues différentes d’un document fusionnant les informations contenues dans ces différents documents ? 

Il y a ce dicton « seul on va plus vite, ensemble on va plus loin »… Sur le plan humain, un aspect du métier de chercheur que j’aime beaucoup est que l’on travaille avec des gens de tous les âges et de toutes les nationalités. C’est très riche, très enrichissant et, contrairement à ce dicton, la diversité permet généralement d’aller ensemble plus loin mais aussi plus vite. 

Enfin, au CNRS, et dans la recherche publique en général, on bénéficie d’une grande liberté : liberté de choisir ses thématiques de recherche mais aussi liberté de travailler seule ou en groupe, liberté de faire des recherches appliquées, fondamentales ou plus tournées vers la société, liberté de voyager.

Quels sont vos projets actuels ? Pouvez-vous nous en dire plus sur leurs objectifs et leurs enjeux ?

En 2024, j’ai obtenu une chaire en informatique dans l’institut 3IA ENACT dont le titre est « Évaluer et améliorer la fidélité sémantique des modèles de génération de texte conditionnels »

Les domaines d’application de ma chaire sont le résumé automatique, la verbalisation des données structurées ou non structurées ou encore la génération de biographies. C’est une recherche fondamentale où nous cherchons évaluer les limites des LLMs multilingues notamment lorsqu’ils générent à partir de types de données variées et vers différentes langues. 

Par exemple notre travail sur la génération de biographies Wikipedia explore la capacité des modèles de langue à générer du texte de qualité pour des femmes peu visibles sur Internet notamment des scientifiques africaines ou asiatiques. Nous commençons par quantifier le volume de données disponibles sur internet pour ces femmes, nous examinons ensuite l’impact des données disponibles sur la génération automatique et enfin nous cherchons à améliorer la capacité des modèles à générer à partir de données multilingues. Une illustration : Martha Kuwee Kumsa est une féministe éthiopienne et professeure au Canada. Sur Wikipédia, elle a trois biographies : une en anglais, une en igbo et une en assamais. Peut-on utiliser des LLM pour fusionner les informations contenues dans chacune de ces biographies ?

Quelles sont vos ambitions pour les années à venir ?

En recherche, mon ambition est de contribuer au projet 3IA ENACT afin de renforcer la position du Grand Est dans le domaine de l’Intelligence Artificielle. J’encadre actuellement un doctorant et un postdoc sur les thématiques de la chaire. J’ai également initié de nouvelles collaborations d’une part avec Violette Abergel chercheuse CNRS au laboratoire MAP sur la valorisation, par des méthodes neuronales des données du chantier de la cathédrale Notre Dame de Paris et d’autre part, avec Nicolas Girerd (Professeur, Cardiologue au CHRU de Nancy) sur l’extraction, à partir de données médicales, d’une frise temporelle pour l’aide à la décision. Je travaille également, en tant que conseillère scientifique, avec différentes start-up sur la modélisation et la découverte de connaissances, sur l’extraction d’information dans le domaine médical et sur le dialogue humain-machine dans des situations de crise. 

Pour l’enseignement, je suis fortement impliquée dans le Master NLP de l’Université de Lorraine où j’enseigne les sciences des données pour le TAL, la génération automatique de texte à base de méthodes neuronales et l’ingéniérie des prompts (comment créer des requêtes pour les LLMs qui permettent de générer, d’évaluer ou d’annoter du texte). Enfin j’interviens régulièrement dans des évènements, en France ou à l’étranger, pour présenter nos recherches ou pour parler des aspects plus sociétaux de la recherche en TAL.

Un message que vous aimeriez faire passer ?

En informatique les femmes sont malheureusement peu nombreuses pourtant beaucoup d’initiatives cherchent à leur faciliter l’accès à ce domaine. J’aimerais passer ce message aux étudiantes : si l’informatique vous tente et si la recherche vous intéresse, faites des stages en Master pour identifier les domaines qui vous attirent et pour le doctorat choisissez un environnement de recherche porteur. Si mon parcours est atypique, la reconnaissance d’aujourd’hui doit beaucoup au choix de mon laboratoire de thèse, l’Université d’Edimbourg, une université phare dans le domaine du TAL. 

La thèse est avant tout une formation à la recherche, et disposer d’un bon environnement est essentiel pour en acquérir les bases. Le laboratoire et le cadre institutionnel jouent un rôle déterminant. 

Femmes de France et d’ailleurs, n’hésitez pas à suivre cette voie ! La recherche est un domaine merveilleux, parfois difficile mais plein de surprises et de possibilités.

Propos recueillis par le Loria (CNRS-Université de Lorraine)