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Approches neuro-symboliques : Je m’intéresse à l’hybridation entre les méthodes d’apprentissage profond et les systèmes symboliques classiques. Cette convergence permet de combiner la capacité d’apprentissage des réseaux de neurones avec la transparence et l’interprétabilité des approches logiques, ouvrant la voie à des systèmes plus robustes et explicables.

IA agentique : Mes recherches explorent le développement d’agents intelligents capables d’autonomie décisionnelle et d’interaction complexe avec leur environnement. Ces systèmes multi-agents intègrent planification, raisonnement et apprentissage adaptatif pour résoudre des problèmes complexes de manière distribuée.

Graphes de connaissances : Je travaille sur la construction, l’enrichissement et l’exploitation de représentations structurées de la connaissance. Ces graphes permettent de capturer les relations sémantiques complexes entre entités et concepts, facilitant le raisonnement automatique et l’inférence.