Projet ANR-12-JS02-0005 – EVEREST : Apprentissage de Représentations de Haut-niveau pour Tenseurs de Grande Dimension
Programme : JCJC - SIMI 2 - Science informatique et applications (JCJC SIMI 2) 2012
Année de financement : 2012
Coordinateur du projet : Monsieur Sébastien Destercke (Heuristique et Diagnostic des Systèmes Complexes)
Partenaires : Heuristique et Diagnostic des Systèmes Complexes
Montant : 217015.0 euros
Date de début : 2013
Durée : 48 mois
Résumé : D'énormes quantités de données structurées et relationnelles sont générées dans de nombreux domaines, allant du Web Sémantique à la bioinformatique, en passant par les systèmes de recommandation. Les bases de connaissances, telles que Freebase, WordNet ou GeneOntology, sont devenues des outils indispensables de stockage, de traitement et d'accès à l'information. Cependant, celles-ci s’avèrent incomplètes, imprécises et de trop grandes dimensions pour être utilisés aussi efficacement et largement qu'elles ne le pourraient. Par conséquent, il est nécessaire de concevoir des méthodes permettant de résumer, compléter ou fusionner ces grandes bases de données. Ce constat motive le projet présenté ici. Les bases de connaissances citées ci-dessus pouvant être représentés par des tenseurs, notre projet vise à construire des méthodes de factorisation tensorielle permettant d’apprendre des représentations compactes. La plupart des approches existantes ne sont pas adaptées en raison des spécificités des données considérées, à la fois de grande dimension et très creuses (i.e. de nombreuses entrées du tenseur ne sont pas observées). Nous proposons de développer des approches basées sur l'apprentissage de réseaux de neurones à architecture profonde (Deep Learning). Cette technique émergente en apprentissage automatique a obtenu des résultats intéressants pour différentes tâches de grande dimension en vision par ordinateur ou en traitement du langage naturel. Elle possède donc des atouts qu'il reste à faire valoir dans le cadre de la factorisation tensorielle. La première phase du projet consistera à développer et évaluer cette technique pour la dérivation de représentations de haut-niveau pour tenseurs. Dans une deuxième phase, nous évaluerons la pertinence de ces représentations sur deux problèmes importants: la prédiction de lien et l’alignement de bases de connaissances. Ces deux tâches permettent une évaluation objective et sont centrales pour les applications. La prédiction de lien, qui vise à découvrir des relations existantes qui n'ont pas été observées, est cruciale en bioinformatique ou en recommandation. L’alignement, qui est utilisé pour fusionner des bases de connaissance hétérogènes, est essentiel en Web Sémantique. Pour ce second problème, nous développerons des approches prenant en compte les incertitudes et les imprécisions des bases de connaissance fusionnées. L'objectif global du projet EVEREST est donc de permettre une avancée dans le traitement statistique des bases de données relationnelles au travers de la factorisation et de la fusion de grands tenseurs. L'amélioration de la lisibilité, de l'exhaustivité et la fiabilité de ces grandes bases de connaissances de grandes échelles est un enjeux important pour de nombreuses organisations, mais aussi pour les services et l'industrie (Web sémantique, applications biomédicales, etc.). Pour cette raison, Xerox Research Center Europe soutient ce projet et fournira des données et son expertise tout en facilitant un possible transfert industriel. Ce projet contribue également aux prospectives de recherche de son principal partenaire, Heudiasyc, en s'intégrant aux axes thématiques du programme LabEx  « Maîtrise de Systèmes de Systèmes Technologiques » qui a débuté en 2011.