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 -interactifs-a-grande-echelle/
SUMMARY:Systèmes de questions-réponses interactifs à grande échelle
DESCRIPTION:Composition du jury :\n- Catherine&nbsp\;BERRUT (Professeure\, 
 Université de Grenoble - Alpes\, LIG\, Polytech - Grenoble) - Rapporteure
  &amp\; examinatrice\n- Philippe&nbsp\;MULLER (Maître de conférences\, U
 niversité Paul Sabatier\, IRIT) - Rapporteur &amp\; examinateur\n- Emmanu
 el&nbsp\;MORIN (Professeur\, Université de Nantes\, LS2N) - Examinateur\n
 - Olivier&nbsp\;FERRET (Chercheur\, CEA List\, LASTI) - Examinateur\n- Lau
 re&nbsp\;SOULIER (Maîtresse de conférences\, Sorbonne Université\, ISIR
 ) - Examinatrice\n- Sophie Rosset (Directrice de recherche\, LISN\, CNRS) 
 - Directrice de thèse\n- Christophe Servan (Chercheur\, Qwant\, LISN) - C
 o-encadrant de thèse\nLa recherche d'informations a évolué avec notre b
 esoin d'instantanéité et d’intuitivité en une forme d’interrogation
  en langue naturelle\, non plus uniquement axée sur l'utilisation de mots
  clés. L'étude de ces interactions soulève des problématiques majeures
  relevant du champ de la compréhension en ce qui concerne la contextualis
 ation des requêtes ou des questions. En effet\, les questions sont rareme
 nt posées isolément. Regroupées\, elles forment un dialogue qui se cons
 truit et se structure au fil de l'échange et et l'interaction.Dans la sé
 rie de questions suivantes : quel est le prix d’une chambre d’hôtel 
 à Montréal ?\, comment préparer un gâteau basque?\, que faut-il savoir
  sur les abeilles noires ?\, dorment-elles ?\, l’interprétation de cert
 aines questions dépend des questions et réponses précédemment posées.
 Dans ce contexte\, concevoir un système de réponse aux questions interac
 tif capable de soutenir une conversation qui ne se résume pas à une simp
 le succession de questions-réponses sporadiques constitue un défi en mat
 ière de modélisation et de calcul haute performance.L'évolution des tec
 hniques et solutions de calculs intensifs\, la disponibilité de grands vo
 lumes de données brutes (dans le cas de l’apprentissage non supervisé)
  ou enrichies avec des informations linguistiques ou sémantiques (dans le
  cas de l’apprentissage supervisé) ont permis aux méthodes d'apprentis
 sage automatique de connaître des développement important\, avec des app
 lications considérables dans le milieu industriel. Malgré leurs succès\
 , ces modèles\, de domaine et de langue\, appris à partir d'une quantit
 é de données massive avec un nombre de paramètres important font émerg
 er des questions d'utilisabilité et apparaissent aujourd'hui peu optimaux
 \, compte tenu des nouveaux enjeux de sobriété numérique. Dans une entr
 eprise réelle où les systèmes sont développés rapidement et devraient
  fonctionner de manière robuste pour une variété croissante de domaines
 \, de tâches et de langues\, un apprentissage rapide et efficace à parti
 r d'un nombre limité d'exemples est indispensable.Lors de cette soutenanc
 e nous approfondirons chacune des problématiques susmentionnées et prés
 enterons des approches fondées sur l'apprentissage en quelques coups et p
 ar transfert issues de représentations latentes et contextuelles pour opt
 imiser les performances et faciliter le déploiement à grande échelle.\n
 Publications\nListe des publications d'oralie Cattan dans HAL : https://ha
 l.universite-paris-saclay.fr/search/index/?q=oralie+cattan
CATEGORIES:IaH,Thèses et HDR
LOCATION:LISN Site Belvédère\, Rue du Belvédère  Campus universitaire b
 ât 507 91405 Orsay\, France
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