APTIKAL - Algorithms, Principles and TheorIes for collaborative Knowledge acquisition And Learning

Anciennement AMA (Analyse de données, Modélisation et Apprentissage automatique), le nouveau nom APTIKAL tient compte de l'évolution de l'équipe ces dernières années et des axes de recherche concernant des études théoriques et algorithmiques de l'apprentissage collaboratif (axe 1), de l'apprentissage avec des données complexes (axe 2) et de l'apprentissage avec des données partiellement étiquetées et interdépendantes (axe 3).

Les recherches de l’équipe APTIKAL s’inscrivent dans le cadre général de l’apprentissage automatique et de la modélisation de l’information. Dans ce cadre, nous nous intéressons à la fois au développement de nouveaux outils théoriques, ainsi qu’à celui de prototypes informatiques permettant leur utilisation pratique pour la classification ou la simulation, par exemple.

A ce titre, le but de l’équipe APTIKAL est de développer des modèles et algorithmes sur deux axes qui répondent à des besoins distincts : 

1. accéder à de grands volumes d’informations complexes et dynamiques
2. analyser et simuler des systèmes sociaux complexes

Notre activité sur l’accès à l’information comprend, entre autres, l’analyse et la fouille de données, ainsi que l’organisation de l’information (discrimination, classification, catégorisation, filtrage).

Notre activité sur les systèmes sociaux porte sur l’étude de l’interaction de systèmes autonomes avec un environnement complexe, et des interactions entre individus au sein d’un système social.