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Je suis chercheur associé à l'IRIT, au sein de l'équipe SIG, sous la direction d'Olivier Teste.

Thématiques actuelles

Mes travaux de recherche portent principalement sur la fusion d'ontologies et l'alignement de connaissances, notamment dans le cadre de la campagne internationale OAEI (Ontology Alignment Evaluation Initiative).

Au-delà des aspects algorithmiques et formels, je m'intéresse plus particulièrement aux questions d'explicabilité et de compréhension des résultats produits par les systèmes automatiques :

• comment expliquer une correspondance ou un alignement produit par un algorithme ;
• comment vérifier ou justifier un modèle issu de l'apprentissage automatique ;
• comment rendre ces résultats interprétables et exploitables par un humain, en particulier dans des contextes sensibles ou critiques.

Ces problématiques, qui relèvent de la fouille de données et de l'ingénierie des connaissances, sont aujourd'hui souvent rattachées (de manière volontairement simplifiée) à ce que l'on désigne couramment sous le terme d'intelligence artificielle (IA).
Mon intérêt porte toutefois moins sur l'effet de mode que sur la compréhension, la maîtrise et la responsabilité des systèmes qui en découlent.

Travaux antérieurs

Thèse

Durant ma thèse, je me suis intéressé aux problématiques de handicap, en particulier à la déficience visuelle et à la saisie de texte sur périphériques mobiles.
Mes travaux visaient à mieux comprendre les difficultés réelles rencontrées par les utilisateurs, et à proposer des méthodes d'interaction plus accessibles, en tenant compte des contraintes cognitives, motrices et perceptives.

Cette recherche s'inscrivait dans une approche centrée utilisateur, combinant expérimentations, prototypage et évaluation, avec une attention particulière portée à la robustesse et à la simplicité des interactions.
Ces travaux ont été réalisés sous l'encadrement de Mathieu Raynal.

Fouille de sentiments (emotion mining)

Avant cela, ma première expérience de recherche a porté sur la fouille de sentiments (emotion mining), dans le cadre d'un stage au laboratoire LIA de l'EPFL.

Ce travail s'intéressait à l'analyse des interactions sociales en ligne, en combinant analyse de réseaux et analyse du contenu textuel.
Il a notamment mis en évidence les limites des approches purement topologiques (centralité, degré, etc.) pour caractériser le comportement des utilisateurs, et montré l'intérêt d'intégrer des informations issues du contenu émotionnel des messages.

Une attention particulière a été portée à la détection de comportements antagonistes et à leur impact sur la dynamique des communautés, ouvrant des perspectives vers l'analyse du comportement, la modération automatique et l'étude des interactions sociales complexes.

Contact

Pour toute question ou collaboration en lien avec la recherche, vous pouvez me contacter à l'adresse suivante :

📧 Philippe.Roussille@irit.fr