© Julien Menand 2020

Camille RothSciences informatiques : fondements de l'informatique, calculs, algorithmes, représentations, exploitations

Proof of concept

Centre d’analyse et de mathématique sociales (CAMS), CNRS / EHESS

Camille Roth est directeur de recherche au CNRS en informatique et directeur d'études à l'EHESS en sociologie. Ses travaux, situés à la croisée de ces deux disciplines, explorent notamment les dynamiques sociales sur internet, en particulier l'évolution conjointe des interactions et des contenus, ainsi que l'influence des algorithmes sur nos comportements en ligne.

Il dirige également le Centre d'analyse et de mathématique sociales (CAMS), une unité mixte du CNRS et de l'EHESS qui lie les enjeux des sciences sociales à des approches de modélisation et à des méthodologies puisées dans les mathématiques, l'informatique et la physique théorique.

HYPERQUEST - Hypergraphes sémantiques et recherche d’information augmentée

HYPERQUEST vise à développer un outil d'extraction semi-automatique des connaissances à partir de documents textuels, combinant une interface intuitive d'exploration des corpus et de co-construction des informations à extraire. L'outil permet de créer des tâches complexes de transformation de données sans expertise technique particulière : il cible typiquement les organisations de taille moyenne qui ne disposent pas de ressources spécifiques en intelligence artificielle (IA). L'outil s'appuie sur des hypergraphes sémantiques, une technologie flexible qui dépasse les limites des graphes de connaissances classiques. Elle permet de modéliser des liens riches entre concepts, pour une extraction massive et précise d'informations, à la frontière entre l'IA symbolique et l'apprentissage automatique.

Proposition intégrée de l’application HyperQuest, du contexte & défis, à l’idée-maîtresse de l’app à l’interface entre approches bottom-up et top-down de l’extraction d’information, jusqu’à une capture d’écran du prototype actuel illustrant un cas d’usage simple d’extraction de phrases structurées autour du prédicat « says » © Florian Schmitt, 2026

HYPERQUEST

Mots clefs : Extraction de connaissances, Hypergraphes sémantiques, Traitement automatique du langage (TAL/NLP), Interfaces intuitives, Intelligence artificielle hybride

CAMS