Mihaela Stoian, doctorante en informatique, récompensée par le Prix G-Research pour ses avancées en IA neuro-symbolique

Mihaela Stoian, doctorante en informatique, récompensée par le Prix G-Research pour ses avancées en IA neuro-symbolique

Mihaela Stoian, doctorante en dernière année en informatique à l'Université d'Oxford, a remporté le Prix Oxford PhD Runner-up décerné par G-Research. Ce prix annuel récompense les doctorants exceptionnels de l'université dans leurs dernières années d'études, couvrant des domaines tels que l'apprentissage automatique, l'informatique, la finance quantitative, les mathématiques, les statistiques, la physique et l'ingénierie.

Sous la supervision du professeur Thomas Lukasiewicz, Mihaela se concentre sur les méthodes neuro-symboliques, un domaine de l'intelligence artificielle qui combine les réseaux neuronaux et le raisonnement symbolique. Ses recherches visent à améliorer la fiabilité des systèmes d'IA en garantissant qu'ils respectent les connaissances de base et les règles du monde réel, tant pendant l'apprentissage que lors des prédictions.

Un aspect clé de son travail porte sur les modèles génératifs profonds pour synthétiser des données tabulaires réalistes. Ces modèles sont utilisés pour générer des données similaires aux données réelles, comme les dossiers médicaux, sans compromettre la confidentialité. Cependant, les modèles standards peuvent produire des résultats irréalistes ou contradictoires, comme un dossier où le niveau minimum d'hémoglobine d'un patient est supérieur à son maximum.

Pour résoudre ce problème, Mihaela a développé un nouveau cadre permettant aux modèles génératifs profonds d'apprendre et de respecter des contraintes complexes, y compris des règles logiques et des inégalités, dès le départ. Cette innovation rend les données synthétiques bien plus précises et utiles, particulièrement dans des domaines sensibles comme la santé. Sa méthode est la première à garantir que chaque échantillon généré satisfait pleinement les contraintes requises, sans nécessiter de temps supplémentaire.

De plus, ses recherches abordent le défi de l'application des méthodes neuro-symboliques à des contextes plus complexes, comme la conduite autonome. Dans ces situations, les modèles d'IA doivent éviter de produire des résultats contradictoires ou dangereux. Mihaela a mis au point une technique économe en mémoire permettant d'utiliser des règles basées sur la logique dans ces contextes, améliorant ainsi les performances du modèle même avec peu de données annotées.

La vision globale de Mihaela est de rapprocher l'IA neuro-symbolique des applications réelles, contribuant à créer des systèmes d'IA plus fiables, sûrs et robustes. Pour plus de détails sur les lauréats 2025, consultez le site de G-Research : https://www.gresearch.com/news/g-research-2025-phd-prize-winners-university-of-oxford/