Internalisation des connaissances externes par les modèles de fondation // internalisation of external knowledge by foundation models

Topic description

Pour accomplir une tâche inconnue, un sujet (humain ou robot) doit consulter des informations externes, ce qui implique un coût cognitif. Après plusieurs expériences similaires, il maîtrise la situation et peut agir automatiquement. Les années et ont vu des explorations en IA avec des schémas et graphes conceptuels, mais leur mise en œuvre à grande échelle était limitée par la technologie de l'époque.

Les modèles neuronaux actuels, notamment les transformers et les LLM/VLM, apprennent des représentations universelles grâce à un préentraînement sur d'énormes quantités de données. Ils peuvent être utilisés avec des prompts pour fournir un contexte local. L'affinage (fine-tuning) permet de spécialiser ces modèles pour des tâches spécifiques.

Les méthodes de type RAG et GraphRAG permettent d'exploiter des connaissances externes, mais leur utilisation à l'inférence est coûteuse en ressources. Cette thèse propose une approche cognitiviste dans laquelle le système effectue un apprentissage continu. Il consulte des sources externes lors de l'inférence et utilise ces informations pour s'affiner régulièrement, comme pendant le sommeil. Cette méthode vise à améliorer la performance et réduire la consommation de ressources.

Chez l'humain, ces processus sont liés à l'organisation spatiale du cerveau. La thèse étudiera également des architectures de réseaux inspirées de cette organisation, avec des "zones" dédiées mais interconnectées, comme les modèles vision-langage et langage-seul partageant des couches transformers.

Ces concepts peuvent être appliqués aux projets Astir et Ridder, visant à exploiter les modèles de fondation pour l'ingénierie logicielle en robotique et le développement de méthodes d'IA générative pour la commande sécurisée de robots.
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To perform an unknown task, a subject (human or robot) has to consult external information, which involves a cognitive cost. After several similar experiments, it masters the situation and can act automatically. The s and s saw explorations in AI using conceptual graphs and schemas, but their large-scale implementation was limited by the technology available at the time.

Today's neural models, including transformers and LLM/VLMs, learn universal representations through pre-training on huge amounts of data. They can be used with prompts to provide local context. Fine-tuning allows these models to be specialised for specific tasks.

RAG and GraphRAG methods can be used to exploit external knowledge, but their use for inference is resource-intensive. This thesis proposes a cognitivist approach in which the system undergoes continuous learning. It consults external sources during inference and uses this information to refine itself regularly, as it does during sleep. This method aims to improve performance and reduce resource consumption.

In humans, these processes are linked to the spatial organisation of the brain. The thesis will also study network architectures inspired by this organisation, with dedicated but interconnected “zones”, such as the vision-language and language models.


These concepts can be applied to the Astir and Ridder projects, which aim to exploit foundation models for software engineering in robotics and the development of generative AI methods for the safe control of robots.
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Pôle fr : Direction de la Recherche Technologique
Pôle en : Technological Research
Département : Département Intelligence Ambiante et Systèmes Interactifs (LIST)
Service : Service Intelligence Artificielle pour le Langage et la Vision
Laboratoire : Laboratoire Analyse Sémantique Textes et Images
Date de début souhaitée : 01-10-
Ecole doctorale : Mathématiques - Information - Ingénierie des Systèmes (MIIS)
Directeur de thèse : HERAULT Romain
Organisme : Université de Caen Normandie
Laboratoire : Département de Mathématiques/Informatique (Laboratoire GREYC - Équipe IMAGE)
URL :

Funding category

Public/private mixed funding

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