Les graphes, tels que les réseaux sociaux, les réseaux en sciences de la vie et les graphes de connaissances dans beaucoup de domaines sont au centre de beaucoup de problématiques réelles de terrain, faisant intervenir des éléments interdépendants. En conséquence, des approches très diverses de l'IA ont investi les problématiques de modélisation, raisonnement, fouille, classification et prédiction à partir de ces données complexes.
Dans ce cadre, plusieurs sources de complexité et des défis sont identifiés : les données sont hétérogènes, de taille importante à gigantesque, parfois incorrectes/incomplètes et très souvent évolutives. Des connaissances du domaine (modèle partiel, souvent construit manuellement) peuvent être associées à ces données et sont difficiles à intégrer dans les processus de raisonnement et d’apprentissage. Enfin, en termes d’apprentissage et de fouille, la taille des données et leur structuration posent de nouveaux défis algorithmiques et théoriques, qui ont mené au développement notamment de changements de représentation élaborés ou de méthodes d’apprentissage capables de traiter des données graphe sous leur forme native.
Cette journée a pour but de faire le point sur ces questions dans le paysage français en favorisant l'échange entre les multiples communautés de l'IA qui s’intéressent à la gestion de ces données riches et complexes.
Un appel à contributions à un numéro spécial pour la Revue des Nouvelles Technologies de l'Information (RNTI) sera diffusé suite à l’atelier decade.
Les soumissions pour une présentation orale à l’atelier se feront sous la forme d'un résumé d'environ 2 pages sur easyChair via ce lien : https://easychair.org/conferences/?conf=decade2022.