Investigación

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Adscripción: investigador asociado, equipo SIG (IRIT), en colaboración con Olivier Teste.

Líneas de investigación

1. Alineamiento de ontologías y explicabilidad

Alineo ontologías: busco qué conceptos de dos modelos de conocimiento designan lo mismo. Llevo a cabo este trabajo con Olivier Teste, en el marco de la campaña internacional OAEI (Ontology Alignment Evaluation Initiative).

Juntos desarrollamos TOMATO (TOolkit for MATching Ontologies), presentado en las campañas de 2022, 2023 y 2024. TOMATO alinea las ontologías de dos en dos. Calcula varias medidas de similitud entre los nombres de las entidades, y después un modelo de aprendizaje automático decide qué correspondencias retener. Compitió cada año en el track Conference, y en el track Anatomy en 2024. Ese año lo hicimos menos dependiente de los alineamientos de referencia, en particular entrenándolo con alineamientos generados por modelos de lenguaje.

Antes de TOMATO, durante mi posdoctorado, trabajé sobre el alineamiento holístico: alinear varias ontologías a la vez en lugar de dos en dos. No existía ningún conjunto de evaluación para ese caso, así que propusimos alineamientos de referencia relajados, construidos a partir de cliques en un grafo (EKAW 2018, IC 2019). El sistema Holontology aplicaba este alineamiento holístico en la OAEI 2018 (resultados).

Hoy oriento mi trabajo hacia la explicabilidad. Las preguntas que me ocupan:

• cómo explicar una correspondencia o un alineamiento producido por un algoritmo;
• cómo verificar o justificar un modelo derivado del aprendizaje automático;
• cómo hacer que estos resultados sean interpretables y utilizables por las personas, especialmente en contextos sensibles o críticos.

En 2024 probamos árboles de decisión para hacer legible el modelo de TOMATO. Se generalizaban mal de una ontología a otra; el trabajo continúa.

2. Accesibilidad y discapacidad

Mi tesis doctoral trataba de la introducción de texto para usuarios con discapacidad visual; desde entonces, la accesibilidad nunca ha dejado mis trabajos, y además me concierne personalmente. Intento concebir herramientas digitales simples, robustas y realmente utilizables por todos.

Durante la tesis concebí el teclado DUCK (MOBACC 2013, IHM 2015, ICCHP 2018) y dos técnicas de selección de palabras, SWIFT (ICCHP 2016) y LOVIE (UAHCI 2016).

En 2023, con el CDDS de Rodez, llevé a cabo también proyectos de desarrollo en torno a la discapacidad, con mis estudiantes de 3iL Ingénieurs (el proyecto).

3. IA generativa y discapacidad

Estudio la manera en que los sistemas de IA generativa tratan las situaciones de discapacidad: qué salvaguardas aplican, a quién y con qué asimetrías; y cómo esas decisiones de diseño afectan concretamente a las personas implicadas.

Esta línea se apoya en un enfoque experimental: prompts emparejados, conjuntos de datos anotados, figuras reproducibles. Véase Gemini, ChatGPT, Claude y la discapacidad (prepublicación en HAL).

4. IA generativa y formación de ingenieros

Como docente en una escuela de ingeniería, me intereso por los usos efectivos de la IA generativa por parte de estudiantes y profesores, por sus límites y por las responsabilidades que implica en la formación. Los textos e intervenciones que saco de ello están reunidos más abajo, en Divulgación científica.

Herramientas y terrenos

Las herramientas que desarrollo para mis cursos se presentan en profoutils:

• MesCours: el curso en Markdown, convertido a la vez en diapositivas animadas y en apuntes A4.
• MesDépôts: apuntes, hojas de ejercicios y ejercicios versionados, que se abren mediante un enlace compartido.
• Tatoufé: código escrito en el navegador; el ejercicio siguiente se abre cuando pasan los tests.
• MesInterros: una sala abierta con un código, donde todos hacen la prueba al mismo tiempo.
• MesExams: el enunciado del examen maquetado en A4, con encabezado, duración, modalidades, número de hoja, código QR y zonas de respuesta.

Otras herramientas siguen en versión beta y no están publicadas: minivote, unas prácticas de Java en el navegador (CheerpJ), Studium y conjuntos de datos de anotación.

Clasificación de textos largos (con Miklós Sebők y coautores)

Este trabajo está a caballo entre la informática y la ciencia política. Enlaza con una pregunta que atraviesa las líneas 1 y 3: cuánto vale un modelo de lenguaje en una tarea precisa, evaluado sobre datos reales.

Con Miklós Sebők y sus coautores clasificamos textos legales y proyectos de ley, en cinco idiomas, según los 21 temas del Comparative Agendas Project (arXiv, 2025). Estos textos suelen tener varios cientos de páginas, mucho más de lo que la mayoría de los modelos aceptan como entrada. Comparamos XLM-RoBERTa, que también habíamos usado en TOMATO en 2024, Longformer, GPT-3.5 y GPT-4. Longformer, aunque fue diseñado para textos largos, no aporta una ventaja clara, y el mejor modelo abierto supera a las variantes GPT. Llevé adelante esta colaboración en 2025, pese a mi operación de enero.

Supervisión de tesis

Desde 2026, Inès Taktak prepara una tesis titulada Alignement des données hétérogènes avec IA génératives (alineamiento de datos heterogéneos con IA generativas), en el IRIT (equipo SIG). La dirige Olivier Teste y yo la cosuperviso, en colaboración con Faiza Ghozzi (Universidad de Sfax). Primer hito: una participación en la campaña OAEI 2026, track Bio-ML, con el sistema MetaMatch.

Divulgación científica

También explico qué son estos sistemas a públicos no especializados: estudiantes, alumnos de clases preparatorias, lectores de prensa.

• Dos horas en Baybay: conferencia invitada sobre los agentes de IA, Visayas State University, Filipinas, agosto de 2026.
• El tiempo de cerebro disponible en la prépa: cursillo previo al inicio de curso del lycée Saliège, agosto de 2026.
• Formar ingenieros en la era de la IA: a partir de una entrevista concedida a L'Usine Nouvelle.
• El catastrofismo no es ciencia: lectura crítica de un artículo de Science et Vie sobre la IA y el empleo de los desarrolladores.
• El fuego y los espantapájaros: comentario de los textos publicados por los fabricantes de IA la semana del 7 de septiembre de 2026.
• Jev juega a Doom, la discapacidad espera su turno: comentario del lanzamiento de Jev y de su cobertura en prensa, desde el punto de vista de la discapacidad.
• De la importancia de tener un buen marco epistemológico y una teoría de la inteligencia antes de hablar de IA: por qué la pregunta «¿piensa la IA?» no tiene respuesta sin una teoría de la inteligencia y criterios fijados de antemano.
• Los demás textos están en Reflexiones.

Trayectoria

2012: prácticas en el LIA (EPFL)

En el LIA de la EPFL estudié las interacciones sociales en línea. La estructura de la red, por sí sola, caracterizaba mal el comportamiento de los usuarios. El contenido emocional de los mensajes aportaba la información que faltaba (informe técnico).

2013 a 2017: tesis doctoral en el IRIT

Preparé mi tesis en el equipo ELIPSE del IRIT, bajo la dirección de Mathieu Raynal (manuscrito). Trataba de la introducción de texto en smartphone para personas con discapacidad visual. En un teclado táctil, una persona ciega no sabe con exactitud dónde apoya el dedo, y buscar cada tecla con el lector de pantalla es muy lento.

El teclado DUCK acepta esa imprecisión: el usuario teclea de forma aproximada y el teclado deduce las palabras posibles a partir de la secuencia de posiciones (MOBACC 2013, IHM 2015). Queda entonces elegir la palabra correcta en una lista. LOVIE optimiza esa lista para una selección no visual (UAHCI 2016). SWIFT trata las palabras cortas, para las que la deducción dispone de poca información (ICCHP 2016). Prototipé cada técnica y después la evalué mediante experimentos. DUCK se evaluó más tarde en uso cotidiano (ICCHP 2018).

2017 a 2019: posdoctorados en el IRIT (equipo SIG)

Tras la tesis, dejé la interacción persona-ordenador por la ingeniería del conocimiento. En 2017, un primer posdoctorado de seis meses, en el proyecto ModelAGE, me hizo entrar en el equipo SIG. El proyecto buscaba un entorno de software de ayuda a la simulación para predecir las patologías asociadas a la edad (CSIT 2017).

De 2017 a 2019, en el proyecto regional SmartOccitania, trabajé sobre el alineamiento holístico de ontologías con Imen Megdiche, Cássia Trojahn y Olivier Teste (EKAW 2018, Holontology, OAEI 2018). Allí empecé a trabajar sobre el alineamiento de ontologías, que hoy continúo con TOMATO.

Desde 2020: 3iL Ingénieurs e IRIT

Tras un año de docencia en EPITA, entré en 3iL Ingénieurs, en Rodez, en 2020. Seguí siendo investigador asociado del equipo SIG. De 2022 a 2024 presenté TOMATO en las campañas OAEI con Olivier Teste. En 2025, tras mi operación cerebral, interrumpí mis actividades de investigación y docencia durante unos meses y después las retomé progresivamente, hasta volver a tiempo completo en enero de 2026. Hoy cosuperviso la tesis de Inès Taktak (Supervisión de tesis).