ABI

Henry Soldano


Je partage mon activité de recherche entre recherche fondamentale sur le thème de l’apprentissage artificiel et de la fouille de données (mais je préfère le terme « aide à la découverte ») menée au LIPN et une recherche sur les mêmes thèmes orientée vers la BioInformatique menée à l’ABI.
Je crois profondément que pour innover méthodologiquement dans le domaine de l’aide à la découverte il faut se confronter aux problèmes que se posent les chercheurs en sciences expérimentales. Une réelle confrontation n’est à mon sens possible qu’à travers une réelle et durable immersion. Une grande partie des propositions que j’ai pu faire dans ma recherche plus fondamentale vient de la généralisation de problèmes rencontrés et abordés lors des collaborations, rencontres et encadrements occasionnés par ma présence à l’ABI.
Je me suis en particulier intéressé ici à l’algorithmique de la détection de motifs relationnels répétés dans les séquences, c’est-à-dire de motifs décrivant non seulement leurs composants mais aussi les relations qui les lie, travaux inspirés de la recherche de structures communes dans des fragments d’ARN ainsi que de la recherche de motifs structuraux dans les structures de protéines. Plus récemment j’ai travaillé sur la classification automatique de structures de protéines à partir d’un graphe de similarités (voir la présentation de Joël Pothier sur ce même site).
Je m’intéresse actuellement à la notion d’abstraction en découverte de motifs, fondant en particulier celle-ci sur la prise en compte d’un graphe liant les objets sur lesquels on cherche des occurrences de motifs. De tels motifs portent alors une information non seulement sur les objets mais sur des groupes d’objets, ce qui permet en principe de découvrir des régularités indétectables autrement, car noyées parmi les autres.