D’abord intitulée « Intelligence Artificielle et Robotique » puis « Raisonnement plausible, Décision et Méthodes de preuves (RPDMP) », et enfin ADRIA (Argumentation, Décision, Raisonnement, Incertitude et Apprentissage) l’équipe s’est intéressée à partir de 1976 à des problèmes de planification puis de dialogue en langage naturel, pour la robotique, avant de prendre son nom actuel en 2010. Depuis trente ans, elle met au premier plan de ses préoccupations la représentation et le traitement des informations incomplètes, incertaines, imprécises, incohérentes.
Des logiques non monotones aux probabilités imprécises, en passant par la théorie des possibilités, l’équipe contribue au développement des approches formelles et “calculables” des modèles de raisonnement proposés en Intelligence Artificielle (IA) pour pallier les limitations de la logique classique. L’équipe se consacre à différents types de raisonnement : la révision d’informations tenues (plus ou moins certainement) pour vraies à l’arrivée de nouvelles informations ; la fusion d’informations partiellement contradictoires ou incertaines provenant de sources multiples ; le raisonnement abductif, qui permet de remonter aux causes plausibles d’une situation observée en diagnostic ; le raisonnement d’interpolation en logique floue ; le raisonnement en présence d’exceptions.
Ses travaux portent aussi sur les problématiques de décision, pour lesquelles l’IA développe, avec un souci de calculabilité, des modèles originaux de représentation des préférences, ainsi que de nouveaux critères de décision qualitatifs de façon à être plus proches des manières dont l’humain peut appréhender ses choix.
Une part importante des recherches actuelles de l’équipe concerne la formalisation de l’argumentation. Cette forme de raisonnement permet d’expliquer des conclusions et de gérer des contradictions. Elle joue aussi un rôle crucial dans les dialogues de négociation notamment. Plus récemment, nous avons abordé aussi des questions d’apprentissage, en particulier à partir de données incertaines.
Les travaux méthodologiques de l’équipe sont le plus souvent menés en relation avec des problèmes soulevés par des applications, comme l’ordonnancement, le diagnostic, l’analyse de risques, l’optimisation. De plus, grâce à des collaborations interdisciplinaires, la validation empirique, du point de vue de la psychologie cognitive, fait l’objet d’études régulières.