Fondements du raisonnement sémantique pour une coopération renforcée de l'IA en communications 6G multi-agents

Ce projet de doctorat vise à faire progresser les théories fondamentales des communications sémantiques, en mettant l'accent sur les capacités de raisonnement et d'apprentissage compositionnel des agents d'Intelligence Artificielle (IA) dans des environnements multi-agents. L'objectif est de permettre aux systèmes pilotés par l'IA de sélectionner, interpréter et échanger des informations sémantiquement significatives de manière orientée vers les objectifs et sensible au contexte, dépassant ainsi les paradigmes traditionnels de communication axés uniquement sur les données. L'intégration de la détection et de la communication (Integrated Sensing and Communication ou ISAC) servira de cadre de validation, introduisant des contraintes spécifiques liées à l'optimisation des ressources, à la détection multimodale et à l'adaptation environnementale. Cependant, le principal objectif demeure l'établissement de méthodologies applicables de manière plus générale, afin d'améliorer l'échange d'informations sémantiques et la coopération entre agents d'IA. Ce projet réexaminera l'interaction entre la modélisation, la simulation numérique et la validation expérimentale pour permettre efficacement les échanges d'informations sémantiques fondés sur l'IA.