Post doc - "Communications sémantiques natives entre agents IA"

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Votre rôle est d’effectuer un travail de Post doc sur : « Communications sémantiques natives entre agents IA ».

Ce post-doctorat s'inscrit dans le cadre du projet collaboratif SNS 6GARROW, qui vise à développer l'architecture IA-native 6G, à optimiser les réseaux via des agents IA, et à explorer les communications sémantiques (https://6garrow.com).

Contexte : Les grands modèles de langage (LLMs) connaissent une évolution rapide et continue, intégrant désormais des capacités multimodales, de raisonnement et d'action. Cette évolution permet l'émergence de nouveaux services d'agents IA, déployés comme assistants personnels ou professionnels. Ces agents doivent collaborer de manière autonome pour traiter les requêtes des utilisateurs, transformant progressivement ces services en interactions machine à machine.

Problématique : Pour pouvoir communiquer, les agents IA doivent pouvoir échanger à l’aide d’une représentation commune de l’information. Cette représentation, propre aux échanges entre IA, prendra probablement une forme semblable à celle utilisée pour les représentations internes des modèles : les embeddings. Or, chaque agent dispose aujourd’hui d’un modèle d’embeddings propre, qui ne peut pas être nativement compris par les autres agents. C’est pourquoi le domaine de recherche Unified Representations s’intéresse aux techniques permettant de mettre en relation plusieurs modèles d’embeddings [1]. Certaines de ces techniques promeuvent en particulier des méthodes sans phase d’apprentissage conjoint ou bout-en-bout. On parle alors de zero-shot stitching [2], [3]. Elles sont particulièrement intéressantes pour passer à l’échelle et envisager la construction native d’un espace de représentation conjoint.

Objectifs de recherche :

Développer des techniques de zero-shot stitching dans un contexte opérationnel de communications entre agents à travers un réseau.
Concevoir les algorithmes et les protocoles permettant de mettre en place des communications entre agents à l’échelle, et en considérant les contraintes opérationnelles d’un réseau de communications.
 

[1] Jha, R., Zhang, C., Shmatikov, V., & Morris, J. X. (2025). Harnessing the Universal Geometry of Embeddings. arXiv preprint arXiv:2505.12540. https://arxiv.org/abs/2505.12540

[2] Moschella, L., Maiorca, V., Fumero, M., Norelli, A., Locatello, F., & Rodolà, E. (2023). Relative representations enable zero-shot latent space communication. arXiv preprint arXiv:2209.15430. https://arxiv.org/abs/2209.15430

[3] García-Castellanos, A., Marchetti, G. L., Kragic, D., & Scolamiero, M. (2025). Relative Representations: Topological and Geometric Perspectives. arXiv preprint arXiv:2409.10967. https://arxiv.org/abs/2409.10967