Structures acycliques pleinement feuillues: propriétés combinatoires et algorithmes

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La théorie des graphes est sans aucun doute l'un des sujets de l'informatique théorique qui trouve le plus grand nombre d'applications variées. On n'a qu'à penser à l'étude des réseaux sociaux, à la théorie des graphes chimiques ou encore aux réseaux de télécommunication. Rappelons qu'un graphe est un ensemble de sommets connectés par des arêtes. On appelle sous-arbre induit d'un graphe G tout sous-graphe entièrement déterminé par ses sommets qui est à la fois connexe (chaque sommet peut atteindre tous les autres) et acyclique (il n'y a pas de chemin qui commence et se termine avec le même sommet). Finalement, on dit qu'un sous-arbre induit est pleinement feuillu si son nombre de feuilles est maximal par rapport à tous les autres sous-arbres induits de même taille.******Les objets d'étude principaux de cette proposition sont plus généralement les sous-graphes induits acycliques pleinement feuillus, c'est-à-dire des sous-graphes (orientés ou non) qui ne contiennent pas de cycle et qui maximisent le nombre de leurs extrémités. En plus d'inclure les sous-arbres induits pleinement feuillus, cette classe s'étend également aux sous-forêts induites (graphes simples), de même qu'aux sous-graphes orientés induits acycliques (en anglais, DAG ou directed acyclic graphs). Aujourd'hui, nous en savons encore très peu sur ces objets combinatoires remarquables. Ce sont ces objets que je propose d'investiguer dans ce programme de recherche. Les sous-graphes acycliques pleinement feuillus semblent des candidats prometteurs pour modéliser des concepts variés, en particulier dans les réseaux sémantiques et dans les réseaux moléculaires.******En effet, il est connu que les graphes permettent de représenter les réseaux sémantiques. En particulier, dans le cas des réseaux définitionnels, ils se sont avérés adaptés pour modéliser formellement le problème de l'ancrage symbolique, consistant à identifier des ensembles de mots de taille minimale dans un dictionnaire nous permettant d'apprendre tous les autres par définition seulement. Le modèle mathématique que j'ai proposé sur le problème de l'ancrage symbolique a attiré l'attention d'un nombre varié d'équipes de chercheurs internationaux, qui ont souligné son approche originale et simplifiée. En particulier, mes travaux ont récemment été cités par des chercheurs en apprentissage automatique (Facebook AI et MILA) qui considèrent qu'il y a une connaissance importante qui peut être extraite de la nature intrinsèquement circulaire des réseaux lexicaux et définitionnels.******Ainsi, en identifiant des sous-graphes acycliques pleinement feuillus dans ces graphes, je pourrai mettre en évidence des ensembles de mots ayant un riche contenu sémantique, tout en prenant en compte les dépendances qui existent entre ces mots. à plus long terme, je crois que mes travaux permettront de mieux comprendre comment s'organise la représentation mentale du lexique, mais aussi de modéliser en partie le processus d'apprentissage des catégories lexicales.**