La 6G intégrera la 5G et l'IA pour fusionner les espaces physiques, cybernétiques et de sapience, transformant les interactions réseau, révolutionnant la prise de décision pilotée par l'IA, et modifiant radicalement la perception des concepts fondamentaux d'information et de fiabilité. Cela nécessite une intégration native et conçue dès l'origine entre l'IA et les systèmes de communication. Les technologies 5G actuelles ne permettent pas un tel changement. La 5G se limite à 'téléporter aveuglément' les données à travers le réseau sans comprendre a priori leur pertinence pour les destinataires. Par conséquent, les résultats des algorithmes d'IA restent confinés à des reconnaissances de motifs sophistiquées et à des corrélations statistiques, une limitation majeure des systèmes actuels d’information intelligente.
Pour accompagner cette révolution avec l'IA, le concept émergent de communications sémantiques et orientées objectifs transforme le traitement des informations en permettant à l'IA de collecter, partager et traiter les données de manière sélective en fonction de leur pertinence, valeur ou actualité pour les destinataires. Contrairement à la 5G, qui privilégie le transport de données volumineuses, les communications sémantiques mettent l'accent sur un partage de connaissances compressées et significatives pour améliorer le raisonnement de l'IA, s'adapter à des environnements variés et dépasser les limitations actuelles en matière de prise de décision intelligente.
Cette recherche doctorale explore trois domaines d'avant-garde : (1) les communications sémantiques, où l'état de l'art actuel se concentre principalement sur la compression et la robustesse pilotées par l'IA ; (2) l'intégration de la communication et de la détection, combinant l'échange de données et la détection environnementale pour des applications économes en ressources ; et (3) les avancées dans l'apprentissage compositionnel et le raisonnement de l'IA, permettant aux systèmes intelligents de traiter des données complexes et multimodales.
Cette recherche vise à développer des modèles abstraits de composition conceptuelle que les agents d'IA peuvent utiliser pour comprendre et raisonner sur des structures sémantiques complexes. Dans ce contexte, le doctorant concevra de nouvelles méthodologies de raisonnement compositionnel alignées sur les exigences des communications multi-utilisateurs et orientées objectifs. Les modèles permettront des échanges d'informations compositionnelles où les agents d'IA pourront former, échanger et inférer intuitivement à partir de représentations sémantiques composées. En se concentrant sur la compositionnalité et l'adaptabilité inhérentes aux échanges sémantiques, cette recherche contribuera à la prochaine génération de systèmes de communication intelligents et contextuellement adaptés. Ces systèmes permettront des échanges d'informations plus précis et significatifs entre les agents d'IA, améliorant leur prise de décision et leurs capacités de coopération dans diverses applications, des essaims robotiques autonomes aux dispositifs IoT connectés dans les villes intelligentes et autres environnements intelligents. Cette recherche doctorale évaluera les concepts théoriques novateurs proposés par rapport aux solutions actuelles en matière de communications sémantiques grâce à des simulations numériques.