Syrielle Montariol et le traitement automatique des langues

Quel est votre domaine de recherche ?

Syrielle Montariol : Je travaille en traitement automatique du langage naturel (TAL). Mon objectif est de développer des modèles capables de comprendre et de raisonner conjointement sur du texte, des images et des vidéos. Concrètement, je cherche à améliorer trois axes : la perception (identifier les éléments clés dans des contenus visuels), le raisonnement (résoudre des problèmes complexes — mathématiques, causaux, visuels) et la planification (enchaîner des étapes pour accomplir des tâches). À terme, l'enjeu est de construire des modèles capables de se forger une représentation interne du monde et d'agir de manière autonome dans des environnements complexes. Je m'intéresse aussi à mieux représenter les langues qui en sont peu dotées et à la diversité des contextes culturels, pour que ces avancées ne restent pas limitées aux langues et cultures dominantes.

Qu’avez-vous fait avant d’entrer au CNRS ? Pourquoi avoir choisi le CNRS ?

S.M. J'ai obtenu mon doctorat en TAL à l'Université Paris-Saclay en 2021, avec une thèse sur la modélisation de l'évolution du langage naturel à base de modèles neuronaux. J'ai effectué divers post-doctorats et séjours de recherche, au National Institute of Informatics à Tokyo, à INRIA Paris, au Josef Stefan Institute à Ljubljana, et dans les laboratoires de TAL de l'École Polytechnique Fédérale de Lausanne et de l'Université de Berkeley. J'ai intégré l'ISIR, en tant que chargée de recherche CNRS en février 2026. Ce qui m'a attirée vers ce poste, c'est la possibilité de me consacrer entièrement à la recherche, une liberté rare dans le choix des sujets, des collaborations, des méthodes et la garantie que l'ensemble de mes travaux reste public et accessible.

Qu’est-ce que qui vous a amené à faire des sciences informatiques ?

S.M. C'est la découverte que les mathématiques pouvaient éclairer le fonctionnement du langage humain qui m'a amenée vers le traitement automatique des langues. C’est un double jeu dans lequel on construit des modèles computationnels pour étudier comment les humains comprennent, raisonnent et utilisent le langage, et en retour, les sciences cognitives guident et inspirent le développent de ces modèles. Au cours de mes postdoctorats, j'ai vu ces mêmes modèles sortir des laboratoires et devenir des systèmes qui façonnent l'accès au savoir de milliards de personnes, avec des impacts sociétaux décuplés. Cela a renforcé mon intérêt pour mener des recherches ouvertes, globales et collaboratives pour le développement de l'intelligence artificielle dans le monde académique.