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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

Robust Generative Information Retrieval

Description du projet

Bâtir une recherche d’informations générative digne de confiance

La recherche traditionnelle d’informations repose sur l’indexation et la recherche. Une nouvelle approche de recherche d’informations générative encode des collections entières de documents directement dans un modèle. Cette recherche est ensuite formalisée en un problème d’apprentissage de séquence à séquence, ce qui permet d’optimiser des objectifs plus larges comme l’équité, la diversité et l’impact à long terme. Financé par le CER, le projet UNITE vise à construire des systèmes de recherche génératifs fiables. Il combinera des modèles génératifs et l’apprentissage par renforcement. Il garantira également l’exactitude, la fiabilité et la résilience, tout en explorant l’explicabilité, la reproductibilité et la sécurité. Les applications comprendront la recherche d’actualités, les systèmes de recommandation et la recherche d’informations liées au climat. UNITE promet de transformer la manière dont la recherche d’informations est conçue, évaluée et optimisée au bénéfice de la société.

Objectif

Generative information retrieval is an emerging paradigm that replaces the traditional index-then-retrieve pipeline by encoding all information about a document collection in the parameters of a model. The retrieval task is then formalized as a sequence-to-sequence learning problem, making it possible to optimize the system end-to-end. This enables optimization towards a broad range of goals, not just short-term utility ones but also broader long-term objectives, such as fairness and diversity.

Trustworthiness is a prerequisite for the development, deployment, and use of AI-based systems. With UNITE I propose a technical agenda to understand how we can build warranted trust in generative information retrieval while reaping the benefits of the potential this paradigm promises for optimizing for goals beyond short-term utility.

My methodological innovations will be based on advancing the foundations of generative information retrieval and a synthesis of generative information retrieval with reinforcement learning, capturing the sequential and interactive nature of retrieval, thus offering a principled way to deal with long-term goals. These advances will be pursued along three lines where generative information retrieval needs to uphold verifiable guarantees: accuracy, including well-defined and explained contexts of usage; reliability, including exhibiting parity with respect to sensitive attributes; and resilience to distributional shifts and adversarial examples. I will also study ways to probe generative information retrieval methods to aid explainability, reproducibility, and safety. We will demonstrate the utility of our new methodologies on tasks of great societal value: news search and recommendation, and information retrieval for climate impact.

While adventurous, UNITE has great algorithmic significance. It may lead to a fundamental re-assessment of how the field conceptualizes, evaluates and optimizes the success of information retrieval methods.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

Ce projet n'a pas encore été classé par EuroSciVoc.
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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2024-ADG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

UNIVERSITEIT VAN AMSTERDAM
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 2 868 930,00
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Bénéficiaires (1)

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