Mission : La compilation de connaissances est un domaine de recherche qui s'intéresse à des structures de données permettant une représentation succincte des bases de connaissances tout en permettant de raisonner efficacement sur les conséquences logiques de la base de connaissances. En pratique, les bases de connaissances sont interprétés comme des fonctions Booléennes dont les modèles coincident avec les modèles de la base de connaissances. Les structures de données les plus utiles en compilation de connaissances sont donc des structures permettant de représenter succinctement des fonctions Booléennes tout en permettant d'obtenir efficacement des informations sur leurs modèles, comme par exemple en les énumérant, les comptant etc. Une des structures la plus connue et étudiée pour ce genre de représentations sont les diagrammes de décision binaires ordonnées (OBDD). Nous étudions des généralisations de ces structures pour leur permettre de représenter plus succinctement des données hiérarchiques tout en restant canoniques. Des résultats théoriques préliminaires et prometteurs ont déjà été établis mais certaines optimisations de la structure sont encore nécessaires pour être compétitif face aux OBDD ou autres structures plus récentes. Le ou la candidate recruté participera à l'amélioration de la structure de données sous-jacente pour compenser ses faiblesses actuelles et au développement d'un compilateur de connaissances permettant de construire des structures de données dans ce formalisme. Activités : - Participation à l'élaboration d'une structure de données canonique permettant la représentation efficace de functions Booléennes. - Développement d'un compilateur de connaissances "bottom-up" efficace pour construire des représentations canoniques. - Explorer des généralisations et des connexions avec un autre compilateur de connaissances -- d4 -- développé au CRIL par Jean-Marie Lagniez;