Apprentissage par renforcement pour la recherche d'experts sur le web
Résumé
La recherche d'experts parmi les migrations hautement qualifiées est
un enjeu crucial pour les pays en développement. Cet article présente une méthode d'apprentissage par renforcement profond pour répondre à cette problématique à partir de résultats des moteurs de recherche sur le web. Les résultats
obtenus pourront être utilisés par des sociologues de la migration pour mieux
comprendre les diasporas des savoirs, ainsi que par le pays en développement
pour localiser ses experts formés à l'étranger. Notre méthode est basé sur des requêtes envers des moteurs de recherche pour y extraire les informations concernant l'institution et l'année d'affiliation de chaque expert. L'objectif de ce travail
est de définir un navigateur intelligent capable d'assister cette recherche en générant et en observant le moins possible de requêtes automatiques. Nous utilisons
comme navigateur un Deep-Q Network avec deux architectures basées sur des
réseaux de neurones pour approximer la valeur de la Q-value fonction.