- AI (Machine Learning / Deep Learning)
- NLP
- RAGs
- Knowledge Graphs
- Fairness and Bias
- Foundation Models
- Bio-Inspired AI
- SLM
Education
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Orsay UniversityPhD1997 - 2001
Experience
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CEA List, Paris-Saclay University, Text and Images Semantic Analysis Laboratory (LASTI)ResearcherSep. 2002 - present
Supervised PhD Students
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Internalisation des connaissances externes dans les modèles de fondation.En cours (2026-) -
Arthur PeuvotAutomatic modelling language variations for socially responsive robots.En cours (2025-)
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Galo CastilloAssistant conversationnel réaliste.En cours (2023-)
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Achir OukelmounDéveloppement d’un modèle de TAL spécialisé dans la chirurgie hépatique avec application dans la structuration des données et la mise en place d’un chatbot destiné à augmenter les chirurgiens.En cours (2022-)
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Jessic López EspejelRésumé automatique abstractif des textes médicaux longs avec un Transformer à multi-encodeurs et évaluation de résumé du domaine général avec wikiSERA.2021
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Maâli MnasriRésumé automatique multi-document dynamique.2018
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Quentin PradetAnnotation en rôles sémantiques du français en domaine spécialisé.2015
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Claire MoutonRessources et méthodes semi-supervisées pour l’analyse sémantique de texte en français.2010
Selected Recent Publications (view all )
Leveraging Turn-taking Dynamics for Intent Recognition in Multi-party Conversations
Galo {Castillo-L{\'o}pez}, Alexis Lombard, Ga{\"e}l Chalendar, Nasredine Semmar
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Galo {Castillo-L{\'o}pez}, Alexis Lombard, Ga{\"e}l Chalendar, Nasredine Semmar
How DDAIR You? Disambiguated Data Augmentation for Intent Recognition
Galo {Castillo-L{\'o}pez}, Alexis Lombard, Nasredine Semmar, Ga{\"e}l {de Chalendar}
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Galo {Castillo-L{\'o}pez}, Alexis Lombard, Nasredine Semmar, Ga{\"e}l {de Chalendar}
Decomposed Entailment for Factuality Checking and Hallucination Detection
Object Object
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Intent Recognition and Out-of-Scope Detection using LLMsin Multi-party Conversations
Galo Castillo López, Gaël Chalendar (de, Nasredine Semmar
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Détection des omissions dans les résumés médicaux générés par les LLMs
Achir Oukelmoun, Nasredine Semmar, Gaël Chalendar (de, Clément Cormi, Mariame Oukelmoun, Eric Vibert, Marc-Antoine Allard
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Detecting Omissions in LLM-Generated Medical Summaries
Achir Oukelmoun, Nasredine Semmar, Ga{\"e}l {de Chalendar}, Clement Cormi, Mariame Oukelmoun, Eric Vibert, Marc-Antoine Allard
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CoVA: LLM Data Augmentation to Enhance User-Defined Intents Recognition for Voice-Based Assistance in Collaborative XR Environments
Alexis Lombard, Yazid Benazzouz, Galo {Castillo-L{\'o}pez}, Ga{\"e}l {de Chalendar}, Jean-Pierre Lorr{\'e}
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Bridging Natural Language Understanding, Symbolic Planning, and Robotic Execution through Hybrid AI Systems
Luis Palacios Medinacelli, Matteo Morelli, Ga{\"e}l {de Chalendar}, Mykola Liashuha, Jaonary Rabarisoa, Lucas Labarussiat, Rapha{\"e}l Lallement
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A Survey of Recent Advances on Turn-taking Modeling in Spoken Dialogue Systems
Galo {Castillo-L{\'o}pez}, Gael {de Chalendar}, Nasredine Semmar
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Les modèles de langage pour la génération de code tiennent-ils leurs promesses ?
Gaël Chalendar, Pauline Auda, Jérôme Deshayes-Chaussard, Olivier Ferret, Patrick Hède, Hervé Le Borgne, Adolphe Ngosso Ebene, Ansgar Radermacher, Julien Tourille
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From LIMA to DeepLIMA: following a new path of interoperability
Victor Bocharov, Romaric Besançon, Gaël Chalendar, Olivier Ferret, Nasredine Semmar
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CoVA: A Virtual Assistant for Virtual Reality Conferencing
Alexis Lombard, Yazid Benazzouz, Galo Castillo López, Gaël Chalendar (de), Jean\-Pierre Lorré
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