Le professeur ChengXiang Zhai de l’Illinois CS était l’une des 25 personnes récemment intronisées dans la première classe de l’Académie du groupe d’intérêt spécial ACM sur la recherche d’informations (SIGIR), qui rend hommage aux chercheurs qui ont apporté des contributions significatives et cumulatives au développement du domaine de la recherche d’informations ( IR), la science derrière toutes les applications des moteurs de recherche.
Cheng Zhai
Chef de file de la recherche IR, Zhai est bien connu pour développer des systèmes d’information intelligents pour aider les gens à gérer et à tirer des informations à partir de grandes quantités de données textuelles. Les modèles, algorithmes et outils robustes qu’il crée peuvent être utilisés pour améliorer la prise de décision dans divers domaines, notamment la médecine, les systèmes d’enseignement en ligne, l’intelligence d’affaires et la sécurité.
«Je suis très honoré d’être reconnu au sein de ce groupe d’élite de scientifiques exceptionnels», a déclaré Zhai, professeur Donald Biggar Willett en ingénierie. «Cette reconnaissance s’adresse également à tous mes étudiants et collaborateurs du milieu universitaire et de l’industrie, et cela m’inspire à relever les nouveaux défis auxquels est confrontée la création de systèmes qui aident les humains à optimiser la prise de décision complexe.»
Zhai est connu pour avoir introduit une base théorique pour l’utilisation de modèles de langage en IR. La précision d’un système IR est principalement déterminée par les modèles d’extraction utilisés dans le système. La méthode de lissage préalable Dirichlet de Zhai est maintenant la méthode de lissage la plus populaire largement utilisée dans les applications IR et a été implémentée dans toutes les principales boîtes à outils IR, y compris Lucene (utilisé par de nombreuses entreprises). Il a également développé un nouveau cadre de recherche axiomatique, qui pour la première fois a permis la prédiction analytique de la performance d’un modèle de recherche.
Dans ses travaux les plus récents, Zhai développe un cadre théorique qui décrit mathématiquement l’interaction entre un utilisateur et un système intelligent (moteur de recherche ou chatbot, par exemple) afin de produire des résultats meilleurs et plus pertinents via la collaboration homme-machine. Son modèle de jeu coopératif implique deux joueurs: le système informatique et l’utilisateur; l’objectif est d’aider l’utilisateur à terminer une tâche avec un minimum d’effort.
Le jeu démarre lorsqu’un utilisateur tape une requête. L’ordinateur répond en créant une carte d’interface, à travers laquelle il peut interagir avec l’utilisateur de nombreuses manières, comme afficher les résultats de la recherche, poser une question de clarification ou fournir un lien ou une visualisation. Le jeu se poursuit à partir de là, car l’utilisateur sollicite les informations nécessaires auprès de l’ordinateur et fournit des commentaires.
«Nous voulons décrire mathématiquement ce type d’interaction et optimiser une séquence de décisions à l’horizon», a déclaré Zhai.
Pour que le système optimise ce type de jeu, le système doit avoir une idée de ce que l’utilisateur fera à chaque mouvement du jeu. Pour y parvenir, Zhai construit des simulateurs d’utilisateurs pour imiter le fonctionnement d’un utilisateur individuel. Il a également conçu des algorithmes qui permettent à l’utilisateur de naviguer de manière adaptative afin que les résultats soient visualisés sur des écrans de différentes tailles.
Zhai a une longue expérience d’interactions fructueuses avec des entreprises telles que Microsoft, Google, Yahoo, HP et IBM. Il est actuellement directeur associé de l’IBM-Illinois Center for Cognitive Computing Systems Research (C3SR), une coentreprise pluriannuelle entre IBM Research et l’Université de l’Illinois à Urbana-Champaign pour résoudre les problèmes les plus urgents auxquels est confrontée la nouvelle ère informatique de IA et informatique cognitive. Dans ce cadre, Zhai mène des recherches appliquées sur l’IA et construit des systèmes intelligents interactifs généraux pour exploiter des quantités massives de données et le cloud computing hybride pour l’optimisation de la prise de décision complexe dans de nombreux domaines d’application.
Comme beaucoup d’autres intronisés inauguraux de la SIGIR Academy 2021, Zhai est membre de l’ACM. Plus tôt dans sa carrière, il a reçu le prestigieux Presidential Early Career Award for Scientists and Engineers (PECASE) et NSF CAREER Awards.