🧠 IA Symbolique & Neuro-Symbolique
Veille sur la programmation logique, les systèmes experts, la représentation de la connaissance et l'IA neuro-symbolique — Prolog, ASP, Julia, F#, Haskell, RefPerSys.
🇫🇷 RefPerSys — Système d'IA symbolique réflexif & persistant
RefPerSys — Reflexive Persistent System
Système d'IA symbolique libre (GPLv3+) pour Linux, successeur du système CAIA de Jacques Pitrat (1934–2019), pionnier de l'IA symbolique en France.
Principe : le système est réflexif (il se connaît lui-même), persistant (sauvegarde l'état entre les exécutions) et progressivement auto-généré. Implémenté en C++ (~31 000 lignes), avec génération de code via GCC JIT et GNU Lightning.
Auteur : Basile Starynkevitch (ex-CEA LIST/DILS, retraité nov. 2023). Cherche activement des contributeurs et financements HorizonEurope/ITEA.
Principe : le système est réflexif (il se connaît lui-même), persistant (sauvegarde l'état entre les exécutions) et progressivement auto-généré. Implémenté en C++ (~31 000 lignes), avec génération de code via GCC JIT et GNU Lightning.
Auteur : Basile Starynkevitch (ex-CEA LIST/DILS, retraité nov. 2023). Cherche activement des contributeurs et financements HorizonEurope/ITEA.
💻 Langages & Outils — IA symbolique par langage
Prolog / ASP / Datalog
SWI-Prolog · Clingo/Potassco · Scallop
La programmation logique dans l'ère LLM : intégration MCP (Model Context Protocol), Prolog-MCP Server pour flux neuro-symboliques. DeepProbLog, NeurASP. ASP (Answer Set Programming) comme couche de raisonnement pour les LLM via DSPy.
Julia — Symbolics.jl & SciML
JuliaSymbolics · SciML · Apache 2.0
Écosystème symbolique très dynamique : Symbolics.jl (CAS complet), SymbolicUtils.jl (règles de réécriture), ModelingToolkit.jl (modélisation acausale), SymbolicSMT.jl (pont vers Z3). SymbolicIntegration.jl v3.1 : algorithme de Risch + 3 400 règles RUBI (oct. 2025).
Python — Z3, clingo, Scallop
Microsoft Research · Potassco · Communauté
MCP-Solver : pont LLM vers Z3/MiniZinc/ASP via Model Context Protocol (2025). clingo 5.8.0 (avr. 2025), z3-solver, pyDatalog, PySAT. DSPy-ASP pour pipelines neuro-symboliques LLM+ASP.
F# — MathNet.Symbolics & ML.NET
F# Software Foundation · Microsoft
MathNet.Symbolics pour le calcul symbolique .NET. fsharp-ai-tools : API TensorFlow pour F#. F# Weekly — newsletter hebdomadaire de la communauté. ML.NET pour l'IA dans l'écosystème .NET.
Haskell / Curry
GHC · PAKCS · KiCS2
Curry : superset de Haskell avec unification et non-déterminisme (logique fonctionnelle). PAKCS compile vers Prolog, KiCS2 vers GHC. LiquidHaskell : types raffinés pour vérification formelle. Agda, Idris2 pour les types dépendants.
Ada / SPARK — Vérification formelle
AdaCore · NVIDIA · ISO 26262
SPARK Pro : vérification formelle complète (memory safety, correction fonctionnelle). NVIDIA + AdaCore : migration de C vers Ada/SPARK pour les systèmes de véhicules autonomes (ISO 26262). Ada 2022 (ISO/IEC 8652:2023).
🧬 IA Neuro-Symbolique — Articles récents
Analyse PRISMA de 167 papiers — cartographie complète de l'état de l'art neuro-symbolique.
Logic Tensor Networks : logique floue intégrée dans les réseaux tensoriels. Implémentation PyTorch publiée.
Nouveau formalisme tensoriel pour les Hybrid Logic Networks — unification formelle du neuro-symbolique.
Le directeur de Leuven.AI explique les avancées de ProbLog, DeepProbLog et les perspectives 2025-2026.
OpenAI et xAI ont involontairement validé les thèses neuro-symboliques de Marcus. Analyse détaillée.
Pont via le Model Context Protocol entre LLMs et solveurs de contraintes. Présenté à SAT 2025.
🎓 Théoriciens & Chercheurs fondateurs
John McCarthy (1927–2011) 1927–2011
Stanford AI Lab — Père de l'IA symbolique
Créateur du terme "intelligence artificielle" (Dartmouth, 1956), inventeur de LISP (1960), fondateur du Stanford AI Lab. Ses idées sur le sens commun et la circumscription informatique informent directement les architectures neuro-symboliques actuelles.
Marvin Minsky (1927–2016) 1927–2016
MIT AI Lab — Frames & Society of Mind
Théorie des frames (1974) pour la représentation de la connaissance. The Society of Mind (1986) : l'intelligence émerge d'agents spécialisés simples. Cette vision est directement re-validée par les architectures multi-agents LLM de 2025-2026.
Allen Newell & Herbert Simon 1927–1992 / 1916–2001
CMU — GPS, SOAR, Physical Symbol System
Logic Theorist (1956), General Problem Solver (1957), hypothèse du Physical Symbol System. Architecture cognitive SOAR toujours active à Michigan. Herbert Simon : Nobel Économie 1978. 45e workshop SOAR : 5 mai 2025.
Douglas Lenat (1950–2023) Décédé 2023
Cycorp — Projet CYC
Fondateur de Cyc (1984–) : plus grande base de connaissance symbolique au monde (25M+ règles, ~2 000 années-homme). Plaidait pour l'intégration CYC + LLM avant sa mort. Stephen Wolfram et Gary Marcus lui ont rendu hommage.
Luc De Raedt Très actif
KU Leuven / Leuven.AI — ProbLog, DeepProbLog
Directeur de Leuven.AI. Créateur de ProbLog et DeepProbLog. Publie activement en 2025 : NeSyA (IJCAI 2025), Neurosymbolic RL (AAAI 2025), NeSy Markov Models (AAAI 2025), DeepGraphLog, DeepProofLog.
Gary Marcus Très actif
NYU (émérite) — Critique & promoteur
Auteur de Rebooting AI (2019). Défenseur de longue date du neuro-symbolique. 16/17 prédictions 2025 confirmées. Substack très suivi. Constate en jan. 2026 que Yann LeCun rejoint une entreprise neuro-symbolique : "un développement saisissant".
Josh Tenenbaum Très actif
MIT CoCoSci — Program induction probabiliste
Approche bayésienne de la cognition, probabilistic program induction (Science 2015). Publie activement en 2025 : Neuro-Symbolic Concepts, LLM-Guided Probabilistic Program Induction, Elements of World Knowledge (EWoK).
Hector Levesque Émérite
Université de Toronto — GOFAI, KR&R
Co-fondateur de la conférence KR&R. Créateur du Winograd Schema Challenge (2011) — alternative au test de Turing. The Defeat of the Winograd Schema Challenge (2023) : les LLM l'ont "battu" sans pour autant posséder le sens commun.
Jacques Pitrat (1934–2019) 1934–2019
CNRS / Paris — Fondateur de RefPerSys
Pionnier de l'IA symbolique en France. Créateur de CAIA (Conscience Artificielle pour l'Intelligence Artificielle) : un système IA capable de générer son propre code et de s'améliorer. Basile Starynkevitch développe RefPerSys comme successeur de CAIA.
📚 Ressources & Communautés
neurosymbolic-ai-journal.com
Journal open-access dédié à l'IA neuro-symbolique. Articles en accès libre.
SWI-Prolog Discourse
Forum très actif de la communauté SWI-Prolog : questions, annonces, bibliothèques.
LTNtorch — Logic Tensor Networks
Implémentation PyTorch des Logic Tensor Networks. Logique de premier ordre différentiable.