Gabriela Gonzalez arrive à Grenoble le 13 mars 2020, quelques jours avant le premier confinement. Elle vient commencer une thèse au LIG*, accompagnée de son mari et de son fils. Elle ne parle alors pas français. C’est un enseignant rencontré pendant ses études au Chili qui l’a encouragée à candidater. La perspective de poursuivre ses recherches en France l’emporte sur les appréhensions du départ.
Formée à l’Université australe du Chili, dans le sud du pays, elle a suivi un cursus d’ingénieure puis un master de spécialisation. À Grenoble, sa thèse porte sur l’évaluation continue des systèmes de recherche d’information, en collaboration avec le moteur de recherche français Qwant. Après deux années de postdoctorat, elle est recrutée en 2025 comme maîtresse de conférences à Grenoble INP – Ensimag, UGA.
Comprendre ce qui se passe derrière une réponse
Au sein de l’équipe VASCO du LIG, Gabriela Gonzalez s’intéresse aujourd’hui à l’évaluation et à l’explicabilité des modèles de langage : ces systèmes d’intelligence artificielle capables de générer du texte, mais aussi du code informatique. Comment apprécier leurs performances ? Sur quelles informations s’appuient-ils ? Comment choisir celui qui convient à une tâche donnée ?
Ces questions prennent une importance particulière lorsque les modèles sont intégrés à des logiciels, où leurs réponses peuvent alimenter d’autres traitements. Une information erronée risque alors de se propager. "Comment peut-on être sûr qu’un modèle de langage ne va jamais halluciner ? Ce n’est pas possible », souligne la chercheuse. Il faut donc prévoir des moyens de détecter et de gérer ces erreurs.
Son travail consiste notamment à mieux comprendre le rôle des différentes composantes d’un modèle dans la production d’une réponse. L’objectif est aussi de distinguer ce qui provient de son entraînement de ce qui vient des documents qu’on lui fournit. Autant d’indices pour évaluer ses limites et guider son utilisation.
La recherche au contact des usages
Cette expertise est au cœur d’une collaboration engagée en septembre 2026 avec Qleer.ai. L’entreprise développe une IA destinée à aider les professionnels à vérifier la conformité des produits à des exigences réglementaires et techniques.
Gabriela Gonzalez intervient pour définir une méthode d’évaluation rigoureuse et reproductible du système. Il s’agit de repérer les situations dans lesquelles il risque de se tromper et de mieux retracer le cheminement entre les documents examinés et la conclusion proposée. Un enjeu concret : pour vérifier une conformité, disposer d’un verdict ne suffit pas ; il faut pouvoir examiner les éléments qui le justifient.
Cette première étape doit aussi orienter les améliorations à envisager. Les partenaires réfléchissent notamment à un projet de fin d’études dans le cadre du dispositif PRIME, qui associerait un accompagnement dans l’entreprise et un encadrement scientifique.
Transmettre et garder le lien avec le Chili
L’enseignement occupe également une place importante dans son quotidien. Pour sa deuxième année à Ensimag, Gabriela Gonzalez apprécie l’enthousiasme des étudiants pour ses sujets : « Ils sont tous super intéressés par les cours ! » Elle enseigne désormais en français, la langue qu’elle a découverte en arrivant à Grenoble.
Elle souhaite aussi développer des collaborations avec l’Université australe du Chili, notamment pour favoriser la mobilité étudiante. Une manière de relier les deux étapes de son parcours et d’ouvrir à d’autres les possibilités qui l’ont conduite à Grenoble. Avec sa famille, elle y a désormais construit sa vie, tout en conservant des liens étroits avec son pays d’origine.
*CNRS / Inria / UGA / Grenoble INP - UGA
