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Disparition de Daniel Kayser

L’Institut des sciences de l’information et de leurs interactions a appris avec tristesse le décès de Daniel Kayser, des suites d’une longue maladie. Avec plusieurs collègues, il avait créé le Laboratoire d’Informatique de Paris-Nord (LIPN - CNRS/Université Paris 13) dont il fut le premier directeur.

Daniel Kayser fut Professeur d’informatique à l’Université Paris 13. Avec quelques autres, il est de ceux qui ont créé le Laboratoire d’Informatique de Paris-Nord en 1986 et il en a été le premier directeur. Il a su y imprimer sa marque et en faire un laboratoire reconnu à la fois pour la qualité des recherches qui y sont menées et parce qu’il y fait bon vivre et travailler.

Au sein de l’Université Paris 13 et beaucoup plus largement, Daniel Kayser a œuvré pour la mise en place de formations d’informatique exigeantes et cohérentes, à une époque où la discipline informatique était émergente et était souvent mal considérée. Il a perçu très tôt l’importance de l’informatique et a largement contribué à la faire reconnaître comme discipline scientifique autonome.

Pour autant, il a toujours été convaincu de l’importance du dialogue interdisciplinaire avec les mathématiques, la linguistique, les sciences cognitives, etc. Il a joué un rôle pionnier dans la constitution de ces dernières. De controverses en amitiés, il a échangé avec des scientifiques de toute discipline et de tout pays. Son travail de recherche l’a conduit aux frontières du traitement automatique des langues, de la représentation des connaissances et de l’intelligence artificielle et lui a valu une reconnaissance nationale et internationale dans ces domaines.
Daniel Kayser a contribué à former toute une génération de chercheurs. Par ses travaux, aux nombreux étudiants qu’il a encadrés et à tous les chercheurs plus ou moins jeunes qu’il a accompagnés, il a transmis des idées importantes dans ce domaine de l’intelligence artificielle auquel il n’a cessé de réfléchir : une certaine vision de la sémantique et du raisonnement.

En marge de ses cours et de ses recherches, Daniel Kayser a assumé de nombreuses responsabilités, au niveau local, national ou international. Il a répondu présent quand on avait besoin de lui mais il avait le souci de passer la main après quelques années et de rentrer dans le rang. Sa modestie, le souci des étudiants et l’attrait de la recherche l’ont sans cesse ramené sur le « terrain » et à ce qui lui tenait le plus à cœur : comprendre et transmettre.
Daniel Kayser a toujours été à la fois enseignant et chercheur. C’était aussi un intellectuel : il n’avait peur ni des questions, ni du dialogue, ni même de la controverse mais il restait à l’écoute, curieux et à l’affût. En un mot, c’était un grand universitaire. C’était un esprit libre, exigeant, droit.

Biographie universitaire
Pionnier français de l’Intelligence Artificielle et des sciences cognitives, spécialisé en représentation des connaissances pour la compréhension du langage naturel, Daniel Kayser a été Professeur à l’IUT d’Orsay de 1975 à 1984, puis Professeur à l’Université Paris Nord à dater d’octobre 1984. Membre fondateur du LIPN en 1986, il en est le premier directeur jusqu’en 1991. Il est aussi responsable de l’équipe Représentation des Connaissances et Langage Naturel de 1986 à 2002. Président de l’Association pour la Recherche Cognitive de 1992 à 1994 (il en a été l’instigateur avec Mario Borillo), directeur du Programme de Recherche Concertée « Intelligence Artificielle » de 1992 à 1995, c’est un acteur de la recherche influant et reconnu (membre d’honneur de l’Association Française d’Intelligence Artificielle en 2000, ECCAI Fellow en 2002). Il a été directeur de l’école doctorale de Galilée (1997-2001), responsable du département d’informatique de l’Institut Galilée (2002-2004), membre du conseil supérieur des universités (1986-87) et du comité national de la recherche scientifique (2003-2004) et il a assuré la présidence du comité scientifique disciplinaire n°1 de l’ANR de 2007 à 2009. Ses recherches portent sur la compréhension du langage et les méthodes de représentation des connaissances qui lui sont adaptées.