Les problèmes de raisonnement ont longuement été traités principalement par des méthodes symboliques basées sur un ensemble de règles, déterminées par des experts ou apprises à partir de données. Le raisonnement sur des données complexes (images, sons, grands corpus de textes) a démontré les limites de ces types d’approches. L’apprentissage statistique semble être une alternative puissante, capable de gérer le bruit et les incertitudes inhérents à ces données.
Les interactions avec le domaine TSI se trouvent autour du raisonnement à partir de signaux de bas niveau (images et sons), où l’interprétation des signaux (le fossé sémantique) est un enjeu important.