Le LiNCS couvre des domaines de recherche complémentaires: l'extraction d'information à partir de textes, de graphes, ou d'images grâce à des techniques symboliques et probabilistes tout en ayant recours à des ressources sémantiques ou non sémantiques. C'est donc à la fois la compréhension profonde ou schématique des données qui intéressent le laboratoire.

Côté "texte", le LiNCS propose une "intelligence documentaire" aux entreprises et aux organisations. Le domaine de recherche du laboratoire couvre principalement l'extraction d'information à partir de sources documentaires variées et leur visualisation au travers des modèles spécialisés, des schémas ou des animations. Le laboratoire utilise des techniques appartenant au vaste domaine de l'analytique des textes (text analytics): étiquetage lexical, analyse morphologique, analyse syntaxique (de surface ou en profondeur), forage de textes, repérage et extraction de l'information, modèles de langue.

Côté graphes, le LiNCS propose une "intelligence de réseautique" aux entreprises et aux organisations. Le domaine de recherche du laboratoire couvre principalement l'extraction et la visualisation d'information à partir de toutes les sources prenant la forme de réseaux: forum, réseaux sociaux, graphes de citation, fils Tweeter, etc. Le laboratoire utilise des techniques appartenant au vaste domaine de l'analytique des graphes: étiquetage, parcours aléatoire, détection de sous-patrons, forage de graphes, alignements, etc.

Puisque notre laboratoire veut lier et fusionner différents types d'information et comprendre les liens formels et opératoires qui unit leurs représentations, ses axes de recherche couvrent nécessairement:

• les algorithmes propres au forage de données (clustering, classification, prédictions): sélection d'attributs, réduction de la dimensionalité, détection d'anomalies, etc.
• les algorithmes plus typiques de l'apprentissage machine: réseaux de neurones, algorithmes bio-inspirés, modèles graphiques probabilistes, etc.
• les systèmes de représentations sémantiques (taxonomies, ontologies, données ouvertes, etc.).