L'équipe Sparks est constituée de quatre thèmes :

• Knowledge Extraction and Learning : développer des méthodes et algorithmes basés sur l'apprentissage automatique (machine learning), la fouille de données (data mining), l'intelligence artificielle (artificial intelligence) pour extraire des données de nouvelles et utiles informations et connaissances.
• FOrmalizing and Reasoning with Users and Models : comprendre les données (1) en proposant des approches pluridisciplinaires d'analyse et de modélisation multi-critères des systèmes d'information, des communautrés d'utilisateurs et de leurs interactions et (2) en raisonnant sur ces modèles en utilisant les approches orientées graphes du Semantic Web pour proposer de nouveaux outils d'analyse et pour créer de nouvelles fonctionnalités et une meilleure gestion.
• Scalable Software Systems : adapter et composer les systèmes, les données et les flux de travaux (workflow) à différentes échelles, de la boucle locale à la distribution massive.

• Computer Science and Biology : l'informatique est nécessaire pour repousser les frontières de la connaissance en biologie en utilisant, par exemple, les ontologies, l'extraction de données, l'extraction de connaissances, la modélisation et la simulation de systèmes biologiques dynamiques, les preuves formelles du comportement des systèmes biologiques et plus généralement le raisonnement basé sur un modèle assisté par ordinateur. Il existe aussi d'innombrables techniques bio-inspirées qui ont apporté d'importantes contributions à la recherche, comme les techniques d'apprentissage inspirées par les neurosciences et par la génétique.