Intelligence artificielle

Responsables : Julie Dugdale

Crédits ECTS : 3

Résumé

Intelligence artificielle classique

Ce cours permet d’acquérir une base saine pour modéliser et simuler des raisonnements complexes. Il aborde les techniques existantes pour chercher une solution dans un espace trop volumineux pour envisager une recherche exhaustive. Une application concerne par exemple les programmes de jeux de stratégie. Il fournit également des techniques permettant de résoudre des problèmes qui peuvent se formaliser en logique. Enfin, il présente les nombreuses techniques permettant d’identifier les solutions d’un problème de satisfaction de contraintes. Documents de cours

Intelligence artificielle distribuée : introduction aux systèmes multi-agents.

Cette partie du cours inclut également une présentation de la théorie et de la pratique des systèmes multi-agents. A la suite d’une introduction aux caractéristiques d’un agent autonome et d’un agent intelligent, différents types d’agents et d’architectures sont explorées : agents à raisonnement déductif, agents à raisonnement pratique, architecture « BDI », architectures réactives et hybrides, et architecture de subsomption. D’autres sujets incluent : les interactions multi-agents, la théorie des jeux, les mécanismes de négociation, et les langages de communication d’agents.

Programme détaillé

  • Recherche heuristique
    • Recherche dans un espace d’états
    • Algorithme A*
    • Algorithme min-max
    • Coupure alpha-béta
  • Représentation en logique du premier ordre
    • Objets, connecteurs, quantificateurs
    • Principe de résolution
    • Un exemple de logique non classique
    • Clauses de Horn et application au langage Prolog
    • Application aux système de règles
  • Problèmes de satisfaction de contraintes
    • Représentation d’un problème
    • Techniques de back-jumping, forward-checking, ordonnancement, etc.
  • Systèmes multi-agents
    • Définitions et caractéristiques d’un agent autonome et d’un agent intelligent, résolution distribuée de problèmes.
    • Agents à raisonnement déductif.
    • Agents à raisonnement pratique, architecture « BDI » (Belief, Desire, Intention).
    • Architectures réactives et hybrides, architecture de subsomption.
    • Interactions multi-agents, théorie des jeux.
    • Atteindre un accord dans un SMA, mécanismes de négociation.
    • Communication d’agents, actes de langage, langages de communication d’agents.
    • Distribution de tâches, protocole réseaux à contrats.
    • Pièges du développement d’agents.
    • Agents mobiles, applications.
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