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EVOLUTION DES PROBLÉMATIQUES INFORMATIQUEConnaître le passé et le présent pour envisager l’avenir
POURQUOI CE COURS ?
Culture générale Comprendre un passé récent et vous
positionner dans une actualité changeante Prévoir l’avenir ou au moins se préparer à
évoluer
CE COURS COMMENT
CM : présentation théoriques de concepts TD et TP : étude de cas, lecture d’articles récents
et anciens Venue d’un industriel (1er juin) pour présenter
l’évolution de son métier en même temps que des outils tels que la globalisation des ressources
Evaluation : 3 notes 1 exposé en binômes sur une notion – 10 minutes de
présentation Fiches de synthèse + rédaction d’une nouvelle
futuriste (à rendre en fin de semestre) Examen sur table : deux articles scientifiques à
mettre en perspective
Jour Type Remarque
25/04 CM Intro + IA
27/04 CM IA
03/05 CM IHM
09/05 TD Lectures S&Vie
11/05 CM & TD Richard Hotte (Evolution Enseignement)
16/05 TD & TD Exp 3 … 7
21/05 TP Visu Vidéos
23/05 TP Sujet des nouvellesDébut fiches de synthèses
30/05 TP Lectures guidées + fiches synthèses
01/06 CM & TD & TP N. Thomas
04/06 TP Lectures guidées + fiches synthèses
05/06 TP Lectures guidées + fiches synthèses
DÉFINITIONS
QUELQUES DÉFINITIONS
Paradigme = « vision du monde » Kuhn définit un paradigme scientifique
comme suit : un ensemble d'observations et de faits avérés ; un ensemble de questions en relation avec le
sujet qui se posent et doivent être résolues ; des indications méthodologiques :
comment ces questions doivent être posées) ; comment les résultats de la recherche scientifique
doivent être interprétés.
QUELQUES DÉFINITIONS
Une problématique est une question particulière. Il s’agit de construire progressivement la réponse, en approfondissant la question initiale et chacune des étapes de la résolution.
QUELQUES DÉFINITIONS
Innovation (Larousse en ligne) Ensemble du processus qui se déroule depuis la naissance
d'une idée jusqu'à sa matérialisation (lancement d'un produit), en passant par l'étude du marché, le développement du prototype et les premières étapes de la production.
Processus d'influence qui conduit au changement social et dont l'effet consiste à rejeter les normes sociales existantes et à en proposer de nouvelles
QUELQUES MOTS SUR L’INFORMATIQUE
ANNÉES 1950 ?
Balbutiements de l’informatique Pouvait-on prévoir son développement ?
Qu’elle devienne LA science de l’information et de la communication ?
Qu’elle impacte les autres sciences comme la bio ou la médecine ?
Qu’elle influence l’économie mondiale ? La société ? La culture ?
Qui peut prédire l’avenir ? Voire arriver une révolution ? Les philosophes Les historiens Les scientifiques Les sociologues Les artistes Les hommes politiques
Qui pouvait reconnaitre les innovations qui allaient marcher ? la souris internet
ET MAINTENANT ?
Où en sommes nous ? Comment imaginez vous l’informatique de
demain ? Est-ce que la révolution est finie ? En est on
au balbutiement ?
LES GRANDS PARADIGMES INFORMATIQUES
L’architecture des ordinateurs La recherche dans les réseaux Les grilles : globalisation des ressources et des
données Systèmes embarqués La cryptologie L’ubiquité et confidentialité des données La fouille de données L’intelligence artificielle Les IHM La linguistique informatique et TALN …
L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA)
INTRODUCTION
DÉFINITION
Champ de recherche Théorique et applicatif Accompagne les progrès
Intégré à la culture générale Terme ambigu qui ne laisse personne
indifférent
DÉFINITION 2/2
réussir à donner à des machines des capacités leur permettant d'effectuer des taches ou des activités réputées intelligentes
Mais pourtant : reclasser dans l'ordre croissant des nombres
donnés en vrac, ou de résoudre des équations, ne sont évidemment pas considérés comme intelligents
BUT DES RECHERCHES EN IA
rendre la machine capable : d’acquérir de l'information, de raisonner sur une situation statique ou
dynamique de résoudre des problèmes combinatoires par
des procédures générales de faire un diagnostic de proposer une décision, un plan d'action d'expliquer et de communiquer les conclusions
qu'elle obtient de comprendre un texte ou un dialogue en
langage naturel de résumer, d'apprendre, de découvrir.
L'objectif de ce cours est de proposer une image
structurée des préoccupations de la
recherche en IA hier et aujourd'hui.
HISTORIQUE
AVANT 1956Qui Quoi
Warren McCulloch Walter Pitts
tout premiers modèles de réseaux de neurones artificiels
Norbert Wiener cybernétique
Claude Shannon Théorie de l’information
John Von Neumann Architecture des calculateurs
Alan Turing Fonctions calculables par machine
1956
Conf de Dartmouth (New Hampshire USA) Organisée par :
John Mac Carthy et Marvin Minsky Présence remarquable de :
Alan Newell et Herbert Simon
ANNÉES 50-70
Démonstrateur de théorème (GPS) Programmes d’échecs Test de QI
ANNÉES 70
Traitement de la langue naturelle Systèmes experts Robots mobiles
QUI QUOI OU ?
USA Europe Asie (à partir des années 1975)
En France : Cybernétique : Louis Couffignal et Paul Braffort IA : Paris (Jacques Pitrat), puis Marseille (Alain
Colmerauer), … partout !
EVOLUTION DES AVANCÉES EN IA
L’IA C’EST QUI ?
Les USA Puis l’Europe Puis l’Asie à partir du milieu des années 70
En France, Paris, Marseille, puis Grenoble, Nancy, Rennes, et finalement dans tous les labos d’informatique
Quelques noms francais : Couffignal et Braffort Alain Colmerauer Jacques Pitrat
PRINCIPAUX PARADIGMES DE RECHERCHE
REPRÉSENTATION DES CONNAISSANCES
Concevoir / développer des formalismes Généricité Informations factuelles, incertaines,
temporelles Liens conceptuels Expressions en logiques ou graphes
RECUEIL DE CONNAISSANCES
Travail avec experts (détenteurs de connaissances)
Mettre au point méthodes et outils pour faciliter le recueil, l’analyse et la structuration
Ontologies
FORMALISATION ET MÉCANISATION DE RAISONNEMENTS
Réaliser des outils efficaces et théoriquement fondés pour raisonner
Raisonnement déductif Raisonnement inductif Raisonnement abductif Raisonnement par analogie Lien avec les sciences cognitives
ÉVALUATION DE SITUATIONS
Evaluer des situations pour : Classer, décider ou planifier
A mettre en perspective avec la théorie de la décision (économiste) mais avec des notions de préférences, de connaissances et de maitrise de complexité calculatoire
A partir des années 90, la décision devient problématique centrale en IA
Jusque là : représentation symbolique et logique du
raisonnement, Loin d’opérations numériques utilisées pour la
décision Maintenant :
Il est clair que l’IA peut apporter des outils pour une représentation plus souple, plus qualitative et plus consise qui offre des possibilités d’explications des décisions proposées.
La planification un cas particulier de décision
Déterminer un enchainement d’actions qui permette d’atteindre un but à partir d’une situation donnée
Problème : on cherche des actions élémentaires susceptibles de permettre d’atteindre un sous but ou but partiel, mais il se peut qu’une sous suite d’actions menant à la satisfaction partielle du but recherché peut ne pas constituer un morceau d’une solution.
SYSTÈMES MULTI AGENTS
Prise de décision par un groupe d’individus= décision centralisée(!= décision collective où il s’agit d’une
décision distribuée.)= un groupe d’agents doit parvenir à une
décision commune
- Problème de recherche de compromis, de solution équitable
APPRENTISSAGE ARTIFICIEL But : construire automatiquement des modèles à
partir d’exemples
Méthodes de regroupement d’exemples Apprentissage supervisé Apprentissage par contrainte
Technologies possibles : arbres de régression, machines à vecteurs supports,
réseaux bayésiens, réseaux de neurones, approches neuro-floues, optimisation de la performance
arbres de décision, programmation logique inductive, ou méthodes basées sur les ensembles approximatifs souci de lisibilité de ce qui est appris
INTELLIGENCE (ARTIFICIELLE) COLLECTIVE
Coopérations d’agents Définition de protocoles d’interactions Définition de modèles d’organisation Etude de l’émergence de fonctions
collectives à partir de comportements élémentaires (le cas des fourmis)
L’IA ET LES SCIENCES DU TRAITEMENT DE L’INFORMATION
LES STIC
Les Sciences du traitement de l'information et de la communication = science du calcul numérique ou symbolique, sur ordinateur
Bien au-delà de ca : tous les problèmes posés par la manipulation d'un matériau dont la spécificité et l'importance se sont affirmées depuis un demi-siècle : l'information.
L'information existe sous différentes formes et requiert de nombreux traitements pour être utilisable par l’homme
3 GRANDES FAMILLES DE TRAITEMENTS DE L’INFORMATION
ceux ayant pour but de l'élaborer, de l'interpréter;
ceux ayant pour fonction de la stocker, de la retrouver et de l'expliciter;
les traitements visant à exploiter l'information dans des environnements statiques ou dynamiques.
SPÉCIALITÉS DE L’IA QUI EN DÉCOULENT
Problématiques spécifiques : le traitement du signal, l'analyse de données, la
reconnaissance des formes, l'interaction homme-machine, les bases de données, la recherche d'information, l'IA, l'automatique, la recherche opérationnelle
Problématiques transversales (selon le type d’info traitée) le traitement d'images et la vision par
ordinateur, le traitement du langage naturel, la linguistique computationnelle qui font pour partie appel à des techniques d'IA
Problématiques de synthèses : l'indexation multimédia, la robotique
EXEMPLE D’APPLICATION
DÉMONSTRATIONS
Animation d’agents : Steering behaviors http://www.red3d.com/cwr/boids/ + le roi lion
Vie artificielle + algo génétiques : Animats – JA Meyer Robot intégrant des algorithmes d'adaptation et
d'apprentissage (vidéo)
Apprentissage http://www.20q.net/ devine à quoi on pense