l'Intelligence Artificielle Jean-Antoine Moreau Droits d'auteur gérés par l'ADAGP http://jeanantoine.moreau.free.fr

1. Jean-Antoine Moreau (Ingénieur)
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L’Intelligence ArtificielleL’Intelligence Artificielle

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« C’est l’esprit qui mène le monde et non l’intelligence. »
Antoine de Saint-Exupéry

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• C’est quoi ?
• Ça fait quoi ?
• Ça sert à quoi ?
• C’est comment ?
• On s’en sert comment ?
• Ses impacts
– Économiques;
– Sociaux.

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• L'expression intelligence artificielle a été
proposée au congrès de Dartmouth en 1956.

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• Une machine sera considérée comme intelligente :
– Si elle reproduit le comportement d'un être humain
dans un domaine spécifique ou général;
– Si elle modélise le fonctionnement d'un être humain.

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• Deux possibilités de réalisation d’un programme:
– Un programme efficace. Peu importe alors que la machine fasse
des calculs inaccessibles à l'homme, comme explorer quelques
centaines de millions (ou milliards) de possibilités à la seconde;
– On essaiera d'abord de comprendre comment l'homme fait, puis le
programme réalisé validera (ou non) les hypothèses qui auront été
faites.

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• La première possibilité est purement informatique;
• La seconde possibilité fait appel au courrant des sciences
cognitives (années 1960) en posant comme hypothèse de
base la pertinence de l'analogie entre les couples esprit|
cerveau et logiciel|matériel.

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• Deux niveaux
– matériel ou physique;
– informationnel ou fonctionnel;
• Ces deux niveaux sont indépendants
– Ainsi un programme peut être exécuté sur des machines
possédant des architectures différentes.

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• Le fonctionnalisme devient la notion centrale;
• Les processus sont effectifs c'est-à-dire calculables.

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• La capacité brute de l'ordinateur ne suffit plus à
résoudre les problèmes complexes.
– Il est nécessaire d'y adjoindre
• des heuristiques;
• des méthodes de représentations des connaissances qui
proviennent le plus souvent d'une analyse de la manière dont
nous fonctionnons;
• Des paradigmes tels que :
– connectionnisme (réseaux neuronaux);
– algorithmes adaptatifs (algorithmes génétiques - algorithmes
évolutionnistes).

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• L'intelligence artificielle « faible »
– ne vise pas à évaluer;
– ne vise pas à évoluer;
– vise à effectuer une ou plusieurs tâches.
• L'intelligence artificielle « forte »
– approche qui consiste à chercher et à construire
• des systèmes de plus en plus autonomes;
• des algorithmes capables de résoudre des problèmes d’une
classe prédéfinie;
• la programmation d'un apprentissage (Machine Learning).

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• Le concept d’intelligence artificielle forte
fait donc référence à une machine capable :
– de produire un comportement intelligent;
– d’éprouver une compréhension de ses propres
raisonnements.

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• Ainsi l’intelligence artificielle intègre :
– Le Deep learning (apprentissage profond);
– Les Réseaux à apprentissage (neuronique);
– Le Big Data;
– La Data Science;
– Les Algorithmes;
– Les Méthodes;
– Les Processus;
– La Robotique;
– La Théorie de l'information.

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• Approches :
– Logiciel;
– Système expert
• la résolution du problème s'appuie sur un ensemble de règles données
par l’expert humain du domaine;
• l’utilisation de la logique floue ne change pas la nature des
limitations d’emploi du programme: l'exécution reste totalement
déterministe;
– Auto apprentissage, Machine Learning, la Neuronique.

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• EXPERT
– Programmation déclarative ou logique;
• NEURONIQUE
– Programmation fonctionnelle;
– Auto-adaptation;
– Auto-apprentissage.

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• Notion d’agent :
Un agent est tout ce qu'il peut être vu comme
quelque chose qui perçoit son environnement à
travers des capteurs et agit sur son environnement
à travers d'effecteurs.

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• Perception
Une perception est l'entrée perçu par l'agent à un moment donné.
• Séquence de Perception
La séquence de perception est l'histoire complète
de tout ce qu'un agent a perçu.
• Comportement
Le comportement d'un agent est décrit par la fonction d'agent qui
associe à chaque séquence de perception une action.
• Programme d’Agent
Un programme d'agent est une implémentation de la fonction d'agent.

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• Les systèmes experts
– permettent d'appliquer des règles pour prendre des décisions ou de découvrir de nouvelles connaissances.
• La logique floue
– permet de contrôler des systèmes informatiques ou mécaniques de manière plus souple que les programmes
traditionnels.
• La logique des possibilité
• Les algorithmes
• Le formalisme Objet
– objets, classes, instances, propriétés, héritage
• Les systèmes multi-agents
– simulent des foules ou permettant des comportements émergents à partir de plusieurs agents très simples.
• Les réseaux de neurones
– capables de découvrir et de reconnaître des modèles, dans des suites historiques, des images ou encore des
données.

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• Outils :
– Langages de programmation;
– Programmation et objets structurés;
– Moteur d’inférences;
– Bases de connaissances;
– Modélisation;
– Graphes.

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• Méthodes
– Procédures algorithmiques;
– Description d’experts;
– Apprentissage neuronal.

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• Fondements :
– Logique de Boole;
– Logique formelle;
– Logique des propositions;
– Logique combinatoire;
– Logique des prédicats;
– Syllogismes;
– Déduction;
– Heuristique;
– Énigmes;
– Paradoxes.

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• Fondements théoriques
– Décidabilité (Hilbert);
– Calculabilité (Turing);
– Incomplétude (Gödel).

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Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle
• Intègre donc :
– La conception d’agents intelligents;
– Les disciplines étudiant la possibilité de faire exécuter par l’ordinateur des tâches
pour lesquelles l’homme est aujourd’hui meilleur que la machine;
– L’automatisation des activités associées au raisonnement humain, telles que la
décision, la résolution de problèmes, l’apprentissage;
– L’étude des mécanismes permettant à un agent de percevoir, raisonner, et agir;
– L´études des entités ayant un comportement intelligent.

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Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle
• Construction des machines qui raisonnent d'une manière
autonome et s'adaptent au changement et à l'environnement.
• Construction de programmes informatiques qui effectuent des
tâches qui sont, pour l’instant, accomplies par l’homme
puisqu'elles demandent des processus mentaux de haut
niveau.

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• Un ensemble de techniques visant à tenter
d’approcher le raisonnement humain.

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• Créer des systèmes qui pensent rationnellement;
• Créer des systèmes qui possèdent des comportements
rationnels;
• Créer des systèmes qui possèdent des comportements
structurés ou structurants.

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• Historique récent :
– Systèmes Experts (1969-1979);
– Dans l’Industrie (1980 à aujourd’hui);
– Réseaux de neurones (1986 à aujourd’hui).

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Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle
• Domaines
• Apprentissage machine;
• Robotique;
• Domotique;
• Transport;
• Finance;
• Informatique Médicale;
• Bio-informatique;
• Cybercommerce;
• Infographie intelligente et jeux;
• Mégadonnées;
• Internet des objets.

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• Sous domaines
– Représentation des connaissances;
– Raisonnement Automatique;
– Résolution de problèmes généraux;
– Traitement du langage naturel;
– Vision artificielle;
– Robotique;
– Domotique (domestique et industrielle);
– Apprentissage automatique;
– Planification;
– Ordonnancement;
– Systèmes Experts;
– Logistique.

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Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle
• Formalisation d’un sujet à résoudre
– un état initial;
– un ensemble d’actions;
– une fonction de successeur, qui définit l’état résultant
de l’exécution;
– une action dans un état;
– un ensemble d’états buts;
– une fonction de coût, associant à chaque action un
nombre non-négatif dit le coût de l’action.

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Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle
• Un problème a résoudre peut être formalisé:
– comme un graphe orienté où les nœuds sont
des états accessibles depuis l’état initial et où
les arcs sont des actions.
Le graphe donne l’espace des états

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• Une solution sera un chemin de l’état initial
à un état but.

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• Une solution est optimale si la somme des
coûts des actions du chemin est minimale
parmi toutes les solutions du problème.

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• Structure générale d’un algorithme de recherche:
– On commence toujours dans l’état initial et puis nous
exécutons les étapes suivantes en boucle jusqu’à
terminaison :
• s’il n’y a plus d’états à traiter, renvoyez échec
– sinon, choisir un des états à traiter (?)
• si l’état est un état but, renvoyez la solution correspondante
– sinon, supprimer cet état de l’ensemble des états à traiter, et le
remplacer par ses états successeurs.

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• Évaluation de l’algorithme :
– Complexité en temps;
– Complexité en espace;
– Complétude;
– Optimalité.

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• Arbre de Recherche de base, recherche
aveugle

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Algorithme de recherche dans les arbres

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• Stratégies de recherche aveugle (non-informée) :
– Recherche en largeur d’abord;
– Recherche en coût uniforme;
– Recherche en profondeur d’abord;
– Recherche en profondeur limité;
– Recherche itérative en profondeur.

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• Algorithme de recherche
– Agent avec objectifs explicites

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• La stratégie de recherche s’évalue en 4 dimensions :
– La complétude
• Est ce que la stratégie trouve toujours une solution ?
– La complexité en temps
• Le nombre de nœud créés;
– La complexité en mémoire
• Le nombre de nœuds en mémoire;
– L’optimalité
• Est ce que la stratégie trouve toujours la solution la moins coûteuse ?

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• Recherche en profondeur itérative

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• Parcours en profondeur

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Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle
• Parcours en largeur

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• États / Bornes

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• Cas des Problèmes de Planification
– Prédicats
– Nom d’objet
– Etats
• État initial
• Etat but
– Préconditions
– Actions
– Fonction de successeur
– Test de but
– Coût des actions
– Effets

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• Recherche en arrière
– Etat;
– Etat initial;
– Action;
– Fonction de successeur;
– Texte de but;
– Coût des actions.

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Problème de satisfiabilité
Problème de satisfaction de contraintes
TRADUIT

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• Types d’action
– Actions conditionnelles;
– Actions déterministes;
– Action non-déterministe;
– Action temporelle;
– Action dépendante ou affectant des états;
– Action mené par plusieurs agents.

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Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle
• Les types de buts
– Ensemble de but;
– Buts temporels.

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• Type de Plan
– Conditionnel
• Algorithme conditionnel;
• Algorithme non conditionnel.

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• Stratégie(s) optimale pour une classe de jeux
– Jeu fini;
– Jeu déterministe;
– Information complète;
– Somme nulle.

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• Formalisme
– État initial;
– Fonction de successeur;
– Test de terminalité;
– Fonction d’utilité.

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• Décisions en Temps Réel
– Fonction d’évaluation;
– Approfondissement sélective;
– Ordonnancement heuristique de la recherche;
– Table de transpositions;
– Mémorisation.

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• Décidabilité
– La logique des propositions est décidable (on peut montrer en un nombre
fini d’opérations qu’une formule est valide ou contradictoire);
– La logique des prédicats est indécidable (Gödel, 1931)
• La logique des prédicats est semi-décidable : on peut montrer en un nombre
fini d’opérations si une formule est valide mais pas si elle est contradictoire;
– La logique des prédicats réduite aux clauses de Horn est décidable
• Trois types de clauses de Horn :
– celles qui comportent un littéral positif et au moins un littéral négatif, appelées
clauses de Horn strictes;
– celles qui comportent un littéral positif et aucun littéral négatif, appelées clauses
de Horn positives;
– celles qui ne comportent que des littéraux négatifs, appelées clauses de Horn
négatives;
– Les clauses de Horn positives sont appelées faits;
– Les clauses négatives représentent des buts à atteindre.

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Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle
• La Représentation des connaissances
– Logique propositionnelle
• (exemple: Un nombre premier est un entier naturel qui admet exactement deux diviseurs distincts
entiers et positifs qui sont alors 1 et lui-même);
– Logique du premier ordre
• Un modèle en logique du premier ordre est composé d’un ensemble non vide et d’une fonction
d’interprétation;
– Logiques de description
– Logiques temporelles
• à partir de la logique propositionnelle avec l’ajout d’un certain nombre de quantificateurs temporels;
– Logique floue
• logique floue tente de répondre à ce problème en permettant aux propositions de prendre les valeurs entre
0 (faux) et 1 (vrai);
– Exemple : Par exemple une verre peu être vide ou rempli d’eau, il peut être aussi entre les deux : pas tellement plein;
– Logiques de connaissances et/ou croyances
• Exemple: le temps est couvert, il va sans doute pleuvoir;
– Logiques non-monotones
• Si je vous dis que l’Airbus A320 est un avion, il va de soit qu’il vole. Si je vous montre la maquette de
cet avion; cela fait perdre la conséquence que dans ce cas cet avion vole.

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Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle
• Types de raisonnement
– Raisonnement déductif
• Déduire;
– Raisonnement abductif
• Expliquer des observations;
– Raisonnement inductif
• Forme d’apprentissage
– Exemple une personne qui n’aurait vu que des stylos à
bille, ne saurait pas que l’on peut écrire à la plume.

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Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle
• Raisonnement déductif en logique propositionnelle
– Tester si une formule est bien une conséquence logique
d’une autre formule, et le deuxième étant de produire les
conséquences d’une formule donnée;
– Méthode de la table de vérité;
– Mise en forme clausale.

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Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle
• L’apprentissage
– Apprentissage supervisé;
– Apprentissage non-supervisé;
– Apprentissage par renforcement.

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Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle
• Apprentissage
– Acquisition de concept;
– Apprentissage Symbolique Automatique.

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Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle
• Types d’apprentissage
• Connexionniste
• Symbolique
– acquisition de nouveaux concepts ou symboles;
• Deductif
– classification de données;
– classification de théorèmes;
• Inductif
– classification de concepts;
– découverte de classes;
• Analogique
– Déductif;
– Inductif.

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Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle
• Mode d’apprentissage
– Systèmes
• Supervisé
– des exemples sont donnés au système;
• Non-supervisé
– le système observe;
• Renforcement
– mécanisme de punitions;
– récompenses.

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Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle
• Principe de l’apprentissage inductif
– Descripteurs :
• Ensembles de mots représentant les propriétés du problème;
– Concepts :
• Éléments du domaine essentiels selon l'expert;
– Exemples :
• Ensemble de descripteurs qui représentent un situation du problème traite
illustrant un concept;
– Théorie du domaine :
• Ensemble de connaissances générales sur le domaine, relations entre les
descripteurs.

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Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle
• Apprentissage basé sur l’explication
– Déduction de nouvelles règles directement
adaptes a des exemples d'entraînement;
• à partir d'une description du monde sous forme de
faits et règles.

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• Apprentissage supervisé
– Table de vérité;
– Méthode des arbres de décision;
– Algorithmique (dont algorithme d'élimination);
– Pseudo-code
• Structuré;
• type conditionnel;
– Espace des versions.

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Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle
• Deep Learning
– Technique d'apprentissage permettant à un
programme :
• de reconnaître le contenu d'une image;
• de comprendre le langage parlé.

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• La technologie du Deep Learning apprend à
représenter le monde environnant :
– Comment la machine va représenter
• la parole;
• l'image.

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• Le Deep Learning utilise l'apprentissage supervisé;
– L'architecture interne de la machine est composé d'un « réseau de
neurones
• C’est une machine virtuelle composée de milliers d'unités (les
neurones);
• Chaque entité effectue de petits calculs simples;
• Les résultats de la première couche d’unité (de neurones) vont servir
d'entrée au calcul des autres.

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• Les réseaux de neurones ;
• Les logiques de raisonnement ;
• Le raisonnement temporel.

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• Neurone formel
– 5 éléments dans la couche d'entrée,
• composée de 5 synapses appliquant un coefficient
multiplicateur au signaux reçus.

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Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle
• Un neurone formel est composé
– D’entrées xi ;
– De sortie yi ;
– D’une somme pondérée h = Σ (xi.yi) ;
– D’un seuil d’activation Ɵ ;
– D’une fonction d’activation définissant la sortie
y = f (h – )Ɵ ;

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• La fonction d’activation :
– Fonction à seuil;
– Fonction linéaire par morceau;
– Fonction sigmoïde.

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• Réseau de Neurone
– Ensemble de neurones formels classes en sous-groupes
et fonctionnant en parallèle;
– Traitements indépendants dans chaque sous groupe;
– Propagation de l'information de la couche d'entrée à la
couche de sortie en passant par des couches, dites
‘cachées’
• Chaque neurone de la couche cachée est connecté a tous les
neurones de la couche précédente et suivante;
– Connaissances stockées.

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• Réseau de Neurone multi-couches

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• Réseau de Neurone type d’apprentissage
– Supervise :
• Le réseau s'adapte par comparaison entre son résultat et la réponse attendue;
• Le réseau se modifie jusqu‘à ce qu'il trouve la bonne sortie;
– Le renforcement :
• Le réseau estime son erreur. Il tente de maximiser un index de performance
fourni, appelé signal de renforcement;
• Le système est capable, de savoir si la réponse qu'il fournit est correcte ou non,
mais il ne connaît pas la bonne réponse;
– Auto-organisationnel :
• Basé sur des probabilités;
• Le réseau s'adapte en fonction des régularités statistiques de l'entrée et
détermine des catégories en leur attribuant et en optimisant une valeur de
qualité.

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Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle
• Le Deep Learning va se généraliser dans touteLe Deep Learning va se généraliser dans toute
l'électronique de décision.l'électronique de décision.

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• Méthode en Robotique
1. Perception;
2. Prise de décision;
3. Action;
4. Communication;
5. Apprentissage.

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Gestion d'un Projet d'Intelligence Artificielle

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Définir
• L'Objectif du projet;
• Les Attentes;
• Les Exigences clients (Dossier des exigences);
• La Méthode ou les Méthodes utilisées;
• Le Plan Projet;
• La Qualité et Méthodologie (Plan d'Assurance Qualité);
• Fonctionnalités;
• Interaction;
• Décomposition en sous-projets;
• Définition des tâches à réaliser;
• Planification;
• Compétences nécessaires;
• Moyens;
• Ressources;

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Pour trouver la solution
• Voir le problème à résoudre;
• Voir la solution;
• Voir l’impact.

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Pour voir le problème, il faut
– Couper dans la Complexité;
– Arriver à des Solutions simples et claires;
– Développer un Plan d’Action.

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• Méthode simple :
– Fixer le but à atteindre;
– Trouver l’approche ayant le plus d’impact;
– Trouver la technologie la plus appropriée pour cette approche;
– Toujours chercher et se remettre en question;
– Focaliser sur l’objectif;
– Ne pas lâcher face à la complexité;
– Mesurer (Indicateurs, Tableaux de bord);
– Partager les résultats;
– Favoriser le changement.

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RetombéesRetombées
ImpactsImpacts

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• Les retombées
– Objets, agents,méthodologies, représentation des connaissances;
– Approches causals et qualitatives;
– Modélisation;
– Fouille de données;
– Fouille de texte;
– Statistiques non linéaires (utilisation des réseaux neuronaux);
– Programmation par contraintes;
– Nouvelles méthodes d’optimisation (l'évolution artificielle);
– Dialogue homme/machine;
– Automatisation des Processus;
– Processus rendus calculables, donc sans rupture;
– Fusion capteur - donnée;
– Robotique;
– Domotique;
– Élaboration des gammes de choix;
– Aide à la décision;
– Système à base de connaissance;
– Programmation automatique;
– Propagation des contraintes sur exigence client;
– Impacts sur les gammes de produits;
– Impacts sur les gammes de services;

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• Permet l’innovation sur
– « Problem solving thinking »;
– Recherche efficace multi-supports;
– Extraction automatique des connaissances modélisées de documents;
– Sécurité de Systèmes d'Information;
– Gestion du Capital Humain;
– Gestion globale de l ’innovation;
– Knowledge Innovation.

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• Impact économique, Création de valeur sur
– Véhicules intelligents;
– Robotique;
– Domotique;
– Systèmes à base de connaissances pour le diagnostic;
– Système intelligent d’action et d’assistance à distance;
– Automatisation des actions de maintenance préventive;
– Systèmes intelligents de contrôle de l ’environnement;
– Systèmes Intelligents pour la gestion des données en fonction des besoins
métiers;
– Gestion des connaissances;
– Systèmes avancés pour la formation;
– Technologies du langage;
– Méthodes et outils pour le partage des connaissances.

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• Amélioration de la compétitivité
– Unités de production autonomes et reconfigurables
donc adaptables;
– Commande avancée;
– Système adaptables auto-programmables;
– Systèmes intelligents de gestion de production;
– Technologies intelligentes pour le transport terrestre,
aéronautique et marin.

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• De nouveau systèmes d’information
– Nouvelles architectures logicielles;
– Mémoire technique d’entreprise;
– Organisation intégrée avec une cohérence
algorithmique avec Business Plan et Business Model;
– Systèmes Intelligents pour :
• Rendre les règles de gestion métiers adaptables et traçables;
• La gestion et l’enrichissement des données en fonction des
besoins métiers.

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• Support à la recherche
• L’approche cognitive permet de proposer des théories et de
les tester empiriquement;
• Symbolique,
• Modélisation;
• Fonctionnalisme;
• Connexionnisme.

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Gouvernance de l’Intelligence Artificielle
dans l’Entreprise

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Quel peut être le rôle de l'intelligence artificielle
dans l'entreprise ?
– Permettre une intelligence
• des organisations;
• des processus;
– Mieux répondre aux exigences
• Du Big Data;
• De la Data Science.

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Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle
Les organisations devront placer
les algorithmes au coeur de leur organisation.
L’organisation
Fonctionnalités
Adaptabilité sur Cas et Opérations et Conditions

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Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle
• L’entreprise aura la responsabilité
– De l’analyse;
– De la faisabilité technique et juridique des solutions qu’elle mettra
en place;
– De l’adaptation de ses structures;
– De la protection de la propriété intellectuelle et industrielle;
– Des questions éthiques;
– De l’évolution des méthodes de management;
– De la Gestion des Ressources Humaines;
– De la Protection Intellectuelle;
– De l’impact de ses travaux d’intelligence artificielle.

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Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle
Les données sont considérées comme une nouvelle
matière première, elles permettent
– d'optimiser et fluidifier ses processus;
– d'améliorer la productivité;
– d'aider à la décision;
– de connaitre les tendances des marchés;
– de connaitre les opinons des consommateurs, des clients, des
investisseurs;
– une valeur ajoutée sur les gammes de produits et de services.

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Les entreprises vont subir une grande transformation
Transition Intelligente

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Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle
• Métiers directement impactés
– Les métiers d’algorithmique;
– La modélisation;
– La simulation;
– La gestion de la data;
– Le codage/ la programmation.

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• La responsabilité sur les données est partagée
– le concepteur;
– le programmeur;
– l’intégrateur;
– l’utilisateur.

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Le robot se caractérise par
• une polyvalence;
• un apprentissage;
• une autonomie;
• une interactivité.

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Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle
Exemple B to C, le robot interagit avec le marché et
apprend

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Informatique
Numérique
Intelligence
Artificielle
Transitions

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Projets
Open Source & API
Google Magenta Project
Microsoft's Project Oxford
Microsoft Cognitive Services – APIs
QnA Maker Integrate Microsoft Cognitive Services

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Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle
« Pour résoudre un problème ou pour atteindre un but, vous
n'avez pas besoin de connaître toutes les réponses à
l'avance. Mais vous devez avoir une idée claire du
problème ou l'objectif que vous souhaitez atteindre. »
Citation de Mr W. Clement Stone

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