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Introduction, outils, techniques et applications
Département d’informatique
2013-2014
- MEGHERI Nour El Houda
1
Ces dernières décennies nous assistons de plus en
plus à l'utilisation de l'expression des systèmes
Intelligents dans les domaines qui s'appuient sur
la technologie informatique. Elle devient courante
au fur et à mesure que les techniques
informatiques s'intéressent aux activités
humaines. Les systèmes intelligents font
maintenant partis de notre quotidien comme en
témoigne l'existence de nombreuses applications
qui s'adossent sur les paradigmes de l'intelligence
artificielle.
2
 L’acte de naissance de l’Intelligence Artificielle (IA)
correspond à un programme de rencontres
organisées à Dartmouth College (Hanover, New
Hampshire, USA) en1956, à l'initiative notamment
de deux jeunes chercheurs: John McCarthy et
Marvin Minsky, le premier défendant une vision
purement logique de la représentation des
connaissances,
3
le second privilégiant l'usage de représentations
structurées de stéréotypes de situations pouvant
inclure différents types d'information.
C'est à cette occasion que l'expression 'Artificial
Intelligence' (choisie par McCarthy) fut utilisée
pour la première fois de manière systématique
pour désigner le nouveau champ de recherche.
4
Tout d'abord
- L’intelligence:
L’intelligence est la faculté
de comprendre, de connaître,
et de penser ..
- Artificiel :
Ce terme fait référence à ce qui a été produit par la
technique, par l’activité humaine et non par la
nature.
5
• C’est l’émulation du comportement humain.
• Démarche cognitive assistée par ordinateur.
• Donner à une machine des moyens
habituellement réservées à des êtres vivants:
perception, raisonnement, décision,
apprentissage, action..
6
 Pourquoi construire des machines
intelligentes?
- Moins dispendieuse a construire et maintenir
- Offrent de nouvelles possibilités
- Meilleurs solutions aux problèmes
- Logiciels relativement bon marché à développé
7
 Les réseaux de neurones (neural networks)
 contrôles brouillés (fuzzy controls)
 arbres de décision (decision trees)
 les systèmes basés sur les règles (rule-based
systems)
 exploitation de données (data mining)
 algorithme génétique et systèmes d'agent (genetic
algorithm and agent systems).
 Les systèmes à base de cas.
 Les systèmes à base de contraintes.
8
 Les systems multi agents
 Les systems logiques de description
 Les systems experts
9
 Méta-heuristiques:(dont les Algorithmes
génétiques):
est un algorithmes d’optimisation visant à résoudre
des problèmes d’optimisation difficile (souvent
issus des domaines de la recherche
opérationnelle de l‘IA).
 Programmation génétique: est une méthode
automatique inspirée par le mécanisme de
la sélection naturelle. Elle a pour but de trouver
par approximations successives des programmes
répondant au mieux à une tâche donnée.
10
 Apprentissage automatique (machine learning ):
est la discipline scientifique concernée par le
développement, l'analyse et l'implémentation de
méthodes automatisables qui permettent à une
machine d'évoluer grâce à un processus
d'apprentissage.
 Planification: est une discipline de I’IA qui vise le
développement d'algorithmes pour produire des
plans.
11
 Data Mining: a pour objet l’extraction d'une
connaissance à partir de grandes quantités de
données, par des méthodes automatiques ou
semi-automatiques.
 Diagnostic: est une discipline de l’IA qui vise le
développement d’algorithmes permettant de
déterminer si le comportement d'un système est
conforme au comportement espéré.
12
 Architecture cognitive: est un processus
calculatoire artificiel qui tente de simuler le
comportement d'un système cognitif
(généralement celui d'un humain), ou qui agit
intelligemment sous respect d'une certaine
définition.
 Logique floue (fuzzy logic): est une extension
de la logique classique aux raisonnements
approchés. Par ses aspects numériques, elle
s'oppose aux logiques modales.
13
 Système multi-agents (SMA): est un système
composé d'un ensemble d’agents, situés dans un
certain environnement et interagissant selon
certaines relations.
 Cerveau artificiel: est un modèle informatique,
basé sur la simulation de l’activité de populations
de neurones, qui possède ou développe des
facultés cognitives similaires aux
cerveaux biologiques.
14
 Science cognitive : Système qui pense comme les
Hommes .. Par exemples : système Experts, système
d’apprentissage…
 Science informatique: Un système qui pense
rationnellement. Par exemples: les ordinateurs, traitement
en Parallèle, réseaux neuronaux ...
 Interface naturelle: Système qui agit comme les
Hommes. Par exemples: Langage naturel (web
mining), reconnaissance de la parole(réservation
d’hôtel,)
 Robotique: vision, toucher, dextérité, locomotion,
navigation.
15
 Reconnaissance et système d’image:
Par exemples : effets spéciaux au cinéma, vidéo
surveillance…
 Reconnaissance de l’écriture: Reconnaissances
chèques, codes postaux…
 Jeux: Par exemples :jeu d’échecs, jeu de dames,
Othello, Backgammon (tric trac).
• Deep Blue, le premier ordinateur
à battre un champion du monde
d’échecs.
16
 Militaire: l’IA est présenté
notamment dans les robots.
* Ce robot est une drone
d’espionnage et de destruction
de cibles militaires .
* Le Big Dog est un robot
spécialisé dans
le transport de matériel
17
L’usage de l’expression Intelligence Artificielle s’est
largement répandu dans le public, au fur et à
mesure des progrès de la technologie
informatique et de sa propagation dans les
activités humaines.
L’IA fait maintenant partie de notre culture comme
en témoigne l’existence de nombreux articles,
livres, ou films s’y rapportant plus ou moins
directement.
18
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Les systèmes intelligents

  • 1. Introduction, outils, techniques et applications Département d’informatique 2013-2014 - MEGHERI Nour El Houda 1
  • 2. Ces dernières décennies nous assistons de plus en plus à l'utilisation de l'expression des systèmes Intelligents dans les domaines qui s'appuient sur la technologie informatique. Elle devient courante au fur et à mesure que les techniques informatiques s'intéressent aux activités humaines. Les systèmes intelligents font maintenant partis de notre quotidien comme en témoigne l'existence de nombreuses applications qui s'adossent sur les paradigmes de l'intelligence artificielle. 2
  • 3.  L’acte de naissance de l’Intelligence Artificielle (IA) correspond à un programme de rencontres organisées à Dartmouth College (Hanover, New Hampshire, USA) en1956, à l'initiative notamment de deux jeunes chercheurs: John McCarthy et Marvin Minsky, le premier défendant une vision purement logique de la représentation des connaissances, 3
  • 4. le second privilégiant l'usage de représentations structurées de stéréotypes de situations pouvant inclure différents types d'information. C'est à cette occasion que l'expression 'Artificial Intelligence' (choisie par McCarthy) fut utilisée pour la première fois de manière systématique pour désigner le nouveau champ de recherche. 4
  • 5. Tout d'abord - L’intelligence: L’intelligence est la faculté de comprendre, de connaître, et de penser .. - Artificiel : Ce terme fait référence à ce qui a été produit par la technique, par l’activité humaine et non par la nature. 5
  • 6. • C’est l’émulation du comportement humain. • Démarche cognitive assistée par ordinateur. • Donner à une machine des moyens habituellement réservées à des êtres vivants: perception, raisonnement, décision, apprentissage, action.. 6
  • 7.  Pourquoi construire des machines intelligentes? - Moins dispendieuse a construire et maintenir - Offrent de nouvelles possibilités - Meilleurs solutions aux problèmes - Logiciels relativement bon marché à développé 7
  • 8.  Les réseaux de neurones (neural networks)  contrôles brouillés (fuzzy controls)  arbres de décision (decision trees)  les systèmes basés sur les règles (rule-based systems)  exploitation de données (data mining)  algorithme génétique et systèmes d'agent (genetic algorithm and agent systems).  Les systèmes à base de cas.  Les systèmes à base de contraintes. 8
  • 9.  Les systems multi agents  Les systems logiques de description  Les systems experts 9
  • 10.  Méta-heuristiques:(dont les Algorithmes génétiques): est un algorithmes d’optimisation visant à résoudre des problèmes d’optimisation difficile (souvent issus des domaines de la recherche opérationnelle de l‘IA).  Programmation génétique: est une méthode automatique inspirée par le mécanisme de la sélection naturelle. Elle a pour but de trouver par approximations successives des programmes répondant au mieux à une tâche donnée. 10
  • 11.  Apprentissage automatique (machine learning ): est la discipline scientifique concernée par le développement, l'analyse et l'implémentation de méthodes automatisables qui permettent à une machine d'évoluer grâce à un processus d'apprentissage.  Planification: est une discipline de I’IA qui vise le développement d'algorithmes pour produire des plans. 11
  • 12.  Data Mining: a pour objet l’extraction d'une connaissance à partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques.  Diagnostic: est une discipline de l’IA qui vise le développement d’algorithmes permettant de déterminer si le comportement d'un système est conforme au comportement espéré. 12
  • 13.  Architecture cognitive: est un processus calculatoire artificiel qui tente de simuler le comportement d'un système cognitif (généralement celui d'un humain), ou qui agit intelligemment sous respect d'une certaine définition.  Logique floue (fuzzy logic): est une extension de la logique classique aux raisonnements approchés. Par ses aspects numériques, elle s'oppose aux logiques modales. 13
  • 14.  Système multi-agents (SMA): est un système composé d'un ensemble d’agents, situés dans un certain environnement et interagissant selon certaines relations.  Cerveau artificiel: est un modèle informatique, basé sur la simulation de l’activité de populations de neurones, qui possède ou développe des facultés cognitives similaires aux cerveaux biologiques. 14
  • 15.  Science cognitive : Système qui pense comme les Hommes .. Par exemples : système Experts, système d’apprentissage…  Science informatique: Un système qui pense rationnellement. Par exemples: les ordinateurs, traitement en Parallèle, réseaux neuronaux ...  Interface naturelle: Système qui agit comme les Hommes. Par exemples: Langage naturel (web mining), reconnaissance de la parole(réservation d’hôtel,)  Robotique: vision, toucher, dextérité, locomotion, navigation. 15
  • 16.  Reconnaissance et système d’image: Par exemples : effets spéciaux au cinéma, vidéo surveillance…  Reconnaissance de l’écriture: Reconnaissances chèques, codes postaux…  Jeux: Par exemples :jeu d’échecs, jeu de dames, Othello, Backgammon (tric trac). • Deep Blue, le premier ordinateur à battre un champion du monde d’échecs. 16
  • 17.  Militaire: l’IA est présenté notamment dans les robots. * Ce robot est une drone d’espionnage et de destruction de cibles militaires . * Le Big Dog est un robot spécialisé dans le transport de matériel 17
  • 18. L’usage de l’expression Intelligence Artificielle s’est largement répandu dans le public, au fur et à mesure des progrès de la technologie informatique et de sa propagation dans les activités humaines. L’IA fait maintenant partie de notre culture comme en témoigne l’existence de nombreux articles, livres, ou films s’y rapportant plus ou moins directement. 18
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