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E VOLUTION DES PROBLÉMATIQUES INFORMATIQUE Connaître le passé et le présent pour envisager lavenir.

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1 E VOLUTION DES PROBLÉMATIQUES INFORMATIQUE Connaître le passé et le présent pour envisager lavenir

2 P OURQUOI CE COURS ? Culture générale Comprendre un passé récent et vous positionner dans une actualité changeante Prévoir lavenir ou au moins se préparer à évoluer

3 C E COURS COMMENT CM : présentation théoriques de concepts TD et TP : étude de cas, lecture darticles récents et anciens Venue dun industriel (1 er juin) pour présenter lévolution 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 dune nouvelle futuriste (à rendre en fin de semestre) Examen sur table : deux articles scientifiques à mettre en perspective

4 JourTypeRemarque 25/04CMIntro + IA 27/04CMIA 03/05CMIHM 09/05TDLectures S&Vie 11/05CM & TDRichard Hotte (Evolution Enseignement) 16/05TD & TDExp 3 … 7 21/05TPVisu Vidéos 23/05TPSujet des nouvelles Début fiches de synthèses 30/05TPLectures guidées + fiches synthèses 01/06CM & TD & TP N. Thomas 04/06TPLectures guidées + fiches synthèses 05/06TPLectures guidées + fiches synthèses

5 D ÉFINITIONS

6 Q UELQUES DÉFINITIONS Paradigme = « vision du monde » Kuhn définit un paradigme scientifique comme suit : un ensemble d'observations et de faits avérés ;observations 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.

7 Q UELQUES DÉFINITIONS Une problématique est une question particulière. Il sagit de construire progressivement la réponse, en approfondissant la question initiale et chacune des étapes de la résolution.

8 Q UELQUES 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

9 Q UELQUES MOTS SUR L INFORMATIQUE

10 A NNÉES 1950 ? Balbutiements de linformatique Pouvait-on prévoir son développement ? Quelle devienne LA science de linformation et de la communication ? Quelle impacte les autres sciences comme la bio ou la médecine ? Quelle influence léconomie mondiale ? La société ? La culture ?

11 Qui peut prédire lavenir ? 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

12 E T MAINTENANT ? Où en sommes nous ? Comment imaginez vous linformatique de demain ? Est-ce que la révolution est finie ? En est on au balbutiement ?

13 L ES GRANDS PARADIGMES INFORMATIQUES Larchitecture des ordinateurs La recherche dans les réseaux Les grilles : globalisation des ressources et des données Systèmes embarqués La cryptologie Lubiquité et confidentialité des données La fouille de données Lintelligence artificielle Les IHM La linguistique informatique et TALN …

14 LI NTELLIGENCE A RTIFICIELLE (IA)

15 I NTRODUCTION

16 D ÉFINITION Champ de recherche Théorique et applicatif Accompagne les progrès Intégré à la culture générale Terme ambigu qui ne laisse personne indifférent

17 D ÉFINITION 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

18 B UT DES RECHERCHES EN IA rendre la machine capable : dacquérir 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.

19 L'objectif de ce cours est de proposer une image structurée des préoccupations de la recherche en IA hier et aujourd'hui.

20 H ISTORIQUE

21 A VANT 1956 QuiQuoi Warren McCulloch Walter Pitts tout premiers modèles de réseaux de neurones artificiels Norbert Wienercybernétique Claude ShannonThéorie de linformation John Von NeumannArchitecture des calculateurs Alan TuringFonctions calculables par machine

22 1956 Conf de Dartmouth (New Hampshire USA) Organisée par : John Mac Carthy et Marvin Minsky Présence remarquable de : Alan Newell et Herbert Simon

23 A NNÉES Démonstrateur de théorème (GPS) Programmes déchecs Test de QI

24 A NNÉES 70 Traitement de la langue naturelle Systèmes experts Robots mobiles

25 Q UI 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 !

26 E VOLUTION DES AVANCÉES EN IA

27 LIA C EST QUI ? Les USA Puis lEurope Puis lAsie à partir du milieu des années 70 En France, Paris, Marseille, puis Grenoble, Nancy, Rennes, et finalement dans tous les labos dinformatique Quelques noms francais : Couffignal et Braffort Alain Colmerauer Jacques Pitrat

28 P RINCIPAUX P ARADIGMES DE R ECHERCHE

29 R EPRÉSENTATION DES CONNAISSANCES Concevoir / développer des formalismes Généricité Informations factuelles, incertaines, temporelles Liens conceptuels Expressions en logiques ou graphes

30 R ECUEIL DE CONNAISSANCES Travail avec experts (détenteurs de connaissances) Mettre au point méthodes et outils pour faciliter le recueil, lanalyse et la structuration Ontologies

31 F ORMALISATION 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

32 É VALUATION 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

33 A partir des années 90, la décision devient problématique centrale en IA Jusque là : représentation symbolique et logique du raisonnement, Loin dopérations numériques utilisées pour la décision Maintenant : Il est clair que lIA peut apporter des outils pour une représentation plus souple, plus qualitative et plus consise qui offre des possibilités dexplications des décisions proposées.

34 La planification un cas particulier de décision Déterminer un enchainement dactions qui permette datteindre un but à partir dune situation donnée Problème : on cherche des actions élémentaires susceptibles de permettre datteindre un sous but ou but partiel, mais il se peut quune sous suite dactions menant à la satisfaction partielle du but recherché peut ne pas constituer un morceau dune solution.

35 S YSTÈMES M ULTI AGENTS Prise de décision par un groupe dindividus = décision centralisée (!= décision collective où il sagit dune décision distribuée.) = un groupe dagents doit parvenir à une décision commune - Problème de recherche de compromis, de solution équitable

36 A PPRENTISSAGE A RTIFICIEL But : construire automatiquement des modèles à partir dexemples Méthodes de regroupement dexemples 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

37 I NTELLIGENCE ( ARTIFICIELLE ) COLLECTIVE Coopérations dagents Définition de protocoles dinteractions Définition de modèles dorganisation Etude de lémergence de fonctions collectives à partir de comportements élémentaires (le cas des fourmis)

38 LIA ET LES SCIENCES DU TRAITEMENT DE L INFORMATION

39 L ES 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 lhomme

40 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.

41 S PÉCIALITÉS 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 dinfo 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

42 E XEMPLE D APPLICATION

43 D ÉMONSTRATIONS Animation dagents : Steering behaviors + le roi lion Vie artificielle + algo génétiques : Animats – JA Meyer Robot intégrant des algorithmes d'adaptation et d'apprentissage (vidéo) Apprentissage devine à quoi on pense


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