Filière Connaissances et Raisonnement Coordonnateur Alain Mille.

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Filière Connaissances et Raisonnement Coordonnateur Alain Mille

Filière Connaissance et Raisonnement2 Les enjeux Le « Web Sémantique » La Bio-informatique Les systèmes dynamiques, évoluant « en situation » Les capacités de co-évolution homme-machine L’apprentissage humain médié par les systèmes informatiques L’accès aux connaissances liées à l’exploitation des documents numériques

Filière Connaissance et Raisonnement3 Dynamique de la recherche Coopération étroite avec les entreprises Synergie avec les autres disciplines Biologie Sciences humaines et Sociales Insertion dans les communautés nationales et internationales Croissance régulière des contrats, des thèses, des publications dans le domaine…

Filière Connaissance et Raisonnement4 Les modules Modules mutualisés : Cognition et connaissance (Alain Mille) Résolution de problèmes combinatoires (Christine Solnon) Modules optionnels Fondements des bases de données et de la représentation des connaissances : Mohand-Saïd Hacid, Jean-Marie Pinon Interopérabilité et intégration de bases de données : Djamal Benslimane, Parisa Ghodous Raisonnement spatio-temporel: Salima Benbernou Environnements informatiques pour l’apprentissage humain : Nathalie Duclosson, Stéphanie Jean-Daubias Connaissances et traces dans les systèmes d’information multimédia : Yannick Prié Informatique Bio-Inspirée Salima Hassas et Guillaume Beslon

Filière Connaissance et Raisonnement5 Cognition et Connaissance Alain Mille Intelligence artificielle ? Les bases logiques de l’IA Connaissance et représentation de la connaissance Approches analogiques de la connaissance et de la résolution de problème Ingénierie de la connaissance ? Intelligence artificielle et Sciences Cognitives Logique épistémique, Synthèses bibliographiques

Filière Connaissance et Raisonnement6 La résolution de problèmes : une quête centrale de l'IA Christine Solnon -> Qu'est-ce qu'un problème complexe ? mesurer la similarité d'objets, extraire des connaissances à partir de données, trouver un plan d'action pour atteindre un objectif, trouver un emploi du temps satisfaisant les contraintes de tous, etc. => la puissance de calcul des ordinateurs ne suffit pas -> Comment résoudre ces problèmes complexes ? Enumérer toutes les combinaisons... en "filtrant" les mauvaises combinaisons... en introduisant des "heuristiques" pour guider la recherche Guider la recherche de façon "opportuniste"... en suivant une pente (algorithmes gloutons)... en explorant le voisinage des bonnes combinaisons (recherche locale)... en croisant les bonnes combinaisons (algorithmes génétiques) S'inspirer du comportement des colonies de fourmis... des individus simples et autonomes... communicant en déposant des traces de phéromone => émergence de comportements intelligents

Filière Connaissance et Raisonnement7 Fondements des Bases de Données et de la Représentation de Connaissances Fondements des Bases de Données et de la Représentation de Connaissances Mohand-Said Hacid & Jean-Marie Pinon Objectif: Ce cours est destiné à introduire les techniques avancées de modélisation (de) et d'accès (aux) données ainsi que les formalismes de représentations de connaissances et les raisonnements sous- jacents. Modélisation des données hypermédias dans l'environnement XML l'environnement XML Modélisation des documents et hyperdocuments multimédias. La galaxie XML : RDF, OWL, DOM, SMIL, les langages de requêtes (XQL, XML-QL,....) Bases de données XML Représentation de connaissances, raisonnement et liens avec les bases de Données Liens entre bases de données et représentation des connaissances (LD, LT, Datalog, Contraintes): quelques algorithmes de raisonnement Applications: intégration de données, réécriture de requêtes, Web sémantique, Ontologies, Services Web

Filière Connaissance et Raisonnement8 Objectif : Accès uniforme et transparent à des données hétérogènes et géographiquement distribuées Hétérogénéités syntaxiques : relationnel, objet, XML, texte, … Hétérogénéités sémantique : différentes interprétations d’un même objet du monde réel Étude des solutions classiques de bases de données Etude des solutions à base de connaissances Apport du web sémantique à l’interopérabilité sémantique des données. Transports et trafic routier Services Municipaux Cadastre ressources NaturellesSystèmes d’aide à la décision Infrastructures Urbaines Interopérabilité Interopérabilité et Intégration de bases de données Djamal Benslimane & Parissa Ghodous Mots clés : Base de données, hétérogénéité sémantique, Connaissances, Ontologie, Web sémantique.

Filière Connaissance et Raisonnement9 1)Etude des logiques temporelles pour la représentation du temps 2)Etude des complexités des méthodes pour le raisonnement temporel 3) Etude du calcul du « spatial » 4) Exposé des étudiants et discussion Recherche d’une voiture volée se déplaçant? t1……..tn x y z Raisonnement spatio-temporel Salima Benbernou

Filière Connaissance et Raisonnement10 Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain Nathalie Duclosson, Stéphanie Jean-Daubias Approche pluridisciplinaire, centrée sur les connaissances et l’apprenant Les EIAH sont des systèmes qui doivent être capables de s’adapter à l’utilisateur pour personnaliser l’enseignement effectuer un diagnostic des connaissances de l’apprenant lui fournir des explications appropriées Déroulement du cours 1- Introduction, IA pour les EIAH 2- Personnalisation de l’apprentissage 3- Méthodologies de conception, évaluations et usages 4- IHM pour les EIAH 5- Formation à distance 5- Exposés des étudiants 6- Bilan et remise en perspective Mots-clés Pluridisciplinarité, connaissances, modélisation, assistance

Filière Connaissance et Raisonnement11 (MUSETTE) (Advene) Mots-clés Documents, multimédia, audiovisuel, connaissances, annotations, utilisateurs Déroulement du cours 1- Systèmes d’information multimédia comme espaces documentaires / de connaissances 2- Annotations et connaissances sur le web 3- Modélisation, indexation, annotation de documents audiovisuels 4- Modélisation et utilisation de traces d’expérience d’utilisation d’un SI 5- Exposés des étudiants, bilan et remise en perspective Objectif du cours : comprendre les dimensions les plus avancées des SI web/multimédia - particularités du multimédia et des systèmes d'information multimédia (image, audiovisuel) - modélisation et utilisation de connaissances dans les SI documentaires, notion fondamentale d'annotation (information ajoutée à un document) - attention aux utilisateurs et à leurs tâches, aux systèmes d'information documentaires comme espaces de connaissances - attention aux traces d'activité des utilisateurs, et à leur réutilisation Connaissances et traces dans les Systèmes d'Information Multimédia Yannick Prié

Filière Connaissance et Raisonnement12 Quelques mots clés : ØRéseaux de neurones et réseaux immunitaires ØSystèmes multi-agents et ant-like systems ØAlgorithmes et programmation génétique ØComplexité et émergence ØVie artificielle et auto-organisation Problématique En quoi la biologie peut-elle nous aider à construire des systèmes informatiques plus performants ? (plus intelligents ?) En quoi une telle démarche peut-elle nous aider à mieux comprendre les systèmes vivants ? Quelles sont les grands principes du traitement de l ’information dans les systèmes biologiques ; peuvent-ils être appliqués en artificiel ? Informatique Bio-Inspirée « de la biologie à l ’intelligence artificielle et de l ’intelligence artificielle à la biologie » Guillaume Beslon, Salima Hassas