LI.A ça ressemble à ça… des fois…. Ou pas… Rappels et définition de lIA – Lidée quon sen fait – Jusquoù on va aujourdhui / dans le futur? – Petit Etat.

Présentation au sujet: "LI.A ça ressemble à ça… des fois…. Ou pas… Rappels et définition de lIA – Lidée quon sen fait – Jusquoù on va aujourdhui / dans le futur? – Petit Etat."— Transcription de la présentation:

1 LI.A ça ressemble à ça… des fois…

2 Ou pas…

3 Rappels et définition de lIA – Lidée quon sen fait – Jusquoù on va aujourdhui / dans le futur? – Petit Etat de lart

4 Les films/jeux cultes … …leurs idées fausses ou presque…

5 LIA, où on en est aujourdhui? Une intelligence de ce niveau… Mais pas vraiment là…

6 LIA, à quoi ça sert ? Domaines dutilisation : Dans le monde de la recherche : reconnaissance de la parole, traitement dimages, … Applications concrètes : systèmes dinformation, marketing, simulation, …

7

8 Rappels Litératif : On boucle pour un ensemble Le récursif : On boucle de lensemble à son élément de base Le backtrapping : On explore tous les cas possibles

9 La différence entre lIA et le reste – La programmation « générale » Cest de lobjet, de lévènementiel, … – Les automates Cas prédéfinis et nombre de cas fixe et déterminé – LIA Le programme agit et réagit sans avoir été programmé spécifiquement

10 La programmation « générale » – Lutilisation et son domaine sont définis – Les algorithmes donnent toujours le même résultat – On peut stocker, ajouter, modifier et traiter des données, mais seulement celles prévues par le système

11 Les automates – Le nombre détats est fixe – A chaque état correspond une action – Si laction ou létat nest pas prévu le système ne réagit pas – On ne peut pas aller directement à un état intermédiaire

12 LIA – Tous les états ne sont pas forcément prévus – Le système peut raisonner – Le système peut apprendre – Le système nest pas magique!

13 Principes de base de lIA – Représentation des connaissances – Systèmes de raisonnement – Auto apprentissage

14 Représentation des connaissances – Base de données, base de faits – Données, connaissances, Méta-connaissances – Classification et structure

15 Systèmes de raisonnement – Principe de base : aboutir à une conclusion quelle quelle soit – Systèmes experts – Algorithmes divers (ex : génétiques) – Réseaux de neurones – Systèmes multi agents intelligents, …

16 Auto apprentissage – Formalisation des données – Analyse des données – Comparaison, analogie, … – Correction par lapproximation – …

17 Les 3 lois dAsimov science fiction et fondement de lIA, pourquoi ? Le robot qui rêvait / True love / …