Avant- Propos 03
sommaire 05
Chapitre 1 : Naissance et concepts de base de l’intelligence artificielle
I.2.1. Maturation de l'intelligence artificielle
I.1. Introduction 12
I.2. Naissance de l’I.A 12
I.2.2. La naissance de l'intelligence artificielle 12
I.2.3. Les années dorées-enthousiasme précoce 13
I.2.4. Le premier hiver de l'IA 13
I.2.5. Redémarrage de l'IA 13
I.2.6. Le deuxième hiver de l'IA 14
I.2.7. L'émergence des agents intelligents 14
I.2.8. Deep learning, big data et intelligence artificielle générale 14
I.3 .Définition de L’intelligence artificielle 15
I.4.Notion de complexité 16
I.5. Raisonnement 16
I.6 .Résolution de problème en Intelligence Artificielle 17
I.7. Connaissance et inférence 17
I.8. L’intelligence artificielle distribuée 18
I.9. Classification des méthodes de résolutions en IA 18
I.10.Les quatre types d'intelligence artificielle 19
I.10.1. Le modèle réactif 19
I.10.2 .Le modèle de la mémoire limitée 19
I.10.3. Le modèle de la théorie de l'esprit 20
I.10.4. Le modèle de la connaissance de soi 21
I.11. Quelques paradigmes et applications de l'IA 21
I.11.1. Apprentissage automatique (Machine learning) … 21
I.11.1.1. Modèles d’apprentissage automatique 22
I.11.1.2. Les réseaux de neurones 23
I.11.1.3. Deep Learning 23
I.11.1.4 .Apprentissage par renforcement 24
I.11.2. La robotique 24
I.11.3. Traitement du langage naturel
I.11.4 .Systèmes de recommandation 25
I.11.5. Vision par ordinateur 25
I.11.6. Internet des objets (Internet of Things (IoT)) 25
Chapitre 2 : La Résolution de Problèmes
II.1 Rappel 28
II.1.1 Formes naturelles de manipulation de la connaissance
II.1.2 Accessibilité des connaissances 30
II.2 Les problèmes 31
II.3 Les étapes de la résolution de problème
II.4 Modes de raisonnement pour résoudre les problèmes
II.4.1 Raisonnement par déduction 34
II.4.2 Raisonnement logique 35
II.4.3 Raisonnement hypothético-déductif 37
II.5 Les processus de décision
II.5.1 Recherche de solution dominantes
II.5.2 Recherche de solution optimale 29
II.6 Exercices 41
II.7 Indications 42
II.8 Références 45
Chapitre 3 : Diviser pour trouver 47
iii.1 Rappel 48
iii.1.1 Vue mathématique 48
iii.1.2 Vue empirique 49
iii.1.3 Exemples 49
iii.2 Généralisation du procède 49
iii.3 Exercices 50
iii.4 Indications 50
Chapitre 4 : Techniques Arborescentes 53
IV.1 Rappel
IV.2 Exercices
IV.3 Indications
IV.4 Références 54
Chapitre 5 : Jeux 89
V.1 Rappel
V.2 Jeux arithmétiques 90
V.3 Exercices
V.4 Jeux faisant appel à un graphe d’état 93
V.5 Exercices
V.6 Indications
V.7 Références 100
Chapitre 6 : SystÈmes experts 127
VI.1 Logique et inférences
VI.2 Exercices
VI.3 Formalisation des connaissances
VI.4 Exercices
VI.5 Applications
VI.6 Indications
VI.7 Références 128
Chapitre 7 : Systèmes À apprentissage 181
VI.1. Logique et inférences
VI.2. Exercices
VI.3. Formalisation des connaissances
VI.4. Exercices
VI.5 .Applications
VI.6. Indications
VI.7. Références 182
Chapitre 8 : Traitement des LANGUES 207
VII.2.3. La lemmatisation 213
VIII.1 Rappel 208
VIII.2 .Approche documentaliste 209
VIII.2.1. Recherche des termes-clés 209
VIII.2.2 .Racinisation 210
VIII.2.4.Des lemmes aux mots composés
VIII.2.5. Indexation & recherche
VIII.3. Problèmes
VIII.4. Analyse de la phrase
VIII.4.1. Analyse syntaxique de surface
VIII.4.2. Analyse syntaxique complète
VIII.4.3. Utilisation en indexation
VIII.5. Exercices
VIII.6 .Analyse transphrastique
VIII.7. Indications VIII.8 .
Références 223
Chapitre 9 : Intelligence distribuée & systèmes multi-agents 247
IX.1. Rappel 248
IX.1.1 .Intelligence artificielle distribuée 248
IX.1.2. Systèmes multi-agents 248
IX.1.3. Interactions 251
IX.1.3.1. Communication 251
IX.1.3.2. Coopérations 251
IX.1.3.3 .Compétition 252
IX.1.3.4. Coordination 252
IX.1.3.5. Hiérarchisation 253
IX.1.4. L’approche 5G (MITI, Japon, 1981…) 253
IX.2. Résolution collective de problèmes 254
IX.2.1. Conception d’un Réseau de Transport (v2 254
IX.2.2. Domotique 255
IX.2.3. Simulations 256
IX.2.4. Enseignement 258
IX.2.5. Sur la toile 258
IX.3. Evolution des SMA 262
IX.3.1. Symbiose 262
IX.3.2. Autonomie 263
IX.3.3 Restructuration 264
IX.4 .Indications 264
IX.4.1. Situation 265
IX.4.2. SMA concurrentiel
IX.4.3. Classement 265
IX.4.4. Réseaux arborescents 266
IX.4.5. Réseaux centrés 266
IX.4.6. Distances et écarts 267
IX.4.7. Réseaux robustes 267
IX.5. Références 278
Chapitre 10 : Résolution Collective de Problèmes 279
X.1. Rappel 280
X.2. Esquisse de Modélisation 281
X.3 .Modélisation de la communication 284
X.3.1. Actes 284
X.3.2. Objet 284
X.3.3. Localité 285
X.3.4 .Subjectivité 285
X.3.5. Communication personnalisée 286
X.4. Cadrages 286
X.5. Heuristique 286
X.5.1. Le cas ci-dessus 286
X.5.2. Cas général 288
X.6. Evolutions 290
X.6.1 .Apports cognitifs 290
X.6.2. Révisions 291
X.6.3. Effets 292
X.6.4 .Aspects collectifs 292
X.7. Références
