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Le B.A.-BA de l’I.A., c’est ici !

le 22 septembre 2008 | Dernière mise à jour de l'article le 21 avril 2013

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Si vous jonglez avec les concepts de l’I.A., passez outre cette référence. Elle ne représentera pas l’attrait que vous pouviez en espérer. Par contre, si l’abréviation elle-même, I.A. , est déjà un sabir que vous ne comprenez qu’à moitié mais que, par la même occasion, votre curiosité s’en trouve piquée au vif. Alors, allez-y.

Dans le cadre de leur cours de simulation numérique, alors qu’ils suivaient des études à l’école des mines de l’université de Nancy, Arnold ALLENIC et Mathieu ARONDEL ont réalisé cette synthèse (en document .doc à télécharger) intitulée «Introduction à l’I.A. : les systèmes multi-agents». Le travail est simple et clair. Il met en place des concepts de base pour celui qui approche pour la première fois ces notions et, à travers elles, cet univers particulier dont on s’apercevra très vite, si l’on fait d’autres recherches en ligne, qu’il est très rapidement jargonnant, spécialisé et réservé aux esprits à l’intelligence pas du tout artificielle !

Dans leur introduction, ils abordent d’abord la définition même de l’I.A. Les spécialistes cités, Kurzweil (1990), Luger et Stubbelfield (1993), Haugelend (1985) ont chacun leur manière d’insister sur tel ou tel aspect et d’orienter l’énonciation de leur concept. Une chose est sûre, cette notion emprunte ses composantes à diverses disciplines et matières :

  • l’informatique
  • les mathématiques et la logique (formalisation, modélisation)
  • la physique de l’ingénieur (développement des microprocesseurs de plus en plus complexes, mise au point de nouvelles architectures, développement de nouveaux capteurs, etc.)
  • les neurosciences (compréhension du cerveau)
  • la biologie et les sciences naturelles
  • la psychologie (validation des théories sur le fonctionnement de la mémoire, du langage, du comportement...)
  • la linguistique (modèles de manipulation du langage)
  • les sciences sociales (étude du comportement en société, de l’adaptation à l’environnement)
  • la philosophie

Connaissez-vous les divers modèles de l’I.A. ? L’I.A. symbolique, connexionniste, statistique. Et les SMA ? Les systèmes multi-agents ? Ceux-ci ont des applications dans le domaine de l’intelligence artificielle car ils permettent de réduire la complexité de la résolution d’un problème en divisant le savoir nécessaire en sous-ensembles, en associant un agent intelligent indépendant à chacun de ces sous-ensembles et en coordonnant l’activité de ces agents. Décision, contrôle et communication sont leurs trois champs d’application de prédilection. Mais les SMA montrent surtout leurs possibilités dans la simulation de systèmes complexes.

Les possibilités des SMA s’adaptent particulièrement aux problèmes posés par la simulation de systèmes complexes. Chaque un agent du système est programmé et a un comportement qui lui est propre. La simulation globale du système va résulter de la modélisation du comportement de chaque agent avec la réglementation du système et selon le comportement des autres agents. Dans ce cas les agents opèrent de manière réactive puisque leurs réactions dépendent seulement de la perception qu’ils ont de leur environnement. Toutes les informations relatives au comportement qu’ils vont devoir adopter s’y trouvent et ils n’ont pas besoin de communiquer avec les autres agents pour les acquérir. Les règles de décision qu’ils emploient sont simples et associent une zone de perception à plusieurs actions organisées en ordre de priorité en fonction de la zone de perception où ils se trouvent. Cette configuration permet même aux agents d’anticiper leurs actions en observant les zones de perception lointaine. Une telle simulation doit donc fonctionner sur plusieurs niveaux simultanément : au niveau de l’agent, à grande distance de celui-ci et sur l’ensemble du système global.

Malin, non ?

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