Bibliographie & annexes
Présentation
Auteur(s)
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Jean-Paul HATON : Professeur à l’université Henri-Poincaré, Nancy I - LORIA/INRIA - Membre de l’Institut universitaire de France
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Marie-Christine HATON : Professeur à l’université Henri-Poincaré, Nancy I - LORIA/INRIA
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Lire l’articleINTRODUCTION
L’intelligence artificielle (IA) a vu son importance économique s’accroître considérablement par sa capacité à s’attaquer à de nouvelles classes de problèmes, différents de ceux traités par l’informatique classique. Ces problèmes relèvent d’activités humaines variées (perception, prise de décision, planification, diagnostic, interprétation de données, compréhension du langage, conception) et présentent la particularité commune de nécessiter une exploitation raisonnée d’une grande quantité de connaissances, pour l’essentiel spécifiques du domaine étudié et acquises auprès d’experts.
La conception de systèmes à bases de connaissances (SBC) capables de réaliser des fonctions de raisonnement symbolique constitue ainsi à l’heure actuelle une part importante des recherches et des développements en IA. De tels systèmes nécessitent en particulier une représentation adéquate des connaissances mises en jeu ainsi que des mécanismes efficaces d’exploitation de ces connaissances ou de raisonnement.
Cet article présente un panorama des SBC et de leurs applications. Dans un premier temps sont envisagés les modes de représentation des connaissances utilisés dans les SBC : représentations logiques, réseaux sémantiques, règles de production, objets structurés, modèles, graphes causaux. Le paragraphe suivant est consacré à la démarche de résolution de problèmes complètement formalisés, tout d’abord dans une approche générale puis dans le cadre des problèmes avec contraintes. La fin de ce paragraphe traite du problème de la planification qui requiert des techniques particulières. Sont ensuite présentés les divers modes de raisonnement qui constituent les principes de base du fonctionnement des SBC. La coopération ou la concurrence entre agents dans les systèmes multiagents, qui constituent un univers de recherche et de développement important, sont ensuite développés. Un domaine très actuel est celui de la capitalisation des connaissances et de la mémoire d’entreprise, à la suite duquel est également traité le cas de la fouille de données. Nous envisageons ensuite les méthodes et outils pour le développement de systèmes à bases de connaissances, avant de donner quelques indications sur les développements actuels et de donner quelques perspectives et conclusions.
L'expertise technique et scientifique de référence
VERSIONS
- Version courante de mai 2012 par Jean-Paul HATON, Marie-Christine HATON
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Perspectives et conclusion7. Exemples
7.1 Domaines d’applications
Les différents types de systèmes qui viennent d’être présentés se rencontrent dans des domaines d’application très divers. Nous donnons ici une liste non limitative de tels domaines et d’applications.
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Aéronautique et espace : aide au pilotage, planification du trafic aérien ou d’une mission, satellites (correction d’altitude, gestion de batteries, contrôle des opérations de lancement, planification d’un lancement et d’une mission).
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Agriculture : diagnostic de maladies et conseil thérapeutique en pathologie végétale, aide au choix de semences ou d’engrais, aide à la gestion d’une ferme, d’une récolte.
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Banque, finance et assurance : gestion financière, contrôle de gestion et audit, gestion de portefeuilles, aide au placement, diagnostic d’entreprises, évaluation de risques de prêts, rédaction de contrats.
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Biologie : aide au diagnostic et à la décision (proche de la médecine), recherche clinique, planification d’expériences de laboratoire, interprétation de données physico-chimiques et d’images.
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Chimie : aide à la synthèse de nouvelles molécules organiques, élucidation de la structure tridimensionnelle de molécules.
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Droit, réglementation : études de normes (sécurité, etc.), liquidation de dossiers de retraite, gestion de réglementation complexe, aide à la rédaction d’actes (contrats, actes notariés, etc.), aide à l’utilisation de textes légaux.
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Électronique : diagnostic de pannes de circuits électroniques, aide à la conception de circuits VLSI, aide à la maintenance de circuits électroniques et électriques complexes (systèmes logiques, locomotives, rames de RER, etc.).
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Télécommunications : diagnostic de centraux et de réseaux téléphoniques, gestion des bandes de fréquences en radiocommunications, planification de réseaux.
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Géologie : aide à la prospection géologique et minière, conception de campagnes d’essais géotechniques, interprétation de carottes de forage,...
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Exemples
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - AYEL (M.), ROUSSET (M.C.) - La cohérence dans les bases de connaissances. - 1990 Cépadues Toulouse.
-
(2) - CHEN (C.H.) - Fuzzy Logic and Neural Network Handbook. - 1996 McGraw Hill.
-
(3) - DEAN (T.) et al - Artificial Intelligence, Theory and Practice. - 1995 Addison-Wesley.
-
(4) - DUCOURNAU (R.) et al. (rédacteurs) - Langages et modèles à objets. - 1998 INRIA, collection Didactique.
-
(5) - FERBER (J.) - Les systèmes multiagents : vers une intelligence collective. - 1995 InterÉditions.
-
(6) - FRON (A.) - Programmation avec contraintes. - 1994 Addison-Wesley Paris.
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...
ANNEXES
Association française d’intelligence artificielle (AFIA)
http://cambronne.polytechnique.fr/afia
Fédération européenne des associations nationales d’intelligence artificielle (ECCAI)
American Association for artificial intelligence (AAAI)
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