Ce cours constitue une introduction aux techniques de l'Intelligence Artificielle (IA) . Il y est abordé les aspects fondamentaux se rapportant à cette matière, telles l'approche cognitive et l'approche pragmatiste, auxquelles un intérêt appuyée sera accordé, ainsi l'approche connexionniste permettant, pour chacune d'elles, de disposer des outils nécessaires d'aborder cette discipline.
Après une introduction sommaire permettant de situer cette discipline ainsi que ses champs d'application, les points suivants seront abordés:
1. Les techniques de recherche. Ces techniques s'appuient sur le formalisme des graphes pour représenter un problème ainsi que les différentes étapes empruntées pour aboutir à une solution. Les graphes sont parcourus selon des stratégies variées comprenant les algorithmes de recherches en profondeur, en largeur et meilleur d'abord, ainsi que les algorithmes à coût uniforme et A*.
2. Les techniques de représentation de la connaissance. La représentation sous forme de règles de production et la représentation logique seront abordés.
3. Les systèmes experts. Ils constituent la confluence entre les deux premiers points. Ce sont sont généralement des programmes d'aide où est reconnue une expertise humaine insuffisamment structurée pour constituer une méthode de travail précise, sûre, complète et directement transposable sur ordinateur, et, selon l'expérience accumulée, sujette à révision ou à complément
4. Apprentissage automatique et réseaux de neurones. On y abordera l'apprentissage supervisé ainsi que le fonctionnement des perceptrons monocouche et multicouches (avec rétropropagation) avec des exemples de problèmes linéairement et non-linéairement séparables.
- Enseignant: Lahouari ZERNA