PANORAMA de l'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE Cet ouvrage, organisé en 3 volumes, est issu de la communauté française des chercheurs en intelligence artificielle (IA). Il a pour objectif de dresser un panorama des recherches effectuées en IA allant de travaux fondamentaux aux applications et aux frontières, en mettant l accent tout autant sur les résultats obtenus que sur les problématiques actuelles. Il s adresse à un public d étudiants de master et de doctorat, mais aussi de chercheurs et d ingénieurs intéressés par ce domaine. L ouvrage est organisé en trois volumes : - le premier volume regroupe vingt chapitres traitant des fondements de la représentation des connaissances et de la formalisation des raisonnements (Volume 1. Représentation des connaissances et formalisation des raisonnements) ; - le deuxième volume offre une vue de l IA, en onze chapitres, sous l angle des algorithmes (Volume 2. Algorithmes pour l Intelligence Artificielle) ; - le troisième volume, en onze chapitres également, décrit les principales frontières et applications de l IA (Volume 3. L Intelligence Artificielle : frontières et applications). Si chaque chapitre peut être lu indépendamment des autres, les références croisées entre chapitres sont nombreuses et un index global de l ouvrage permet d aborder celui-ci de façon non linéaire. Volume 2. Algorithmes pour l Intelligence Artificielle Ce deuxième volume présente les principales familles d algorithmes développés ou utilisés en IA pour apprendre, inférer, décider. Des approches génériques pour la résolution de problèmes y sont présentées : la recherche heuristique ordonnée, particulièrement utile pour aborder certains jeux, ainsi que les métaheuristiques. Les problèmes de satisfaction de contraintes, éventuellement flexibles, complètent l éventail de ces méthodes. Le traitement des représentations liées à la logique requiert des algorithmes spécialisés, qu il s agisse de déduction automatique, de satisfaisabilité d ensembles de propositions, ou encore de programmation logique. Ils sont aussi présentés dans ce volume. L algorithmique des modèles graphiques de représentation, en particulier celle des réseaux de type bayésien, ainsi que le développement d algorithmes pour la planification ou l apprentissage automatique sont également abordés. La postface dresse un parallèle entre les problématiques algorithmiques en recherche opérationnelle et en intelligence artificielle. Table des matières Préface Alain Colmerauer 1 Recherche heuristiquement ordonnée dans les graphes d états 2 Jeux et recherche heuristique 3 Déduction automatique 4 Programmation logique 5 Logique propositionnelle et algorithmes autour de SAT 6 Raisonnement par contraintes 7 Réseaux de contraintes valués 8 Modèles graphiques pour l incertitude : inférence et apprentissage 9 Planification en intelligence artificielle 10 Algorithmique de l apprentissage et de la fouille de données 11 Méta-heuristiques et intelligence artificielle Postface Philippe Chrétienne
