IA: Fondamentaux de l'Intelligence Artificielle

Objectifs d'apprentissage

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'Intelligence Artificielle (IA) et ses différents champs d'application.
• Maîtriser l'historique de l'IA et son évolution à travers les décennies.
• Apprendre les bases des systèmes formels et leur rôle dans la modélisation des problèmes en IA.
• Acquérir des compétences pratiques en programmation logique avec Prolog, incluant la syntaxe et les mécanismes de résolution.
• Développer une compréhension approfondie des systèmes experts, de leur architecture et de leurs applications.
• Savoir formuler et résoudre des problèmes de satisfaction de contraintes (CSP) à l'aide d'algorithmes appropriés.

Public cible

Ce cours s'adresse aux étudiants en informatique, ingénierie ou mathématiques appliquées, ainsi qu'aux professionnels souhaitant se spécialiser en Intelligence Artificielle. Les participants doivent avoir des bases solides en programmation et en logique mathématique. Ce cours convient également aux chercheurs et développeurs curieux d'approfondir leurs connaissances en IA, en particulier dans les domaines des systèmes experts et de la programmation logique.

Plan du cours

• Champ de l’IA : Introduction aux domaines clés de l'IA, incluant l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et la robotique.
• Historique : Exploration des étapes marquantes de l'IA, des premiers algorithmes aux avancées récentes comme le deep learning.
• Systèmes Formels : Étude des formalismes logiques et mathématiques utilisés pour représenter les connaissances et raisonner.
• Langage Prolog : Notions de Base : Initiation à la programmation en Prolog, avec des exercices pratiques sur les faits, règles et requêtes.
• Systèmes Experts : Analyse des composants d'un système expert (moteur d'inférence, base de connaissances) et études de cas concrets.
• Constraints Satisfaction Problems : Méthodes pour modéliser et résoudre des problèmes CSP, avec des exemples en planification et optimisation.

Description détaillée

Ce cours offre une immersion complète dans les fondements théoriques et pratiques de l'Intelligence Artificielle. Il commence par une vue d'ensemble du champ de l'IA, en distinguant ses sous-domaines comme l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur et les systèmes multi-agents. L'historique de l'IA est ensuite abordé pour contextualiser les progrès actuels, en soulignant les contributions majeures de chercheurs comme Alan Turing ou John McCarthy.

La partie sur les systèmes formels introduit des outils essentiels pour la modélisation des problèmes, tels que les logiques propositionnelle et du premier ordre. Les étudiants apprendront ensuite à utiliser Prolog, un langage emblématique de l'IA, pour implémenter des raisonnements logiques. Des travaux pratiques permettront de consolider ces compétences.

Le module sur les systèmes experts détaille leur utilité dans des domaines comme la médecine ou la finance, en s'appuyant sur des architectures classiques (ex : MYCIN). Enfin, la résolution de problèmes CSP sera illustrée via des algorithmes comme le backtracking ou l'arc-consistance, avec des applications en emploi du temps ou en logistique.

Des études de cas réels et des projets encadrés ponctueront le cours pour relier la théorie aux défis industriels. Des ressources complémentaires (articles, vidéos) seront fournies pour approfondir les thèmes abordés.