Après une perspective historique brossant un panorama de l'enchaînement des idées et des travaux qui ont conduit à l'émergence de l'intelligence artificielle, les problématiques de la représentation des informations disponibles dans un formalisme adéquat et de la formalisation des raisonnements sont abordées. ©Electre 2024

Panorama de l'intelligence artificielle

Cet ouvrage, organisé en trois 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 1. Représentation des connaissances et formalisation des raisonnements

Pour simuler sur un ordinateur un processus de raisonnement ou de prise de décision, il faut disposer d'une représentation de l'information à exploiter. Débutant par un chapitre retraçant la longue histoire de l'émergence de l'IA, ce premier volume passe ensuite en revue différents cadres de représentation, logiques, quantitatifs, ou graphiques, susceptibles de prendre en compte l'information incomplète, les exceptions, l'incertitude, le temps, l'espace, les préférences, les taxonomies, les normes, les émotions, ou encore la confiance entre agents. L'examen de différents types de raisonnement à base de similarité, et l'étude de nombreuses problématiques autour de la description des actions et de leurs conséquences, de l'argumentation, de la décision, du diagnostic, de la révision des croyances, de la fusion des informations, de l'interaction entre agents, de l'apprentissage, de l'acquisition et de la validation de bases de connaissances, complètent ce volume. Une postface revient sur les questions posées par la formalisation du raisonnement.