Intelligence Artificielle IA

La première partie du cours définit le champ de l'IA et son évolution à travers les décennies. Vous découvrirez comment les ambitions initiales des pionniers des années 1950 ont donné naissance à des paradigmes variés, depuis les systèmes basés sur des règles jusqu'aux approches probabilistes modernes. Le document retrace également les succès et les limites des différentes "révolutions" en IA, offrant une perspective critique sur les promesses et les défis actuels du domaine. Ces éléments historiques sont essentiels pour comprendre pourquoi l'IA contemporaine combine souvent des techniques symboliques et statistiques.

Une section importante est consacrée aux systèmes formels, pierre angulaire de l'IA classique. Vous apprendrez comment la logique mathématique (calcul des prédicats, logique modale) permet de représenter des connaissances et d'automatiser des raisonnements. Le cours explique également pourquoi ces systèmes, bien que puissants pour des problèmes bien définis, peinent à gérer l'incertitude et les informations incomplètes - une limitation qui a motivé le développement d'autres approches comme les réseaux bayésiens ou le machine learning.

Le cœur pratique du document se concentre sur Prolog, le langage emblématique de la programmation logique en IA. Vous découvrirez sa syntaxe unique basée sur les prédicats et les règles, son mécanisme d'unification et sa stratégie de résolution par backtracking. Ces concepts sont illustrés par des exemples concrets montrant comment Prolog permet d'implémenter rapidement des systèmes de raisonnement automatique. Bien que moins médiatisé que Python aujourd'hui, Prolog reste un outil précieux pour certains types de problèmes en IA, notamment ceux impliquant des arbres de décision ou des bases de connaissances complexes.

La partie avancée aborde deux piliers de l'IA symbolique : les systèmes experts et les problèmes de satisfaction de contraintes (CSP). Le cours explique comment les systèmes experts combinent une base de règles métier avec un moteur d'inférence pour reproduire l'expertise humaine dans des domaines spécialisés. Les CSP, quant à eux, sont présentés comme une méthode générique pour résoudre des problèmes où la solution doit respecter un ensemble de contraintes (emploi du temps, configuration, etc.). Vous découvrirez des algorithmes comme le backtracking ou la propagation de contraintes, toujours largement utilisés dans des applications industrielles.

Télécharger ce cours complet vous donnera accès à une introduction rigoureuse aux méthodes classiques de l'IA, qui continuent d'influencer les approches modernes. Que vous soyez étudiant en informatique, ingénieur curieux des fondements de l'IA ou professionnel travaillant sur des systèmes à base de règles, ce PDF vous fournira les concepts clés et les outils pratiques pour explorer ce pan essentiel de l'intelligence artificielle. La combinaison équilibrée entre théorie et exemples concrets en fait une excellente porte d'entrée vers l'IA symbolique.