Introduction à l’Intelligence Artificielle

Abstract

Ce document représente un recueil d’information concernant la gestion de projets informatique. A qui s’adresse ce document ? Ce cours s’adresse précisément pour les étudiants en 3ème année Licence du département Informatique de l’université de Tlemcen ; mais il peut en effet être utile à tous les étudiants voulant avoir des notions générales dans le domaine de l’Intelligence Artificielle (IA). L’intelligence artificielle est aujourd’hui au cœur des évolutions technologiques majeures qui transforment nos sociétés, nos industries et nos modes de vie. Comprendre les concepts, les méthodes ainsi que les applications de l’IA est devenu indispensable pour tout informaticien ou ingénieur moderne. Ce polycopié, intitulé « Introduction à l’intelligence artificielle », a pour objectif de fournir aux étudiants une base solide et structurée sur les principaux fondements de l’IA, en alternant aspects théoriques et illustrations pratiques. Structure du manuscrit Le manuscrit est organisé en huit chapitres progressifs qui couvrent les notions essentielles : Le premier chapitre est une introduction à l’intelligence artificielle où une présentation des origines, des objectifs et des domaines d’application de l’IA sont présentés. Ensuite, dans le deuxième chapitre nous allons présenter la différence entre donnée, information et connaissance et par la suite voir les différents paradigmes de représentation des connaissances. Dans le troisième chapitre, nous découvrons les systèmes experts : des systèmes capables de simuler le raisonnement d’un expert humain dans des domaines spécifiques, à travers des règles et des bases de connaissances. Le quatrième chapitre va étudier les différentes méthodes de résolution de problèmes où nous commencerons par les méthodes informées et nous passerons par la suite aux méthodes heuristiques non informées. Le cinquième chapitre décrit un cas particulier de problèmes à savoir : les problèmes de satisfaction de contraintes (CSP). Nous commencerons par présenter les CSP ensuite comment les modéliser et enfin quelques méthodes de résolution. i L’apprentissage automatique est abordé dans le 6ème chapitre où une introduction aux concepts de base du machine learning est décrite, les différents types existants et les critères de performance. Après cela, le chapitre 7 va se concentrer sur les réseaux de neurones où nous allons définir la structure de ce genre de réseaux, la notion de perceptron et bien sur quelques définitions générales sur l’apprentissage profond. Le dernier chapitre est plutôt une réflexion sur les impacts sociétaux, éthiques et philosophiques de l’intelligence artificielle, ainsi que sur les enjeux liés à la régulation et à la responsabilité. Ce polycopié se veut accessible, pédagogique et illustré d’exemples concrets afin de faciliter l’assimilation des concepts. Il constitue une première immersion dans le vaste domaine de l’intelligence artificielle et vise à préparer les étudiants à des études plus avancées ou à des applications pratiques en entreprise ou en recherche.