Solver : résolutions de contraintes complexes
L'informatique de gestion classique a atteint ses limites aujourd'hui en terme d'innovation. Une des solutions qu'il existe aujourd'hui pour innover, est de se tourner vers l'intelligence artificielle.
L'intelligence artificielle est un vaste domaine et cette formation se focalise sur la résolution de contraintes complexes. Imaginez vous en train d’organiser l’arrivée et le départ des 2 100 trains quotidiens qui transitent en gare du Nord, tout en respectant les contraintes de sécurité.
Repensez à la dernière fois que vous avez du faire un plan de table de plus de 50 personnes en prenant en compte la personnalité de chaque convive pour les placer correctement. Un vrai casse-tête non?
Les solvers, ou CSP, nos donnent la possibilité de modéliser ces problèmes complexes sous forme de contraintes et de donner une solution des solutions.
Durée
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Publics cibles
Développeurs, Chefs de projet
Pré-requis
Algorithmie, connaître au moins un langage de programmation
Objectifs
Informations
Cette formation est accessible en présentiel et à distance (classe virtuelle)
Programme détaillé
Qu'est-ce qu'un problème complexe?
- Définition de complexe.
- Etudes de différents exemples classiques en industrie.
- Définition des contraintes et du solver.
- Comment identifier les contraintes?
- Passer du langage naturel à la modélisation.
- Optimisation de contraintes.
- Mise en pratique.
Comment fonctionne les solvers et les CSP?
- Le principe algorithmique de base : CSP, Max-CSP, Weigth-CSP, ...,
- Les optimisations possibles : propagation, backtrack, conflit minimaux, distribués…
- Les axes de recherches.
Quels les sont les solveurs actuels?
- Présentation de Prolog, choco, optaplaner, python-constraint.
- Caractéristiques à prendre en compte pour le choix du solver.Solver et machine learning?
- Introduction au machine learning.
- Intégration du machine learning dans les CSP.