L’intelligence artificielle pour les systèmes complexes
Gérer un système complexe, c’est gérer un grand nombre d’entités et donc d’interactions, ce qui est impossible à concevoir et organiser correctement par le cerveau humain et les programmes informatiques simples. Les systèmes complexes concernent différents domaines, de la chimie à l'urbanisme, de l'anthropologie aux mathématiques et également l’organisation d’une société.
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
Introduction à l’intelligence artificielle
- Les sept axes de l’intelligence artificielle, une vision globale.
- Du mythe à la réalité de qu’est l’IA.
- Avantages, limites et coûts d’un projet en intelligence artificielle.
Les systèmes complexes
- Définition et caractéristiques.
- Études d’exemples concret.
Une solution : les Systèmes Multi-Agents (SMA)
- Intelligence distribuée.
- Algorithmes : fourmi, termites, vol d’oiseaux, …
- Agents auto-organisés, réactifs ou intelligents.
- Organisations, modèles et standards (AGR, FIPA, ...).
- Emergence : de nouveaux principes non prévisibles.
- Etude de cas pratique : simulation de comportement, cinéma
- Plateformes : Jade, Jack, CORMAS…
- Quand, comment et surtout pourquoi utiliser les SMA et l’intelligence distribuée?
SMA et CSP et Machine learning
- Introduction au machine learning.
- Introduction à la résolution de contraintes (CSP).
- SMA + CSP + Machine learning : les risques, les avantages et les coûts.