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Reconnaissance de la parole et dialogue oral homme-machine| Réf : H3740 v1
Auteur(s) : Jean-Paul HATON, Marie-Christine HATON
Date de publication : 10 févr. 2000
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Technologies logicielles Architectures des systèmes (225 articles en ce moment)
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Un raisonnement peut être défini comme un enchaînement d’énoncés ou de représentations symboliques conduit en fonction d’un but, ce but pouvant prendre des formes variées : démontrer, convaincre, élucider, interpréter, décider, justifier, expliquer, etc. Un tel enchaînement est une caractéristique importante d’un raisonnement. Il est en général non linéaire et nécessite des retours en arrière (backtracks), présents dans la quasi-totalité des systèmes d’IA tout comme dans la démarche humaine.
L’indéterminisme inhérent à la plupart des applications réelles et l’explosion combinatoire de solutions rend indispensable une supervision active, efficace et, si possible, intelligente de la succession des étapes d’un raisonnement. Le problème de conduite et de supervision du raisonnement, ou « contrôle » (mauvaise traduction du terme anglais control) est d’une importance majeure. Cette notion s’oppose à l’utilisation aveugle d’une base par application systématique de l’algorithme de raisonnement, de la même façon qu’en résolution de problèmes une recherche heuristique s’oppose au parcours systématique de l’espace de solutions.
Il existe deux grands types de démarches en résolution de problèmes pour conduire un raisonnement face à un certain but recherché :
partir des données disponibles sur l’état courant du problème à résoudre et utiliser les connaissances pour progresser vers le but. Cette démarche de raisonnement est qualifiée d’ascendante (bottom-up) ou encore guidée par les données. Nous avons vu que, dans les systèmes de production, elle correspond au chaînage avant des règles ;
partir du but et des connaissances disponibles pour transformer ce but en des sous-buts de plus en plus simples ou pour prédire une situation ou une hypothèse à vérifier sur les données du problème. Il s’agit d’un raisonnement descendant (top-down) ou guidé par les buts (chaînage arrière dans les systèmes de production).
Un tel contrôle du raisonnement est un métaraisonnement correspondant à un processus cognitif fondamental chez un être...
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(1) - AYEL (M.), ROUSSET (M.C.) - La cohérence dans les bases de connaissances. - 1990 Cépadues Toulouse.
(2) - CHEN (C.H.) - Fuzzy Logic and Neural Network Handbook. - 1996 McGraw Hill.
(3) - DEAN (T.) et al - Artificial Intelligence, Theory and Practice. - 1995 Addison-Wesley.
(4) - DUCOURNAU (R.) et al. (rédacteurs) - Langages et modèles à objets. - 1998 INRIA, collection Didactique.
(5) - FERBER (J.) - Les systèmes multiagents : vers une intelligence collective. - 1995 InterÉditions.
(6) - FRON (A.) - Programmation avec contraintes. - 1994 Addison-Wesley Paris.
...
Association française d’intelligence artificielle (AFIA)
http://cambronne.polytechnique.fr/afia
Fédération européenne des associations nationales d’intelligence artificielle (ECCAI)
American Association for artificial intelligence (AAAI)
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