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Titre
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L'image, entre vie et intelligence artificielles
/ UTLS - la suite
/ 09-07-2004
/ Canal-U - OAI Archive
COUCHOT Edmond
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pas de résumé disponible Mot(s) clés libre(s) : cybernétique, image numérique, intelligence artificielle, objet virtuel, perspective, production d'image, représentation du réel, simulation numérique, technique figurative
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Linguistique et informatique : la traduction automatique
/ UTLS - la suite, Mission 2000 en France
/ 16-02-2000
/ Canal-U - OAI Archive
DANLOS Laurence
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Conférence du 16 février 2000 par Laurence Danlos. La linguistique informatique est un domaine scientifique neuf, né du développement conjoint des modèles mathématiques et informatiques (théorie des langages formels) et de la formalisation des descriptions linguistiques. Il a pour objectif le traitement automatique du langage naturel et il se situe au carrefour de la linguistique et de l'intelligence artificielle ou des sciences cognitives dans leurs recherches sur le langage naturel.Les recherches en linguistiques informatiques débouchent sur des applications qui relèvent des Industries de la Langue. L'application la plus connue et la plus ancienne est la Traduction Automatique. Nous exposerons les principales difficultés rencontrées en Traduction Automatique et nous dresserons un bilan sur les systèmes existants et sur les perspectives. Nous présenterons ensuite un panorama des autres applications, en particulier celles issues de l'émergence du Web (La Toile) dans lesquelles les calculs statistiques se combinent avec les calculs linguistiques. Mot(s) clés libre(s) : ambiguité lexicale, intelligence artificielle, langage naturel, lemmatisation, linguistique informatique, modèle mathématique, sciences cognitives, sémantique, traduction assistée par ordinateur, traduction automatique
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Les relations difficiles entre l’Intelligence Artificielle et les Neurosciences
/ Inria / Interstices
/ 26-08-2020
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Alexandre Frédéric
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L’Intelligence Artificielle (IA) s’est construite sur une opposition forte entre connaissances et données. Les neurosciences ont tout d’abord fourni des éléments confortant cette vision avec la description de deux formes de mémoire, traitant respectivement de connaissances et de données. Les neurosciences ont ensuite décrit des interactions fortes entre ces deux formes de mémoire et ont suggéré que ces interactions permettent une cognition plus robuste et plus performante. De son coté, l’IA a pâti des limitations résultant de la dualité stricte entre connaissances et données. Pour autant, les chercheurs en IA restent trop souvent bloqués sur ces conceptions initiales et peinent à intégrer les mécanismes suggérés par les neurosciences. Ils se privent ainsi de pistes d’évolution prometteuses et d’un dialogue fertile avec ce domaine... Mot(s) clés libre(s) : neurosciences, intelligence artificielle, modèle computationnel, mémoire
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MOOC L'Intelligence Artificielle… avec intelligence !
/ INRIA, UNIT
/ 06-04-2020
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ALEXANDRE Frédéric, VIEVILLE Thierry, DE QUATREBARBES Sophie
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L’IA vous fait peur ? Vous en entendez parler à toutes les sauces ? Les humains seraient bons pour la casse ? Mais c’est quoi l’intelligence (artificielle) au fait ? Class’Code IAI est un Mooc citoyen accessible à toutes et à tous de 7 à 107 ans pour se questionner, expérimenter et comprendre ce qu’est l’Intelligence Artificielle… avec intelligence !
Ce cours a pour but de : décrypter le discours autour de l'IA pour passer des idées reçues à des questions sur lesquelles s'appuyer pour comprendre, manipuler des programmes d'IA pour se faire une opinion par soi-même, partager une culture minimale sur le sujet, pour se familiariser avec le sujet au-delà des idées reçues, être en mesure de discuter le sujet, ses applications, son cadre avec des interlocuteurs variés pour contribuer à la construction des applications de l’IA Mot(s) clés libre(s) : intelligence artificielle, programmation objetIA, programmation informatique, apprentissage machine, polymorphisme, jeux de données, développement durable
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L'intelligence artificielle
/ Mission 2000 en France
/ 19-09-2000
/ Canal-U - OAI Archive
HATON Jean-Paul
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L'intelligence artificielle (IA) a pour but de faire faire par une machine des tâches réputées intelligentes, que ce soit en s'inspirant du fonctionnement perceptif et cognitif humain ou non. Pour mener à bien cette tâche ambitieuse, l'IA est amenée à formaliser le savoir et les connaissances et à mécaniser les raisonnements dans les domaines de l'activité humaine. Les méthodes et techniques mises en oeuvre sont variées, pluridisciplinaires et souvent complémentaires : modèles symboliques fondés sur des connaissances, réseaux neuromimétiques, modèles stochastiques. Après un optimisme excessif des premiers travaux au cours des années 1950, l'IA a permis au cours des dernières années de mettre au point des applications pratiques résolvant des problèmes réels dans des domaines très divers tels que l'aide à la décision, le diagnostic, l'interprétation de signaux, la reconnaissance de la parole, le traitement du langage écrit, la robotique, l'interprétation d'images et la vision par ordinateur, les jeux, le réglage de machine, la conduite de processus industriels, etc. Ces domaines seront utilisés pour illustrer les principes et les méthodes présentées au cours de cette conférence. Les tendances actuelles de la recherche en IA ont trait à l'amélioration de la robustesse des systèmes mis au point, à l'approfondissement des connaissances dans un domaine d'activité et à l'interaction plus " naturelle " entre un utilisateur et une machine. Une autre tendance importante est l'intégration de l'IA dans des systèmes d'information plus généraux d'une entreprise ou d'une organisation. Mot(s) clés libre(s) : intelligence artificielle, mécanisme d'apprentissage, modèle statistique, modèle symbolique, réseaux neuromimétiques, simulation, système expert
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Les programmes informatiques : applications techniques et exploitations commerciales
/ Mission 2000 en France
/ 11-09-2000
/ Canal-U - OAI Archive
LOPEZ Mauricio
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L'objectif de l'exposé est d'illustrer le cheminement qui mène à l'exploitation commerciale d'une technologie "agent" à partir des résultats obtenus par un projet de recherche. La première partie est une introduction à la technologie agent et ses applications : caractéristiques des agents, agents mobiles, agents intelligents, applications dans l'industrie et dans la vie courante. La deuxième partie décrit en détails les fonctions, la structure et l'utilisation des agents dans le cas de Kelkoo.com, un guide d'achat sur Internet. Ici, les agents servent à chercher des informations relatives aux produits vendus par des sites marchands sur Internet. A partir de ces informations il devient possible de guider l'internaute dans sa recherche d'un produit et de comparer les offres des différents marchands. La dernière partie explique comment a été choisi le domaine d'application de la technologie initialement développée et comment celle-ci a été adaptée et optimisée pour ce domaine. Mot(s) clés libre(s) : commerce électronique, informatique distribuée, intelligence artificielle, logiciel, programmation objet, recherche sur Internet, représentation des connaissances, service guide d'achat, technologie agent
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Naviguer comme les Polynésiens
/ Inria / Interstices
/ 20-12-2019
/
Jaulin Luc
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Dans l’Océan Pacifique, les Polynésiens savaient naviguer entre des îles distantes sans GPS, ni boussole, ni horloge. Ils pouvaient rester plusieurs jours sans voir un morceau de terre. Pourtant, ils ne se perdaient pas grâce à une technique de navigation utilisant une connaissance partielle de leur environnement et la vision stellaire. De nos jours, avec l’apparition du GPS, ces techniques peuvent nous paraître désuètes. Cependant, dans un environnement sous-marin, le GPS ne fonctionne pas. Pour naviguer sans refaire surface, les robots sous-marins cherchent à reproduire les méthodes de navigation ancestrales afin d’explorer de grands environnements sans jamais se perdre. Mot(s) clés libre(s) : robotique sous-marine, robotique mobile, intelligence artificielle, navigation topologique, navigation métrique, exploration, environnement non structuré
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Les animats
/ UTLS - la suite
/ 02-11-2002
/ Canal-U - OAI Archive
MEYER Jean-Arcady
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Contrairement aux ambitions affichées aux origines de la discipline, en 1956, les recherches en intelligence artificielle ont à ce jour largement échoué à reproduire l'intelligence de l'homme, même si un programme d'ordinateur a réussi à battre le champion du monde aux échecs. Quant aux robots modernes, ils ne brillent pas non plus par leur intelligence, même si certaines machines caniformes ou humanoïdes sont de véritables merveilles de technologie. De nombreux chercheurs estiment qu'il est largement prématuré d'espérer reproduire directement l'intelligence de l'homme tant qu'on n'aura pas compris comment elle s'est mise en place au cours de l'évolution. Aussi, dans le but de rechercher en quoi l'intelligence humaine s'explique à partir des processus adaptatifs les plus simples hérités des animaux - et plutôt que de viser directement à comprendre et à reproduire les performances les plus élaborées dont est capable le cerveau - ces chercheurs visent d'abord à synthétiser des animats, c'est-à-dire des animaux artificiels ou des robots réels dont les lois de fonctionnement sont aussi inspirées de la biologie que possible. L'objectif est d'attribuer à ces animats certaines des capacités d'autonomie et d'adaptation basiques qui caractérisent les animaux réels, de façon à leur permettre de "survivre" ou d'assurer leur mission dans des environnements plus ou moins imprévisibles et dangereux. Cette conférence évoquera quelques automates célèbres - du pigeon d'Archytas de Tarente au canard de Vaucanson, en passant par l'androïde de Léonard de Vinci - pour rappeler que la conception de machines inspirées du vivant a été de tout temps une préoccupation humaine. La structure générale d'un animat et son mode de fonctionnement seront ensuite décrits. Ils se caractérisent par le fait que l'animat acquiert des comportements efficaces par interaction étroite avec son environnement, grâce à son architecture de contrôle - équivalent du système nerveux d'un animal - reliant ses capteurs - équivalents des récepteurs sensoriels- à ses actionneurs - équivalents des organes moteurs. Puis divers exemples illustreront la façon dont les animats peuvent eux-mêmes améliorer ou se constituer une architecture de contrôle ou une morphologie adaptées, par des processus inspirés de la biologie comme le développement, l'apprentissage ou l'évolution des espèces. Enfin, à partir notamment de l'évocation des "biobots" - robots hybrides constitués à la fois d'éléments artificiels et d'éléments vivants - les avantages et les risques liés à ces recherches seront discutés. Mot(s) clés libre(s) : animal artificiel, apprentissage des robots, biobot, ethologie, intelligence artificielle, processus biomimétique, réseaux de neurones, robotique, sciences cognitives
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L'expérience dans les sciences, modèles et simulations
/ UTLS - la suite, Mission 2000 en France
/ 15-01-2000
/ Canal-U - OAI Archive
PARROCHIA Daniel
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Après avoir été sous-estimée par Descartes, constructeur d'une science déductive essentiellement théorique, l'expérience, à partir de Newton, a acquis une place prépondérante, sinon autonome, dans les sciences modernes et contemporaines, au point que la vérification expérimentale est devenue un moment essentiel du " rationalisme appliqué ". Dès la seconde moitié du XIXème siècle, cependant, et notamment à partir de Maxwell, la détermination d'objets scientifiques repasse par la construction de modèles théoriques permettant d'aborder des champs nouveaux sur des bases formelles identiques. Aujourd'hui, un pas de plus est franchi puisque la simulation informatique des tests expérimentaux fait perdre son empiricité à l'expérience et tend à la réinstaller au sein du théorique. La question se pose ainsi de savoir si ce nouveau tournant nous ramène à son point de départ et quelles sont les limites de cette réintégration de l'expérience dans la pratique théorique. Mot(s) clés libre(s) : connaissance scientifique, épistémologie, expérience, intelligence artificielle, méthodologie des sciences, modèle, modélisation, philosophie des sciences, réel, simulation
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L'expérience dans les sciences, modèles et simulations
/ UTLS - la suite, Mission 2000 en France
/ 15-01-2000
/ Canal-u.fr
PARROCHIA Daniel
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Après avoir été sous-estimée par Descartes, constructeur d'une science déductive essentiellement théorique, l'expérience, à partir de Newton, a acquis une place prépondérante, sinon autonome, dans les sciences modernes et contemporaines, au point que la vérification expérimentale est devenue un moment essentiel du " rationalisme appliqué ". Dès la seconde moitié du XIXème siècle, cependant, et notamment à partir de Maxwell, la détermination d'objets scientifiques repasse par la construction de modèles théoriques permettant d'aborder des champs nouveaux sur des bases formelles identiques. Aujourd'hui, un pas de plus est franchi puisque la simulation informatique des tests expérimentaux fait perdre son empiricité à l'expérience et tend à la réinstaller au sein du théorique. La question se pose ainsi de savoir si ce nouveau tournant nous ramène à son point de départ et quelles sont les limites de cette réintégration de l'expérience dans la pratique théorique. Mot(s) clés libre(s) : modèle, réel, philosophie des sciences, méthodologie des sciences, expérience, épistémologie, connaissance scientifique, intelligence artificielle, modélisation, simulation
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