\documentclass[11pt,oneside,onecolumn]{article}
\includeonly{SBC,acquisition,connaissances,rapc}
%\includeonly{model-concept}
%\usepackage{here}
\usepackage[dvips]{graphics}
\usepackage{epsfig}
\usepackage{amsmath}
\usepackage{amssymb}
\usepackage{a4}
\usepackage{french}
%\setcounter{chapter}{3}
%\setcounter{section}{1}
%\setlength{\oddsidemargin}{-1cm}
%\setlength{\evensidemargin}{-1cm}
\setlength{\topmargin}{-2cm}
\setlength{\textwidth}{15cm}
%\setlength{\headheight}{-1cm}
\setlength{\textheight}{23cm} \setlength{\footskip}{1cm}
%\noenglishquote \noenglishdoublequotes
\pagestyle{myheadings}
\markright{Initiation à l'IA}
\title
{
Introduction aux techniques d'intelligence artificielle
}
\author
{Alain Mille\thanks{Ce document profite largement de supports précédemment réalisés par Jean-Marc Fouet, disparu prématurément qui avait préparé ce cours en 2000. Je remercie aussi André Michel à qui j'ai emprunté sa façon de présenter la logique.} \\ Université Claude Bernard \\ LIRIS\\\'Equipe Cognition, Expérience et Agents Situés
}
\date{\today}
\begin{document}
\maketitle

\tableofcontents
\newpage
\section{Introduction}
\subsection{Intelligence Artificielle / Intelligence}

<< L'Intelligence >> est associée intuitivement à la capacité à résoudre desproblèmes. C'est à ce titre que le jeu d'échecs, par exemple, a été particulièrement utilisé pour essayer de caractériser cette << intelligence >> dont fait preuve l'homme quand il détermine son coup. En effet, si l'on imagine l'écriture d'un programme qui de manière systèmatique examine toutes les solutions ouvertes par les coups légaux à chaque nouvel état du jeu, on arrive à une complexité de calcul impressionnante incompatible avec sa mise en oeuvre par un calculateur quelconque (il faudrait qu'il soit plus de 1 million de fois plus puissant que le plus puissant des calculateurs actuels). C'est une sorte de démonstration que l'homme fait << autrement >> et démontre ainsi son << intelligence >>. Vous trouverez dans les documents préparés par Jean-Marc Fouet (http://www710.univ-lyon1.fr/{\tilde}fouet/DEA/index.html) une illustration de ces problèmes de complexité. Il introduit la notion d'heuristique permettant de couper drastiquement la complexité par la << connaissance >> de certaines propriétés qui simplifient très efficacement le problème posé. Ce recours à des heuristiques permet de revenir à des résolutions combinatoires réalisables car explorant un espace fini (et petit) de solutions. Les systèmes à base de connaissances sont fondés sur ce principe d'exploiter la connaissance de certaines propriétés pour résoudre simplement des problèmes complexes (en simplifiant le problème !).C'est ainsi qu'un système << intelligent >> est supposé exploiter des connaissances pour fonder son comportement\footnote{Nous verrons qu'un comportement peut sembler parfaitement << intelligent >> sans reposer sur l'exploitation de connaissances explicicites.}.

Ces systèmes à base de connaissances démontrent donc des compétences en faisant reposer leur fonctionnement sur la mise en oeuvre d'un raisonnement s'appuyant sur ces connaissances. Ces notions de connaissances et compétences seront donc omniprésentes dans l'étude du champ de l'intelligence artificielle. Diférencier connaissances et compétences permet de couvrir la plus grande part du domaine de l'intelligence artificielle.


\subsection{Connaissances et compétences}
\label{sec:Connaissances-compétences}


Il n'existe naturellement pas de définition canonique des notions de connaissances et compétences et ce sont plut\^ot des considérations sur ces notions que nous allons tenter de rendre claires pour situer les différentes acceptions de ces termes que l'on retrouvera classiquement dans le domaine de l'intelligence artificielle.

Les connaissances sont supposées explicitables, c'est-à-dire qu'il doit exister une façon de les rendre explicites. La capacité à << conceptualiser >> est alors intimement liée à la notion de connaissances. Les connaissances sont explicitées pour \^etre communiquées, partagées, combinées, etc.  Le coeur historique de l'Intelligence Artificiel\cite{Cre93}, \cite{Kir91} est constitué de l'étude de cette conceptualisation du monde destinée à servir de connaissances exploitables par les mécanismes de raisonnement des systèmes. De plus, l'hypothèse est faite qu'il est possible de mener l'étude de ces connaissances et des mécanismes de raisonnement en faisant abstraction des sous-systèmes << sensitifs >> et des sous-systèmes << moteurs >> des systèmes << intelligents >>. Comme la conceptualisation suppose une terminologie nommant et organisant ces concepts, l'hypothèse a été faite qu'il était possible de décrire les différents états traversés pendant le raisonnement sous la forme d'un langage logico-mathématique utilisant un vocabulaire connu (l'anglais pour l'essentiel!). Enfin, il est souvent admis que l'on peut étudier séparément la cognition du processus d'apprentissage de concepts, du développement psychologique, et des changements de type évolutionnaires. Ces approches relèvent toutes d'une manière ou d'une autre à une approche << logicienne >> qui a fondé les techniques de l'intelligence artificielle \cite{New90}. Nous verrons toutefois qu'il s'agit maintenant d'un enjeu majeur pour la recherche d'intégrer cette approche avec des approches plus fondées sur l'émergence de compétences et de connaissances à partir d'éléments beaucoup plus liés aux systèmes << sensitifs >> et << moteurs >>. Les sciences cognitives sont au coeur du débat.

Les compétences, quant à elles,  se constatent, sans donner forcément lieu à une explicitation des connaissances mises en oeuvre. Les compétences peuvent \^etre le résultat de l'exploitation de connaissances sur la t\^ache à réaliser et sur le contexte de cette t\^ache par un << moteur de raisonnement >> mais il est parfaitement possible de faire preuve de compétence sans \^etre capable d'expliciter cette compétence sous la forme de connaissances, ni m\^eme de disposer d'une représentation interne de ces connaissances \cite{Bro91}. La manière dont ces compétences peuvent \^etre acquises et reproduites  fait l'objet de recherches importantes. La conceptualisation serait alors une t\^ache particulière liée à la nécessité de transmettre << noir sur blanc >> des connaissances enfouies dans la << matière grise >>\footnote{J'emprunte ici à Jean-Marc Fouet la métaphore du passage de la << matière grise >> au << noir sur blanc >>.}.


\newpage

\section{Représenter les connaissances pour << raisonner logiquement >>}
\input{Syst_formel}
\subsection{Rappels de logique}
\label{sec:logique}
\input{par_logique}
\include{SBC}
\include{connaissances}
\include{acquisition}
\include{rapc}
\bibliographystyle{apalike}
\bibliography{Intro_IA,/home/am/bibliomille/biblio,/home/am/bibliomille/atrouver,/home/am/bibliomille/decision,/home/am/bibliomille/niel}
\end{document}