Cours de ABDOUNE Rosana
UMMTOÀ propos de ce cours
La Représentation des Connaissances et le Raisonnement (RCR) est une discipline fondamentale de l'intelligence artificielle qui s'intéresse aux méthodes permettant de représenter les connaissances d'un domaine et de raisonner à partir de celles-ci afin de résoudre des problèmes, prendre des décisions ou déduire de nouvelles informations.
Ce module présente les principaux formalismes de représentation des connaissances ainsi que les mécanismes de raisonnement associés. Une attention particulière est portée aux approches permettant de traiter des connaissances incomplètes, imprécises ou incertaines, largement rencontrées dans les applications modernes de l'intelligence artificielle.
Destiné aux étudiants de 4ème année Ingénieur en Intelligence Artificielle, ce cours combine des fondements théoriques, des exemples d'application, des travaux dirigés, des travaux pratiques et des évaluations afin de développer les compétences nécessaires à la conception de systèmes intelligents capables de représenter et d'exploiter efficacement les connaissances.
Au cours de cette formation, vous étudierez notamment :
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Les fondements de la représentation des connaissances et du raisonnement ;
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Les limites de la logique classique et les logiques non classiques ;
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La logique modale ;
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La logique des défauts ;
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Le raisonnement sous incertitude ;
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Les réseaux bayésiens ;
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La théorie de l'évidence de Dempster-Shafer.
Objectifs pédagogiques
À l'issue de cette formation, vous serez capable de :
Connaissances
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Comprendre les principes fondamentaux de la représentation des connaissances et du raisonnement ;
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Expliquer les limites de la logique classique et l'intérêt des logiques non classiques ;
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Décrire les principes de la logique modale, de la logique des défauts, des réseaux bayésiens et de la théorie de Dempster-Shafer ;
- Comprendre les mécanismes d'inférence et de prise de décision en présence d'incertitude.
Compétences
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Représenter des connaissances à l'aide des formalismes adaptés ;
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Modéliser des situations comportant des informations incomplètes, imprécises ou incertaines ;
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Mettre en œuvre différents mécanismes de raisonnement selon le contexte étudié ;
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Choisir le formalisme le plus approprié pour résoudre un problème d'intelligence artificielle.
Aptitudes
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Développer un esprit d'analyse face aux problèmes de représentation des connaissances ;
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Adopter une démarche rigoureuse dans la modélisation des connaissances ;
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Être capable de sélectionner une approche de raisonnement adaptée à une application donnée.
Prérequis
Pour suivre ce cours dans de bonnes conditions, il est recommandé de posséder des connaissances de base en :
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Logique mathématique ;
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Fondements de l'intelligence artificielle ;
Équipe pédagogique
Dr. ABDOUNE Rosana
Enseignante au Département d'Informatique de l'Université Mouloud Mammeri de Tizi Ouzou (UMMTO), spécialisée en intelligence artificielle.
Ses travaux de recherche portent principalement sur :
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le Machine Learning ;
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le Deep Learning ;
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le Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP) ;
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la Représentation des Connaissances.
À travers ses activités d'enseignement et de recherche, elle accompagne les étudiants dans l'acquisition des connaissances théoriques et des compétences pratiques nécessaires à la conception de systèmes intelligents.
Foire aux questions (FAQ)
Question #1
À quoi sert la représentation des connaissances ?
Question #2
Combien de temps faut-il pour apprendre la représentation des connaissances en ligne ?
Question #3
Est-il facile d'apprendre la représentation des connaissances ?
Question #4
Pourquoi apprendre la représentation des connaissances ?
Réponse #1
La représentation des connaissances permet de modéliser les informations d'un domaine sous une forme exploitable par un système informatique. Elle constitue une composante essentielle de l'intelligence artificielle en permettant aux systèmes de raisonner, de prendre des décisions, de résoudre des problèmes et d'expliquer leurs conclusions.
Réponse #2
Le temps d'apprentissage dépend de votre niveau de départ et de vos objectifs. Les concepts fondamentaux peuvent être acquis en quelques semaines grâce à un cours structuré, tandis que la maîtrise des techniques avancées, telles que les ontologies, les logiques de description ou le raisonnement automatique, nécessite généralement plusieurs mois de pratique.
Réponse #3
La représentation des connaissances est accessible à toute personne possédant des bases en informatique et en logique. Certains concepts, notamment les formalismes logiques et les mécanismes de raisonnement, peuvent demander un effort supplémentaire, mais une approche progressive accompagnée d'exemples pratiques facilite considérablement leur compréhension.
Réponse #4
La représentation des connaissances est au cœur de nombreux systèmes d'intelligence artificielle, tels que les systèmes experts, les assistants intelligents, le Web sémantique et les graphes de connaissances. L'étudier permet de concevoir des systèmes capables de représenter, d'organiser et d'exploiter efficacement les connaissances pour résoudre des problèmes complexes.