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1 Université Islamique au Niger Faculté des Sciences Techniques Intelligence Ar

1 Université Islamique au Niger Faculté des Sciences Techniques Intelligence Artificielle Master 1ere année Informatique Année académique 2020 -2021 Razikou Dilwani Abdoul Aziz 2 Plan du cours 1. Définition de l’intelligence artificielle 2. Historique de l’intelligence artificielle 3. Domaine d’application de l’intelligence artificielle 4. Les agents intelligents 5. Les algorithmes de recherche 6. Les algorithmes d’apprentissage 3 1. Définition de l’intelligence artificielle Le but de l’intelligence artificielle (IA) est de concevoir des systèmes capables de reproduire le comportement de l’humain dans ses activités de raisonnement. a. Intelligence : faculté de connaitre, de comprendre, qualité de l’esprit qui comprend et s’adapte facilement (1). L'intelligence peut être également perçue comme la capacité à traiter l'information pour atteindre des objectifs (2). b. Artificielle : produit par la technique, l’activité humaine (1). c. L'intelligence humaine : est caractérisée par plusieurs aptitudes, surtout cognitives, qui permettent à l'individu humain d'apprendre, de former des concepts, de comprendre, d'appliquer la logique et la raison. Elle comprend la capacité à reconnaître des tendances, comprendre les idées, planifier, résoudre des problèmes, prendre des décisions, conserver des informations, et utiliser la langue pour communiquer (3). d. Intelligence des animaux : « Intelligence animale » est une expression renvoyant aux capacités cognitives des animaux et à leur étude. Le sujet a donné lieu à de nombreux travaux dont les résultats offrent non seulement une meilleure compréhension du monde animal mais aussi, par extension, des pistes pour l’étude de l'intelligence humaine. Différents groupes d'espèces se démarquent par leurs aptitudes intellectuelles lors des recherches sur l'éthologie cognitive. Les grands singes, les dauphins, les éléphants et les corvidés (pies, corbeaux), qui peuvent se reconnaître dans un miroir, les chimpanzés et les corvidés qui fabriquent des outils, les perroquets qui peuvent tenir une conversation structurée, comprendre la notion de zéro et communiquer avec plus de huit-cents mots, les éléphants qui ont un comportement singulier face à leur mort et les cétacés au langage complexe en sont quelques exemples. D'autres animaux tels les rats, les cochons et les pieuvres ont intéressé les chercheurs par leur capacité de raisonnement. Certains animaux à l’organisation sociale particulière, dits « animaux eusociaux », ont une intelligence individuelle limitée mais forment cependant des communautés capables d'adaptation intelligente lorsqu'ils sont en groupe : on parle alors d'Intelligence Collective, comme c'est le cas chez les insectes sociaux.(4) e. Intelligence des plantes : Selon le Professeur Stefano Mancuso de l’Université de Florence (Italie), Il y a une sorte d’aveuglement face au monde végétal. C’est inscrit dans notre fonctionnement cérébral, cela a été étudié, et il existe même une expression en anglais pour cela : plant blindness, la « cécité pour les plantes ». C’est probablement dû au fait que notre cerveau n’est pas très bon pour traiter la quantité immense de données qui transitent par nos yeux. Il filtre donc tout ce qui n’est pas intéressant pour notre survie immédiate et se concentre sur la détection des dangers que peuvent représenter les autres animaux ou les autres humains. Mais pas sur les plantes, au milieu desquelles nous avons toujours évolué. 4 Les plantes ont les mêmes comportements que les animaux, mais qu’elles font les choses différemment, sans se déplacer. Elles ont suivi une sorte d’évolution parallèle à celle des animaux et c’est pourquoi nous avons tant de mal à les comprendre, parce qu’elles sont si différentes de nous. Les végétaux s’échangent des informations sur la qualité de l’air, du sol, sur la présence de pathogènes, sur une agression par des insectes. C’est une communication réelle. Cela signifie qu’il y a en quelque sorte des dialectes chimiques, de petites variations dans les composés organiques volatils qu’elles émettent. Elles communiquent avec les animaux. Dans de nombreux cas, les plantes sont même capables de manipuler des animaux avec les substances chimiques qu’elles produisent. Un exemple avec les relations que beaucoup de végétaux entretiennent avec les fourmis : quand des insectes les mangent, les plantes émettent des composés volatils pour appeler les fourmis à l’aide. Celles-ci viennent parce que la plante fabrique du nectar plein de sucre. Elles le boivent et défendent la plante contre ses ennemis. (5) f. Intelligence artificielle : Ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine. 5 2. Historique de l’intelligence artificielle L'intelligence artificielle prend ses racines dans l'antiquité, mais c'est surtout dans la deuxième partie du XXe siècle qu'elle prit son essor, et qu'une lecture historique devient envisageable. L'intelligence artificielle comme nous l'entendons aujourd'hui a été initiée par les philosophes classiques, dont Gottfried Wilhelm Leibniz avec son calculus ratiocinator, qui essaient de décrire le processus de la pensée humaine comme la manipulation mécanique de symboles, sans pour autant vouloir fabriquer des spécimens. Cette réflexion s'est concrétisée avec l'invention de l'ordinateur programmable dans les années 1940. Cet instrument et les idées qu'il sous-tend ont inspiré les scientifiques qui ont commencé à évoquer sérieusement la faisabilité d'un « cerveau électronique ». (6) Dans les années 1940 et 1950, une poignée de scientifiques d'une large gamme de domaines (mathématiques, psychologie, ingénierie, économie et science politique) ont commencé à discuter de la possibilité de créer un cerveau artificiel. Ce domaine de recherche de l'intelligence artificielle a été fondé en tant que discipline académique en 1956.(6) Figure 1 : L'IBM 702 : un ordinateur utilisé par la première génération de chercheurs en IA (source Wikipédia). La recherche en intelligence artificielle a vraiment commencé après une conférence tenue sur le campus de Dartmouth College pendant l'été 1956. À la suite de cette réunion, certains participants se sont investis dans une recherche sur l'intelligence artificielle. Certains utopistes ont pronostiqué qu'une machine aussi intelligente qu'un être humain existerait en moins d'une génération et des millions de dollars ont alors été investis pour réifier cette prédiction. Les toutes premières recherches dans le domaine des machines pensantes ont été inspirées par une convergence d'idées qui se sont progressivement répandues de la fin des années 1930 au début des années 1950. De récentes recherches en neurologie ont montré que le cerveau était un réseau électrique de neurones qui envoyaient des impulsions de type tout-ou-rien. La cybernétique de Norbert Wiener a décrit les contrôles et la stabilité dans les réseaux électriques. 6 La théorie de l'information de Claude Shannon détaille des signaux numériques (signaux tout-ou- rien). La théorie du calcul d'Alan Turing montre que toute forme de calcul peut être représentée numériquement. Les relations étroites entre ces idées suggèrent la possibilité de construire un cerveau artificiel. (6) Alan Turing, un jeune mathématicien britannique est l’une des personnes qui a exploré l’idée mathématique de l’intelligence artificielle. Turing a suggéré que les êtres humains utilisent les informations disponibles à partir de leurs raisonnements pour prendre des décisions et résoudre des problèmes. Alors pourquoi la machine ne peut pas faire la même chose ? ceci était la logique de son article de 1950, « Computing Machinery and Intelligence » dans lequel il a discuté sur comment implémenter des systèmes intelligents et comment tester leur intelligence. Le test de Turing est une proposition de test d’intelligence artificielle fondée sur la faculté d'une machine à imiter la conversation humaine. Décrit par Alan Turing en 1950 dans sa publication Computing Machinery and Intelligence, ce test consiste à mettre un humain en confrontation verbale à l’aveugle avec un ordinateur et un autre humain. Si la personne qui engage les conversations n’est pas capable de dire lequel de ses interlocuteurs est un ordinateur, on peut considérer que le logiciel de l’ordinateur a passé avec succès le test. Cela sous-entend que l’ordinateur et l’humain essaieront d’avoir une apparence sémantique humaine. Pour conserver la simplicité et l’universalité du test, la conversation est limitée à des messages textuels entre les protagonistes. (7) Figure 2 : exemple de simulation de test de Turing De 1957 à 1974, l’IA a connu une évolution florissante. Les ordinateurs sont devenus plus rapide, moins cher, accessible et stockent une grande quantité des données (information). 7 A partir des années 1980 l’IA a été relancer par deux sources : une expansion des algorithmes et une augmentation des fonds de recherche. John Hopfield et David Rumelhart ont popularisés les techniques de « Deep Learning » qui ont permis aux ordinateurs d’apprendre en utilisant leur expérience. D'autre part, Edward Feigenbaum a introduit des systèmes experts qui imitaient le processus de prise de décision d'un expert humain. A la fin des années 1980, l’IA s’est essentiellement focalisée sur les théories et techniques permettant à la réalisation d’intelligence individuelles. Dans la nature, il existe toutefois une autre forme d’intelligence-collective celle-là, comme les êtres multicellulaires simples, les colonies d’insectes sociaux, les sociétés humaines. Ces sources d’inspirations montrent qu’une forme d’intelligence supérieur peut résulter de l’activité corrélée d’entités plus simples. Dans les systèmes artificiels, ce champs porte le nom d’« intelligence artificielle distribuée » ou de « système multi agents ». Les année 1990 -2000, l’avènement d’internet a ouvert la voie au partage et à la communication de connaissances. Ainsi se pose les questions suivantes : Comment organiser et traiter ses gigantesques masses d’information ? comment uploads/Science et Technologie/ intelligence-artificielle 1 .pdf