I.4. LES DOMAINES DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Quelques domaines de l'intelligence artificielle sont
:
· Les systèmes experts : un
système expert est un logiciel capable de simuler le comportement d'un
expert humain effectuant une tâche précise. Il s'agit là
d'un domaine où le succès de l'intelligence artificielle est
incontestable et cela est sans doute dû au caractère très
ciblé de l'activité que l'on demande de simuler. Le logiciel
MYCIN (1974) par exemple est capable de fournir un très bon diagnostic
dans la mesure où il est spécialisé dans certains types de
leucémies.
· La représentation des
connaissances : si l'on veut qu'un logiciel soit capable de manipuler
des connaissances, il faut savoir les représenter symboliquement. C'est
là un des secteurs les plus importants de la recherche en intelligence
artificielle.
· La simulation du raisonnement humain.
Les hommes sont capables de raisonner sur des systèmes incomplets,
incertains et même contradictoires. On tente de mettre au point des
logiques qui formalisent de tels modes de raisonnement (logiques modales,
temporelles, floue, non monotones, etc.).
· Le traitement du langage naturel.
Qu'il s'agisse de traduire un texte dans une autre langue ou de le
résumer, le problème crucial à résoudre est celui
de sa compréhension. On pourra dire qu'un logiciel comprend un texte
lorsqu'il pourra le représenter sous une forme indépendante de la
langue dans laquelle il est écrit : c'est une tâche très
difficile mais, bien que l'on soit très loin des enthousiasmes des
premiers temps, des progrès significatifs ont d'ores et
déjà été réalisés. On commence
à trouver des traducteurs automatiques d'autant meilleurs qu'ils
traitent d'un domaine spécialisé et des logiciels documentaires
non triviaux.
· La résolution de
problèmes : représentation, analyse et résolution
de problèmes concrets. Les jeux fournissent une bonne illustration de ce
domaine : le champion du monde de Backgammon est un programme depuis quelques
années déjà et cela sera vraisemblablement aussi le cas
pour le jeu d'échecs dans peu de temps. Le jeu de Go résiste
beaucoup plus aux efforts des programmeurs de jeux.
· la reconnaissance de la parole : les
progrès sont beaucoup plus lents qu'on ne l'imaginait mais constants. On
est encore loin de pouvoir produire un logiciel capable de reconnaître
les paroles d'un locuteur quelconque et cela essentiellement parce que la
compréhension d'un mot, d'une phrase requiert beaucoup d'informations
extra-langagières (le contexte, la connaissance du monde dans lequel
nous vivons interviennent de manière fondamentale). Un Dictaphone
automatique a malgré tout été proposé dans le
commerce en 1994 mais il ne fonctionne que si le locuteur sépare chacun
des mots et n'effectue aucune liaison.
· La reconnaissance de l'écriture
: même la reconnaissance de l'écriture dactylographiée
n'est pas un problème facile (bien qu'on commence à trouver sur
le marché des logiciels très performants). L'écriture
manuscrite pose des problèmes autrement plus ardus : cela n'est pas
étonnant dans la mesure où cette tâche peut nous poser
à nous aussi des problèmes insolubles. Certains chercheurs
essaient de reconstituer le mouvement de la main à partir du texte
qu'elle a écrit afin de comprendre ce qui a été
écrit.
· La reconnaissance des visages :
longtemps considéré comme un des problèmes les plus
difficiles de l'intelligence artificielle, il semble que l'on obtienne des
résultats intéressants en utilisant des réseaux neuronaux.
· la robotique. Il y a
déjà longtemps que des robots industriels ont fait leur
apparition dans les usines. On appelle robot de la première
génération, ceux qui sont capables d'exécuter une
série de mouvements préenregistrés. Un robot de la
deuxième génération est doté de moyens de
perception visuelle lui permettant de prendre certaines décisions. Un
robot de la troisième génération, objet des recherches
actuelles, doit acquérir une plus grande autonomie comme se
déplacer dans un environnement inconnu. On est encore loin du robot
domestique ou ménager.
· l'apprentissage. L'idée est
d'avoir un logiciel qui devrait avoir des capacités d'apprentissage
autonome pour pouvoir être véritablement qualifié
d'intelligent.
· les réseaux neuronaux. Un
réseau de neurones formels est un modèle rudimentaire du cerveau
humain, chaque cellule neuronale étant décrite comme une fonction
à seuil possédant une sortie et dont les entrées sont
reliées à d'autres neurones. Il est pourtant possible d'effectuer
des tâches non triviales à l'aide de tels réseaux (la
reconnaissance des formes et en particulier des visages en étant
l'exemple le plus frappant). Ces réseaux partagent plusieurs
propriétés importantes avec le cerveau humain :
répartition de l'information sur l'ensemble du réseau (où
se trouve la mémoire dans le cerveau ?), programmation non explicite
(nous ne savons pas non plus ce que nous savons), etc.
· les systèmes complexes
adaptatifs : on regroupe sous ce vocable les algorithmes
génétiques et les modèles de vie artificielle. Il s'agit
là, énoncé de manière abusivement succincte,
d'étudier comment des populations soumises à des lois simples et
naturelles convergent naturellement vers des formes organisées.
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