Modélisation d'un système multi-agents : application à la réunion d'attribution des charges horaires au département d'informatique de gestion

1.2. DEFINITION

Que signifie le terme « intelligence artificielle » ? Des définitions existent dans les ouvrages scientifiques et dans les dictionnaires spécialisés ou non. En quoi un programme IA diffère-t-il des autres ? Nous tenterons de répondre à ces deux questions. Examinons d'abord les définitions fournies par les dictionnaires. Le dictionnaire le Petit Robert en propose une:

« I.A., partie de l'informatique qui a pour but la simulation de facultés cognitives afin de suppléer l'être humain pour assurer des fonctions dont on convient, dans un contexte donné, qu'elles requièrent de l'intelligence. »^24(*)

Ainsi, le système ne produit pas une action intelligente mais se contente de la simuler. Si la machine peut exécuter une opération qui requière de l'intelligence chez l'humain, on peut la considérer comme intelligente.

Le dictionnaire encyclopédique de Bernard LAMIZET et Amhed SILEM poursuit la comparaison en ajoutant la notion de concurrence entre l'homme et la machine. Ces auteurs voient dans l'intelligence artificielle l'avenir de l'informatique.

«Discipline dont le but est l'étude et la conception de systèmes dont le comportement se rapproche de ce que nous qualifions d'intelligence chez l'homme. De par l'ambition de ce domaine et le nombre de domaines en lesquels elle s'est, au fil des années, scindée, il s'agit d'une composante majeure de l'informatique. De plus, il s'agit sans aucun doute de celle qui dispose des plus vastes perspectives puisqu'elle se pose en concurrente de l'esprit humain dont nous sommes bien loin d'avoir percé les insondables secrets. »^25(*)

Raoul SMITH^26(*) introduit la notion d'apprentissage à partir de l'environnement et de l'expérience et présente le concept de la représentation symbolique des connaissances.

Celle-ci permet de faire des inférences, c'est-à-dire de raisonner à partir des connaissances formalisées produites. De surcroît, il souligne l'épineux problème de la compréhension du langage naturel ou humain, l'un des enjeux de l'intelligence artificielle du futur. On peut facilement constater que le terme couvre un vaste champ de recherche.

Les articles et ouvrages de vulgarisation présentent aussi des définitions. Jean-François DORTIER introduit des notions d'analyse, de résolution de problèmes, de prise de décisions, d'apprentissage et de perception. L'intelligence artificielle a développé ces techniques au cours des cinquante dernières années.

« Domaine de l'informatique qui s'attache à construire des programmes intelligents, c'est-à-dire capables d'analyser un environnement, de résoudre des problèmes, de prendre des décisions, d'apprendre, de percevoir. »^27(*)

Alain BONNET souligne deux objectifs de l'IA : comprendre la nature de l'intelligence (But partagé par les sciences cognitives) et simuler l'intelligence :

« L'intelligence artificielle est une discipline visant à comprendre la nature de l'intelligence en construisant des programmes d'ordinateur imitant l'intelligence humaine. »^28(*)

« L'intelligence artificielle s'intéresse aux processus cognitifs mis en oeuvre par l'être humain lors de l'accomplissement de tâches intelligentes. »^29(*)

Cela ne signifie pas pour autant que l'ordinateur produit réellement une conduite intelligente. C'est l'observation des comportements humains exigeant un degré d'intelligence qui permet la modélisation et l'exécution sur la machine.

Jacques FERBER, professeur d'informatique et spécialiste en intelligence artificielle distribuée, souligne la comparaison entre la performance de l'intelligence humaine et celle de la machine. Il ne s'agit pas d'une forme d'intelligence générale mais d'une forme multifactorielle.

« Le terme «intelligence artificielle» a été utilisé pour désigner un projet de recherche consistant à concevoir une machine intelligente, c'est-à-dire capable de réussir aussi bien qu'un être humain dans des tâches jugées complexes. »^30(*)

La méthode de l'IA consiste à élucider certaines activités du cerveau pour les reproduire sur ordinateur. Comprendre, communiquer, résoudre un problème, élaborer une stratégie et prendre une décision font partie de cet ensemble. L'intelligence artificielle s'inspire de l'étude de ces conduites chez l'homme et propose une modélisation informatique. Elle va de pair avec le développement des sciences cognitives.

Quelle est la spécificité de l'intelligence artificielle par rapport à la programmation classique? Son but est de comprendre la nature de l'intelligence et de construire des programmes simulant les conduites associées à cette qualité.

Au départ l'informaticien cherche à résoudre un problème. Le programme doit donc se servir d'un ensemble de mécanismes afin de trouver une méthode susceptible d'apporter une solution. L'intelligence artificielle diffère alors essentiellement de la programmation classique. Pour celle-ci, c'est l'humain qui construit le raisonnement à appliquer et le programme s'exécute jusqu'aux résultats prévisibles. Autrement dit, la programmation est déterministe. Au contraire, dans une application en IA, « c'est le programme qui choisit le chemin à suivre. »^31(*) Celui-ci n'est pas déterminé au préalable.

Ainsi, la méthode de recherche en intelligence artificielle consiste à partir d'une activité humaine jugée intelligente (ou tâche intelligente), à émettre des hypothèses sur les processus mis en oeuvre lors de l'accomplissement de la tâche considérée, à les incorporer dans un programme, à observer le comportement et les résultats produits par celui-ci, à affiner la théorie du départ et à modifier le programme.^32(*)

Tout d'abord la caractéristique principale d'un programme est l'emploi d'une représentation symbolique de l'aspect du monde concerné. L'intelligence artificielle utilise des langages de programmation de haut niveau ou langages déclaratifs, qui permettent de manipuler des symboles structurant nos connaissances. Cette représentation établit une relation entre le monde réel dans lequel s'inscrit le problème à traiter et le système symbolique que l'on utilise pour le résoudre, et qui n'est pas forcément numérique.

L'intelligence artificielle sépare les connaissances à traiter par le programme et les modes de raisonnement ou d'inférence (déductive ou inductive) susceptibles de manipuler ces connaissances et d'apporter une solution au problème posé.

En second lieu, l'utilisation d'heuristiques est une autre caractéristique fondamentale.

On peut définir celles-ci comme « une méthode informelle sans garantie de succès ». « Une démarche heuristique consiste, face à un problème, à essayer un chemin en gardant la possibilité d'en essayer d'autres si celui qui paraissait prometteur n'a pas conduit rapidement à une solution. »^33(*)

Le programme est confronté à un certain nombre de difficultés. Il doit être capable de fournir une solution au problème posé malgré l'absence de l'ensemble de données relatives au problème. Il doit également pouvoir faire face à des entrées contradictoires ou conflictuelles. Il doit être capable d'apprendre. Alain BONNET définit cet apprentissage en informatique par « la capacité d'améliorer ses performances en tenant comptes des erreurs passées. »^34(*) Ce processus implique la capacité de généraliser, de découvrir des analogies, de choisir des omissions, c'est-à-dire d'oublier des détails inutiles.

Les principales caractéristiques présentées ci-dessus montrent la différence entre la programmation classique, procédurale et déterministe, et les méthodes utilisées en intelligence artificielle. Mais à quoi sert l'IA ? Examinons les domaines d'application de la recherche en intelligence artificielle.

* ²⁴ Le Nouveau Petit Robert, 2000.

* ²⁵ D'après Bernard LAMIZET, et Ahmed SILEM, Dictionnaire encyclopédique des sciences de l'information et

de la communication, Ellipses, Paris, 1997, p.305.

* ²⁶ Raoul SMITH, Dictionary of ARTIFICIAL INTELLIGENCE, Collins, London, 1990, p. 22.

* ²⁷ Jean-François DORTIER, « espoirs et réalité de l'intelligence artificielle, Le cerveau et la pensée, Sciences Humaines, Paris, 1999, p. 362.

* ²⁸ Alain BONNET, L'Intelligence artificielle, Promesses et Réalités, InterEditions, Paris, 1984, p. 17.

* ²⁹ Alain BONNET, L'Intelligence artificielle, Promesses et Réalités, InterEditions, Paris, 1984, p. 17.

* ³⁰ Jacques FERBER, Les systèmes multi-agents,vers une intelligence collective, InterEditions, Paris, 1995, p. 5.

* ³¹ Alain BONNET, L'Intelligence artificielle, Promesses et Réalités, InterEditions, Paris, 1984, p. 17.

* ³² Alain BONNET, op. cit., p.18

* ³³ Alain BONNET, L'Intelligence artificielle, Promesses et Réalités, InterEditions, Paris, 1984, p. 20.

* ³⁴ Alain BONNET, L'Intelligence artificielle, Promesses et Réalités, InterEditions, Paris, 1984, p. 24.