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 .larousse.et le robot

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Fleur

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MessageSujet: .larousse.et le robot   Ven 14 Jan 2011 - 22:00



Dernière édition par Fleur le Ven 14 Jan 2011 - 22:01, édité 1 fois
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MessageSujet: Re: .larousse.et le robot   Ven 14 Jan 2011 - 22:01

:x L'Intelligence Artificielle
Publié le:17/12/2009
Révision 2009 de la définition



L'Intelligence Artificielle est une expression forgée par l’informaticien John McCarthy en 1956 au moment où l’informatique en était à ses tout premiers pas. Pour plus de commodité, on l’appelle souvent « IA ». Marvin Lee Minsky, américain cofondateur avec McCarthy du 1er centre de recherche sur l’IA, la définit à cette époque comme « la construction de programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont, pour l’instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l’apprentissage perceptuel, l’organisation de la mémoire et le raisonnement critique ». Cette définition est pleine d’imagination car elle date d'une époque où l'ordinateur - au sens d'aujourd'hui – n’en était qu’à ses tout débuts, capable seulement d’effectuer les 4 opérations, c'est à dire moins qu'une calculette d'aujourd'hui. Officiellement, c'est à dire selon les chercheurs universitaires, ce projet n’a pas encore abouti. Pourtant, l’IA a bien produit ce qu’elle avait projeté.
L’organisation de la mémoire des ordinateurs n’est plus un problème depuis longtemps. L’automatisation du « raisonnement critique » et l’ « apprentissage conceptuel » sont devenus des faits grâce à l’invention – française - du système expert d’ordre 0 dès les années 1980. Dans l’ignorance de ces résultats, les chercheurs en IA ne s’accordent même plus sur ce qu’elle est réellement. Ils contribuent à brouiller l’image de l’Intelligence Artificielle en inventant de nouvelles définitions dans lesquelles "l’intelligence" n’a même plus sa place.

DÉFINITION DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

· Comme le proposait Minsky il y a un demi-siècle, l'Intelligence Artificielle, c'est l'automatisation de processus mentauxconscients.
· Si l'on se réfère à l’association littérale des deux mots "intelligence" et "artificiel", le sens est identique. "Intelligence" signifie capacité à créer des liens entre informations pour en produire de nouvelles. C’est elle qui permet de simuler le réel auquel est confronté tout être vivant et de trouver les solutions favorables à sa survie. Son moteur, c’est le raisonnement dont parle Minsky, lui-même moteur du langage humain. Quant à "artificiel", son sens est clair : une aptitude existant dans la nature mais copiée par l'homme au travers d'une machine. La réunion des deux mots donne : l’Intelligence Artificielle est une machine donnant l’impression de penser comme l’homme.
· Nos processus mentaux reposant d’abord sur l’exploitation logique des faits, cela a permis d’aboutir à une autre définition, très proche, moins ambitieuse, mais beaucoup plus réaliste : l’Intelligence Artificielle, c’est d’abord l’automatisation du raisonnement humain.
Cette troisième définition est sûrement la plus satisfaisante car les recherches qui ont abouti dans ce sens ont montré que l’expression « Intelligence Artificielle » n’est pas un vain mot. En effet, l’automatisation du raisonnement a fourni des résultats étonnants dans quatre domaines où la logique est reine, grâce à la technique du système expert :
programmation en langage naturel, qui permet de développer les applications sans passer par un développeur informaticien
« Conversationnel », technique qui permet à l’ordinateur de dialoguer avec ses utilisateurs à l’infini comme un humain, mais aussi aux utilisateurs de développer des programmer capables de dialoguer
comportementpédagogique, qui permet à l’ordinateur d’expliquer clairement à ses utilisateurs en langage courant ce qu’il est en train de faire, comment il est parvenu à ses résultats et de transmettre ses connaissances
simulation logique, qui permet à l’ordinateur de tester le fonctionnement d’une connaissance, d’une idée ou d’une machine, de vérifier comment elle fonctionne, de signaler ses contradictions

Autres tentatives de définitions
Dans l’atmosphère générale de doute sur la faisabilité de l’IA, certains spécialistes de l’informatique se sont sentis obligés de définir deux types d’IA : une « IA forte », celle qui est définie ci-dessus et qui, dans leur esprit, n’est pas près de voir le jour et une « IA faible », à la portée de tout développeur intelligent. Dans ce dernier cas, il suffit qu’un programme donne l’impression pendant deux minutes d’être intelligent pour qu’il relève de l’IA. Outre qu’une telle définition manque singulièrement d’ambition et de précision, au sens de Minsky, elle est une hérésie.
Pour un autre groupe de spécialistes, plutôt mathématiciens, si un programme simule des processus mentaux inconscients ou instinctifs, par exemple l’« arc réflexe » (ou « réflexe de Pavlov »), cela suffit pour affirmer qu’il relève de l’Intelligence Artificielle. C’est l’objet des recherches menées autour de l’apprentissage automatique, qui ont abouti aux réseaux de neurones. Pour mettre en œuvre cette forme d’IA, ils font appel au calcul complexe, là où les tenant de l’IA « forte » font plutôt appel aux techniques de gestion de bases de données. Les réseaux neuronaux sont déjà utilisés dans l’industrie, par exemple pour la reconnaissance de l’écriture manuscrite ou des signaux radars. Les chercheurs qui travaillent sur ce type de technique espèrent parvenir bientôt à générer automatiquement par l’observation du réel de vraies connaissances, celles qui pourront être exploitées par le raisonnement de l’IA forte. Quant ils y parviendront, le réseau neuronal fera partie des techniques de l’IA (forte).
Exemples de faux programmes IA
Ce manque d’exigence dans la définition de l’IA permet à nombre de logiciels du commerce de se prétendre « IA » pour attirer le chaland, alors qu’ils ont été écrits tout à fait classiquement. Une fois dans les mains de leurs utilisateurs, ils ne se révèlent pas différents des autres logiciels, déception qui contribue à donner à l’Intelligence Artificielle une image brouillée et négative.
L’exemple de fausse « IA » le plus répandu, c’est l’IA de certains jeux vidéos modernes. Ces jeux pilotent des personnages fictifs humains (« bots ») contre lesquels le joueur doit lutter. Dans l’intérêt du jeu, les concepteurs sont obligés de donner à leurs bots le comportement le plus intelligent possible. De l’avis même de l’ensemble des joueurs, cette IA, quoique progressant chaque année, est encore bien fruste et n’en mérite pas le nom. Les bots sont incapables de raisonner et n’agissent « qu’à l’instinct ». C’est pourquoi, afin que le jeu ne soit pas trop facile et peu attractif, les concepteurs compensent la qualité par la quantité : ils multiplient le nombre de bots s’opposant simultanément au joueur. Si l’IA était satisfaisante, elle serait capable de piloter un seul adversaire de taille à lutter contre le joueur.

Un autre exemple, plus ancien : les programmes de jeu d’échecs. Les plus sophistiqués ou puissants, comme Deep Blue, se sont révélés capables de battre, une fois, le champion du monde d’échecs. Pour certains, c’est la preuve de leur intelligence. Et pourtant, ils ne prétendent aucunement faire appel à l’IA. Pas le moindre raisonnement là-dedans. En effet, là où le joueur d’échecs humain simule des coups, les compare, développe une stratégie, effectue des raisonnements et sait reconnaître d’un coup d’œil l’intérêt ou le danger d’une position, les programmes d’échecs, eux, se contentent de calculer. Utilisant leur gigantesque mémoire sans faille, ils explorent tous les coups possibles sans discernement, même ceux qui seraient qualifiés de « stupides » par n’importe quel joueur confirmé, affectant des probabilités de succès à chacun des milliers de coups possibles qui en découlent. A la fin du temps imparti, le calcul s’arrête et le coup présentant la meilleure probabilité de réussite est joué.

LES RÉSULTATS DE L’IA AUJOURD’HUI

Depuis les années 1980 et grâce à l’invention du système expert doté de la capacité de raisonnement, l'IA dote l’ordinateur des comportements suivants :
Capacité de décider par le raisonnement, de fournir des explications en clair sur le raisonnement, de détecter les contradictions au sein des données traitées
Capacité de dialoguer normalement avec l’homme
Capacité d’apprendre au contact avec l’homme, comme un bon élève : guidé par l’ordinateur, l’homme lui enseigne ses connaissances, ou bien l’ordinateur apprend seul les connaissances par l’analyse de textes
Capacité d’apprendre automatiquement par l’observation du réel ( par analyse de données capteurs sur une longue durée par exemple).
Dans le domaine de la spéculation, on peut ajouter qu'un programme dotant une machine d'une apparente conscience de soi relève de l'IA.

Les applications rendues possibles par ces aptitudes :
Programmes conversationnels (étant entendu que la programmation procédurale sait en produire mais de courte durée et, surtout, sans qu'il soit possible de les faire modifier sans la présence d’un informaticien)
Outils d'aide à la décision, d'aide au diagnostic, de diagnostic de panne, de résolution de problèmes (toutes applications nécessitant du raisonnement sur des connaissances très évolutives qui, sinon, deviendraient obsolètes)
Interfaces homme-machine intelligentes (de plus en plus vocales et conversationnelles, basées sur une interactivité maximum avec l’utilisateur, capables de déduire ou deviner ses besoins pour lui éviter des manipulations superflues)
Robotique (au sens d’Asimov, le summum de la simulation de l’intelligence humaine, pas la robotique industrielle actuelle)
Génie logiciel (abandon de la programmation procédurale)
Logiciels pédagogiques, didacticiels (applications réclamant du raisonnement, des diagnostics, de l’explication, de la simulation)
Simulation logique (par opposition à : simulation numérique), test d'idées
LES OUTILS D'IA – LE DÉCLARATIF ET LE PROCÉDURAL

LES 1ERS LANGAGES

Au fil du temps, certains langages de programmation se sont avérés plus commodes que d’autres pour tenter d'écrire des applications relevant de l’intelligence artificielle. Parmi ceux-ci, Lisp inventé par John McCarthy aux USA en 1958, puis Prolog conçu en France en 1972, furent sans doute les plus médiatisés. Lisp n'avait qu'un rapport lointain avec l'IA, mais Prolog ressemblait déjà à un outil d’IA, avec sa base de règles et son moteur exploitant un début de logique (la logique dite « d'ordre 1 »). Prolog ne raisonnait pas mais fut le premier langage informatique capable de faire du "déclaratif", par opposition aux langages classiques dits "procéduraux". Dans le déclaratif, la connaissance que devra exploiter le programme est « déclarée » en langage courant sous forme d’une liste de règles. Ceci dit, Prolog restait essentiellement un langage procédural.
Dans un programme procédural, tous les chemins utilisés pour parvenir aux résultats ont été définis un à un par le programmeur : avec l’aide de l’expert de la connaissance à mettre dans le programme, il repère chaque cas à traiter, il raisonne dessus, il trouve la solution et l’inscrit dans le programme à l’aide d’un langage spécial très proche de la machine. Ce qui explique la lenteur et la lourdeur de l'opération. Ce langage spécial (Pascal, C++, Java, Cobol, assembleur, etc.) est totalement incompréhensible pour le commun des mortels. Il faut une formation d’au moins 6 mois pour pouvoir en maîtriser un. Un programme procédural est donc une liste des solutions aux cas qui se présenteront. Dans un programme déclaratif, c’est un outil (Maïeutica par exemple) qui guide l’expert dans l’expression de sa connaissance et écrit le programme. Par la suite, c’est un « moteur » qui raisonnera sur le cas présenté (à la place du programmeur donc), trouvera la solution ...et l’oubliera. Un programme déclaratif est une liste des connaissances humaines (de l’expert), accompagnée d’un moteur capable de raisonner dessus.
Le système expert - La Logique d'ordre 0+

Au cours des années 1980, les chercheurs IA français se sont spécialement penchés sur la programmation de logiques pouvant donner de l’intelligence aux ordinateurs. C’est ainsi que l’on a vu apparaître les logiques floue, d’ordre zéro, d’ordre 1 (Prolog), épistémique , temporelle, modale, etc. La logique floue, la première à apparaître (Mycin), a produit nombre de systèmes experts. Elle présente cependant le défaut de n’être pas naturelle : elle progresse par le calcul et non par le raisonnement. Les conclusions des règles « floues » sont affectées de coefficients de certitude sur lequel le calcul va s’exercer pour aboutir aux résultats. L’automatisation des logiques épistémique, modale et temporelle sont encore du domaine de la recherche. La logique d’ordre 1 a permis, grâce à Prolog, de développer nombre de programmes depuis 20 ans. Elle est aujourd’hui en voie de disparition, n’offrant apparemment pas d’avantages par rapport aux techniques procédurales classiques qui, elles, s’améliorent sans cesse.
De ce foisonnement de réflexions sur le raisonnement est née une structure de logiciel révolutionnaire : le système expert. Alors que les programmes classiques sont des pages et des pages de textes cryptés sans organisation visible, le système expert est une forme de programme divisée en 2 parties radicalement différentes : une base de données contenant des connaissances en clair et un moteur chargé de raisonner dessus pour exécuter ce programme. Cela fait trente ans que l’on produit des systèmes experts mais très peu d’entre eux méritent ce nom. Ils ne sont écrits que par des programmeurs et présentent de nombreux défauts.
C’est en France (Université Paris VI) que le système expert est devenu un outil d’une grande puissance, apportant la preuve que l’IA n’était pas une chimère, avec l’apparition d’un moteur doté de la logique dite « d’ordre 0+ ». Sous ce nom bizarre, on ne décrivait en fait que notre logique quotidienne, celle qui nous permet d’expliquer aux autres ou de déduire des faits nouveaux. Il suffisait de la programmer, ce qui n’était pas difficile. Seuls des chercheurs français l’ont fait (système expert Pandora)…puis l’ont oublié, ne se rendant pas compte de la portée de leur découverte. Ce fut le premier pourtant à montrer les aspects « mentaux » réclamés par Minsky : réelle capacité de raisonnement, aptitude à résoudre les problèmes, à décider, à apprendre et à dialoguer (« conversationnel ») s’appuyant sur le raisonnement, aptitude à expliquer ce qu’il « pense » et même aptitude à critiquer la connaissance par la détection des contradictions (le « raisonnement critique » de Minsky). Son représentant le plus illustre fut le générateur de systèmes experts "Intelligence Service", produit commercial dérivé de Pandora commercialisé par les Ssciétés GSI-TECSI et Arcane, qui l’ont vendu à des centaines d'exemplaires. Le système expert d’ordre 0+ est ainsi le 1er outil parfaitement opérationnel issu des techniques de l’IA. Par la même occasion, il est le premier à avoir démontré la faisabilité de ce que certains nomment l’IA « forte ».

Une méthode de production de systèmes experts : la "Maïeutique"

En 1986, la société française Arcane, fondée par Jean-Philippe de Lespinay, réalisait pour la Banque de Bretagne avec Intelligence Service le 1er système expert de conseil en placement financier opérationnel de l'histoire : Joséphine, qui eut un grand retentissement. A l’époque, un système expert important réclamait une équipe d’informaticiens pendant un an et coûtait au minimum 1 million de dollars. Joséphine avait été développée en si peu de temps grâce à une méthode de recueil de connaissance imaginée par Jean-Philippe de Lespinay : la "Maïeutique", baptisée ainsi en l’honneur de la méthode socratique du même nom. La Maïeutique ne peut fonctionner qu’avec la logique d’ordre zéro +, donc avec Intelligence Service à l’époque. Le développeur utilisant cette méthode et étant familier du zéro + est un maïeuticien. La Maïeutique consistait à décrire le savoir faire de l’expert à mettre dans le logiciel sous forme d’arborescences dessinées sur papier. Ensuite, le maïeuticien extrayait de ces arbres les règles à introduire dans Intelligence Service. Pour la première fois de l’histoire, entre l’expert métier - celui qui possède la connaissance à mettre dans le programme - et le programme opérationnel lui-même, pas d’informaticien. Un seul intermédiaire : le maïeuticien. Cet intermédiaire pouvait même disparaître au profit de l’expert au bout de quelques jours, la méthode étant intuitive.
En 1990 Arcane développa "Maïeutica", un générateur de systèmes experts exploitant la Maïeutique, grâce au concours de l'Anvar (futur OSEO). Maïeutica disposait de son propre moteur d’ordre O+, « Moca », et ne reposait plus sur Intelligence Service. L’innovation résidait dans le fait que le générateur ne permettait pas au développeur d’écrire lui-même les règles. Il avait pour seule représentation de l’expertise une bibliothèque d’arbres de décision rédigée dans le langage de l’expert. La génération des règles et leur maintenance se faisaient automatiquement, pour éviter l’erreur humaine. En 2000, Maïeutica élargit son champ d’action et devint générateur d'applications sous le nom de T.Rex (« Tree Rules Extractor »). Cet outil d’IA est capable de générer des systèmes experts sous forme de « dll » directement à partir de l’expertise métier. Il démontre, pour la 1ère fois, que des programmes classiques peuvent être développés sous la forme système expert, avec l’avantage considérable de la rapidité de développement et de maintenance puisqu’il n’y a plus de programmeur.
La Maïeutique, une technique IA de génie logiciel

Toute application est constituée de 4 parties :
· des données
· une ou plusieurs IHM (interfaces Homme-machine)
· une expertise-métier
· une cinématique (expertise pilotant le déroulement de l'application)
Il existe sur le marché des outils très évolués pour gérer les données et créer des IHM, si intuitifs que certains d’entre eux sont à la portée des non informaticiens (Windev). Mais programmer une expertise a toujours demandé une compétence de développeur informaticien. L’association d’un outil comme T.Rex, qui programme automatiquement les expertises, avec les outils de gestion de données et de génération d'IHM les plus « conviviaux » donne l’équivalent d’un langage de programmation pour non informaticien.

BIBLIOGRAPHIE

Etat de l'art de l'Intelligence Artificielle en 1991 (article Science et Vie mai 1991) par Jean-Philippe de Lespinay
"Développer un système expert" de Michel Le Seac'h, 1989, chez édiTests
Les Ordinateurs et l'Intelligence, in , , La machine de Turing, 1995 []., pp. 133-175
L'Intelligence artificielle (), , Claire Rémy
Intelligence artificielle et informatique théorique (), , ouvrage collectif
(en)Michael R. Genesereth and Nils J. Nilsson, Logical Foundations of Artificial Intelligence
LIENS ET DÉMONSTRATIONS

(fr) T.Rex, chez Tree Logic en version commerciale sur le Site Tree Logic
Agent intelligent : cliquer dans la bulle de la page d'accueil du Site Tree Logic
Démonstrations de systèmes experts couvrant plusieurs domaines d'applications
ARTICLES, CONFÉRENCES ET PUBLICATIONS

"Développer un système expert" de Michel Le Seac'h, 1989, chez édiTests
Exposé "les 7 avantages des systèmes-experts" (JP de Lespinay) et exposé "le système expert Banque de Bretagne de conseil en placement financier" par Jean-Louis Préteseille de la Banque de Bretagne, aux "Journées Internationales de l'Intelligence Artificielle 1987", Palais des Congrès Porte Maillot à Paris, le 17 juin 1987
"La Maïeutique : une méthode de réalisation de systèmes experts opérationnels" au CESTA (Centre d'Etudes des Systèmes et Technologies Avancées, rue Descartes à Paris), 19 novembre 1987
Exposés "Intelligence Artificielle et systèmes experts : principes et avantages" et "La Maïeutique : une démarche IA tournée vers les PMI" au Colloque "Les systèmes experts et les IAA, Réalités et Perspectives" organisé par l'APRIA (association pour la,promotion industrie agriculture)
"Un système expert de conseil en placement à la Banque de Bretagne" par Jean-Luc Préteseille à la 7ème Semaine Française de Marketing Direct au Palais des Congrès à Paris
Exposé sur l'IA au colloque CIGREF-AIA des 14-15/12/1988
Exposé au 3ème colloque européen Fiabex (11-13 décembre 1990)
Les Echos du 11 juillet 1986, page 2 : "L'intelligence artificielle chez soi"
40 articles sur le système expert Joséphine (Banque de Bretagne) : Ouest France, Les Echos, Le Figaro, LePoint, Le Nouvel Economiste, La Croix, Le Grand Livre du Marketing, Banque et Informatique, Bancatique, Bretagne Economique, la revue du CXP, 01 Informatique, Technologies Bancaires, Ordinateurs, Le Monde Informatique, Ressources/Temps Réel, Défis, Science et Technologie, LLIA, FTS, L'Obs Economie, Courrier Cadres, Decision Informatique, Science et Vie Micro, Le Nouvel Observateur, Maintenance, Industries et Techniques, French Technology Survey, MOCI, Univers Cité, Newbiz (avril 2002), Centres-Appels.com, etc.
En 1990, après expertise, le Crédit d'Impôt Recherche en logiciel est accordé à JP de Lespinay par le Ministère de l'Industrie et de la Recherche pour sa .
En 1990, le Ministère de l'Industrie et de la Recherche accorde à JP de Lespinay, diplômé d'école supérieure de commerce, le titre de "technicien de recherche" en IA.
En 1990, une aide est accordée par l'Anvar à JP de Lespinay pour le développement d'un prototype de Maïeutica
En 2000, l'Anvar accorde le label FCPI ("Fonds Commun de Placement Innovation") à la de JP de Lespinay pour faciliter sa recherche d'investisseurs.


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MessageSujet: Re: .larousse.et le robot   Dim 2 Oct 2011 - 8:26

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