[{"command":"insert","method":null,"selector":".course-modal-ajax-placeholder-949320","data":"\u003Cdiv class=\u0022container content-rte\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022row\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022box col-md-6 bg-primary text-white\u0022\u003E\n \u003Ch2 class=\u0022h1 text-left\u0022\u003E IA Symbolique\n\u003C\/h2\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EECTS :\n 5\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ESemestre calendaire :\n Semestre 2\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ED\u00e9tail du volume horaire\u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan class=\u0022field__label h4 mt-5 \u0022\u003ECours magistraux :\u003C\/span\u003E\n \u003Cspan\u003E17\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan class=\u0022field__label h4 mt-5 \u0022\u003ETravaux pratiques :\u003C\/span\u003E\n \u003Cspan\u003E13\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan class=\u0022field__label h4 mt-5 \u0022\u003ETravaux dirig\u00e9s :\u003C\/span\u003E\n \u003Cspan\u003E12\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ELangue d\u0026#039;enseignement\u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan\u003EFran\u00e7ais\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EEnseignement \u00e0 distance\u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan\u003Enon\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022box col-md-6\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EPr\u00e9requis\u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003EConcept de base en langage Java (Classes, H\u00e9ritage, Interfaces),\u003Cbr\u003E\nAlgorithmique et structures de donn\u00e9es de base (s\u00e9quences, arbres, graphes)\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EProgramme \/ plan \/ contenus\u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003ELe cours explore les fondements et les cadres majeurs de l\u2019IA symbolique, en compl\u00e9ment des approches num\u00e9riques issues de l\u2019IA connexionniste. Il d\u00e9bute par une introduction aux principes et \u00e0 l\u2019architecture du raisonnement explicite (repr\u00e9sentation, raisonnement, explicabilit\u00e9), avant d\u2019aborder les algorithmes de recherche appliqu\u00e9s aux jeux \u00e0 deux joueurs, tels que Minimax et Alpha-Beta. Le cours se poursuit avec l\u2019apprentissage symbolique \u00e0 travers le Version Space Learning, qui illustre la formation et la mise \u00e0 jour d\u2019hypoth\u00e8ses de mani\u00e8re explicite et interpr\u00e9table. Une partie importante est consacr\u00e9e \u00e0 la r\u00e9solution de probl\u00e8mes par contraintes (CSP\/SAT), en introduisant les principales techniques de mod\u00e9lisation, de propagation et de recherche heuristique. Le module traite ensuite des approches explicatives, notamment avec QuickXplain, pour la d\u00e9tection et l\u2019analyse des conflits. Enfin, il s\u2019ouvre sur la fouille de motifs symboliques, reliant ainsi la repr\u00e9sentation logique et la d\u00e9couverte de connaissances structur\u00e9es \u00e0 partir des donn\u00e9es.\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EObjectifs d\u0026#039;apprentissage\u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003ECette UE vise \u00e0 compl\u00e9ter la vision contemporaine de l\u2019IA, souvent centr\u00e9e sur l\u2019apprentissage num\u00e9rique (approches connexionnistes), en introduisant les fondements et les pratiques de l\u2019IA symbolique. Elle propose une approche compl\u00e9mentaire o\u00f9 la connaissance est repr\u00e9sent\u00e9e, structur\u00e9e et exploit\u00e9e de mani\u00e8re explicite, permettant de raisonner, d\u2019expliquer et de justifier les d\u00e9cisions d\u2019un syst\u00e8me intelligent.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u00c0 l\u2019issue du cours, les \u00e9tudiants seront capables de :\u003C\/p\u003E\n\u003Cul\u003E\n\u003Cli\u003Ecomprendre les principes fondamentaux de l\u2019IA symbolique et sa compl\u00e9mentarit\u00e9 avec l\u2019IA connexionniste\u0026nbsp;\u003C\/li\u003E\n\u003Cli\u003Emod\u00e9liser des connaissances et des probl\u00e8mes de mani\u00e8re d\u00e9clarative (repr\u00e9sentation, contraintes, structures explorables)\u003C\/li\u003E\n\u003Cli\u003Econcevoir et mettre en oeuvre des algorithmes de recherche, de raisonnement et d\u2019explicabilit\u00e9\u003C\/li\u003E\n\u003Cli\u003Eutiliser des cadres de r\u00e9solution symboliques (jeux, CSP\/SAT, fouille de motifs, apprentissage)\u003C\/li\u003E\n\u003Cli\u003Ed\u00e9velopper des agents intelligents capables de raisonner efficacement et d\u2019expliquer leurs d\u00e9cisions.\u003C\/li\u003E\n\u003C\/ul\u003E\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EOrganisation g\u00e9n\u00e9rale et modalit\u00e9s p\u00e9dagogiques\u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003EL\u2019UE combine th\u00e9orie et pratique autour d\u2019un fil conducteur : la conception d\u2019un agent intelligent. D\u00e8s le d\u00e9but du semestre, les \u00e9tudiants, organis\u00e9s en \u00e9quipes, travaillent sur un projet continu dont l\u2019objectif est de d\u00e9velopper un agent capable de raisonner et d\u2019apprendre selon les principes de l\u2019IA symbolique. Au fil du cours, ils impl\u00e9mentent et testent diff\u00e9rentes m\u00e9thodes vues en classe \u2014 recherche arborescente, apprentissage symbolique, r\u00e9solution de contraintes, ou encore raisonnement explicatif \u2014 afin d\u2019am\u00e9liorer les performances et les capacit\u00e9s de d\u00e9cision de leur agent.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003ELe semestre se cl\u00f4ture par un tournoi o\u00f9 les agents con\u00e7us par les \u00e9tudiants s\u2019affrontent dans un cadre comp\u00e9titif, permettant d\u2019\u00e9valuer de mani\u00e8re concr\u00e8te la qualit\u00e9 des strat\u00e9gies mises en oeuvre. Cette approche favorise \u00e0 la fois la compr\u00e9hension conceptuelle, le travail collaboratif et la mise en pratique directe des techniques enseign\u00e9es.\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ENature de l\u0026#039;\u00e9valuation\u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan\u003EEvaluation Continue non Int\u00e9grale\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n\u003C\/div\u003E\n","settings":null}]