Intelligence artificielle

Écrit par les experts de renommée mondiale, ce livre est la référence
incontournable en matière d'intelligence artificielle (IA) dont il présente et
analyse tous les concepts : logique, probabilités, mathématiques discrètes et
du continu, perception, raisonnement, apprentissage, prise de décision et
action.

Sa spécificité est de présenter l'IA à travers le concept des agents
intelligents. Les auteurs exposent comment un système réussit à percevoir son
environnement de manière à analyser ce qu'il s’y passe, et comment il
transforme la perception qu’il a de son environnement en actions concrètes.

Parmi les sujets couverts :
\- les contributions historiques des mathématiques, de la théorie des jeux, de
l’économie, de la théorie des probabilités, de la psychologie, de la
linguistique et des neurosciences ;
\- les méthodes qui permettent de prendre des décisions lors de
l’établissement d’un projet, en tenant compte des étapes à venir ;
\- les différentes manières de représenter formellement les connaissances
relatives au monde qui nous entoure ainsi que le raisonnement logique fondé
sur ces connaissances ;
\- les méthodes de raisonnement qui permettent d’établir des plans et donc de
proposer des actions à entreprendre ;
\- la prise de décisions en environnement incertain : réseaux bayésiens et
algorithmes tels que l’élimination de variables et MCMC (Markov Chain Monte-
Carlo) ;
\- les méthodes employées pour générer les connaissances exigées par les
composants de prise de décision : les algorithmes de boosting, l’algorithme EM
(expectation-minimization), l’apprentissage à base d’exemples et les méthodes
à noyaux (machines à vecteurs support) ;
\- les implications philosophiques et éthiques de l’IA.

Chaque chapitre est illustré par de nombreux exemples et s’achève par des
activités, qui vont des exercices de réflexion à des exercices de
programmation, en passant par l’approfondissement des méthodes décrites, soit
plus de 500 activités au total.

Cette 3e édition tient compte des derniers développements de la matière,
concernant notamment les représentations qu’un agent peut utiliser (atomique,
factorisée, structurée), les environnements partiellement observables et non
déterministes, les planifications contingente et hiérarchique, les modèles
probabilistes du premier ordre, l’apprentissage automatique, la recherche et
l’extraction d’information sur le web et l’apprentissage à partir de très
grandes bases de données.