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Accueil du site > Français > Thèmes de recherche > Thème 4 - Raisonnement et décision > Equipe ADRIA

Equipe ADRIA

Argumentation, Décision, Raisonnement, Incertitude et Apprentissage
Responsables : Marie-Christine Lagasquie-Schiex, Leïla Amgoud

 

Equipe ADRIA

 

Anciennement dénommée "Intelligence Artificielle et Robotique", puis "RPDMP" (pour "Raisonnements Plausibles, Décision et Méthodes de preuve"), l’équipe existe depuis 1976.

Elle contribue au développement de nouveaux modèles en Intelligence Artificielle pour le raisonnement, la décision, l’argumentation et l’apprentissage.

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La représentation et le traitement des informations incomplètes, incertaines, imprécises ou incohérentes, ainsi que la représentation des préférences sont au premier plan des recherches de l’équipe ADRIA (voir le site web de l’équipe pour plus d’information).

Les cadres formels étudiés par l’équipe couvrent les domaines du raisonnement, de la décision, de l’argumentation et de l’apprentissage.

Les problèmes abordés utilisent des outils formels récents comme : la théorie des possibilités, et des probabilités imprécises, pour le traitement de l’incertitude épistémique ; des modèles de représentation de préférences logiques ou graphiques (VCSP, CP-nets, GAI-nets, …) ; des logiques non-monotones, pondérées, floues, destinées à pallier les insuffisances de la logique et de l’inférence classique pour formaliser le raisonnement humain.

  • Raisonnement :

    Les travaux actuels portent sur les liens entre logique possibiliste (généralisée), logiques modales, logiques multivaluées et programmation logique. La révision et la fusion d’informations incertaines et partiellement contradictoires provenant de sources multiples ainsi que le raisonnement à base de proportions analogiques sont aussi un de nos sujets d’étude actuels.

  • Décision :

    L’équipe étudie les fondements axiomatiques de règles de décision qualitative sous incertitude, ainsi que des outils logiques et informatiques pour la décision multicritère et/ou collective et la planification. L’aspect combinatoire des problèmes à résoudre conduit à la recherche de classes traitables.

  • Argumentation :

    L’équipe développe des modèles formels d’argumentation et des applications pour le raisonnement, l’explication de décisions, ou la modélisation de dialogues (de négociation notamment).

  • Apprentissage :

    L’équipe s’intéresse à l’apprentissage artificiel (analogie, apprentissage de préférences, analyse formelle de concepts), à son adaptation dans le cadre incertain mais aussi à son interprétation en tant qu’imitation de l’apprentissage humain (apprentissage à la Piaget).

Les travaux méthodologiques sont le plus souvent menés en relation avec des applications, comme l’ordonnancement, le pilotage de chaînes logistiques, le diagnostic, l’analyse de risques, l’optimisation et la configuration. Quelques exemples d’applications :

  • Critères de sécurité pour le stockage souterrain de CO2
  • Système Nutri-Educ de conseil et / ou d’assistance en diététique
  • Réconciliation de données pour l’analyse de flux de terres rares
  • Gestion de chaînes logistiques : problèmes de planification, de coopération et de gestion des risques

(voir le site web de l’équipe pour plus d’information)

Lire le livret "Qu’est-ce que l’IA" et voir aussi le numéro Noir&Blanc concernant l’équipe (à l’époque où elle s’appelait encore RPDMP).

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