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Raisonnement sous contraintes de ressources

 

Pour traiter l'antagonisme entre l'IA et le temps réel, nous concevons de nouvelles méthodes de raisonnement. Les différentes approches développées reposent sur la possibilité d'ajuster la qualité de la réponse du système en fonction des contraintes imposées par l'environnement, en particulier le temps et les ressources disponibles. Ces approches, connues sous le nom générique de calcul flexible, ont pour objectifs :

• la conception de nouvelles méthodes d'inférence ou d'algorithmes ayant la propriété de délivrer un résultat de qualité d'autant meilleure que le temps alloué est important (voir [46, 47] pour des applications en ordonnancement et [65] pour la planification d'actions en robotique),
• la mise en place de modèles permettant d'évaluer statiquement l'utilité d'un algorithme, puis d'estimer dynamiquement l'état d'avancement de la résolution d'un problème particulier,
• le développement de stratégies optimales d'ordonnancement et d'allocation de ressources [32, 64] permettant de maximiser la qualité totale de la solution à partir des fonctions d'utilité des traitements et des ressources disponibles.

Les méthodes développées sont intégrées grâce à notre modèle de tâche PROGRESS [32] dans la plateforme expérimentale REAKT (fondée sur le modèle du tableau noir) développée dans les projets européens ESPRIT II n° 5146 et n° 7805.