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Cette action réunit les projets Maia, Oméga, Orion et Sherpa.
La résolution de problèmes avec limitation de ressources est un nouveau thème de recherche en Intelligence Artificielle. Son objectif principal est de fournir des méthodes permettant de déterminer la meilleure stratégie pour résoudre une tâche donnée en fonction de contraintes qui lui sont imposées. Le résultat escompté de ces travaux est la conception de systèmes robustes ayant des capacités d'adaptation face à un environnement en constante évolution.
Une caractéristique importante de l'approche que nous comptons explorer dans le cadre de cette action incitative repose sur une conception orientée-tâche de la résolution de problème. Cette approche constitue indéniablement une optique commune des travaux menés dans les projets Sherpa, Orion et Syco, même si chacun emploie actuellement sa propre terminologie (modèle de tâche chez Sherpa, pilotage d'algorithmes chez Orion, modèle d'agent chez Syco).
La résolution de problèmes avec limitation de ressources est abordée de manière similaire dans les trois projets, chacun cependant ayant approfondi l'une ou l'autre des caractéristiques du modèle unifié que nous développons dans ce projet. Ce modèle repose sur une description des tâches (on parle de squelettes de tâches ou de modèles de tâches) en terme d'objectifs intermédiaires (squelettes) auxquels est associé un ensemble de méthodes et de ressources. Ces méthodes ont généralement des caractéristiques différentes : elles produisent par exemple des résultats de plus ou moins bonne qualité en fonction du degré d'approximation, d'imprécision ou d'incertitude des traitements. Le choix de ces méthodes va permettre des réalisations multiples de la tâche dont on suppose qu'une au moins respecte les contraintes. Notons que la notion de qualité recouvre des aspects très diversifiés visant à exprimer le niveau d'approximation, d'imprécision et d' incertitude des traitements.