Présentation et objectifs généraux

La problématique de l'équipe MAIA s'inscrit dans le domaine de l'intelligence artificielle (I.A) et vise à élaborer des modèles perceptifs et cognitifs qui permettent de construire et/ou de simuler un ou des agents situés capables d'évoluer dans un environnement évolutif et incertain. Ces modèles sont conçus selon deux approches complémentaires : soit en imitant les fonctions perceptives et cognitives d'entités biologiques, soit en élaborant des modèles qui bien que n'ayant aucune réalité biologique permettent de réaliser des tâches abstraites ou concrètes selon une démarche qui serait qualifiée de raisonnable par un être humain. Notons que c'est plutôt cette seconde approche qui sous-tend l'ensemble de nos travaux.

Dans ce contexte général, notre objectif est de concevoir des agents artificiels effectivement capables d'assister un ou plusieurs opérateurs humain dans la réalisation de tâches complexes qu'elles soient de nature cognitives et/ou perceptives. La conception orientée agent se distingue des approches traditionnelles par la mise en oeuvre de méthodes permettant à un agent d'agir avec autonomie et flexibilité tout en prenant des initiatives. Pour la réalisation de tâches non critiques comme celles effectuées par un robot mobile pour transporter des colis dans un environnement structuré, l' autonomie est totale. Lorsque les tâches sont plus complexes ou qu'elles nécessitent un contrôle humain (comme par exemple dans les systèmes d'aide au commandement ou les applications médicales), les agents artificiels agissent en interaction avec un ou plusieurs opérateurs humains. Dans ce dernier cas, ils sont destinés à renforcer la sûreté de fonctionnement des systèmes en soulageant par exemple la charge cognitive de l'opérateur dans les situations critiques.

Pour être autonomes et flexibles, les agents doivent être capables de raisonner en tenant compte des moyens nécessaires pour accomplir une tâche, des ressources disponibles et des contraintes imposées par l'environnement (résolution de problèmes avec limitation de ressources). Il s'agit en effet d'une caractéristique essentielle à la fois pour assurer la survie d'un système autonome mais également pour concevoir des systèmes robustes dotés de capacités d'adaptation face à un environnement en constante évolution. Ce point de vue nous conduit naturellement à étudier la notion de comportement rationnel limité dans le sens défini par Simon , c'est à dire la capacité d'un agent à déterminer l'action qui maximise son espérance de gain en terme d'utilité par rapport à ses objectifs. On parle de rationalité limitée car l'obtention d'une solution optimale n'est pas forcément possible au vu des ressources dont dispose un agent. On se contente alors d'une solution raisonnable. La gestion des ressources peut relever de différents types de préoccupation comme l'accessibilité des moyens de calculs et des données (pour la résolution répartie de problèmes), le coût et le temps du transfert d'un jeu de données sur un réseau, l'existence ou non de dates limites d'exécution qu'elles soient critiques ou non critiques, etc.

Footnotes

... Simon: Simon, H.A. (1976). On how to decide what to do. In Models of bounded rationality, Volume 2.

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