1. Finalité et progression
La semaine 03 ouvre le bloc consacré aux techniques de recherche en intelligence artificielle symbolique. L’idée directrice est de transformer un problème bien structuré en un graphe implicite, puis d’explorer ce graphe systématiquement jusqu’à rencontrer une configuration qui satisfait le but.
La progression conceptuelle est la suivante :
- définir formellement les configurations possibles et les transformations permises;
- reconnaître qu’une solution est un chemin entre une configuration initiale et une configuration finale;
- produire les configurations au besoin plutôt que construire tout le graphe à l’avance;
- choisir une stratégie qui fixe l’ordre d’exploration;
- comparer les stratégies selon leur correction, leurs garanties et leur coût.
Cette semaine traite surtout de la représentation et des recherches non informées. La suite du module introduira les heuristiques — notamment Hill-Climbing, meilleur d’abord et A* — puis les recherches adversariales Minimax et Alpha-Bêta. Une heuristique vise à orienter la recherche vers les états jugés prometteurs; elle répond au coût souvent prohibitif d’une exploration exhaustive.
Les quatre objectifs officiels du module sont de savoir représenter un problème par un espace d’états, rechercher une solution dans cet espace, décrire une heuristique et appliquer une technique de recherche heuristique. Les deux premiers sont développés directement cette semaine; les deux suivants annoncent la semaine 04.