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IFT-2003 — Intelligence artificielle IAutomne 2026

Semaine 4 — Techniques de recherche (2/2)

11. Objectifs et points à maîtriser

LECTURE 12 / 151 repèreSynthèse avec omissions acceptées
Sommaire de cet article
  1. 11. Objectifs et points à maîtriser
Autres lectures de cette unité
  1. Couverture, dates et plan
  2. 1. Vue d’ensemble
  3. 2. Heuristiques et recherche informée
  4. 3. Hill-Climbing
  5. 4. Meilleur d’abord
  6. 5. A*
  7. 6. Comparaison des techniques
  8. 7. Jeux avec adversaires
  9. 8. Minimax
  10. 9. Élagage Alpha-Bêta
  11. 10. Exercices et résultats
  12. 11. Objectifs et points à maîtriser
  13. 12. Évaluation et actions personnelles
  14. 13. Carte des sources
  15. Limites documentaires
Couverture et sources

11. Objectifs et points à maîtriser

La synthèse officielle exige de pouvoir :

  • représenter un problème par un espace d’états : état, opérations et stratégie;
  • distinguer une stratégie non informée d’une stratégie informée;
  • expliquer une heuristique comme estimation d’un état;
  • déterminer le sens d’amélioration de h;
  • appliquer Hill-Climbing simple ou escarpé et reconnaître maximum local ou cul-de-sac;
  • tenir OUVERTS et FERMÉS pour le meilleur d’abord;
  • appliquer f=g+h dans A*, gérer les chemins concurrents et reconstruire la solution;
  • définir une heuristique admissible et relier celle-ci à l’optimalité;
  • construire un arbre de jeu alternant MAX et MIN;
  • propager les valeurs Minimax depuis les feuilles jusqu’à la racine;
  • expliquer α, β et les deux conditions de coupure Alpha-Bêta;
  • appliquer ces techniques à un cas concret.

La vidéo d’information sur les exercices précise que l’application complète d’Alpha-Bêta n’est pas annoncée comme exigée à l’examen, mais qu’il faut en comprendre le but et le fonctionnement. Cette précision ne remplace pas une éventuelle consigne plus récente d’évaluation.

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