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Groupe Recherche Amont
Périmètre d’étude du groupe de travail
Les buts de ce groupe de travail sont de:
1. Identifier les grands domaines de recherche fondamentale
2. Identifier les sujets disruptifs de recherche (impact potentiel et applications)
3. Identifier l’expertise disponible en France sur les sujets disruptifs
4. Identifier les moyens à mettre en œuvre (partenariats nationaux, coopérations internationales, financements …)
5. Prioriser les sujets disruptifs
6. Etablir des recommandations concernant la recherche amont
Etat des lieux
La recherche en intelligence artificielle (en France et à l’international) est morcelée en un grand
nombre de sous-communautés, ayant pour certaines une très grande autonomie. Cela est du à la fois au
grand nombre de questions différentes et aux différents outils formels utilisés. Nous avons fait un état
des lieux des grands domaines de recherche, que nous pouvons catégoriser ainsi:
(voir en Annexe 4 la description de chacun de ces grands domaines de recherche)
- Apprentissage automatique (machine learning), en particulier deep learning
- Représentation des connaissances et modélisation des raisonnements
- Décision et gestion de l’incertitude
- Satisfaction de contraintes et SAT (satisfaisabilité d’une formule logique)
- Planification et recherche heuristique
- Agents autonomes et systèmes multi-agents
- IA & web
- Traitement automatique des langues
- Robotique
- Vision et reconnaissance des formes
- Modélisation cognitive et systèmes neuro-informationnels
Il faut également noter la proximité de certaines thématiques développées en intelligence artificielle
avec d’autres domaines de l’informatique, en particulier l’informatique théorique, la recherche opérationnelle, les bases de données (et en particulier le big data), et l’interaction humain-machine.
Et également les liens existants et potentiels avec d’autres disciplines, notamment les mathématiques
(en particulier les statistiques), la philosophie, la linguistique, l’économie, les sciences cognitives, et
les neurosciences.
Il nous semble important de souligner cette diversité thématique, car il est nécessaire de réaliser que
l’ « intelligence artificielle » n’est pas un tout uniforme, et de la prendre en compte pour les recommandations et décisions qui seront prises.
En particulier les applications qui ont été visibles récemment (Alphago, Watson, Libratus, etc.) sont
des applications nécessitant l’intégration de plusieurs notions et techniques issues de thématiques différentes. Il y a donc à la fois un besoin de développer les notions et techniques dans chacune des thématiques, mais également de favoriser l’intégration de ces notions et techniques pour attaquer des
problèmes réels importants.
Groupe Recherche Amont
Périmètre d’étude du groupe de travail
Les buts de ce groupe de travail sont de:
1. Identifier les grands domaines de recherche fondamentale
2. Identifier les sujets disruptifs de recherche (impact potentiel et applications)
3. Identifier l’expertise disponible en France sur les sujets disruptifs
4. Identifier les moyens à mettre en œuvre (partenariats nationaux, coopérations internationales, financements …)
5. Prioriser les sujets disruptifs
6. Etablir des recommandations concernant la recherche amont
Etat des lieux
La recherche en intelligence artificielle (en France et à l’international) est morcelée en un grand
nombre de sous-communautés, ayant pour certaines une très grande autonomie. Cela est du à la fois au
grand nombre de questions différentes et aux différents outils formels utilisés. Nous avons fait un état
des lieux des grands domaines de recherche, que nous pouvons catégoriser ainsi:
(voir en Annexe 4 la description de chacun de ces grands domaines de recherche)
- Apprentissage automatique (machine learning), en particulier deep learning
- Représentation des connaissances et modélisation des raisonnements
- Décision et gestion de l’incertitude
- Satisfaction de contraintes et SAT (satisfaisabilité d’une formule logique)
- Planification et recherche heuristique
- Agents autonomes et systèmes multi-agents
- IA & web
- Traitement automatique des langues
- Robotique
- Vision et reconnaissance des formes
- Modélisation cognitive et systèmes neuro-informationnels
Il faut également noter la proximité de certaines thématiques développées en intelligence artificielle
avec d’autres domaines de l’informatique, en particulier l’informatique théorique, la recherche opérationnelle, les bases de données (et en particulier le big data), et l’interaction humain-machine.
Et également les liens existants et potentiels avec d’autres disciplines, notamment les mathématiques
(en particulier les statistiques), la philosophie, la linguistique, l’économie, les sciences cognitives, et
les neurosciences.
Il nous semble important de souligner cette diversité thématique, car il est nécessaire de réaliser que
l’ « intelligence artificielle » n’est pas un tout uniforme, et de la prendre en compte pour les recommandations et décisions qui seront prises.
En particulier les applications qui ont été visibles récemment (Alphago, Watson, Libratus, etc.) sont
des applications nécessitant l’intégration de plusieurs notions et techniques issues de thématiques différentes. Il y a donc à la fois un besoin de développer les notions et techniques dans chacune des thématiques, mais également de favoriser l’intégration de ces notions et techniques pour attaquer des
problèmes réels importants.