Intelligence Artificielle : agents et rationalité

Thèmes abordés

IA Intelligence Artificielle, agent rationnel, capteurs IA, actionneurs IA, PEAS Performance Environment Actuators Sensors, classification des environnements IA, classification des agents IA

Résumé du document

Dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), un agent désigne toute entité capable de percevoir son environnement grâce à des dispositifs appelés capteurs et d'intervenir sur cet environnement au moyen d'outils nommés actionneurs.

Extraits

[...] Intelligence Artificielle : agents et rationalité Qu'est-ce qu'un agent ? Compréhension et Fonctionnement des Agents dans l'Intelligence Artificielle Dans le domaine de l'intelligence artificielle un agent désigne toute entité capable de percevoir son environnement grâce à des dispositifs appelés capteurs et d'intervenir sur cet environnement au moyen d'outils nommés actionneurs. Perception et Action : Définitions Clés Percept : Ce terme spécifie les informations que l'agent reçoit de son environnement à travers ses capteurs. Par exemple : Pour un robot physique, la perception peut inclure la vision par caméras vidéo, la détection par capteurs infrarouges, ou la localisation via radar. [...]

[...] Basés sur des Utilitaires : Maximisent une fonction d'utilité pour choisir les meilleures actions. D'Apprentissage : Améliorent leurs actions et stratégies grâce à l'expérience. Cadre PEAS : Structure pour développer des agents, incluant leur Performance, Environnement, Actionneurs, et Capteurs. Rationalité : Un agent est rationnel s'il choisit des actions qui maximisent sa performance, adaptées à ses perceptions et connaissances de l'environnement. [...]

[...] Élément de performance : Sélectionne et exécute des actions dans l'environnement en fonction des recommandations des autres composants. Résumé des notes Agents en IA : Entités capables de percevoir leur environnement via des capteurs et d'agir dessus avec des actionneurs. Ils peuvent être physiques (robots) ou virtuels (logiciels), prenant des décisions basées sur les données perçues. Types d'Agents : Réflexes Simples : Réagissent directement aux percepts. Basés sur un Modèle : Gèrent les environnements partiellement observables grâce à un état interne. Basés sur des Objectifs : Décident des actions pour atteindre des objectifs spécifiques. [...]

[...] Capteurs (Sensors) : Les capteurs permettent à l'agent de percevoir son environnement. Ils peuvent inclure des caméras, des systèmes lidar, et des dispositifs GPS, entre autres. Ces capteurs fournissent les données nécessaires à l'agent pour prendre des décisions éclairées et naviguer de manière autonome dans son environnement. Exemple Pratique : Véhicule Autonome Dans le cadre d'un véhicule autonome, la mesure de performance pourrait évaluer comment le véhicule équilibre la sécurité des passagers, l'efficacité dans l'utilisation du carburant, et le confort de conduite. [...]

[...] Mais qu'implique réellement la notion de "faire ce qu'il faut" ? Critères de succès et Évaluation : La performance d'un agent rationnel est mesurée en fonction de sa capacité à réaliser des objectifs spécifiques, évaluée par des critères objectifs de succès. Ces critères varient selon la tâche de l'agent et sont formalisés dans ce qu'on appelle une "mesure de performance". En intelligence artificielle, l'évaluation des actions d'un agent se base sur le conséquentialisme, c'est-à-dire que les actions sont jugées en fonction de leurs résultats. [...]