TD — Séance 1 — Qu’est-ce que l’IA ?

TD de la séance 1 d’Introduction à l’intelligence artificielle : définitions, histoire, agents et environnements.
Auteur

Dr. El Hadji Bassirou TOURÉ · DMI/FST/UCAD

ImportantObjectif

Classer des systèmes (IA sans apprentissage, Machine Learning, Deep Learning), décrire une tâche par PEAS, caractériser un environnement selon six propriétés, dérouler un agent réflexe et un agent fondé sur un modèle sur une même suite de percepts, comparer un agent fondé sur des buts et un agent fondé sur l’utilité, concevoir un agent. Durée : une séance de TD.

NoteConventions

Les six propriétés d’un environnement s’écrivent par leur pôle : entièrement ou partiellement observable, déterministe ou stochastique, épisodique ou séquentiel, statique, semi-dynamique ou dynamique, discret ou continu, mono-agent ou multi-agent. Chaque réponse se justifie par une situation concrète de la tâche. Les montants sont en francs CFA.

Exercice 1 : huit systèmes à classer

  1. Un solveur qui construit l’emploi du temps des examens par satisfaction de contraintes.
  2. Un réseau convolutif profond qui lit les plaques d’immatriculation au péage.
  3. Une régression linéaire qui prévoit la consommation d’électricité du lendemain.
  4. Un correcteur grammatical du pulaar fondé sur des règles écrites par des linguistes.
  5. Un regroupement des clients d’une banque par \(k\)-moyennes.
  6. Un réseau profond qui transcrit la parole en sérère.
  7. Un programme d’awalé qui choisit ses coups par minimax.
  8. Une régression logistique qui note les demandes de crédit d’une mutuelle d’épargne.
  1. Pour chaque système, dire s’il relève de l’IA sans ML, du ML sans DL ou du DL, et justifier en une phrase.
  2. Indiquer la branche de l’IA dont il relève.
  3. Deux systèmes traitent une langue nationale. Expliquer pourquoi ils ne sont pas dans la même catégorie.
système catégorie branche justification
1
2
3
4
5
6
7
8

Exercice 2 : trois descriptions PEAS

  1. Un drone pulvérise un traitement sur les rizières de Richard-Toll, dans la vallée du fleuve Sénégal. (B) Un tuteur en ligne propose des exercices de mathématiques à des élèves de terminale. (C) Un robot ramasse les déchets plastiques sur la plage de Saly.
  1. Donner la description PEAS de chaque agent (au moins trois éléments par rubrique).
  2. Pour chaque agent, nommer deux critères de performance en tension et décrire une situation où ils s’opposent.
  3. Quel agent est un agent logiciel ? Quels sont alors ses capteurs et ses actionneurs ?
agent P E A S
drone
tuteur
robot de plage

Exercice 3 : six environnements

  1. Caractériser les six environnements du tableau selon les six propriétés.
  2. Justifier chaque case « partiellement observable » par ce qui échappe aux capteurs, et chaque case « multi-agent » par les agents en présence.
  3. Lequel des six est le plus favorable ? Lequel cumule toutes les propriétés défavorables ?
  4. Pourquoi la belote est-elle stochastique alors que le morpion ne l’est pas, bien que les deux se jouent contre un adversaire ?
environnement observable déterminisme épisodes dynamique valeurs agents
Le morpion
Une partie de belote
La correction automatique d’un QCM en ligne
Le pilote automatique d’une pirogue motorisée au large de Joal
Le lecteur de plaques du péage
Le drone de pulvérisation de l’exercice 2

Exercice 4 : le panneau du parking de Kaolack

Le parking couvert d’une clinique de Kaolack compte deux places. Un panneau à l’entrée affiche « COMPLET » si les deux places sont prises, « LIBRE » sinon. Deux capteurs, à l’entrée (E) et à la sortie (S), signalent chaque passage de voiture ; à chaque instant, au plus une voiture passe par chaque capteur. Le parking est vide au départ. La suite de percepts est :

\(t\) 1 2 3 4 5 6 7 8 9
E 1 1 0 0 1 0 0 0 0
S 0 0 0 1 0 0 1 1 0
  1. Agent réflexe : « COMPLET si une voiture vient d’entrer, LIBRE sinon ». Donner son affichage à chaque instant.
  2. Agent fondé sur un modèle : un compteur \(n\leftarrow n+E-S\) et « COMPLET si \(n\geq2\) ». Donner \(n\) et l’affichage à chaque instant, puis l’affichage juste.
  3. Relever les erreurs de l’agent réflexe. Lesquelles laissent entrer une voiture dans un parking plein ?
  4. Montrer, à l’aide de deux instants, qu’aucun agent réflexe, quelle que soit sa règle, n’affiche toujours juste sur cette suite.
  5. Quelles valeurs l’état interne prend-il ? Comment modifier le modèle si deux voitures peuvent entrer au même instant ?
\(t\) percept E / S réflexe \(n\) modèle juste erreur ?
1
2
3
4
5
6
7
8
9

Exercice 5 : de Tambacounda à Kédougou

Ousseynou, commerçant à Tambacounda, doit livrer 50 sacs de riz à Kédougou. Il part à 8 h. Chaque sac livré lui rapporte une marge de 3 000 FCFA. Trois moyens s’offrent à lui : un minibus (20 000 FCFA, 6 h 30 de route, mais 30 sacs au plus) ; un camion de location (60 000 FCFA, 5 h, 48 sacs livrés en bon état sur 50) ; un camion de groupage, partagé avec d’autres commerçants (35 000 FCFA, 9 h, 46 sacs livrés en bon état).

  1. Agent fondé sur des buts : le but est de livrer au moins 46 sacs avant 18 h. Quels moyens atteignent le but ? Lequel l’agent retient-il s’il les examine dans l’ordre de l’énoncé ?
  2. Agent fondé sur l’utilité : \(U=3\,000\times(\text{sacs livrés})-\text{transport}\). Calculer l’utilité de chaque moyen et le choix.
  3. Jusqu’à quel prix du groupage ce choix reste-t-il le même ?
  4. Ousseynou ajoute à l’utilité un coût de 2 000 FCFA par heure de route (son temps) : \(U-2\,000\,d\), où \(d\) est la durée du trajet en heures. Recalculer les utilités (colonne « \(U\) avec coût horaire »). Le choix change-t-il ?
  5. Le but devient « au moins 46 sacs avant 15 h ». Quel moyen reste ? Que dit cet exemple de la manière de fixer un but ?
moyen but atteint ? recette \(U\) \(U\) avec coût horaire
minibus
camion de location
camion de groupage

Exercice 6 (approfondissement) : le robot livreur du campus

Un robot livre des repas sur le campus de l’UCAD, entre douze bâtiments (restaurants, pavillons, facultés). À chaque minute, il perçoit le bâtiment où il se trouve (ou le plus proche), le niveau de sa batterie (un entier de 0 à 100) et la présence ou non d’un repas à bord. Il circule de 12 h à 20 h.

  1. Donner sa description PEAS et caractériser son environnement selon les six propriétés. Comment l’environnement change-t-il entre 12 h et 20 h ?
  2. En ne retenant que le triplet (bâtiment, batterie, repas à bord), combien de percepts différents le robot peut-il recevoir ? Combien de lignes compterait la table de sa fonction d’agent pour une journée de livraison (une séquence de 480 percepts) ? Donner l’ordre de grandeur en puissance de 10.
  3. Écrire trois règles condition-action d’un agent réflexe pour ce robot. Décrire une situation où cet agent échoue.
  4. Proposer l’état interne d’un agent fondé sur un modèle (variables, mise à jour à chaque percept) et une fonction d’utilité qui arbitre entre livrer vite, garder de la batterie et éviter les allées bondées à midi.
  5. Donner une situation où le robot doit utiliser son modèle, une où il doit réviser son état interne à cause d’un percept inattendu, et une où il doit faire un compromis entre ses objectifs.

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