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dc.contributor.advisorKabanza, Froduald
dc.contributor.authorDuhamel, Thibaultfr
dc.date.accessioned2020-03-25T18:56:59Z
dc.date.available2020-03-25T18:56:59Z
dc.date.created2020fr
dc.date.issued2020-03-25
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11143/16794
dc.description.abstractCe mémoire s'inscrit dans la lignée d'une avancée de connaissances en reconnaissance d'intention, une discipline de recherche en intelligence artificielle visant à inférer les buts poursuivis par un individu à l'aide d'observations de son comportement. Ce problème, du fait de sa complexité, reste irrésolu dans les domaines réels: les voitures autonomes, les instruments de détection d'intrusion, les conseillers virtuels par messagerie et tant d'autres profiteraient encore actuellement d'une capacité de reconnaissance d'intention. Longtemps abordé sous l'angle de considérations symboliques spécifiées par des experts humains, le problème commence à être résolu par des approches récentes usant d'algorithmes d'apprentissage dans des contextes simples. Nous nous inspirons ici des progrès de l'apprentissage profond dans des domaines connexes pour en faire usage à des fins de reconnaissance de but à long-terme. Encore sous-exploité pour cette catégorie de problèmes, nous l'avons mis à l'épreuve pour résoudre les problèmes traités dans la littérature et cherchons à améliorer les performances de l'état de l'art. Pour ce faire, nous présentons trois articles de recherche. Le premier, accepté au workshop PAIR (Plan, Activity and Intent Recognition) lors de la conférence AAAI 2018 (Association for the Advancement of Artificial Intelligence), propose une comparaison expérimentale entre différentes architectures d'apprentissage profond et les méthodes symboliques de l'état de l'art. Nous montrons de ce fait que nos meilleurs résultats surpassent ces méthodes symboliques dans les domaines considérés. Le deuxième, publié sur arXiv, introduit une méthode pour permettre à un réseau de neurones de généraliser rapidement à plusieurs environnements grâce à une projection des données sur un espace intermédiaire et en s'inspirant des progrès du few-shot transfer learning. Enfin, le troisième, soumis à ICAPS 2020 (International Conference on Automated Planning and Scheduling), améliore encore les résultats précédents en fournissant aux réseaux des caractéristiques supplémentaires leur permettant de se projeter dans le futur avec une capacité d'imagination et de résoudre le principal défaut inhérent aux approches symboliques de l'état de l'art, à savoir la dépendance à une représentation approximée de l'environnement.fr
dc.language.isofrefr
dc.language.isoengfr
dc.publisherUniversité de Sherbrookefr
dc.rights© Thibault Duhamelfr
dc.subjectIntelligence artificiellefr
dc.subjectReconnaissance de planfr
dc.subjectReconnaissance d'intentionfr
dc.subjectReconnaissance de butfr
dc.subjectRéseaux de neuronesfr
dc.subjectApprentissage profondfr
dc.subjectTransfert d'apprentissagefr
dc.subjectConnaissances symboliquesfr
dc.titleL'apprentissage profond, une puissante alternative pour la reconnaissance d'intentionfr
dc.typeMémoirefr
tme.degree.disciplineInformatiquefr
tme.degree.grantorFaculté des sciencesfr
tme.degree.levelMaîtrisefr
tme.degree.nameM. Sc.fr


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