Dans le monde moderne, les environnements artificiels et abstraits sont omniprésents,
et ils mettent au défi notre intelligence naturelle. L’objectif de nos recherches est de
développer une intelligence artificielle qui permette aux individus de relever ces défis.
Ces recherches portent sur les méthodes formelles au raisonnement automatique, en passant
par les techniques d’interaction qui stimulent la formulation de préférences et d’opinions
authentiques. Cette discipline se consacre aussi à caractériser l’intelligence humaine et
la science cognitive, une activité qui a des applications dans les domaines de l’interaction
homme-machine et de l’animation de personnages autonomes.
L’apprentissage automatique vise à automatiser l’analyse statistique de grands ensembles complexes de
données au moyen du calcul adaptif. C’est une stratégie centrale pour répondre à l’augmentation des
besoins de la science et des applications. L’apprentissage automatique fournit une base, fondée sur
les données, sur laquelle s’appuient la prise de décision automatique et le raisonnement automatique.
Les mots clès liés a cet axe :
Ordonnancement, optimisation combinatoire, optimisation dans les réseaux, algorithmique de la décision et des jeux, aide à la décision, décision multi-critère et collective, décision et planification dans l'incertain, agents adaptatifs et cognitifs, systèmes multiagents environnements interactifs pour l'apprentissage humain.