intelligence artificielle

Publié le 1 Octobre 2014

Si l’Aïkido est l’une de mes passions, mon métier de chercheur à l’Université de Franche-Comté dans le domaine de l’Intelligence Artificielle Distribuée est tout aussi prenant ! Alors vous imaginez ma satisfaction lorsque la revue "International Journal of Computer Science in Sport" accepte de publier mes recherches appliquées à l’Aïkido ! Voici ce sur quoi ils portent.

Une Intelligence Artificielle capable de construire des cours d’Aïkido !

D’un côté, la pédagogie par objectif est l’une des méthodes les plus adaptées et mises en oeuvre par les professeurs d’Aïkido Français pour construire des progressions et des cours. Le professeur articule son cours autour d’un objectif qu’il décline en sous-objectifs, eux-mêmes illustrés par des techniques d’Aïkido accompagnées de consignes et de comportements observables. Bien évidemment, le tout doit être adapté au niveau des élèves. La construction d’un cours est donc un processus basé sur l’expérience du professeur lui permettant d’anticiper les difficultés de ses élèves et de choisir les sous-objectifs, les techniques et les explications les plus appropriées.

Une Intelligence Artificielle capable de construire des cours d’Aïkido !

D’un autre côté, le Raisonnement à Partir de Cas est une technique d’Intelligence Artificielle permettant de résoudre des problèmes par analogie selon les 5 étapes présentées sur le schéma ci-joint. La connaissance est stockée sous la forme de cas constitués d’une première partie décrivant le problème est d’une seconde partie présentant la solution. Lorsqu’un nouveau problème survient, celui-ci est décrit et le système cherche et retrouve le cas connu et résolu le plus similaire stocké dans sa base de cas. Ensuite, la solution de ce dernier est adaptée au problème posé puis révisée, avant d’être finalement capitalisée, enrichissant ainsi l'expérience du système.

J’ai donc construit un système informatique distribué en deux niveaux basé sur deux systèmes de Raisonnement à Partir de Cas : le premier propose des sous-objectifs en regard de l’objectif de cours demandé par le professeur, le second niveau fournit les techniques, consignes et comportements observables en regard à chacun des sous-objectifs. Il est bien évident que le but de ce système n’est pas de remplacer le professeur, mais de lui apporter une aide à la préparation des séances sous la forme d’une proposition de cours en imitant le mieux possible son raisonnement.

Ce système propose des solutions à des verrous scientifiques d’Intelligence Artificielle Distribuée intéressants. La première difficulté réside dans le fait qu’un objectif n’est pas atteint en un seul cours. Il est atteint en plusieurs semaines, voir plusieurs mois. Or un système de Raisonnement à Partir de Cas classique fournit toujours la même solution au même problème. Vous imagineriez-vous suivre ou proposer le même cours d’Aïkido durant 10 semaines ? Ce système ne doit donc jamais proposer deux fois le même cours, même si le même objectif est demandé plusieurs fois. Par ailleurs, le professeur doit pouvoir évaluer ses élèves et en tenir compte les séances suivantes. J’ai donc conçu et apporté la preuve que le système original que j’ai conçu est capable de proposer plus de dix séances toutes différentes les unes des autres, progressives et dont les contenus tiennent compte des évaluations du professeur faites à chaque fin de séance. D’autres problématiques liées plus spécifiquement à l’architecture informatique distribuée du système ont aussi été traitées lors de ces travaux de recherche.

Bien entendu et pour mon plus grand bonheur mes travaux de recherche sur ce domaine d’application ne font que commencer et ce système doit encore être perfectionné.

Je tiens à remercier mes amis Aïkidoka qui m’ont très gentiment consacré chacune et chacun plusieurs heures afin d’évaluer avec moi ce système : Isabelle Vacheresse, 4ème Dan DEJEPS, professeur du club de Lons-le-Saunier (Jura), Hervé Guénard, 6ème Dan DEJEPS, professeur et centralisateur du Collège Technique Régional de la Ligue Franche-Comté FFAAA, Pascal Sobrino, 3ème Dan DEJEPS, professeur à Evian-les-Bains (Haute-Savoie) et Romuald Coutot, 2ème Dan BF, professeur à Besançon (Doubs).

Isabelle, Hervé, Pascal et Romuald en action !Isabelle, Hervé, Pascal et Romuald en action !
Isabelle, Hervé, Pascal et Romuald en action !Isabelle, Hervé, Pascal et Romuald en action !

Isabelle, Hervé, Pascal et Romuald en action !

Les références de l’article de recherche (attention, c’est en anglais) :

Julien Henriet, Collaborative CBR-based agents in the preparation of varied training lessons, International Journal of Computer Science in Sport, à paraître en 2014.

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Rédigé par Julien Henriet

Publié dans #aikido, #Intelligence artificielle, #education, #besancon

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