Etude sur les mesures d'évaluation de la cohérence entre connaissance et compréhension dans le domaine de l'intelligence artificielle
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Auteur / Autrice : | Sarah Ghidalia |
Direction : | Christophe Nicolle, Aurélie Bertaux, Ouassila Narsis |
Type : | Projet de thèse |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Inscription en doctorat le 01/10/2020 |
Etablissement(s) : | Bourgogne Franche-Comté |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : CIAD - Connaissance et Intelligence Artificielle Distribuées |
Mots clés
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Résumé
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Dans le cadre du projet H2020 RESPONSE porté par la métropole de Dijon, nous nous efforcerons de construire une intelligence artificielle hybride et explicable pour la supervision de la consommation en énergie électrique des quartiers dotés de blocs à énergie positive. Dans ce contexte, le travail de recherche consiste à évaluer la cohérence entre les approches d'IA connexionnistes et les approches d'IA symboliques pour effectuer un raisonnement hybride où la vérité des résultats doit être au plus proche de la réalité de terrain. Ces travaux de recherche concernent le domaine de l'intelligence artificielle et plus particulièrement celui du raisonnement sur les croyances et les connaissances.