Semestre 7 – Modèles de perception, de raisonnement et d’interaction

Objectifs

Cette UE est une introduction aux méthodes et techniques de base utilisées en intelligence artificielle pour modéliser les facultés humaines perceptives et cognitives. L’objectif est de familiariser les étudiants successivement avec :

  • des méthodes simples de représentation de connaissances et de raisonnement sur ces représentations ;
  • des techniques permettant de représenter des données complexes et des signaux ;

Sensibiliser les étudiants à la prise en compte des connaissance en IHM et particulièrement des facteurs humains lors de la conception d’un projet informatique.

Contenu pédagogique de l’UE

Représentation des connaissances et raisonnement : 6h CM et 6h TD
Représentation linéaire de signaux : 6h CM et 6h TD
Introduction à l’IHM : 12h CM et 12h TD

Représentation des connaissances et raisonnement

  • Méthodes simples de représentation de connaissances (espace-problème, réseaux sémantiques) et de raisonnement symbolique sur ces représentations (heuristiques, raisonnement monotone et non-monotone), en insistant sur la modélisation de problèmes issus du monde réel.

Représentation linéaire de signaux

  • Techniques de base de représentation de données complexes (réduction de la dimensionnalité) et des signaux (discrétisation, bases de représentation, transformée de Fourier).

Introduction à l’IHM

  • Histoire, Domaines, Démarches, Méthodes, Concepts
  • Application : ergonomie physique du poste de travail informatisé
  • Bases des facteurs humains :
    • introduction à la psychologie cognitive, perception, attention, mémoire, résolution de problèmes, apprentissage, diversité humaine, travail collaboratif. Modèles pour la conception et l’évaluation. Questionnaire, entretiens, observation, …