PFIA 2024
Intelligence Artificielle Modulaire et Hybride Orientée par les Objectifs - Application à la Simulation d’un Calculateur Booléen Plasmonique
Ouassila Labbani Narsis, Erik Dujardin, Christophe Nicolle
L’intelligence artificielle hybride est en plein essor, notamment les approches combinant des ontologies et des modèles d’apprentissage automatique. Malgré les avancées dans ce domaine, cette combinaison représente un véritable enjeu scientifique qui doit faire face à plusieurs défis méthodologiques et pratiques. Les modèles actuels reposent souvent sur un pipeline séquentiel qui utilise une ontologie globale et l’ensemble des données pour l’apprentissage à chaque étape de son fonctionnement, ce qui complique l’adaptation et la généralisation de ces systèmes. Pour remédier à cette limitation, cet article propose une approche hybride et modulaire guidée par les objectifs de raisonnement, facilitant l’intégration de plusieurs modèles d’apprentissage automatique et d’ontologie. L’approche proposée est appliquée et expérimentée dans la conception d’un modèle d’intelligence artificielle hybride pour le développement d’une unité arithmétique et logique compacte et tout-optique.