Alexandre Niveau (GREYC, Caen)

Les problèmes de raisonnement en intelligence artificielle sont généralement au moins NP-difficiles. La compilation de connaissances vise à pallier cette difficulté calculatoire, en s’appuyant sur le fait que la complexité d’un problème dépend de la façon dont sont représentées ses entrées. L’idée est d’appliquer un pré-traitement au problème, en traduisant la base de connaissances dans un langage sur lequel les requêtes effectuées par la suite seront polynomiales.

Cet exposé présentera le domaine de façon générale, en l’illustrant sur le langage bien connu des diagrammes de décision binaires (BDD), puis détaillera des recherches récentes effectuées avec Bruno Zanuttini sur une généralisation des BDD permettant de compiler des formules de la logique épistémique S5 mono- agent.