Méta-connaissances et décision

Les recherches de ce thème se focalisent sur le développement de métaheuristiques appliquées aux jeux. Les jeux concernés sont les jeux à information incomplète, tels que le Go Phantom et les échecs chinois à l'aveugle. L'Intelligence Artificielle dont les algorithmes MonteCarlo appliqués aux jeux à information incomplète et les algorithmes d'intelligence en essaim par modélisation de comportements d'insectes sociaux (éventuellement de type hétérogène). Les perspectives de ses travaux de recherche se situent dans les résolutions algorithmiques heuristiques partant de description de problèmes, de description de jeux, de modèles multi-agents complexes, exploitant les symétries ou les spécificités de certains problèmes. Des algorithmes séquentiels, parallèles et distribués, des travaux de recherche sur les algorithmes distribués de coordination par heuristique, par communication stigmergique et par échange de messages dirigés, ont été étudié et appliqué avec succès à des modèles descriptifs, cinématiques, dynamiques et flous. Hors ligne, l'utilisation de tables de pré-calculs permet d'obtenir des résolutions complètes optimales pour la résolution de problèmes NP, PSPACE et EXPTIME-complet concernant des grands espaces d'états inaccessibles aux résolutions complètes.

Par ailleurs, des recherches visant à mettre au point une approche générale pour la décomposition de descriptions de jeux en Game Description Language (GDL) sont également menées. Le General Game Playing est un domaine de recherche visant à mettre au point un joueur programmé polyvalent capable, à partir des règles d'un jeu inconnu, de jouer avec expertise sans intervention humaine. Les joueurs les plus performants actuellement, évalués lors de compétitions internationales, utilisent les algorithmes de la famille Monte Carlo Tree Search (MCTS) associés à diverses heuristiques. Cependant, les jeux composés combinant plusieurs jeux (joués l'un après l'autre, en parallèle, etc.) présentent un facteur de branchement trop important pour être résolus avec les algorithmes MCTS seuls.

Responsable: Jean Mehat

Membres: Adrien Revault d'Allonnes