IA Intelligence Artificielle Solver : résolutions de contraintes complexes

Résumé de la formation

Durée : 7 heures

Lieu de la formation : Hérault - Montpellier

Public : Ouvert a tout public

Validation : Attestation

Financement(s) possible(s) :

  • Entreprise
  • OPCO
  • Autofinancement

Domaine : Informatique

Tarif : contactez

Objectif de la formation

L'informatique de gestion classique a atteint ses limites aujourd'hui en terme d'innovation.
Une des solutions qu'il existe aujourd'hui pour innover est de se tourner vers l'intelligence artificielle.
L'intelligence artificielle est un vaste domaine et cette formation se focalise sur la résolution de contraintes complexes.

Programme de la formation

Imaginez vous en train d’organiser l’arrivée et le départ des 2 100 trains quotidiens qui transitent en gare du Nord, tout en respectant les contraintes de sécurité.
Repensez à la dernière fois que vous avez du faire un plan de table de plus de 50 personnes en prenant en compte la personnalité de chaque convive pour les placer correctement. Un vrai casse-tête non?
Les solvers, ou CSP, nous donnent la possibilité de modéliser ces problèmes complexes sous forme de contraintes et de donner une solution des solutions.

Ludivine Crépin
experte en intelligence artificielle depuis + de 10 ans, chercheuse publiée à l’international et formatrice reconnue dans le milieu de l’intelligence artificielle.

*Qu'est-ce qu'un problème complexe?
-Définition d’un problème complexe.
-Présentation des exemples classiques en industrie.
-Définition des contraintes et du solver.

*Comment identifier les contraintes?
-Passer du langage naturel à la modélisation.
-Mise en pratique.

*Comment fonctionne les solvers et les CSP?
-Introduction au principe algorithmique de base : CSP, Max-CSP, Weigth-CSP
-Présentation des optimisations possibles : propagation, backtrack, conflit minimaux.
-RPA : Automatisation et Robotisation des processus en backoffice

*Quels les sont les solveurs actuels? Présentation des solutions actuelles.
-Prolog.
-Optaplanner.
-Choco.
-Python-constraint.
-Gecode
-Caractéristiques à prendre en compte pour le choix du solver.

Prérequis

algorithmie, connaître au moins un langage de programmation, connaître la programmation orientée objet