Reconnaissance des buts d'un agent à partir d'une observation partielle de ses actions et des connaissances stratégiques de son espace de décision

La capacité de reconnaître les intentions des autres est une composante essentielle non seulement de l'intelligence humaine mais aussi de l'intelligence artificielle dans plusieurs domaines d'application. Pour les algorithmes d'intelligence artificielle, reconnaître l'intention d'un agent à partir d'une observation partielle de ses actions demeure un défi de taille. Par exemple dans les jeux de stratégie en temps réel, on aimerait reconnaître les intentions de son adversaire afin de mieux contrer ses actions futures. En domotique, on voudrait une maison capable de comprendre et d'anticiper les intentions de ses habitants pour maximiser leur confort et les assister dans leurs activités quotidiennes. Dans le domaine de la sécurité informatique, un outil de détection des intrus doit pouvoir observer les actions des usagers du réseau et déceler ceux qui ont des intentions malveillantes. Ce mémoire de maîtrise propose d'aborder ce problème sous observabilité partielle par adaptation des méthodes utilisées dans l'analyse grammaticale probabiliste. L'approche probabiliste considérée utilise une grammaire hors contexte de multi-ensemble partiellement ordonnée et considère la poursuite de plusieurs buts simultanément, ordonnés ou non. Cela revient donc à faire de l'analyse grammaticale probabiliste avec plusieurs symboles de départ

Une comparaison d’algorithmes de reconnaissance de plan à l’aide d’observations in situ

Ce mémoire présente une comparaison de deux algorithmes de reconnaissance de plan, soit YAPPR (Yet Another Probabilistic Plan Recognizer) et PR-Plan (Plan Recognizer as Planning). Afin de comparer les algorithmes, nous avons voulu utiliser un domaine plus complexe et réaliste que ceux utilisés jusqu’à présent. Pour ce faire, nous avons établi un protocole de comparaison en utilisant le concept d’observation in situ. Nous avons utilisé le jeu de stratégie en temps réel StarCraft comme environnement de simulation. Puis, nous avons créé un agent jouant à StarCraft qui utilise la reconnaissance de plan comme élément central pour le système de prise de décision. Pour valider que notre principe d’observation in situ fonctionne, nous avons créé des agents témoins et exécuté de nombreuses simulations