1.1 Problématique scientifique

Le groupe Robotique et Intelligence Artificielle du LAAS (RIA) poursuit depuis près de deux décennies des recherches centrées sur la problématique de la Machine Intelligente. Ses travaux portent sur l'étude et la conception de machines autonomes intégrant des capacités de perception, d'action et de raisonnement. De telles machines doivent être capables d'interagir rationnellement avec un environnement variable et évolutif pour la réalisation d'une diversité de tâches.

Pour situer avec quelque recul le cadre général de cette problématique scientifique, notons qu'une machine pourrait être qualifiée d'intelligente:

1.

par référence à la résolution de tâches abstraites, à des capacités de raisonnement ou de mise en uvre de mécanismes cognitifs; c'est par exemple la machine capable de démontrer un théorème, d'interpréter un texte en langage naturel, ou d'extraire par apprentissage un nouveau concept d'une base de données; ou bien,

2.

par référence à l'accomplissement de tâches concrètes, à un comportement et à une interaction physique de la machine avec son environnement.

Par ailleurs, on peut chercher à justifier, et si possible à quantifier, le qualificatif d'intelligent pour une machine:

(a)

par référence aux performances humaines pour les mêmes tâches: c'est la machine qui raisonne comme nous (approche des systèmes experts), ou qui agit comme nous; ou bien,

(b)

par référence à un critère de rationalité, absolu ou relatif: c'est la machine qui raisonne correctement selon une logique saine et complète, ou bien la machine qui agit correctement relativement aux buts assignés et au contexte.

Tâches / critères	(a) Performances humaines	(b) Critère de rationalité
1.  Raisonnement &
mécanismes cognitifs	Raisonne comme nous	Raisonne correctement
2.  Comportement &
interaction environnement	Agit comme nous	Agit rationnellement

Selon ces deux axes, la problématique de recherche du groupe RIA se focalise clairement au point (2.b). L'ambition scientifique poursuivie est de pouvoir cerner la notion de comportement rationnel pour une machine physique. La rationalité visée s'évalue par les performances de la machine autonome relativement à la diversité des tâches qu'elle peut entreprendre, et à la variabilité de l'environnement dans lequel elle peut réaliser ces tâches de façon robuste. Il s'agit d'une rationalité nécessairement limitée (au sens où le définit Herbert Simon) par la complexité des traitements en temps contraint, par l'incertitude inhérente à toute information sensorielle et par la nécessaire incomplétude des modèles et des programmes qui les reflètent. L'évaluation des performances en terme d'autonomie et de robustesse de la machine exige naturellement la confrontation expérimentale à un large spectre d'environnements et de tâches.

Il s'agit d'une problématique scientifique très fructueuse. Elle offre un champ privilégié de développement et d'expérimentation de concepts et de méthodes relevant de l'informatique, de l'automatique et du traitement du signal. De par la confrontation aux contraintes et à la complexité de l'interaction en boucle fermée avec un environnement concret, perçu de façon extéroceptive et non modélisable complètement, la machine intelligente est un défi pour ces sciences de l'ingénieur. Elle fait découvrir des problèmes essentiels dans ces disciplines et à leur intersection; elle permet des validations probantes des approches. Le groupe RIA traite ces problèmes en couplant étroitement des développements formels et des développements expérimentaux. Ainsi les recherches du groupe portent de façon concomitante sur:

• l'approfondissement des principaux thèmes de la machine intelligente: la perception, la commande, le mouvement, la manipulation, et la décision, au niveau des concepts, des méthodes et des algorithmes nécessaires à la robotique; et,
• la poursuite de projets internes visant à la conception de robots complets et la réalisation d'expérimentations dans des environnements réels qui permettent effectivement les développements thématiques visés, ainsi que la validation des approches mises en oeuvre et la qualification de l'autonomie et du degré de rationalité de nos robots.

Soulignons enfin que le groupe RIA occupe une position privilégiée sur la ligne de front internationale des recherches sur cette problématique. Nos travaux sont largement reconnus, en particulier, pour la période écoulée, sur les problèmes liés à la modélisation de l'environnement, la navigation, la planification, la coopération multi-robots ou les architectures décisionnelles. La cohésion du groupe, la cohérence et la continuité de son approche lui donnent une masse critique exceptionnelle et essentielle pour une problématique exigeant intégration thématique et expérimentale.