Au croisement entre logique et intelligence artificielle : une approche intensionnelle de la programmation logique inductive

Conférence de Hugolin BERGIER (Regis University, Denver, USA), maître de conférence en informatique.
Biographie
Avant de rejoindre Regis University, Hugolin BERGIER était maître de conférence à l'Université catholique de l'Ouest (Angers) et a travaillé comme ingénieur de recherche pour Phase Change Software, une société spécialisée dans l'intelligence artificielle pour l'analyse de programmes. Il y poursuit toujours une activité de conseil au sein du département R&D. Hugolin BERGIER est titulaire d'un doctorat de l’Université Paris-Sorbonne. Ses sujets de recherche tournent autour de la logique et de l'informatique théorique. Plus particulièrement, il s’intéresse à la question de l’intensionnalité au croisement de la logique combinatoire et de la linguistique. Dans le cadre du projet InterPARES, il dirige actuellement une équipe de recherche sur l’intelligence artificielle et la logique intensionnelle appliquée aux ontologies archivistique.
Résumé de la conférence
Au croisement de l'apprentissage automatique (machine learning) et de la logique, la programmation logique inductive (PLI) permet, à partir d'un ensemble de propositions, d'induire automatiquement des règles logiques abstraites qui s'appliquent à cet ensemble. Comme Prolog, la PLI est fondée sur une logique extensionnelle, formalisée autour de la notion d'objet totalement déterminé. Pour cette raison, elle ne permet pas de prendre en compte la notion d'objet typique et atypique ou encore la notion d'objet plus ou moins déterminé. Comment induire correctement la proposition générique "les oiseaux volent" si l'on n'intègre pas avant tout la possibilité d'oiseaux atypiques (qui ne volent pas) ? Dans cet esprit, nous voulons proposer une nouvelle approche de la PLI dite intensionnelle, i.e. non pas formalisée autour de l'objet mais autour du prédicat.
Retrouvez la vidéo de la conférence ici : lien de connexion