chapitre 4 La modélisation des processus cognitifs
Ce que nous présentons ici (notamment les systèmes de production) sont des techniques de base de l'intelligence artificielle. Elles sont attrayantes pour modéliser certains aspects du décideur.
Lorsqu'il s'agit de modéliser des situations de choix, nous pourrions nous appuyer sur les modèles de Saris et Gallhofer, mais pour d'autres types de modélisations (par exemple ceux qui concernent la perception d'un problème), pour le raisonnement analogique ou encore pour l'application de règles heuristiques de décision, nous allons avoir recours aux techniques de l'intelligence artificielle (IA). Cette section nous permettra d'introduire des notions importantes utilisées dans des systèmes (c'est-à-dire des programmes) IA. Nous allons nous intéresser plus particulièrement aux systèmes à bases de règles. Ils utilisent des techniques bien rodées, utilisables par des personnes ayant des connaissances modestes en informatique. Nous adoptons une perspective et un langage voisins de ceux de la psychologie du traitement de l'information et nous allons discuter en détail l'ancêtre des modèles de la résolution de problème, le fameux "General problem solver" de Newell et Simon. La présentation de GPS nous permettra d'introduire à la fois des notions techniques de base, mais également d'assurer l'ancrage psychologique de certains modèles IA. La critique épistémologique de ce type de modélisation symbolique sera faite dans la section 7-1 "Les bases épistémologiques de l'intelligence artificielle" [p. 274].
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