Plan de cours

Description

Caractéristiques, enjeux et limites des interfaces intelligentes. Modèles de l'interaction humain-machine et de l'utilisateur : connaissances, intérêts et préférences, buts et plans. Recherche d'information structurée : filtres collaboratifs et sémantiques, agents de recherche. Aide et assistance : systèmes conseils, documents adaptatifs, dialogue coopératif et tuteurs intelligents. Interfaces sensibles au contexte. Validation des interfaces intelligentes.

Objectifs généraux

Ce cours vise à :

présenter les différents domaines d'application des interfaces intelligentes ;
exposer les principales techniques impliquées dans le développement d'interfaces intelligentes, et
sensibiliser l'étudiant aux enjeux de conception et aux limites des interfaces intelligentes.

Au terme de ce cours, l'étudiant sera en mesure :

de maîtriser les composantes principales d'une interface intelligente ;
de juger de la pertinence de techniques de conception et développement d'interfaces intelligentes, et
d'appliquer quelques techniques d'intelligence artificielle pour le développement d'interfaces.

Objectifs des laboratoires

Les séances de laboratoire permettent à l'étudiant de :

mettre en application quelques-uns des concepts présentés aux cours, par exemple :
modèle bayésien pour l'inférence de la connaissance ;
reconnaissance de plans ;
filtre collaboratif.

Emploi du temps (voir Séances pour un plan plus actuel)

1 - Introduction (3 heures)

Présentation du cours et des TP

Caractéristiques des interfaces intelligentes
Modèles de l'utilisateur

2 - Connaissances et expertise (3 heures)

modèles bayésiens et modèles graphiques,
induction et inférence de la connaissance.

3 - Tuteurs intelligents (3 heures)

architecture basée sur l'inférence de connaissance et la reconnaissance de plans;
objets d'apprentissage;
revue des systèmes actuels.

5 - Buts, plans et intentions (3 heures)

grammaires pour la représentation et la reconnaissance de plans;
modèles probabilistes.

6 - Intérêts et préférences (3 heures)

induction par l'historique du comportement utilisateur,
analyses de similarités inter-utilisateurs

7 - Recherche d'information (3 heures)

architectures agents;
applications.

8 - Filtres sémantiques (3 heures)

analyse sémantique de données textuelles;
mesures de distance sémantique;
applications du Web sémantique.

9 - Filtres collaboratifs (3 heures)

architecture des systèmes conseils; aide active;
exemples de systèmes conseils.

10 - Systèmes conseils (3 heures)

architecture des systèmes conseils;
aide active;
exemples de systèmes conseils.

11 - Documents adaptatifs (3 heures)

hypertexte adaptatif;
guide d'apprentissage.

12 - Interfaces sensibles au contexte (3 heures)

modèles d'adaptation multi-plateformes;
interfaces des appareils mobiles adaptés à l'environnement.

14 - Méthodologies de validation des interfaces intelligentes (3 heures)

validation ergonomique;
évaluation de performance et validité écologique.

Travaux pratiques

Les travaux pratiques ont une fréquence de une période par deux semaines. Il est prévu d'y aborder les sujets suivants:

Recommandation et filtre collaboratif utilisant les techniques de recherche d'information. (TP1)
Utilisation d'un réseau bayésien pour l'inférence de connaissances ou module de reconnaissance de plans. (TP2)

Projet

Un projet individuel est réalisé durant le trimestre. Il fait l'objet d'un rapport et d'une présentation en classe. L'étudiant approfondit un sujet de son choix avec l'approbation préalable du professeur.

Évaluation

Travail à remettre	Pondération
TP 1	15%
TP 2	10%
TP 3	10%
Projet	20%
Présentation des lectures	10%
Examen final pratique	10%
Examen final théorique	25%
Total	100%

Manuel de cours

Il n'y a pas de manuel spécifique pour le cours. Une liste d'articles et de chapitres de livre, de même que les transparants du cours, constituent l'essentiel des lectures.