Fiche-UE_CODE_CR_OPT_IBI.doc - LIRIS - CNRS

|Nom de l'UE : Informatique Bio-Inspirée |
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|Nombre de crédits : 3 |
|UFR de rattachement : UFR Informatique |
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|Responsables de l'UE : Salima Hassas - Guillaume Beslon |
|Tél : 04 72 43 27 90 - 04 72 43 84 87 |
|e-mail : hassas@bat710.univ-lyon1.fr - guillaume.beslon@liris.cnrs.fr |
|Contact formation : Alain Mille, Alain Guinet Tél : e-mail : |
|alain.mille@liris.cnrs.fr |
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|Enseignement présentiel : |
|Répartition de l'enseignement présentiel : |
|Cours Magistraux 22 heures |
|Travaux Pratiques 8 heures |
|Contrôle des connaissances[1] |
|Contrôle continu (50%)[2] : Travaux pratique et|Examen terminal (50%): examen écrit|
|exposé oral | |
|Type de l'UE |
|Optionnelle : OUI Formation : Mention Informatique,|
|Spécialité CODE Parcours : CR |
|Place de l'UE dans le parcours : M2 semestre : 3 |
|Modalités d'accès à l'UE (pré-requis conseillés) : oui lesquels : cours|
|de base Connaissances / Décision |
|Programme - contenu de l'UE |
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|Le but de ce cours est de présenter les grands principes de l'informatique |
|Bio-inspirée (ou, plus largement de ce qu'on pourrait appeler une informatique |
|« naturo-inspirée ») et ses applications en intelligence artificielle. Par |
|« informatique bio-inspirée », nous entendons tout système ou architecture dont les|
|principes organisationnels soient issu, de près ou de loin, de la connaissance dont|
|nous disposons sur le fonctionnement (cognitif) des systèmes vivants. Il s'agit |
|donc entre autres des réseaux de neurones (inspirés de la structure cellulaire du |
|système nerveux) mais aussi d'approches telles que les systèmes multi-agents, les |
|algorithmes génétiques ou les algorithmes immuno-inspirés. |
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|Il ne s'agit pas tant de présenter les modèles eux-même que de dégager les grands |
|principes organisationnels à l'?uvre dans les systèmes vivants (auto-organisation, |
|émergence, ...), en particulier dans le cadre des approches dites de la « vie |
|artificielle ». C'est pourquoi le cours est comporte des parties thématiques, |
|dédiées à l'une ou l'autre des techniques bio-inspirées, mais aussi des parties |
|plus généralistes au cours desquelles ces grands principes seront énoncés, |
|illustrés et discutés. Aucune connaissance préalable en biologie n'est nécessaire |
|pour suivre ce module, les quelques notions essentielles seront rappelées en cours.|
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|Le cours est organisé en sessions thématiques au cours desquels seront abordés les |
|différentes approches bio-inspirées ainsi que les grands principes de la |
|modélisation des systèmes complexes. Certaines de ces sessions correspondent à deux|
|séances de cours magistraux lorsque les thématiques abordées le demandent. |
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|Session 1 : Introduction à l'informatique bio-inspirée |
|Définitions, principes généraux de l'informatique bio-inspirée, domaines |
|d'application, historique. |
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|Session 2 : Panorama des différents modèles |
|Diversité des sources d'inspiration, diversités des modèles, exemples de mécanismes|
|émergents |
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|Session 3 : Les approches « évolutionnistes » |
|Algorithmes génétiques, programmation génétique |
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|Session 4 : les approches « cellulaires » |
|Réseaux de neurones et réseaux immunitaires |
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|Session 5 : les approches « populationnelles » |
|Systèmes multi-agents réactifs et/ou cognitifs, systèmes à base de fourmis |
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|Session 6 : vie artificielle |
|L'informatique bio-inspirée peut-elle aider les biologistes à mieux appréhender les|
|systèmes vivants : de l'intelligence artificielle à la vie artificielle. |
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|Session 7 : les approches dynamiques |
|En quoi les approches dynamiques constituent-elle un socle commun pour |
|l'informatique bio-inspirée ? Présentation des principes généraux de approches |
|dynamiques et des systèmes complexes. Les systèmes complexes peuvent-ils nous aider|
|à construire des systèmes intelligents ? |
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|Session 8 : travaux pratiques |
|En utilisant un outil de prototypage destiné à la programmation multi-agents et à |
|la vie artificielle (type NetLogo ou Swarm), les étudiants seront amenés à |
|développer un modèle de leur choix parmi les différentes thématiques abordées lors |
|des cours magistraux |
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|Bibliographie |
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|M. Resnick, Turtles, Termites, and Traffic Jams: Explorations in Massively Parallel|
|Microworlds, MIT Press |
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|G. Dreyfus , M. Samuelides , J.-M. Martinez , M. B. Gordon , F. Badran , S. Thiria |
|, L. Hérault, Réseaux de neurones - Méthodologies et applications, Ed. Eyrolle |
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|J. Ferber, Les systèmes multi-agents - vers une intelligence collective, |
|InterEditions |
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|Compétences acquises |
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|Méthodologiques : connaissance des principes de l'informatique bio-inspirée et des |
|domaines d'application. Illustration des méthodes de modélisation informatique des |
|systèmes complexes. |
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|Techniques : Algorithmes évolutionnistes, réseaux de neurones, systèmes |
|multi-agents. Optimisation, classification et modélisation par méthodes |
|bio-inspirées. |
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|Secteur d'activité concerné et compétences métier acquises : laboratoires de |
|recherche, équipes de recherche et développement, équipes de développement de |
|logiciels appliqués à l'analyse de données ou à l'optimisation. |
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[1] Préciser le poids attribué à chaque note : contrôle continu, contrôle
terminal.
[2] Préciser les modalités : note attribuée à l'issue de séances de T.P. ou
note de partiel ;