• Soumission des articles : 21 avril 2017 1er avril 2017
• Notification aux auteurs : 15 mai 2017
• Soumission de la version finale : 1er juin 2017
• Journées : dans la semaine du 3 au 7 juillet 2017

Les Journées Francophones sur la Planification, la Décision et l'Apprentissage pour la conduite de systèmes (JFPDA) ont pour but de rassembler la communauté de chercheurs francophones travaillant sur les problèmes d'intelligence artificielle, d'apprentissage par renforcement, de programmation dynamique et plus généralement dans les domaines liés à la prise de décision séquentielle sous incertitude et à la planification. Les travaux présentés traitent aussi bien d'aspects purement théoriques que de l'application de ces méthodes à la conduite de systèmes virtuels (jeux, simulateurs) et réels (robots, drones). Ces journées sont aussi l'occasion de présenter des travaux en cours de la part de doctorants, postdoctorants et chercheurs confirmés dans un cadre laissant une large place à la discussion constructive et bienveillante.

Après Toulouse (2006), Grenoble (2007), Metz (2008), Paris (2009), Besançon (2010), Rouen (2011), Nancy (2012), Lille (2013), Liège (2014), Rennes (2015) et Grenoble (2016), les 12es journées auront lieu à Caen dans le cadre de la plate-forme AFIA, soit pendant la semaine du 3 au 7 juillet 2017.

Thèmes principaux (liste non exhaustive)

• Processus décisionnels de Markov, totalement ou partiellement observables, factorisés ou hiérarchiques, centralisés ou décentralisés
• Programmation Dynamique approchée (ADP), apprentissage par renforcement (RL) :
  1. RL Bayésien, RL inverse, RL batch, RL multi-agents, RL multi-objectifs
  2. Convergence et bornes sur les performances des algorithmes RL/ADP
  3. Complexité en RL/ADP
  4. Apprentissage statistique, bornes PAC en RL/ADP
  5. Méthodes de Monte Carlo et quasi Monte Carlo
  6. Recherche directe de politiques, architectures acteur-critique
  7. Apprentissage de fonctions de valeurs, généralisation, représentations parcimonieuses, méthodes à base de noyaux en RL/ADP
• Planification :
  1. Planification classique, planification temporelle
  2. Planification multi-agent, planification épistémique, conforme ou contingente
  3. Complexité, classes traitables et transformations de problèmes de planification
  4. Génération et exécution de plans flexibles
  5. Replanification, planification en ligne
• Contrôle de systèmes continus ou discrets, réels ou simulés, mono ou multi-agents
• Approches d’inspiration biologique
• Applications et confrontations au monde réel