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presentations-invitees [2017/06/02 12:27]
niveau
presentations-invitees [2017/06/06 14:04]
niveau infos Éric Piette
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 Michael Perrot est le lauréat du prix de thèse 2017 de l'​AFIA,​ ex-æquo avec Éric Piette. Michael Perrot est le lauréat du prix de thèse 2017 de l'​AFIA,​ ex-æquo avec Éric Piette.
  
-Son site web : http://​perso.univ-st-etienne.fr/​pem82055/ ​+Son site web : http://​perso.univ-st-etienne.fr/​pem82055/​ 
  
  
 ===== Éric Piette (vendredi 14h) ===== ===== Éric Piette (vendredi 14h) =====
  
-Éric Piette est le lauréat du prix de thèse 2017 de l'​AFIA,​ ex-æquo avec Michael Perrot.+Actuellement Attaché Temporaire à l'​Enseignement et à la Recherche (ATER) au Centre de Recherche en Informatique de Lens (CRIL), ​Éric Piette est le lauréat du prix de thèse 2017 de l'​AFIA,​ ex-æquo avec Michael Perrot.
  
 Son site web : http://​www.cril.univ-artois.fr/​~epiette/​ Son site web : http://​www.cril.univ-artois.fr/​~epiette/​
  
 +
 +==== Une nouvelle approche au General Game Playing dirigée par les contraintes ====
 +
 +Développer un programme capable de jouer à n’importe quel jeu de
 +stratégie, souvent désigné par le General Game Playing (GGP) constitue
 +un des Graal de l’intelligence artificielle. Les compétitions GGP, où
 +chaque jeu est représenté par un ensemble de règles logiques au travers
 +du Game Description Language (GDL), ont conduit la recherche à
 +confronter de nombreuses approches incluant les méthodes de type Monte
 +Carlo, la construction automatique de fonctions d’évaluations,​ ou la
 +programmation logique et ASP. De par cette thèse, nous proposons une
 +nouvelle approche dirigée par les contraintes stochastiques.
 +
 +Dans un premier temps, nous nous concentrons sur l’élaboration d’une
 +traduction de GDL en réseaux de contraintes stochastiques (SCSP) dans le
 +but de fournir une représentation dense des jeux de stratégies et
 +permettre la modélisation de stratégies.
 +
 +Par la suite, nous exploitons un fragment de SCSP au travers d’un
 +algorithme dénommé MAC-UCB combinant l’algorithme MAC (Maintaining Arc
 +Consistency) utilisé pour résoudre chaque niveau du SCSP tour après
 +tour, et à l’aide de UCB (Upper Confidence Bound) afin d’estimer
 +l’utilité de chaque stratégie obtenue par le dernier niveau de chaque
 +séquence. L’efficacité de cette nouvelle technique sur les autres
 +approches GGP est confirmée par WoodStock, implémentant MAC-UCB, le
 +leader actuel du tournoi continu de GGP.
 +
 +Finalement, dans une dernière partie, nous proposons une approche
 +alternative à la détection de symétries dans les jeux stochastiques,​
 +inspirée de la programmation par contraintes. Nous montrons
 +expérimentalement que cette approche couplée à MAC-UCB, surpasse les
 +meilleures approches du domaine et a permis à WoodStock de devenir
 +champion GGP 2016.