Intelligence computationnelle
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L'intelligence computationnelle (IC) est un successeur de l'intelligence artificielle. Elle s'appuie sur l'heuristique, comme les systèmes flous (voir logique floue), les réseaux de neurones et les algorithmes évolutionnistes. Par ailleurs, l'intelligence computationnelle embrasse aussi les techniques utilisant l'Intelligence collective, la Fractale, la Théorie du chaos, le Système immunitaire artificiel, les ondelettes, etc.
L'intelligence computationnelle combine divers domaines : l'adaptation, l'apprentissage, l'évolution et la logique floue pour créer des programmes qui sont, dans un certain sens, intelligent. La recherche dans le domaine de l'intelligence computationnelle ne rejette pas les méthodes statistiques, mais offre souvent une vue complémentaire (comme dans le cas des systèmes flous). Les réseaux de neurones artificiels est une branche de l'intelligence computationnelle qui est très proche du domaine de l'apprentissage automatique.
L'intelligence computationnelle touche les domaines du Connexionnisme et de la cybernétique.
[modifier] La Société d'Intelligence computationnelle
La Société d'Intelligence computationnelle ("Computational Intelligence Society" (CIS)) a été établie en 2004 (comme changement de nom de la Société des Réseaux Neuronaux ("Neural Network society") et est une des sociétés en plus rapide croissance de l'IEEE (Institute of electrical and electronics engineers). Les thèmes de l'intelligence computationnelle tels que définit par l'IEEE sont :
- Les réseaux de neurones;
- Les systèmes à contrôle flou (voir Logique floue);
- Les algorithmes évolutionnistes notamment : les algorithmes génétiques et la Programmation génétique;
- L'Intelligence collective notamment l'Optimisation par essaims particulaires.
