Ce deuxième volume présente les principales familles d'algorithmes développés ou utilisés en IA pour apprendre, inférer, décider. Des approches génériques pour la résolution de problèmes y sont présentées : la recherche heuristique ordonnée, particulièrement utile pour aborder certains jeux, ainsi que les métaheuristiques. Les problèmes de satisfaction de contraintes, éventuellement flexibles, complètent l'éventail de ces méthodes. Le traitement des représentations liées à la logique requiert des algorithmes spécialisés, qu'il s'agisse de déduction automatique, de satisfaisabilité d'ensembles de propositions, ou encore de programmation logique. Ils sont aussi présentés dans ce volume. L'algorithmique des modèles graphiques de représentation, en particulier celle des réseaux de type bayésien, ainsi que le développement d'algorithmes pour la planification ou l'apprentissage automatique sont également abordés. La postface dresse un parallèle entre les problématiques algorithmiques en recherche opérationnelle et en intelligence artificielle.
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