Intelligence artificielle 4e édition (4° Éd.)
Une approche moderne
Coll. ECO GESTION

Cet ouvrage est LE manuel de référence en intelligence artificielle.
C?est le seul ouvrage à couvrir de façon aussi complète et moderne tout le champ théorique et pratique de l?intelligence artificielle. C?est aussi le seul ouvrage à proposer une vision unifiée de l?intelligence artificielle, centrée autour de la notion d?agent intelligent.
Les différents champs disciplinaires autour de l?IA sont abordés avec un très grand nombre de renvois entre les sections, ce qui constitue une richesse inestimable de l?ouvrage qui expose les connexions entre des domaines qui sont le plus souvent présentés comme indépendants.
La 4e édition informe les lecteurs sur les dernières technologies, présente les concepts de manière plus unifiée et couvre de manière nouvelle ou élargie l?apprentissage automatique, l?apprentissage profond, l?apprentissage par transfert, les systèmes multi-agents, la robotique, le traitement du langage naturel, la causalité, la programmation probabiliste, le respect de la vie privée, l?équité et la sécurité.

Chapitre 1 - Introduction
Chapitre 2 - Agents intelligents
Chapitre 3 - Résolution de problèmes par exploration
Chapitre 4 - Exploration dans des environnements complexes
Chapitre 5 - Exploration en situation d'adversité et jeux
Chapitre 6 - Problèmes à satisfaction de contraintes
Chapitre 7 - Agents logiques
Chapitre 8 - Logique du premier ordre
Chapitre 9 - Inférence en logique du premier ordre
Chapitre 10 - Représentations des connaissances
Chapitre 11 - Planification automatique
Chapitre 12 - Quantification de l'incertitude
Chapitre 13 - Raisonnement probabiliste
Chapitre 14 - Raisonnement probabiliste temporel
Chapitre 15 - Programmation probabiliste
Chapitre 16 - Prises de décisions simples
Chapitre 17 - Prises de décisions complexes
Chapitre 18 - Prise de décisions en environnement multiagent
Chapitre 19 - Apprentissage à partir d'exemples
Chapitre 20 -  Apprentissage de modèles probabilistes
Chapitre 21 - Apprentissage profond
Chapitre 22 - Apprentissage par renforcement
Chapitre 23 - Traitement du langage naturel
Chapitre 24 - Apprentissage profond et traitement du langage naturel
Chapitre 25 - Vision artificielle
Chapitre 26 - Robotique
Chapitre 27 - Philosophie, éthique et sécurité en IA
Chapitre 28 - L’avenir de l’IA

Stuart Russell est professeur au département d'informatique à l’université de Berkeley (Californie), où il dirige le Center for Human-Compatible Artificial Intelligence. Il est membre du bureau exécutif de l’AAAI (American Association for Artificial Intelligence) et membre de l’ACM (Association for Computing Machinery). Il a publié plus de 300 articles sur l’IA et est l’auteur de plusieurs livres, dont le best-seller : Artificial Intelligence, A Modern Approach.

Peter Norvig est directeur de la recherche chez Google. Il a co-dirigé un cours d'IA en ligne auquel 160 000 étudiants se sont inscrits, contribuant à lancer la révolution des cours massifs en ligne ouverts à tous (MOOC). Il a dirigé la division informatique du centre de recherche Ames de la NASA, où il a supervisé la recherche et le développement en matière d'IA et de robotique. Il a écrit 4 livres, dont Paradigms of Artificial Intelligence Programming.