ACCUEIL

Consignes aux
auteurs et coordonnateurs
Nos règles d'éthique

APPEL À
CONTRIBUTION
Masses de données hétérogènes
En savoir plus >>
Autres revues >>

Revue d'Intelligence Artificielle

0992-499X
Revue des Sciences et Technologies de l'Information
 

 ARTICLE VOL 29/5 - 2015  - pp.491-492
TITRE
INTRODUCTION

RÉSUMÉ

Depuis les travaux de Lotfi Zadeh en 1965, la logique floue ne cesse d’intéresser les chercheurs et industriels qui se rassemblent autour des « théories de l’incertain ». En effet, sous cette appellation cohabitent plusieurs cadres et outils théoriques de modélisation et de gestion des imprécisions et des incertitudes : les ensembles flous et la théorie des possibilités, les probabilités imprécises, la théorie des fonctions de croyance, les ensembles approximatifs et aléatoires, le raisonnement approximatif, les logiques multivaluées, etc. Un nombre croissant de domaines d’application est concerné par l’exploitation de ces différentes théories. Les ramifications de la logique floue s’étendent à des domaines aussi variés que la commande, le diagnostic de systèmes complexes, la bioinformatique, la recherche opérationnelle, l’aide à la décision, l’évaluation subjective, la classification, la reconnaissance des formes, l’analyse de données, le traitement et l’interprétation des images, la fouille de données, les systèmes d’information, les bases de données, la fusion d’informations, la robotique, l’économie et la gestion, la finance, la psychologie et encore bien d’autres domaines relevant de l’intelligence artificielle.



AUTEUR(S)
Paul-Antoine BISGAMBIGLIA, Kevin GUELTON, Jimmy LAUBER, Jean-Luc MARICHAL

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

 PRIX
GRATUIT
   
ACCÉDER A L'ARTICLE COMPLET  (58 Ko)



Mot de passe oublié ?

ABONNEZ-VOUS !

CONTACTS
Comité de
rédaction
Conditions
générales de vente

 English version >> 
Lavoisier