Café du quai : « comment l'intelligence artificielle résout les casse-têtes (les plus sérieux) »

Ces dernières années, l'intelligence artificielle s'est surtout fait connaître du grand public par sa toute nouvelle capacité à résoudre des problèmes plutôt faciles pour nous : qui ne sait pas reconnaître un chat, ou une personne en colère, sur une image¹ ?
A l'inverse, les ordinateurs ont toujours été beaucoup plus rapides que nous pour résoudre des problèmes arithmétiques, ou logiques bien spécificiés².
Cette capacité de calcul surhumaine ne suffit malheureusement pas à résoudre efficacement une large famille de problèmes pourtant bien spécifiés (et contenant entre autres beaucoup de casse-têtes logiques), appelés problèmes NP-difficiles. 
Mais là-aussi, les progrès des ordinateurs ont été importants ces dernières décennies, aboutissant par exemple à la preuve récente d'un nouveau théorème mathématique, difficile.
A l’institut, les chercheurs sophistiquent et déploient ces techniques de raisonnement automatique pour résoudre des casse-têtes microscopiques tout à fait sérieux : comment concevoir de nouvelles molécules ayant des propriétés d'intérêt pour la santé, les bioénergies ou la chimie verte ?
Un des challenges de l'intelligence artificielle moderne consiste à combiner harmonieusement ces deux systèmes, apprentissage et raisonnement, dans un contexte qui dépasse la résolution d'un unique problème (qu'il s'agisse d'échecs, de Go, de jeu vidéo ou de design moléculaire). 

Thomas Schiex est directeur de recherche en intelligence artificielle au centre INRAE Occitanie-Toulouse à l'unité de Mathématiques et informatique appliquées de Toulouse (MIAT). Il mène des travaux en IA et en bioinformatique. Ses objectifs : améliorer les capacités de l’IA à résoudre des problèmes difficiles, en particulier en bioinformatique et mettre à la disposition de la communauté scientifique française et internationale l’ensemble des résultats produits par son équipe et ses collaborateurs.
Il est également porteur de chaire ANITI ''Logique et intuition pour le design''.

1. une référence au "Système 1" humain, introduit par le prix Nobel d'économie Daniel Kahneman dans son livre "Thinking, Fast and Slow" ("Système 1 / Système 2 : Les deux vitesses de la pensée).
2. ces tâches semblent plutôt être de la responsabilité du "Système 2".