La planification, dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), désigne la capacité d'un agent ou d'un système à élaborer une séquence d'actions permettant d'atteindre un objectif donné, à partir d'un état initial et en fonction de certaines contraintes. Cette discipline vise à automatiser la prise de décision stratégique, en tenant compte de l'environnement, des ressources disponibles, des éventuelles incertitudes et des interactions entre agents. Elle se distingue de l'optimisation par son accent sur la structuration temporelle des actions et la gestion de la complexité des tâches séquentielles ou parallèles.
Cas d'usages et exemples d'utilisation
La planification est essentielle dans la robotique autonome (navigation, manipulation d'objets), la logistique (gestion d'entrepôts, planification de tournées de véhicules), la planification de tâches en production industrielle, la gestion de missions spatiales ou encore les jeux de stratégie. Par exemple, dans un entrepôt automatisé, un système de planification détermine l'ordre optimal de collecte des marchandises. En robotique, elle permet à un robot de planifier ses déplacements tout en évitant les obstacles.
Principaux outils logiciels, librairies, frameworks, logiciels
Parmi les outils notables, citons PDDL (Planning Domain Definition Language), qui sert de standard pour la modélisation de problèmes de planification. Des solveurs comme Fast Downward, OPTIC ou LPG sont largement utilisés. En robotique, la librairie MoveIt! (pour ROS) intègre des capacités avancées de planification de mouvement. D'autres frameworks, tels que AIPlan4EU ou pyperplan, facilitent l'intégration de la planification dans des systèmes plus larges.
Derniers développements, évolutions et tendances
La planification évolue vers une intégration plus étroite avec l'apprentissage automatique, permettant à des systèmes d'adapter leurs stratégies en fonction de l'expérience. Les approches hybrides combinant planification symbolique et modèles de réseaux de neurones connaissent un essor, tout comme la planification multi-agents et collaborative. Les enjeux actuels portent également sur la planification en temps réel, la gestion de l'incertitude et l'extension à des environnements partiellement observables. L'interopérabilité avec d'autres modules d'IA (perception, dialogue) est également un axe de recherche dynamique.
