Ce mémoire propose une approche pour la reconnaissance de plan qui a été conçue pour les environnements avec des adversaires, c'est-à-dire des agents qui veulent empêcher que leurs plans soient reconnus. Bien qu'il existe d'autres algorithmes de reconnaissance de plan dans la littérature, peu sont adaptés pour de tels environnements. L'algorithme que nous avons conçu et implémenté (PROBE, Provocation for the Recognition of Opponent BEhaviours ) est aussi capable de choisir comment provoquer l'adversaire, en espérant que la réaction de ce dernier à la provocation permette de donner des indices quant à sa véritable intention. De plus, PROBE utilise des machines à états finis comme représentation des plans, un formalisme différent de celui utilisé par les autres approches et qui est selon nous mieux adapté pour nos domaines d'intérêt. Les résultats obtenus suite à différentes expérimentations indiquent que notre algorithme réussit généralement à obtenir une bonne estimation des intentions de l'adversaire dès le départ et que cette estimation s'améliore lorsque de nouvelles actions sont observées. Une comparaison avec un autre algorithme de reconnaissance de plan démontre aussi que PROBE est plus efficace en temps de calcul et en utilisation de la mémoire, sans pourtant sacrifier la qualité de la reconnaissance. Enfin, les résultats montrent que notre algorithme de provocation permet de réduire l'ambiguïté sur les intentions de l'adversaire et ainsi améliorer la justesse du processus de reconnaissance de plan en sélectionnant une provocation qui force l'adversaire, d'une certaine façon, à révéler son intention.

L’intelligence artificielle est un domaine de l’informatique étudiant la conception d’agents intelligents. Un agent est une entité acquérant de l’information sur son environnement par ses capteurs et agissant sur son environnement à travers ses actionneurs. Certains agents existent seulement dans le domaine logiciel, comme par exemple un agent intelligent pour un jeu vidéo, alors que d’autres existent dans le monde physique, tels les robots mobiles. Les domaines des jeux vidéo et de la robotique partagent certaines caractéristiques, dont la nécessité de prendre des décisions en temps réel dans un environnement dynamique ainsi qu’une vue incomplète sur cet environnement. Ce mémoire est divisé en deux chapitres. Le premier chapitre traite d’une approche de planification de trajectoires exploitant la géométrie d’une classe particulière de robots omnidirectionnels non-holonomes afin de calculer des chemins adéquats leur permettant d’atteindre une destination désirée. Les résultats obtenus avec cette approche tendent à démontrer qu’elle est plus efficace que les algorithmes traditionnels de planification de trajectoires grâce à l’information additionnelle prise en compte lors du calcul. Le second chapitre décrit l’architecture décisionnelle de l’agent intelligent SPAR qui est en mesure de jouer de façon autonome des parties de StarCraft : Brood War, un jeu de stratégie en temps réel. L’architecture de SPAR inclut entre autres des algorithmes de planification de trajectoires similaires à ceux du premier chapitre. Elle permet de faire face plus facilement et de façon plus rigoureuse, en comparaison avec les architectures existantes, aux nombreuses difficultés propres à ce type de jeu. Ces difficultés incluent un degré élevé de concurrence dans les actions et une multitude d’unités à contrôler dans un contexte temps réel. L’agent SPAR a participé aux volets 2011 et 2012 de la compétition AIIDE de StarCraft et à l’édition 2012 de la compétition SSCAI où il a obtenu à chaque fois des résultats honorables.

L???intelligence artificielle est un domaine de l???informatique ??tudiant la conception d???agents intelligents. Un agent est une entit?? acqu??rant de l???information sur son environnement par ses capteurs et agissant sur son environnement ?? travers ses actionneurs. Certains agents existent seulement dans le domaine logiciel, comme par exemple un agent intelligent pour un jeu vid??o, alors que d???autres existent dans le monde physique, tels les robots mobiles. Les domaines des jeux vid??o et de la robotique partagent certaines caract??ristiques, dont la n??cessit?? de prendre des d??cisions en temps r??el dans un environnement dynamique ainsi qu???une vue incompl??te sur cet environnement. Ce m??moire est divis?? en deux chapitres. Le premier chapitre traite d???une approche de planification de trajectoires exploitant la g??om??trie d???une classe particuli??re de robots omnidirectionnels non-holonomes afin de calculer des chemins ad??quats leur permettant d???atteindre une destination d??sir??e. Les r??sultats obtenus avec cette approche tendent ?? d??montrer qu???elle est plus efficace que les algorithmes traditionnels de planification de trajectoires gr??ce ?? l???information additionnelle prise en compte lors du calcul. Le second chapitre d??crit l???architecture d??cisionnelle de l???agent intelligent SPAR qui est en mesure de jouer de fa??on autonome des parties de StarCraft : Brood War, un jeu de strat??gie en temps r??el. L???architecture de SPAR inclut entre autres des algorithmes de planification de trajectoires similaires ?? ceux du premier chapitre. Elle permet de faire face plus facilement et de fa??on plus rigoureuse, en comparaison avec les architectures existantes, aux nombreuses difficult??s propres ?? ce type de jeu. Ces difficult??s incluent un degr?? ??lev?? de concurrence dans les actions et une multitude d???unit??s ?? contr??ler dans un contexte temps r??el. L???agent SPAR a particip?? aux volets 2011 et 2012 de la comp??tition AIIDE de StarCraft et ?? l?????dition 2012 de la comp??tition SSCAI o?? il a obtenu ?? chaque fois des r??sultats honorables.