• Liste des parcours dans lesquels apparaît l'EC

• Mention / Parcours / Parcours type	ECTS	Points
  Informatique / Informatique / IA	3	30

• Équipe pédagogique

• • Responsables

  • MIGNOT Pascal (Responsable)

    Département : Mathématiques (UFR SEN)

• Volume horaire

• Nature	CM	TD	Total
  Durée	15h	5h	20h

• Modalités de contrôle des connaissances (MCC)

• Epreuves	Nature	DST	EET	Total
  	Durée	2h	2h
  Cas général	1ère session	100		100%
  	2nd session		100	100%
  Dispense contrôle continu	1ère session	100		100%
  	2nd session		100	100%

• Modalités de contrôle des connaissances (MCC)

• Cas général

• Nature	Durée	1ère session	2ème session
  	DST	2h	100%	0%
  EET	2h	0%	100%

• Dispense contrôle continu

• Nature	Durée	1ère session	2ème session
  	DST	2h	100%	0%
  EET	2h	0%	100%

• Objectifs

• ? Proposer un modèle alternatif aux modèles probabilistes standards (Bayésien) pour comprendre et modéliser les raisonnements humains? Utilisation d'aspects de la théorie quantique pour modéliser des systèmes probabilistes dynamiques (interférence de l'incertitude sur les décisions, approche non réductionniste de la cognition).

• Compétences spécifiques visées

• ? Modèles décisionnels quantiques.? Modèles cognitifs quantiques.

• Compétences générales visées

• ? Intelligence artificielle : modèle d'apprentissage et de décision

• Connaissances requises

• ? Algèbre matricielle et linéaire ? Théorie des probabilités

• Programme

• ? Introduction à la théorie quantique? Probabilité des erreurs humaines de jugement? Modèles quantique de combinaison de concepts? Modèle cognitif quantique de reconnaissance conjointe? Application du modèle quantique à la prise de décision? Modélisation avec la théorie de l'information quantique? Apprentissage des systèmes quantiques