智能人工智能解决方案（IA）和技术形成了经典逻辑命题。Il viseádévelopper des méthodes génériques pour transformer des modèles d'IA en formules propositionnelles，en se focusiant sur le Problemème de coherence，connu sous le nom de SAT（可满足性问题）。Cette approche chercheátirer parti des progreès significatifs réalis dans le domaine des solveurs SAT考试成绩显著。
Cette thèse concentre sur l’apprentissage profond，en metant l’accent sur l‘apprentissage-de représses degrapes。Les grapes sont largement utilis dans de nombreus应用程序。这是一个有趣的、代表性的、多元的、非官方的、注释性的、邮件3D的、传统的、可供选择的辅助方法，它告诉我们，CNN是一个分割图像的模型，是一个通信U-net。Cette theèse探索神经元表面（GNN）模型3D非规则，comme les maillages 3D。
