Une question essentielle pour un agent intelligent devant faire évoluer un système est : « Quelles actions effectuer pour mener à bien ma tâche ? ». Pour y répondre, l'agent doit prévoir l'effet de ses plans d'action sur le système. Les modèles utilisés en planification classique ne suffisent plus dès lors que l'agent n'a pas une connaissance parfaite du système ou lorsque les actions ne sont pas déterministes. Nous développons une logique modale doxastique permettant de raisonner sur les croyances graduelles de l'agent. Nous offrons un cadre formel (syntaxique et sémantique) pour la progression (« on-line » et « off-line ») d'états de croyances graduels par des programmes incluant des actions épistémiques non fiables et actions ontiques pouvant échouer. Tandis que la progression « on-line » permet l'exécution des programmes, la progression « off-line » permet l'évaluation de ceux-ci par rapport à un but précis et donc l'établissement d'un plan d'action adapté à la tâche de l'agent.
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