Cet article propose un nouvel algorithme de planification cognitive basé sur la logique de perception dynamique (DEL). Son principe fondamental est de limiter la profondeur d'inférence de l'agent de planification à une borne supérieure b, garantissant ainsi qu'il ne puisse inférer que des connaissances d'ordre supérieur dont les dimensions sont inférieures à b. En augmentant itérativement b, nous calculons le plan nécessitant la plus faible profondeur d'inférence. Nous utilisons un nouveau type de contraction de b-similarité « canonique » pour garantir un modèle minimal unique par construction. Cela garantit des états plus petits et un suivi efficace des états visités par rapport à la contraction de similarité standard. Nous prouvons la correction et l'exhaustivité de l'algorithme de planification sous une borne de profondeur d'inférence appropriée et montrons que la complexité temporelle pour b est (b+1)-EXPTIME. Nous implémentons l'algorithme sur DAEDALUS, un nouvel outil de planification cognitive, et démontrons des améliorations significatives de performances par rapport à l'outil de planification EFP 2.0 existant sur plusieurs benchmarks.
