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Stratégie d'apprentissage proactif endogène par systèmes multi-agents coopératifs
Auteurs :
Bruno Dato,
Marie-Pierre Gleizes,
Frédéric MigeonDans cet article, nous nous plaçons dans des environnements de systèmes complexes, imprévisibles et dynamiques pour lesquels nous avons pour objectif de montrer que les systèmes multi-agents adaptatifs sont une solution pertinente à leur apprentissage. Nous utilisons une approche d'apprentissage locale inspirée du constructivisme : l'auto-apprentissage de contextes par systèmes multi-agents adaptatifs. Nous cherchons à introduire des rétroactions endogènes comme moyen d'améliorer en interne le processus d'apprentissage en détectant et en résolvant les imprécisions entre les connaissances apprises. Nous proposons pour cela 3 stratégies de résolution des imprécisions d'apprentissage qui sont : une résolution réactive, un apprentissage proactif et un auto-apprentissage. Dans cet article, nous évaluons les performances de l'apprentissage proactif. Nous montrons que l'ajout de rétroactions endogènes facilité par l'auto-observation permet d'accélérer et généraliser l'apprentissage, de choisir intelligemment les données d'apprentissage et d'augmenter les performances sur les prédictions.
Article édité dans l’ouvrage
Auteur :
Collectif JFSMA
Contributeurs :
Mathieu Bourgais,
Patrick Taillandier,
Laurent Vercouter,
Julien Saunier,
Alexandre Pauchet,
Philippe Collard,
Jérémy Albouys-Perrois,
Nicolas Sabouret,
Yvon Haradji,
Mathieu Schumann,
Benoit Charrier,
Christian Inard,
Iago Felipe Trentin,
Fano Ramparany,
Olivier Boissier,
Kristell Aguilar-Alarcon,
Marie-Pierre Gleizes,
Loïc Caroux,
Elsy Kaddoum,
Valérie Camps,
Stéphanie Combettes,
Nicolas Cointe,
Amineh Ghorbani,
Caspar Chorus,
Bruno Dato,
Marie-Pierre Gleizes,
Frédéric Migeon,
Gauthier Picard,
Pierre Rust,
Alban Rousset,
Paul Breugnot,
Bénédict Herrmann,
Christophe Lang,
Laurent Philippe,
Sébastien Picault,
Vianney Sicard,
Anjara Nobby Rakotoarivelo,
Jean-Michel Auberlet,
Roland Brémond,
Remy Chaput,
Olivier Boissier,
Mathieu Guillermin,
Salima Hassas,
François Suro,
Jacques Ferber,
Tiberiu Stratulat,
Fabien Michel
Collection :
JFSMA
Rubrique :
Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné :
Spécialistes
Mots clés :
intelligence,
intelligence artificielle,
système multi-agent
Référence : 185308
Adaptation dynamique d'un drone aux perturbations environnementales par apprentissage
Auteurs :
Bruno Dato,
Nicolas Verstaevel,
Frédéric Migeon,
Marie-Pierre GleizesLe démonstrateur présenté introduit un cas d'étude concret d'apprentissage par système multi-agent dans un environnent simulé. Le coeur de ce travail est l'enrichissement d'un apprentissage par démonstration à l'aide d'un mécanisme d'apprentissage autodidacte. Ce mécanisme permet à l'agent apprenant de dépasser les limites introduites par le processus de démonstration en lui permettant d'adapter son comportement pour faire face à des situations imprévues. Cet apprentissage concerne une tâche robotique : l'apprentissage d'un suivi de trajectoire pour drone aérien. Le mécanisme d'apprentissage autodidacte apporte de la robustesse à l'apprentissage.
Article édité dans l’ouvrage
Auteur :
Collectif JFSMA
Contributeurs :
Janna Burman,
Kostas Stathis,
Julien Saunier,
Jérémy Sobieraj,
Lydie Nouvelière,
Guillaume Hutzler,
Hanna Klaudel,
Philippe Mathieu,
Antoine Nongaillard,
Berenice Reffet,
Gauthier Picard,
Timothée Jammot,
Elsy Kaddoum,
Serge Rainjonneau,
Jesus Cerquides,
Rémi Emonet,
Gauthier Picard,
Juan A. Rodríguez-Aguilar,
Maxime Morge,
Cédric Buron,
Zahia Guessoum,
Sylvain Ductor,
Olivier Roussel,
Amro Najjar,
Yazan Mualla,
Gauthier Picard,
Kamal Singh,
Nicolas Diot,
Fabrice Bouquet,
Christophe Lang,
Sitraka Oliva Raharivelo,
Jean-Pierre Müller,
Arthur Casals,
Assia Belbachir,
Amal El Fallah Seghrouchni,
Anarosa Alves Franco Brandão,
Yves Dumont,
Jean-Christophe Soulié,
Fabien Michel,
Jérémy Rivière,
Cédric Alaux,
Yves Le Conte,
Yves Layec,
André Lozac'h,
Vincent Rodin,
Frank Singhoff,
Sébastien Maignan,
Carole Bernon,
Augustin Degas,
Elsy Kaddoum,
Marie-Pierre Gleizes,
Arcady Rantrua,
Françoise Adreit,
Khadim Ndiaye,
Flavien Balbo,
Jean-Paul Jamont,
Michel Occello,
Stéphane Krebs,
Sébastien Picault,
Pauline Ezanno,
Thomas Paris,
Laurent Ciarletta,
Vincent Chevrier,
Simon Pageaud,
Véronique Deslandres,
Salima Hassas,
Vassilissa Lehoux,
Pierre Rust,
Gauthier Picard,
Fano Ramparany,
Nicolas Cointe,
Grégory Bonnet,
Olivier Boissier,
Yu-Lin Huang,
Gildas Morvan,
Frédéric Pichon,
David Mercier,
Benjamin Gâteau,
Bruno Dato,
Nicolas Verstaevel,
Frédéric Migeon,
Marie-Pierre Gleizes,
Nathan Aky,
Tahina Ralitera,
Denis Payet,
Rémy Courdier
Collection :
JFSMA
Rubrique :
Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné :
Spécialistes
Mots clés :
intelligence,
intelligence artificielle,
système multi-agent
Référence : 167527
