Modèles stochastiques de la prise de décision collective

Alain Dutech 1
1 MAIA - Autonomous intelligent machine
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Nous présentons le cadre mathématique des processus décisionnels de Markov partiellement observables qui permet, dans le domaine de l'intelligence artificielle, de formaliser la notion d'apprentissage par renforcement. En théorie, ces modèles formels sont aussi applicables aux systèmes collectifs composés de plusieurs agents. Néanmoins, par le biais de plusieurs travaux que nous avons effectués, nous montrons certaines limitations de ces modèles, limitations dues aux hypothèses sous-jacentes implicites ou à l'utilisation pratique de ces outils théoriques. Ainsi que nous le discutons, ces limitations peuvent être utiles pour, entre autre, identifier ou délimiter des fonctions cognitives qui seraient nécessaires pour que l'apprentissage par renforcement « artificiel » puisse s'appliquer à des problèmes que peut résoudre l'être humain. Cette question est l'une de celle que nous abordons dans le cadre de notre discussion sur les apports possible de notre domaine aux sciences cognitives.
Type de document :
Communication dans un congrès
Colloque de l'Association pour la Recherche Cognitive - ARCo'07 : Cognition – Complexité – Collectif, Nov 2007, Nancy, France. pp.167-176, 2007
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Contributeur : Alain Dutech <>
Soumis le : mardi 16 octobre 2007 - 10:30:04
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:19:51
Document(s) archivé(s) le : vendredi 25 novembre 2016 - 18:18:55

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Alain Dutech. Modèles stochastiques de la prise de décision collective. Colloque de l'Association pour la Recherche Cognitive - ARCo'07 : Cognition – Complexité – Collectif, Nov 2007, Nancy, France. pp.167-176, 2007. 〈inria-00179596〉

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