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-===== Compte-rendu de l'état de l'art de la thèse de S. Mazac =====
+===== Mémento de l'état de l'art de la thèse de S. Mazac =====
 ==Types d’apprentissage artificiel==
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 Le système ACHE (Adaptive Control of Home Environments) utilise les réseaux de neurone afin de gérer les dispositifs d'une maison. Le système se base sur une représentation d'état et l'occupation des zones pour prédire l'état futur de la maison. Il agit ensuite en conséquence pour modifier l'environnement.
-Problème de ce système : La connaissance acquise par les réseaux de neurones ne peut être utilisée que pour l'objectif défini. Si l'objectif change, le système doit tout réapprendre (Exemple : Si l'on souhaite maximiser la consommation d'énergie au lieu de la minimiser).
+Problème de ce système :
+   * La connaissance acquise par les réseaux de neurones ne peut être utilisée que pour l'objectif défini. Si l'objectif change, le système doit tout réapprendre (Exemple : Si l'on souhaite maximiser la consommation d'énergie au lieu de la minimiser).
+   * La connaissance est difficilement interprétable (pour l'utilisateur ou d'autres systèmes).
+===L’intelligence comme adaptation===
+En psychologie -> théorie constructiviste : le sujet construit sa vision du monde en agissant sur celui-ci. L'apprentissage est alors l'adaptation de la représentation du monde du sujet.
+===Application en IA===
+L’approche traditionnelle peut être résumée comme cela :
+   - On part d’une tâche (connue par le concepteur)
+   - On conçoit une représentation spécifique pour cette tâche
+   - On crée un programme de résolution de la tâche qui utilise cette représentation
+   - On lance le programme sur la machine
+L’approche développementale quant à elle se résume par ces étapes :
+   - On conçoit un corps adapté à l’environnement du robot
+   - On conçoit un programme de développement
+   - Initialement (à sa "naissance") le robot démarre le programme de développement à partir d’une représentation vierge.
+   - Le robot apprend à partir de son expérience.
+Caractéristiques des programmes développementaux :
+   * Ils ne sont pas spécifiques à une tâche
+   * Les tâches sont globalement inconnues à priori
+   * Il s’agît d’un apprentissage en temps réel
+   * C’est un apprentissage ouvert (open-ended) : l’apprentissage d’un concept offre la possibilité d’apprendre un nouveau concept
+===L’apprentissage sensorimoteur===
+Apprentissage sensorimoteur en premier lieu. Cet apprentissage doit permettre à l'agent de trouver des régularités dans les interactions avec l'environnement (mettre en relation actions et perceptions).
+===Mécanismes d’apprentissage de schémas===
+Schema learning : technique d'apprentissage constructiviste. Les régularités y sont représentées par des schémas (structure représentant la prédiction des effets d'une action).
+Schéma : Triplet (Contexte, Action, Prédiction).
+Ce système représente donc les conséquences de chaque actions à partir d'un contexte.
+Problème d'amorçage : comment être sur que le résultat observé est dû à l'action qui vient d'être faite ?
+Solution proposée : notions d'évaluation d'un schéma -> pertinence et fiabilité
+Un résultat est jugé pertinent si le résultat apparait plus souvent lorsque l'action est effectué.
+Lorsque le résultat est pertinent, il faut savoir quand il est fiable. Il faut être capable de trouver les contextes permettant de distinguer les cas de succès et d'échecs.
+<note important>Incompris, pour plus de détail sur la fiablité, voir : Page 87, Paragraphe 3</note>
+Ce type d'apprentissage doit permettre une abstraction des connaissances.
+Deux solution proposées :
+   * Ajout d'item synthétique -> Lorqu'on ne peut pas rendre fiable un schéma, ajout de conditions nécessaires pour que celui-ci soit valide. L'item synthétique n'est pas lié aux perceptions et ne prend une valeur que rétroactivement.
+   * Actions composites -> actions formées de plusieurs schémas pour atteindre un but.
+====La robotique développementale====

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