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   * Un système d'éclairage (lampe), avec interrupteur et capteur de luminosité.
   * Une fenêtre équipée d'un store électrique, avec un interrupteur permettant de faire monter ou descendre plus ou moins le store (pas de capteur de luminosité).
-==== Les variables ====
+==== La routine de travail de Billy ====
-Au départ de ce scénario, les avatars n'ont pas encore identifiés de pattern
-récurrents, il n'existe donc pas encore de variables internes (ou de **flux
-d'instances**), uniquement des variables d'entrées continues correspondant aux
-capteurs et actionneurs des objets.
-  * Pour le système d'éclairage les variables d'entrées sont :
-    - l'état de l'interrupteur du système d'éclairage, que nous nommeront V<sub>1:1</sub>.
-    - l'intensité lumineuse de la pièce, nommée V<sub>1:2</sub>.
-  * Pour la fenêtre équipée d'un store électrique :
-    - l'état de l'actionneur de store, nommée V<sub>2:1</sub> (-1 : descendre le store, 1 : monter le store, 0 : sinon).
-    - Pourcentage d'ouverture du store, nommée V<sub>2:2</sub> (allant de 0, le store est fermé, et 1 le store est ouvert).
-===== Scénario =====
-L'action se déroule dans le bureau de notre utilisateur, Billy,
-et ce durant plusieurs semaines.
-==== Point de vue de l'utilisateur ====
 Billy, notre utilisateur, se lève et se rend dans son bureau. Faisant encore
@@ Line 50: / Line 30: @@
 (oui, Billy travaille beaucoup plus qu'il ne le devrait).
-==== Point de vue du système d'objets connectés ====
+L'action se déroule dans le bureau de notre utilisateur, Billy,
+et ce durant plusieurs semaines.
+==== Les variables d'entrée du système ====
+Au départ de ce scénario, les avatars n'ont pas encore identifiés de pattern
+récurrents, il n'existe donc pas encore de variables internes (ou de **flux
+d'instances**), uniquement des variables d'entrées continues correspondant aux
+capteurs et actionneurs des objets.
+  * Pour le système d'éclairage les variables d'entrées sont :
+    - l'état de l'interrupteur du système d'éclairage, que nous nommeront V<sub>1:1</sub>.
+    - l'intensité lumineuse de la pièce, nommée V<sub>1:2</sub>.
+  * Pour la fenêtre équipée d'un store électrique :
+    - l'état de l'actionneur de store, nommée V<sub>2:1</sub> (-1 : descendre le store, 1 : monter le store, 0 : sinon).
+    - Pourcentage d'ouverture du store, nommée V<sub>2:2</sub> (allant de 0, le store est fermé, à 1 le store est ouvert).
 En se basant sur les actions de Billy, décrites précédemment,
 nous pouvons supposer que les variables d'entrée du système
@@ Line 66: / Line 62: @@
 {{wiki:rplot_v12_v22_relation.png}}
+===== Système d'apprentissage (point de vue du système d'éclairage) =====
-==== Point de vue du système d'éclairage (Orienté description du modèle) ====
+Nous allons voir dans cette partie le fonctionnement
+du système d'apprentissage, en prenant le point de
+vue de l'avatar du système d'éclairage.
-Si nous prenons le point de vue du système d'éclairage,
+Le système d'apprentissage est basé sur un système multi agents
-celui-ci sera capable de découvrir, dans un premier temps,
+qui arriveront, par leurs interactions, d'extraire des motifs
-des motifs liés à ses propres capteurs et actionneurs (puisque
+pertinents pour les interactions des avatars entre eux.
-aucun //flux// n'est disponible pour le moment).
-Puis dans un second temps de faire le lien entre ses motifs et
+De plus il utilise un système de flux d'évènements lui permettant
-ceux découvert par les autres objets de la société.
+d'échanger des informations avec les systèmes d'apprentissages des
+autres avatars de la société (ici le store).
-Nous allons voir plus en détail dans cette partie le fonctionnement
+==== Couples Producteur-Similarité ====
-du système d'apprentissage de l'avatar du système d'éclairage.
-=== Découverte d'évènements ===
+Le système multi agents d'apprentissage implémente
+des agents différencié en trois rôles :
+  * Les agents //Producteur//, qui manipulent des données et tentent d'en créer de nouvelles, ils sont différenciés en deux rôles :
+    * Les agents **Découper**, qui sont liés aux variables d'entrées du système d'apprentissage (correspondant aux données venant des capteurs et actionneurs de l'objet).
+    * Les agents **Association**, qui sont liés aux flux d'évènements (internes ou externes) et cherchent à associer des évènements provenants de ses flux pour en créer de nouveaux.
+  * Les agents **Similarité**, qui eux sont toujours liés à un agent //Producteur//, tentent de différencier les types //d'instances d'évènements// et d'identifier les plus pertinents.
+Ainsi les agents du système d'apprentissage fonctionnent
+toujours en **Couples Producteur-Similarité**.
-La découverte de motifs récurrents à partir des entrées continues
+=== Couple Découper - Similarité (D-S) ===
-que sont V<sub>1:1</sub> et V<sub>1:2</sub> est fait les couples
-formés par des agents Découper et des agents Similarité paramétrés
+L'apprentissage de la découpe d'une variable
-de diverses manières.
+d'entrée est implémenté par un couple D-S. Leurs
+interactions, dont nous allons voir le fonctionnement,
+permet de connaître la "pertinence" du découpage
+d'une variable en particulier. Ils font varier leurs
+paramètres en explorant l'espace de marquage vu précédemment.
 == Découpe ==
-Comme dit précédemment, le système d'apprentissage doit commencer
+L'agent Découper d'un couple D-S associé à la variable V<sub>2:2</sub>
-par essayer d'extraire des informations liés à ses variables d'entrées
+a pour paramètre un Δt qui est la taille de la fenêtre de découpe.
-avant d'essayer de les relier à un quelconque évènement "extérieur"
-(de plus, à cette étape du scénario aucun flux n'est disponible pour
-l'autre objet).
-Ce travail de découpe est effectué par les agents Découper du système
-d'apprentissage. Ceux-ci, suivant divers paramètres, vont "déplacer"
-une fenêtre de découpe le long de la variable. Ces fragments de
-variables sont décrit à l'aide d'histogrammes par les agents Découper.
 {{wiki:decoupe.png}}
-Ces fragments de variables sont évaluer via un feedback //d'intérêt//,
+L'agent Découper va alors parcourir la variable d'entrée en faisant
-aidant ainsi à la sélection des paramètres de découpe par l'agent Découper.
+"glisser" sa fenêtre de découpe le long des variations. La fenêtre
+peut être simplement glissante, ou bien glissante et suivant les
+variations de la variable d'entrée, comme sur l'image ci-dessus.
+La portion découpée par l'agent Découper est alors représenté sous
+la forme d'un histogramme.
+== Similarité ==
+Les histogrammes produit par l'agent Découper sont alors récupéré
+par l'agent Similarité qui lui associé.
+Celui ci compare les nouvelles instances d'évènement avec ceux qu'il
+a stocké précédemment, ou plutôt avec l'histogramme représentant la moyenne
+de chaque groupe d'instances similaires. Cette "moyenne" peut être considéré
+comme un pré-concept d'évènement.
+La fonction de comparaison utilisée pour différencier les instances découpées
+en une fonction d'intersection entre les deux histogrammes représentant les
+instances.
+{{wiki:similarite.png}}
+Ainsi l'agent Similarité du couple D-S "rangera" les nouvelles instances
+d'évènements avec celles qui lui sont le plus similaire, modifiant par la
+même la moyenne de ce groupe d'instance. Si aucun groupe n'est trouvé pour
+une instance, alors un nouveau lui correspondant sera créé.
+Les paramètres des agents Similarité est leur seuil de similarité, c'est
+à dire le seuil qui leur fait dire si oui ou non deux instances sont similaires.
+=== Couple Association Similarité (A-S) ===
+Déterminer l'intérêt d'associer un flux à un autre est
+la fonction des couples A-S. Les couples A-S de type
+//Explorateur// se déplaçant et marquant l'intérêt des
+paramètres testés dans l'espace de marquage.
+== Association ==
+L'agent Association d'un couple A-S prend pour référence
+le flux (interne ou externe) au quel il est affecté dans
+l'espace de marquage. Les paramètres de l'agent Association
+étant les autres flux auquel il tente d'associer son flux
+de référence.
+Un agent Association créé donc des motifs basés sur une
+association d'un évènement **e1** et d'un évènement **e2**,
+puis créé des instances de ce motif à chaque fois que des
+instances de e1 et e2 sont captées, toujours une de chaque,
+une puis l'autre, séparé d'un certain Δt pouvant être nul (voir
+négatif).
+{{wiki:motif.png?250}}
+== Similarité ==
+Tout comme pour le couple D-S précédemment présenté, l'agent
+Similarité va comparer et trier les différentes instances de
+l'association.
+La similarité entre deux associations est calculé par rapport
+à la différence entre les Δt de chaque associations. L'agent
+Similarité d'un couple A-S "rangera" donc les instances produite
+par l'agent Association selon leurs Δt.
+<note>
+TODO : image/illustration
+</note>
+=== L'espace de marquage ===
+A partir des éléments de la section précédente, décrivant les
+agents et les couples d'agents, nous pouvons décrire les choix
+des paramètres de ces agents comme l'exploration d'un **espace
+en trois dimensions** par les couples d'agents.
+{{wiki:hemis_marquage.png}}
+Ces trois dimensions représentent :
+  - Les variables ou flux, auquels peuvent se lier les couples.
+  - Les paramètres possibles de l'agent //Producteur//.
+  - Les paramètres possibles de l'agent //Similarité//.
+Cet **espace en trois dimensions** sert de "mémoire" au
+couples du même type qui le **marque** pour se "souvenir" des
+paramètres potentiellement intéressants pour une variable
+ou un flux, à la manière d'un dépôt de phéromones. Il existe
+donc un **espace de marquage** par type de couple (voir plus
+si certains agents implémente plusieurs fonctions différentes,
+ex. deux espaces pour les couple D-S si les agents Découper
+ont deux fonctions de découpe possibles).
+Pour les **espaces de marquage**, les couples d'agents se
+différencient en deux types : les **Explorateurs** et les
+**Exploiteurs**.
+== Les explorateurs ==
+Comme leurs nom l'indique, ceux sont les couples "bougeant"
+le plus dans l'espace de marquage, afin de déterminer
+rapidement quels sont les paramètres les plus pertinents
+pour une variable donnée.
+Les //Explorateurs// commencent par se fixer à une position
+fortement marquée (ou aléatoire si aucun marquage), puis se
+déplacent en "spiral" jusqu'à trouver une place libre.
+Alors ils testent les paramètres un certain temps, marque
+l'emplacement de l'intérêt maximum trouvé, puis se redéplacent.
+== Les exploiteurs ==
+Ce type de couple se fixe sur les emplacements les plus
+marqués, peuvent se déplacer légèrement autour et se
+"téléporter" d'un emplacement pertinent à un autre.
+Les //Exploiteurs// continue de marquer l'intérêt de
+l'emplacement, les couples A-S y rajoute un marquage
+de prédiction, permettant de donner plus de poids à
+un emplacement.
+=== Feedback d'intérêt ===
+Dans la section précédente nous avons parlé du marquage
+d'un intérêt dans **l'espace de marquage**. Celui-ci est
+calculé à partir d'un **feedback d'intérêt** dont se sert
+les agents Similarité pour classer les instances d'évènement
+en groupe, chaque groupe ayant un intérêt, c'est l'intérêt
+maximum qui est marqué dans l'espace de recherche aux coordonées
+correspondant à la variable et aux paramètres des agents.
+<note>
+L'intérêt est calculé légèrement différemment pour les couple
+D-S et A-S.
+</note>
+== L'intérêt intrapersonnel ==
+Une découpe de variable, ou une association de flux, est évalué sur
+sa capacité à découvrir des motifs pertinents pour soi, sans prendre
+en compte autrui. Cet intérêt sert essentiellement au marquage de
+n'importe quels évènements captés, que se soit des évènements internes
+comme externes.
+**L'intérêt intrapersonnel** se calcule à partir de la **spécificité**,
+le **poids** et la **précision** des évènements évaluées.
+La **spécificité** d'un évènement est calculé à partir de la différence
+entre l'évènement et la moyenne générale de tous les évènements. La
+spécificité permet ainsi d'identifier les évènements "sortant du lot".
+Le **poids** d'un évènement correspond à son nombre d'occurence
+par rapport au nombre d'occurence des autres évènements.
+La **précision** d'un évènement, pour l'intérêt, peut être calculé
+à partir de l'écart type des similarités entre les instances d'un
+évènement.
+== L'intérêt interpersonnel ==
+Pour nuancer le poids de l'intérêt intrapersonnel sur l'intérêt
+global d'un évènement, et aussi pour éviter une certaine redondance
+des motifs appris par les différents systèmes, un **intérêt
+interpersonnel** est calculé.
+Cet **intérêt interpersonnel** prend en essentiellement l'aspect
+social de l'apprentissage et permet de donner un intérêt plus
+fort pour les motifs étant plus pertinents d'indiquer aux autres,
+c'est à dire du système (le //moi//) vers les autres systèmes (//autrui//).
+L'**intérêt interpersonnel** est calculé à partir du **nombre de
+flux/variables internes utilisé(e)s** pour l'élaboration du concept
+d'évènement évalué et du **nombre de flux/variables nécessaires** pour
+la création d'une instance en fonction du type de couple (1 pour les
+couple D-S et 2 pour les couples A-S).
+Ainsi cet intérêt permet de donner plus de poids aux évènements n'utilisant
+que de flux/variables internes, puis aux évènements associant un flux interne
+et externe, et enfin les associations de deux flux externes.
+<note tip>
+Un autre facteur pouvant être pris en compte est la "direction" du motif
+lors d'une association entre un flux interne et un flux externe.
+Pour éviter qu'un même motif soit appris par plusieurs systèmes échangeant
+entre eux.
+En partant du prédicat qu'il y aura potentiellement de la latence entre
+l'émission d'une instance par un flux d'un système et la réception de
+cette instance par un autre système, nous pouvons dire qu'il serait
+plus pertinent pour un système de rechercher des motifs qu'il "fini" et
+dont il peut avertir les autres.
+remarque : prendre en compte ce facteur permettrait certes de réduire
+la redondance mais risque de renforcer l'apparition de motifs "cyclique",
+cependant ce types de motifs sont surement plus facilement indentifiable
+que des redondances de motifs.
+</note>
+== Calcul du feedback ==
+Le feedback d'intérêt Ί d'un évènement e se calcule donc à partir du rapport
+de son intérêt intrapersonnel **Ί<sub>α</sub>** sur son intérêt interpersonnel
+**Ί<sub>ε</sub>**.
+Pour le calcul de **Ί<sub>α</sub>** d'un évènement, notons sa spécificité **s**,
+sa précision **p**, son poids **π**.
+<code>
+Ί(e) = Ία(e)^δ / Ίε(e)^β
+avec :
+  Ία(e) = s(e) * p(e) * π(e)
+et
+  Ίε(e) = (Nb_Var_Necessary(e) + 1) - Nb_Internal_Var_Used(e)
+remarque: les coefficients δ et β ne sont présent que pour donner
+plus de "poids" à l'un ou l'autre des intérêt. Par défaut δ = β = 1.
+</code>
+== Feedback Prédictif ==
+Lorsqu'un motif créé par un couple A-S semble "intéressant", celui-ci
+passe un mode "prédictif", les couples A-S tente alors d'utiliser ce
+motif pour prédire l'apparition d'évènement e2, à partir de l'apparition
+d'un évènement e1.
+Ce feedback prédictif est un score **s** caculé à partir d'une précision
+**acc**, qui est calculé à partir d'une tolérance **tol** (qui est l'écart
+type de la durée entre e1 et e2 lors des prédictions réussies) et de la
+fréquence d'apparition de e2.
+et d'une confiance **rel**, qui est le rapport de prédictions juste sur
+le nombre de prédiction tentés.
+<code>
+s = acc * rel
+avec :
+  rel = nb(prédictions) / nb(e1)
+et
+  acc = 1 - ( tol * freq(e2) )
+</code>
+Le maximum des scores est ajouté à l'intérêt dans l'espace de marquage des
+couple A-S pour la variable et les paramètres associés, leurs donnant ainsi
+plus de poids.
+<note tip>
+Pour l'instant le feedback prédictif sera utilisé comme ceci, mais
+n'est pas exclu d'être modifié.
+Une possibilité serait d'utiliser les formules utilisées en statistique
+pour évaluer un classifieur.
+Le score serait calculé à partir :
+  * d'une **sensibilité** qui est le rapport des **vrais positifs** ou VP (les prédictions juste) sur toute les prédictions dite comme vrais (toutes les fois où l'on a supposé l'arrivé de e2 à partir de e1).
+  * et d'une **spécificité** qui est le rapport des **vrais négatifs** ou VN (les prédictions dite fausses et vraiment fausses) sur toutes les fois où l'on a dit que e2 n'arrivera pas après e2.
+Si nous voulons utiliser ces formules il faudra donner la possibilité
+au couple A-S prédicteur de dire Oui ou Non à la question : un évènement
+e2 arrivera-t-il après cet évènement e1 ?
+Ceci pourrait être fait à partir d'un de l'écart de temps entre les deux
+instances, par exemple : si e2 n'est pas encore apparu un temps T après
+l'apparition d'un évènement e1, alors il n'arrivera surement jamais.
+</note>
+====== A remettre en forme ======
 == Création de Flux ==
@@ Line 193: / Line 484: @@
 === Variables d'entrées et Découpe ===
-Reprennons à partir de la découpe d'une variable d'entrée,
+Reprenons à partir de la découpe d'une variable d'entrée,
 par exemple V<sub>2:2</sub>.
@@ Line 202: / Line 493: @@
 L'apprentissage de la découpe d'une variable
 d'entrée est implémenté par un couple D-S. Leurs
-intéractions, dont nous allons voir le fonctionnement,
+interactions, dont nous allons voir le fonctionnement,
 permet de connaître la "pertinence" du découpage
 d'une variable en particulier. Ils font varier leurs
@@ Line 215: / Line 506: @@
 L'agent Découper va alors parcourir la variable d'entrée en faisant
-"glisser" sa fenêtre de découpe le long des variations. La fenètre
+"glisser" sa fenêtre de découpe le long des variations. La fenêtre
 peut être simplement glissante, ou bien glissante et suivant les
 variations de la variable d'entrée, comme sur l'image ci-dessus.
@@ Line 244: / Line 535: @@
 <note>
-le paramètre de l'agent Similarité serait sont seuil d'acceptation
+le paramètre de l'agent Similarité serait son seuil d'acceptation
 de similarité, mais cela reste à confirmer.
 </note>
@@ Line 257: / Line 548: @@
 Le feedback d'intérêt d'un pré-concept d'évènement est calculé à partir de la
 spécificité de cet évènement, c'est à dire si l'évènement "sort du lot", et
-de la redondance de cet évènement. Pour faire simple, parmis tous les évènements
+de la redondance de cet évènement. Pour faire simple, parmi tous les évènements
 "rare", celui qui aura le plus fort intérêt sera celui qui arrive le plus souvent,
 donc potentiellement le moins dû au hasard.
@@ Line 329: / Line 620: @@
 === Flux d'instances et Association ===
-Reprennons à partir du moment où tous les flux (internes et externes)
+Reprenons à partir du moment où tous les flux (internes et externes)
 de tous les objets de la société soient créés et accessibles par le store.
@@ Line 360: / Line 651: @@
 l'espace de marquage. Les paramètres de l'agent Association
 étant les autres flux auquel il tente d'associer son flux
-de reférence.
+de référence.
 == Feedback d'intérêt ==
-Comme pour le couple D-S, l'agent Similarité récupére
+Comme pour le couple D-S, l'agent Similarité récupère
 et classe les instances de l'association récupérées.
 L'instance d'une association est, en partie, caractérisée
-par le delai entre la reférence et le flux associé, délai
+par le délai entre la référence et le flux associé, délai
 pouvant bien entendu être négatif.
@@ Line 392: / Line 683: @@
 <note tip>
-L'idée de prendre en compte le nombre de flux interne, part du prédicat
+L'idée de prendre en compte le nombre de flux interne part du prédicat
 qu'un objet possède des capteurs et des actionneurs potentiellement liés
 (ex. capteur de luminosité + ampoule, chauffage + thermomètre...).
@@ Line 404: / Line 695: @@
 </note>
-L'intérêt d'une association est donc alculé à partir de l'intérêt égoiste et altruiste.
+L'intérêt d'une association est donc calculé à partir de l'intérêt égoïste et altruiste.
 <code>
-intérêt = (intérêt égoiste) ^ alpha  *  (intérêt altruiste) ^ beta
+intérêt = (intérêt égoïste) ^ alpha  *  (intérêt altruiste) ^ beta
 <=> intérêt = ( ( spécificité + précision ) ^ alpha ) * ( ( nb_flux_interne + 1 ) ^ beta )
@@ Line 413: / Line 704: @@
 Les coefficients alpha et beta sont ici pour donner plus de poids à l'une ou l'autre des parties de l'intérêt,
-par défaut nous pouvons les considérer comme égals à 1.
+par défaut nous pouvons les considérer comme égal à 1.
 </code>
@@ Line 423: / Line 714: @@
 Le but étant que le rapport intra/inter soit, pour un même intérêt
-égoiste, plus important si plus de flux interne sont mis en jeux dans
+égoïste, plus important si plus de flux interne sont mis en jeux dans
 l'association.
 </note>
@@ Line 431: / Line 722: @@
 A partir de ce feedback d'intérêt, marqué par les couples A-S de type //Explorateur//,
 les couples A-S vont pouvoir tenter d'évaluer, à l'aide d'un second feedback, la capacité
-prédictrice des paramètres ayant le plus fort intérêt.
+prédictive des paramètres ayant le plus fort intérêt.
 De nouveaux flux sont alors créé pour les évènements association les plus pertinents,
@@ Line 439: / Line 730: @@
 <note tip>
 Donner un poids différents pour les associations flux externe -> flux interne et
-flux interne -> flux externe, permetterais d'éviter des redondances pour les associations
+flux interne -> flux externe, permettrais d'éviter des redondances pour les associations
 avec un seul flux interne.
-Cependant, la création de motif "cyclique" reste, voir est potentiellement renforcé, mais
+Cependant, la création de motif "cyclique" reste, voir est potentiellement renforcé. Mais
-plus facilement détectable de la redondance d'un motif, surtout dans un apprentissage
+ces motifs "cyclique" sont plus facilement détectable que la redondance d'un motif, surtout
-décentralisé.
+dans un apprentissage décentralisé.
 </note>
-===== Problèmes =====
+==== Spécialisation des avatars ====
-  * Supposons que dans cette pièce nous rajoutons un chauffage électrique connecté, comment faire en sorte que les échanges entre les objets se "spécialisent" ?
+  * Les objets possédant plus ou moins de capteurs et d'actionneurs, et leurs avatars étant capables de faire des associations aussi bien de flux interne que de flux externe, une première spécialisation peut se faire à partir du cas particulier de l'objet sans capteurs ni actionneurs : plus les objets possèderont de capteurs et d'actionneurs, plus les avatars se focaliseront sur la découpe et moins sur les associations, un objet sans capteurs ni actionneurs se focalisera au contraire uniquement sur les associations. (Bien entendu le cas de l'objet sans capteurs ni actionneurs est un cas extrêmement particulier, voir inexistant dans la réalité, mais pas impossible).
-Les évènements proposé par les flux d'instances du chauffage sont en effet peu utile pour le
+  * Une fois qu'un avatar aura "épuisé" ses associations intrapersonnelles pertinentes, il s'orientera vers les associations prenant en compte un flux externe, ainsi il apprendra quels flux, et plus globalement quels objets, sont les plus à "écouter".
-système d'éclairage (peut être un peu moins pour le store),
-le but ici serait qu'au flux externes d'un système, voir à tout l'objet proposant ces flux,
+===== Problèmes =====
-soit associé un feedback "d'utilité". Puisque les systèmes
-d'apprentissage cherche prioritairement des associations avec pour référence leurs
-flux d'instances internes, nous pouvons facilement l'imaginer évaluer l'utilité
-d'un flux d'instances externes lui ayant permis ou non de trouver des motifs
-avec pour références ses concepts personnels.
   * Supposons maintenant que dans une autre pièce un système d'éclairage identique au notre soit installé, comment permettre que ce nouveau système d'éclairage apprenne plus vite avec l'aide de notre système d'éclairage ?
@@ Line 464: / Line 750: @@
   * En plus du feedback d'intérêt, il est censé il y avoir un feedback prédictif, comment un motif pourrait passer un "mode prédictif" s'il prend en compte des flux externes ?
-  * Comment les avatars pourrait arriver, de manière émergente, à un consensus concernant un motif, pour que celui soit "commun" à la société ou à un groupe ?
+  * Comment les avatars pourrait arriver, de manière émergente, à un consensus concernant un motif, pour que celui-ci soit "commun" à la société ou à un groupe ?
+  * Comment à un niveau plus haut de l'avatar, ayant potentiellement conscience de faire partie d'une société, peut "extraire" des règles et des services des motifs appris ?

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