CONCEPTION D’AGENT INTELLGENT AVEC APPRENTISSAGE PAR RENFORCEMENT

Abstract

Le problème de la conception automatique d'un système intelligent est au coeur de nombreuses recherches dans le domaine de l’intelligence artificielle située. C'est un enjeu important qui renvoie en particulier à deux grandes problématiques : la représentation de l’environnement au niveau de l’agent, et la prise de décision avec cette représentation. Dans ce contexte, nous cherchons à élaborer un processus automatique qui permet de créer des entités intelligentes pouvant prendre, individuellement des décisions, dans un environnement inconnu sans modélisation préalable. L’outil proposé est l’apprentissage par renforcement (AR) et l’algorithme implémenté est le Q-learning. A l'issue d’expérimentations appliquées sur une plate-forme de robotique mobile, la mise en interaction de telle entité avec l’environnement est étudiée. Ce qui a permis, ensuite, de proposer des justifications pour une spécification rigoureuse des différents paramètres d’apprentissage selon le comportement qui en découle.