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 ===L’apprentissage par renforcement===
 Difficilement utilisable pour l'AmI, car :
-   -discrétisation du temps est faite de manière arbitraire
+   ->discrétisation du temps est faite de manière arbitraire
-   -compliqué d'interpréter le feedback venant de l'utilisateur.
+   ->compliqué d'interpréter le feedback venant de l'utilisateur.
-Bilan : Besoin d'une approche plus globale ne se limitant pas à mettre en place des solutions pour des sous problèmes indépendants.
-===Exemple d’une approche globale===
-Triplet de capteurs (O, M, C) [Objet, Mouvement, Contextuel],
-Représentations définies sur un triplet (E, C, A) [Evenement, Condition, Action],
-Algo de classification -> chercher des motifs d'interactions à partir des données. Permet de construire de manière générale la régularité puis d'affiner petit à petit.
-====Les systèmes multi-agents====
-Système complexe : système qui a un effet sur son environnement et ses propres composantes.
-Application des SMA :
-   * alternative à la résolution de problèmes centralisés
-   * la simulation (biologie, sociologie...)
-   * paradigme de programmation
-Façons d'envisager l'apprentissage décentralisé des SMA :
-   * Un système peut être améliorer en dotant ses agents de capacités d'apprentissage qui leur sont propre.
-   * Les agents peuvent apprendre de manière distribué et interactive -> c'est le système qui apprend par l'évolution des agents.
-Catégories d'apprentissage des SMA :
-   * apprentissage centralisé : les agents apprennent seul.
-   * apprentissage décentralisé : les agents sont impliqués dans la même activé d'apprentissage
-L'apprentissage centralisé et décentralisé peuvent cohabiter.

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