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 "similarité" qui se charge d'envoyer ou non les motifs via le Collaboration module (mais
 cela surchargerait les agents "similarité" de fonctions), soit d'implémenter un nouveau
-type d'agents "distributeur" qui s'occuperont de faire le lien entre les agents "similarité"
+type d'agents "diffusion" qui s'occuperont de faire le lien entre les agents "similarité"
 et le Collaboration Module.
+====== Scénario : Régulation de la température d'une pièce ======
+Supposons que le radiateur avec capteurs et le climatiseur sans capteurs sont
+synchronisé et sont capables de réguler la température de la pièce.
+Du point de vue macroscopique, la société, le réseau d'objets connectés dont
+ils font partie, fonctionne, se synchronise et apprend les habitudes de l'utilisateur
+afin de lui proposer de nouveaux services. (La totalité des services proposés
+par la totalité de la société d'objets peut être comparé à la couche API du
+système HEMIS).
+Si l'ont se concentre sur le fonctionnement d'un objet, ou plutôt de son avatar,
+c'est à dire si l'on prend un point de vue mesoscopique, nous nous rendons compte que
+celui-ci échange continuellement des informations avec les autres avatars du système et
+modifie les services proposés en fonction. Les modules de l'avatar se mettent à jour
+mutuellement.
+Si maintenant nous regardons le fonctionnement de son système d'apprentissage
+(point de vue microscopique sur le Learning Module) nous pouvons observer
+le système multi-agent d'apprentissage, identique à celui de HEMIS auquel
+s'est ajouté un nouveau type d'agent: l'agent "diffusion", celui-ci
+s'occupe de récupérer certains motifs générés par les agents "similarité"
+et de les diffuser en les "éjectant" du système (soit vers Reasoner, soit
+vers Collaboration Module), ou bien qui va récupérer des motifs (soit du Reasoner,
+soit du Collaboration Module) pour les "injecter" dans le système d'apprentissage.
+Les agents "diffusion" pourrait aussi s'occuper de la diffusion (et réception) des motifs vers les autres avatars.
+Les motifs seront décrits dans un langage orienté Web comme le Json-LD.
+Remarque: nous pourrions avoir un point de vue supplémentaire se concentrant sur un seul agent du système SMA d'apprentissage.
+===== Schéma récapitulatif =====
+{{wiki:schema_recap.png}}
 ====== Références ======

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