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 à dire le seuil qui leur fait dire si oui ou non deux instances sont similaires.
 === Couple Association Similarité (A-S) ===
+<note important>
+Le fonctionnement des agents Association décrit
+dans cette section n'est pas celui décrit dans la
+thèse de Mazac, mais plutôt une interprétation.
+Pour moi ils devraient fonctionner comme suit, mais
+la discussion reste ouverte.
+</note>
 Déterminer l'intérêt d'associer un flux à un autre est
@@ Line 360: / Line 368: @@
 plus de "poids" à l'un ou l'autre des intérêt. Par défaut δ = β = 1.
 </code>
+<note>
+Cette formule d'intérêt peut aussi bien être utilisé par les couples
+D-S ou A-S, puisque pour l'intérêt **Ί** d'un découpage :
+Ίε(e) = (Nb_Var_Necessary(e) + 1) - Nb_Internal_Var_Used(e)
+= 1 + 1 - 1 = 1.
+=> Ί(e) = Ία(e) = s(e) * π(e)
+avec p(e) = 1.
+Donc nous retrouvons la formule proposée par Mazac
+</note>
 === Feedback Prédictif ===
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 la variable d'entrée, créant ainsi des instances d'évènement. L'agent **Similarité**
 associé à cet agent **Découper**, c'est à dire formant un couple avec, va "trier"
-par "type" d'instance plus ou moins similaire et évaluer l'intérêt Ί de chaque
+par "type" d'instance plus ou moins similaire et évaluer l'intérêt **Ί** de chaque
 "type" d'instance. (L'intérêt max trouvé avec leurs paramètres est la valeur
 déposé dans l'espace de marquage).
@@ Line 564: / Line 586: @@
 de marquage.
-L'intérêt Ί de chaque "type" d'instance d'évènement association, c'est à dire les
+L'intérêt **Ί** de chaque "type" d'instance d'évènement association, c'est à dire les
 différents types de délai entre les deux évènements associé, est calculé à partir
 de la spécificité et la redondance de ce "type" d'instance, mais aussi à partir
@@ Line 581: / Line 603: @@
 {{wiki:flux_association.png}}
+===== Déroulement de l'apprentissage (point de vue du store électrique) =====
+Afin de mieux comprendre le fonctionnement du système d'apprentissage décrit
+dans la partie précédente, illustrons le déroulement pas à pas du processus
+d'apprentissage du store électrique.
+==== Capteurs, actionneurs & variables d'entrées ====
+Au départ de son apprentissage, lors de sa mise en route pour la première fois,
+le système d'apprentissage du store électrique ne connais pas les liens entre
+ses différents capteurs et effecteurs (ses patterns sensorimoteurs). Il ne
+connais pas encore l'existence d'autres objets, il n'a pas "conscience" de faire
+parti d'une société.
+<note>
+Ne pas confondre l'avatar et son système d'apprentissage, l'avatar à "conscience"
+d'être connecté à d'autres objets, mais son système d'apprentissage non, du moins
+pas pour l'instant, pas au début de ce scénario.
+</note>
+L'objet "store électrique" a à sa disposition :
+  * Un interrupteur permettant de descendre ou monter le store.
+  * Un "capteur" permettant de savoir à combien de pourcentage le store est ouvert.
+=== Variations des valeurs captées dans une journée type ===
+Comme nous l'avons vu dans l'introduction, l'utilisateur Billy, a pour habitude
+d'ouvrir les stores de son bureau lorsqu'il est environ 8h et qu'il sait
+que le jour est levé. Il ferme ensuite ses stores vers 19h, lorsque le soleil
+se couche, pour ensuite rallumer la lumière de son bureau. Rappelons que le
+store n'es connecté à aucun objets lui permettant de connaitre la luminosité extérieur.
+== Variations de l'interrupteur (V2:1) ==
+{{wiki:V2_1.png}}
+== Variations de l'ouverture du store (V2:2) ==
+{{wiki:V2_2.png}}
+==== Découverte d'évènements intéressants à partir des variables d'entrées ====
+Nous allons maintenant voir comment les **couples Découper-Similarité** génèrent, trient
+et évaluent des instances d'évènements, et aussi comment ils explorent **l'espace de
+marquage**.
+=== Exploration de l'espace de marquage ===
+Au début de son apprentissage l'espace de marquage est vide, ou nul, sans aucun
+marquage. Ainsi, les couples D-S le parcourant, qui sont pour l'instant tous de
+type //explorateur//, se positionnent de manière aléatoire dans l'espace de marquage,
+c'est à dire qu'ils sélectionnent leurs paramètres de manière aléatoire. Si un couple
+D-S veut utiliser une place déjà occupée, des paramètres déjà utilisés, par un autre
+couple D-S, alors il cherchera une autre position.
+Rappellons que **l'espace de marquage** d'un couple D-S est définit par rapport
+à trois axes :
+  * La **variable d'entrée** que va découper l'agent Découper du couple (ici soit V2:1, soit V2:2).
+  * Les **paramètres des agents Découper**, c'est à dire les différentes tailles de fenètres de découpe, simplement glissante, à leur disposition (ici //immédiat//, //1 seconde//, //10 secondes//, //1 minute//).
+  * Les **paramètres des agents Similarité**, c'est à dire les seuils de similarité d'un agent similarité (ici //25%//, //50%//, //75%//).
+<note>
+TODO : image/illustration
+</note>
+=== Découpe des variables ===
+<note important>
+En chantier
+</note>
+Supposons la position aléatoire d'un couple D-S dans l'espace de marquage comme
+étant variable V2:1 (l'interrupteur), fenètre de découpe de 1 minute et seuil
+de similarité à 25%, et regardons les instances d'évènements découpées. Rappellons
+que l'apprentissage se déroule sur plusieurs semaines avec des journées identiques
+(bien que cela ne soit pas réaliste). Rappelons aussi que d'autres couples D-S
+explorent l'espace de marquage.
+== Variable : V2:1, Fenètre de découpe : 1 minutes, Seuil de similarité : 25 % ==
+{{v2_1_decoupe.png}}

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