Etude de la répartition de l'intelligence dans un système de commande décentralisé : application à la commande décentralisée de robots

Les travaux effectues au laim ont degage les qualites des systemes de commande decentralises: homogeneite, flexibilite et accessibilite. Pour qu'elle soit totale, la decentralisation doit etre appliquee aux niveaux superieurs de la decision, charges de la prise en compte de l'imprevu par la mise en uvre de processus cognitifs. Une etude de l'articulation entre le reflexe et l'intelligence chez l'homme montre l'interet de l'apprentissage, qui permet un transfert progressif de la decision vers le reflexe. Nous en concluons que l'autonomie des systemes de commande est dependante de leur capacite a apprendre. Ceci nous amene a etudier les differentes formes d'apprentissage artificiel, notamment l'apprentissage par instruction et l'apprentissage par analogie. Nous proposons ainsi un modele de decentralisation de l'intelligence s'apparentant a un modele multi-agents. Nous appliquons ces concepts et demontrons leur validite dans le cas de la commande d'un robot poursuivant une cible, chaque axe etant pilote de facon totalement autonome