Auto-organisation d'agents embarqués pour l'apprentissage par démonstration : principes et expérimentations

L’adaptation des systemes ambiants aux besoins specifiques des utilisateurs est une tâche complexe. Pour rendre l’interaction humain-systeme aussi naturelle que possible pendant l’adaptation, nous proposons une approche basee sur l’apprentissage par demonstration. Cet apprentissage requiert des techniques d’apprentissage adaptatifs. Nous presentons Alex, un systeme multi-agent capable d’apprendre dynamiquement un comportement a partir de demonstrations realisees par un tuteur. Les resultats d’experimentations realisees a la fois sur un robot reel et virtuel mettent en avant des proprietes interessantes de notre technologie pour des applications ambiantes.