Séminaire SMARSS

Apprentissage incrémental collectif de concept (Sound Multiagent Incremental LEarning)


16/02/2009
Intervenant(s) : Henry Soldano (LIPN, Université Paris 13)
Dans ce travail mené avec G. Bourgne (Paris iX) et Amal Elfallah Segrouhchni (Paris VI) nous considérons le problème de l’apprentissage collectif dans un système multi-agents constitué d’agents cognitifs autonomes. Il s’agit ici de résoudre collectivement le problème de cohérence en apprentissage de concepts : l’hypothèse retenue doit accepter les exemples positifs et rejeter les exemples négatifs d’un concept. Un flux d’exemples parvient à la collectivité par l’entremise d’un agent ou un autre et la question est celle du maintien de la consistance (ici la cohérence) de l’hypothèse relativement à l’ensemble des informations (les exemples) dans le système. Chaque agent a un mécanisme élémentaire de mise à jour et suit un protocole lui permettant de s’assurer de la consistance relativement à l’ensemble du système via des interactions avec les autres agents. Il n’y a pas dans ce modèle de mémoire centralisée, ni d’agents ayant un rôle particulier : les agents ne sont pas spécialisés et prennent donc tour à tour un rôle d’apprenant ou de critique. Nous supposons dans une première partie qu’une seule hypothèse est maintenue et commune à tous les agents : les agents sont dits non-individualistes et adoptent une hypothèse qui leur est proposée et qu’ils ne peuvent réfuter. Dans la seconde partie les agents sont individualistes : ils acceptent une hypothèse qu’ils ne peuvent réfuter mais ne l’adoptent pas : à un instant donné chaque agent a une hypothèse différente. Nous donnerons quelques propriétés du mécanisme proposé et montrerons expérimentalement que dans le cas non-individualiste le système peut tirer parti, en termes de qualité de prédiction, des ressources consacrées à explorer l’espace de recherche, alors que dans le cas individualiste il peut tirer parti de la multiplicité des hypothèses si la décision devient collective.
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