Résumé Dans cet article, nous nous plaçons dans des environnements de systèmes
complexes, imprévisibles et dynamiques pour lesquels nous avons pour objectif de montrer …

Le paradigme constructiviste de l'apprentissage en intelligence artificielle (IA) se développe
largement à travers des concepts tels que l'IA incarnée, l'IA énactive ou la Robotique …

Cette thèse s' intéresse au contrôle de systèmes complexes, et propose une solution multi-
agent. Contrôler un système, c'est appliquer les modifications adéquates sur ses entrées de …

Over the years, our research group has designed and developed many self-adaptive multi-
agent systems to tackle real-world complex problems, such as robot control and heat engine …

In this paper, we place ourselves in the context learning approach and we aim to show that
adaptive multiagent systems are a relevant solution to its enhancement with local active …

Multi-agent systems (MASs) is an area of distributed artificial intelligence that emphasizes
the joint behaviors of agents with some degree of autonomy and the complexities arising …

Ces travaux de thèse se placent dans le contexte des systèmes multi-agents distribués.
L'objectif est l'étude de méthodes d'auto-apprentissage appliquées à des ensembles de …

Résumé Nous présentons une approche d'apprentissage ensembliste multi-agent pour
l'apprentissage supervisé et évaluons ses performances sur une tâche d'approximation de …

Nous proposons une nouvelle méthodologie d'apprentissage par renforcement (AR) pour la
conception de systèmes multi-agents réactifs. Bien que le cadre réaliste d'agents situés …

La faculté d'apprentissage est nécessaire à tout système intelligent. L'apprentissage est
d'ailleurs étudié dans le but d'améliorer le fonctionnement du système en lui permettant …