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Résumé :
Dans le présent travail, nous proposons un modèle d'une partie des ganglions de la base (structures cérébrales sous-corticales) supposées permettre d'apprendre des séquences de mouvements à l'aide de renforcements. Ces séquences apprises, pourraient ensuite servir de base à des systèmes plus élaborés.
Nous adoptons une approche bottom-up et nous nous basons sur des phénomènes initialements très simples.
Trois types d'approches ont été utilisées :
- psychologique : pour étudier les comportements des animaux.
- informatique : afin d'implémenter les modèles et faire des simulations.
- neurobiologique : on s'inspire de structures cérébrales pour réaliser les modèles, mais réciproquement, le modèle peut aider à comprendre ces structures.
Afin d'avancer progressivement, nous avons fait une étude et une modélisation de conditionnements (simples et instrumentaux) puis à partir de ces éléments et d'un modèle neurobiologique initial, on a proposé un modèle plus complet. On s'est aussi inspiré d'apprentissages par renforcements retardés classiques de type Q-Learning. Le modèle final semble intéressant, mais nécessite encore des approfondissements pour être fonctionnnel.
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