S. A. G. A. C. E. : solution algorithmique genetique pour l'anticipation de comportements evolutifs. application aux jeux a information complete et imparfaite

• Auteur / Autrice : Christophe Meyer
• Direction : Jean-Gabriel Ganascia
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences et techniques
• Date : Soutenance en 1999
• Etablissement(s) : Paris 6

Résumé

Dans un monde ou l'homme est amene a interagir de plus en plus avec des machines physiques et/ou logicielles dotees de facultes artificiellement intelligentes, il convient de donner les moyens a ces machines de s'adapter a lui. La machine doit etre au service de l'homme et non l'inverse. A ce titre elle doit etre autonome et capable d'anticiper ses besoins, ses desirs et ses comportements pour une simple question d'efficacite. La tache est compliquee par le fait que l'homme n'est pas une machine lui-meme, il est adaptatif, il change d'avis, il est souvent irrationnel le travail qui est decrit dans cette these s'inscrit dans ce cadre. Il concerne le developpement d'une methode modulaire d'anticipation de comportements evolutifs : s. A. G. A. C. E. Les jeux permettent de confronter les machines a des humains dans un contexte ou ils devoilent la plupart de leurs facultes d'analyse, de reflexion et d'adaptation. La realisation d'un systeme capable d'anticiper les strategies d'un joueur humain devrait permettre, a terme, d'apprehender l'anticipation du comportement humain dans de nombreuses autres activites et repondre ainsi, au moins partiellement, au but precedemment enonce.