Contribution des Sciences Sociales dans le domaine de l'Intelligence Artificielle Distribuée : ALONE, un modèle hybride d'agent apprenant.

Learning is an experience which stimulates individual knowledge in every human being, beginning at birth. Extensive research in different disciplines (such as social sciences and computer sciences) has focused on the complexities and mysteries of this type of learning.Taking into account this diversity of approach with its multidisciplinary links, we have decided to analyse this problem further. The main objective of our analysis is to model this learning using a multi-agent system and integrate the research of social sciences into this model. We have established a model (called ALONE) which combines the theoretical characteristics of an agent with the socio-constructivist theory underlining the importance of language and interactions during the human learning process. Our contribution in this field is methodological and applicative.L'apprentissage fait partie des expériences qui stimulent et structurent le savoir-faire individuel de tout être humain depuis sa naissance. Sa complexité et ses mystères suscitent l'intérêt de nombreuses recherches dans des disciplines aussi variées que les sciences sociales et l'informatique. En prenant conscience de cette diversité d'approche et des liens pluridisciplinaires qui en découlent, nous avons décidé de nous intéresser à cette problématique. L'objectif visé est de modéliser le comportement d'apprentissage par l'intermédiaire des systèmes multi-agents en intégrant des recherches issues des sciences sociales dans notre modèle. De ce fait, nous proposons une modélisation (baptisée ALONE) qui allie les spécificités théoriques des agents à la richesse des travaux socio-constructivistes sur l'importance du langage et des interactions lors du processus d'apprentissage humain. Notre contribution dans ce domaine est à la fois méthodologique et applicative

Agents intelligents et santé : entre révolution et craintes, quel avenir ?

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Langage et interactions comme source d'apprentissage social dans les systèmes multi agents

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Éthologie, psychologie : des références utilisables pour l'apprentissage dans les pays en développement

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Intelligence artificielle et santé: une coopération originale malgré quelques appréhensions

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Proposal for a Vygotsky's theory based approach for learning in MAS

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Éthologie, psychologie : des références utilisables pour l'apprentissage dans les pays en développement

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Social learning in multi agents system: an additional step toward intelligence

National audienceAccording to Lev Vygotsky, individual's learning is influenced by social interactions with his environment. This confrontation of points of view enables an individual to evolve during the time. The Vygotsky's theory gives a quite important place not only to social tools as language, but also to interactions and relationships between individuals. From this report, we try to see how, in a multi agents system, an "intelligent agent" can learn and more easily integrate a new environment and a new agent's community. We propose a three steps process to ensure a new adaptive agent integration, which gives importance to the language and the relationships between agents