Apprentissage collaboratif de proximité

Nous nous intéressons à l'apprentissage collaboratif dans une société d'agents organisés en réseau. Plus précisément, chaque agent révise son modèle courant à partir de nouvelles observations (exemples) rendant celui-ci incohérent. Lors d'une révision chaque agent peut bénéficier, à travers des interactions, des observations de ses voisins et mémoriser celles-ci. Du fait qu'un agent ne communique directement qu'avec ses voisins, la vitesse d'apprentissage dépendra des observations disponibles dans son voisinage et des caractéristiques du réseau liant les agents : en effet la structure du réseau influe sur la circulation des observations dans celui-ci lors de ces interactions. La vitesse d'apprentissage dépend également de l'attitude de l'agent vis à vis des modèles qu'il critique : nous considérons ici principalement le cas où un modèle qui n'est plus critiquable par ses voisins est adopté par ceux-ci, mais aussi celui où un agent garde toujours pour modèle courant le modèle qu'il a lui-même révisé en dernier lieu. L'idée générale est de comprendre quelles sont les caractéristiques du réseau qui influent le plus sur le temps nécessaire à la collectivité pour diffuser des informations et construire des modèles cohérents avec ceux-ci