Cet article propose une étude du compromis entre la prise d’information et la décision dans un cadre applicatif qui se rapporte à une mission d’exploration, où l’agent interagit avec son environnement pour identifier l’état caché du système. Dans ce problème de décision séquentielle pour la perception, il est possible de faire reposer la fonction de récompense sur une mesure de l’incertitude sur l’état de croyance de l’agent (Araya-López et al., 2010; Candido & Hutchinson, 2011; Eidenberger & Scharinger, 2010). Sa forme est donc différente de celle utilisée dans le cadre classique des POMDP qui est, pour sa part, basée sur la paire état-action. Nous comparons donc deux approches d’optimisation des politiques pour ce type de problème. D’une part nous proposons un critère mixte qui couple une mesure de l’incertitude sur l’état de croyance avec les récompenses définies par les paires état-action et nous développons un schéma algorithmique de résolution pour ce critère. D’autre part, nous proposons d’ajouter au modèle des états but fictifs au moyen des actions de classification afin de revenir à une modélisation sous-forme de POMDP classique (critère non mixte). Une étude comparative de ces approches est ici présentée afin de vérifier leur équivalence en termes de prise d’informations. Les résultats nous mènent à conclure que ces approches sont non seulement comparables et équivalentes en termes de réduction d’incertitude, mais aussi, qu’elles peuvent être utilisées en parfaite complémentarité de façon à permettre : de caractériser une politique correspondant aux taux acceptables des bonnes
et mauvaises classifications et de déterminer les bonnes valeurs des coûts et des récompenses du modèle POMDP classique
