Des travaux récents ont montré que des algorithmes d'apprentissage par renforcement appliqués à des réseaux de neurones s'accommodent assez bien des conditions de fonctionnement autonome d'un robot.
Nous avons donc entamé un travail visant à appliquer certaines de nos architectures au robot mobile. Il s'agissait ici d'explorer le comportement de réseaux simples face à un problème d'apprentissage en ligne d'une tâche d'évitement d'obstacles. Les résultats issus de ce travail seront repris cette année pour appliquer au robot nos propres architectures, qui ont montré par ailleurs certaines capacités pour l'apprentissage autonome.