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Participants : Frédéric Alexandre, Laurent Bougrain, Hervé
Frezza-Buet, Jean-Charles Lamirel, Nicolas Rougier.
En ce qui concerne les modèles classiques du connexionnisme, nous avons plus particulièrement approfondi l'idée de construire une partition de l'espace des problèmes en sous-espaces où des classifieurs spécialisés sont appliqués. Cette partition peut être réalisée par plusieurs types de modèles connexionnistes non supervisés. Nous en avons fait une étude comparative poussée [[4]], dans un problème de classification d'environnements (cf. § 7), ainsi que dans le domaine de la recherche documentaire ( cf. § 8.1). Nous avons également proposé, pour chaque modèle implanté, des hypothèses sur le type de représentation de l'information favorisé.
En ce qui concerne les modèles d'inspiration biologique, nous avons complété et validé cette année un réseau d'aires multimodales dont le rôle est d'apprendre les régularités du monde extérieur. Ce réseau est capable d'extraire des invariants spatiotemporels [[8]]. Il est également doté de pouvoirs de généralisation et de transfert d'apprentissage entre aires [[10]]. Ce modèle a été appliqué avec succès à une tâche de comportement autonome, proposée dans le cadre d'un projet du GIS Sciences de la Cognition ( cf. § 8.2). Il permet un apprentissage par renforcement consistant à s'orienter par rapport à des zones colorées et à les atteindre pour satisfaire des consignes internes.