Description

La première Intelligence Artificielle a puisé son inspiration dans le comportement individuel de l'être humain, en cherchant à reproduire son raisonnement. Elle s'est focalisée sur la manière de représenter les connaissances d'un expert et de modéliser ses processus de décision, pour construire des systèmes dont le résultat pouvait être qualifié d'« intelligent ». Cette approche est actuellement rejetée au bénéfice de l’Intelligence Artificielle située : pourquoi ne pas prendre en compte une intelligence qui ne serait plus individuelle, mais collective ?


La métaphore est d’abord d'ordre biologique et concerne des sociétés d'insectes : ces agents sont dotés de capacités restreintes de représentation et de raisonnement, ils sont situés dans un environnement au travers duquel ils interagissent de manière indirecte en y agissant. Alors que dans le cas de la première Intelligence Artificielle, l'environnement est souvent absent, ici il joue un rôle primordial puisqu'il sert de support aux interactions entre les individus. L'intelligence dite « en essaim » consiste à étudier des sociétés d'individus « simples » (les abeilles, les fourmis, les termites...) qui sont capables collectivement de fournir une réponse complexe (le nid, l’alimentation, la défense …). Dans un tel système multi - agents, chaque agent n'a qu'une vue limitée du système, mais il décide de manière autonome de ses actions. De ce fait, le système est caractérisé par un fonctionnement décentralisé : aucun agent ne décide ni ne coordonne les actions des autres. Chaque agent est simple : il ne fait appel à aucune représentation ni mécanisme de raisonnement sophistiqué. Ainsi la résolution est le fait des interactions et de la dynamique du système : l'intelligence naît de façon collective. Le résultat global du système est donc émergent, constitué d'une succession de comportements de type « non – omniscient » sur l’avenir du système.


Par exemple, Thomas Schelling traitant d’un modèle dynamique de ségrégation montre la validité de ce raisonnement : un quartier où les races sont mélangées peut devenir ségrégué même si ce n'est pas ce que souhaite individuellement ses habitants : si chacun admet, voire souhaite, un voisinage différent de lui mais « pas trop » sinon il quitte le quartier, le résultat final dépendra de la proportion de départ et du seuil d’acceptabilité de la différence dans son voisinage. Des simulations sur ordinateurs représentent aujourd'hui ce genre de systèmes interactifs en introduisant dans le modèle les règles de comportement d'acteurs individuels, et où on découvre les différents états du système auxquels ces règles conduisent au bout d'un certain nombre d'interactions.

Merci à Philippe Fleurance!
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