1 Cas d'échec de l'algorithme précédent

Il se peut que la propagation de la cohérence des valeurs des états voisins conduise l'ensemble de ces états à prendre la valeur ``mauvais''. Cela traduit l'échec de l'apprentissage, puisqu'il n'existe plus de discrimination entre états et que l'évolution des qualités associées n'est plus possible. Ce cas d'échec est tout à fait envisageable, même si dans le cas de l'expérience précédente, cela ne s'est pas produit. Il a été détecté dans des cas où une certaine inertie de la dynamique du système est constatée ou lorsque le bruit de mesure rendait ne permettait pas de connaître avec suffisamment de précision l'état instantané du système. Ces deux faits conduisent à créer des connexions multiples à partir d'un état associé à une action. Et cette profusion de connexions à ce niveau facilite la propagation de l'information ``mauvais'' d'une manière excessive.