Méthodologie

L'unité de notre travail réside dans l'étude de la dynamique de systèmes décrits par des modèles paramétriques soumis à des contraintes internes. L'idée est de contraindre le système de manière à ce que les résultats qu'il génère suivent certaines propriétés connues a priori, quelle que soit la nature de son interaction avec son environnement. Cette démarche révèle tout son intérêt lorsque l'expérimentateur ne maîtrise pas cette interaction, ce qui est le cas, par exemple, des applications mettant en oeuvre des robots mobiles autonomes dans des environnements complexes. L'objectif suivant est de montrer que, lorsque l'interaction avec l'environnement tend à rompre ces contraintes, le système peut toujours réagir pour rétablir le respect de celles-ci. Enfin, la dernière étape du raisonnement consiste à montrer que cette réaction du système peut, si les contraintes sont bien choisies, être interprétée comme un apprentissage. La logique de preuve concernant les résultats de l'apprentissage se fonde sur l'utilisation des propriétés du système inhérentes à ses contraintes, pour montrer comment le système peut évoluer.