Liste des figures

1. Les deux étapes de l'apprentissage d'actions réflexes
2. Modèle de Rasmussen
3. Schéma temporel des phases d'apprentissage.
4. Schéma de haut niveau du processus de catégorisation
5. Exemple d'invariant structurel en mécanique.
6. Schéma général d'un agent apprenant par renforcement
7. Algorithme de haut niveau d'un essai d'AR
8. Cas d'un problème type vérifiant la propriété ( $P_{\epsilon }$)
9. Principe de la machine de Turing
10. Hypothèse de modélisation du flux d'événements ``non-viable''
11. Modélisation d'un flux d'erreurs possédant deux sources distinctes
12. Exemple de fonction de répartition des durées de viabilité, obtenu pour $\epsilon =10^{-5}$
13. Exemple de densité de répartition des durées de viabilité, obtenu pour $\epsilon _{1}=10^{-5}$, $\epsilon _{2}=10^{-2}$ et p=0.5
14. Coupes du découpage de l'espace d'état pour le problème du pendule inversé
15. Graphes associés à la sous-section 1.4.4
16. Graphes associés à la sous-section 1.4.5
17. Graphes associés à la sous-section 1.4.6
18. Les deux catégories d'états du système.
19. L'apprentissage est provoqué par l'ajout d'une transition dans le graphe d'états.
20. Exemples de cas de multiplicité des solutions au problème de marquage
21. Exemples de graphes pour le problème du labyrinthe.
22. Particularités de l'algorithme CbL (1)
23. Particularités de l'algorithme CbL (2)
24. Résultats pour l'environnement 1
25. Résultats pour l'environnement 2
26. Adaptation à des modifications successives de l'environnement
27. Le robot miniature Khepera.
28. Graphes de la sous-section 2.6.3.
29. Hiérarchisation des agents utilisés par Khepera dans son comportement d'évitement d'obstacles
30. Comportement de recherche d'objectif avec évitement d'obstacles de Khepera.
31. Résultats d'apprentissage concernant l'agent $T_{1}$.
32. Cas d'échec amenant le robot à s'éloigner du mur.
33. Nouvel environnement présenté au robot.
34. Exercices de difficulté progressive proposés au robot.
35. Vue générale du processus de catégorisation
36. Définition d'un focus
37. Sélection d'une hypothèse.
38. Mise en évidence d'une solution ``absurde'' lorsque le nombre d'hypothèses est trop élevé.
39. Exemple d'un ensemble S(t) comportant deux hypothèses
40. Transformée de Hough.
41. Signal composé à partir de deux sources de distribution gaussienne.
42. Deux exemples d'application de la contrainte CU.
43. Trois cas de figure, suivant la densité de probabilité associées aux $B_{j}$.
44. Courbes reliant les paramètres h et l permettant la détection fiable d'un signal de bruit gaussien d'amplitude $\sigma$
45. Imprécision sur $X_{d}$.
46. Évolution du taux de détection de l'information perceptive en fonction de l'imprécision sur $X_{d}$
47. Évolution du taux de détection de l'information perceptive en fonction de l'imprécision sur $\sigma$
48. Quatre résultats de l'algorithme de sélection
49. Évolutions comparées de la probabilité de détection d'information perceptive à partir d'une entrée aléatoire.
50. Processus de catégorisation possédant deux signaux d'entrée.
51. Schéma classique du traitement du phénomène d'association perception/action
52. Schéma mettant en oeuvre un processus d'anticipation
53. Démarches comparées d'atteinte d'objectif
54. Principe de la machine de Turing
55. Une approche fonctionnaliste en sciences cognitives
56. Une démarche confrontée à la gestion de l'incertitude
57. Le symbole vu comme auto-entretien d'un signal sur un cycle neuronal
58. Aspect du fonctionnalisme: nécessité d'un monde pouvant être décrit objectivement
59. Démarche analytique globale de conception d'un problème complexe
60. Démarche analytique de conception d'une fonctionnalité
61. Démarche synthétique de conception d'une fonctionnalité
62. Démarche synthétique globale
63. Architecture pour l'itération de politique
64. Architecture pour l'itération sur les valeurs
65. Le problème du pendule inversé
66. L'intervalle [0,1] vu avec une résolution r=6.
67. Application du signal X, vue sous différentes résolutions
68. La suite de signaux donne une tendance de retournement
69. Segments orientés.
70. Le signal X est incohérent pour une résolution r=6
71. Construction d'une suite de segments touchés par un signal
72. La notion de cohérence est dépendante de la résolution.
73. Cohérence détectée en fonction de l'amplitude du bruit de mesure
74. Cohérence détectée en fonction du taux de données aléatoires
75. Cohérence détectée en fonction du taux d'échantillonnage.
76. Graphe des évolutions possibles dans le processus de détection d'un segment orienté
77. Confrontation des résultats théoriques et expérimentaux concernant l'expression de Pr-
78. Confrontation des résultats théoriques et expérimentaux concernant les expressions Prk et Prk+/-
79. Une idée de l'évolution des probabilités u et u' suivant i.
80. Évolution de la suite v, suivant m, à h fixé.