Guide du chapitre

La section 1.2 donne une brève présentation du mécanisme de l'AR et des méthodes de résolution, puis fait apparaître les causes d'incertitude inhérentes aux algorithmes d'AR. Nous précisons le rapport entre fiabilité et prédictibilité d'une part , et incertitude et imprécision d'autre part. Dans la section suivante, nous décrivons les moyens d'étude de l'incertitude liée au contexte d'apprentissage. Dans un premier temps, nous proposons d'utiliser des mesures d'entropie de Shannon pour apprécier l'incertitude apportée par le contexte d'apprentissage; elles quantifient le caractère discriminant de l'exécution d'une commande sur la nature de l'état résultant. Dans un deuxième temps, nous proposons une modélisation statistique du résultat de cette incertitude en le caractérisant grâce à un flux d'événements dont on peut déterminer les caractéristiques (fréquence moyenne d'apparition). Enfin, la dernière section décrit une série d'expériences autour du problème du pendule inversé: nous souhaitons y montrer l'influence du contexte de l'apprentissage sur les performances du système apprenant, indépendamment de la méthode d'apprentissage elle-même. Nous examinons la relation entre l'évolution des mesures et la dégradation de la fiabilité du système; d'autre part, nous regardons dans quelle mesure le manque de fiabilité peut être modélisé statistiquement par un flux d'erreurs de paramètres constants.