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Environnement de tâche :
L’environnement de tâche est la situation dans laquelle évolue un agent intelligent. Il englobe tout ce qui est extérieur à l’agent et qui peut affecter son comportement et ses performances. Cela comprend :
* Percepts : Les entrées sensorielles de l’agent provenant de l’environnement.
* Actions : Les modifications que l'agent peut apporter à l'environnement.
* Mesure des performances : Comment le comportement de l'agent est évalué (par exemple, gagner un jeu, atteindre un objectif, minimiser les coûts).
* Dynamique de l'environnement : Comment l'environnement change au fil du temps (par exemple, déterministe, stochastique, épisodique, séquentiel).
Propriétés d'un agent :
Un agent est tout ce qui peut être considéré comme percevant son environnement via des capteurs et agissant sur cet environnement via des actionneurs. Les propriétés clés souvent utilisées pour caractériser un agent comprennent :
* Autonomie : La mesure dans laquelle l’agent peut fonctionner de manière indépendante et prendre ses propres décisions sans contrôle externe. Un agent entièrement autonome nécessite une intervention humaine minimale.
* Réactivité : Capacité de l'agent à réagir de manière appropriée aux changements de son environnement. Un agent réactif répond directement à ses perceptions, sans nécessairement planifier à l'avance.
* Proactivité (ou orientation vers les objectifs) : La capacité de l'agent à prendre des initiatives et à poursuivre des objectifs plutôt que de simplement réagir à des stimuli. Un agent proactif fixe des objectifs et travaille activement pour les atteindre.
* Apprentissage : La capacité de l’agent à améliorer ses performances au fil du temps grâce à l’expérience. Un agent apprenant adapte son comportement en fonction des interactions passées avec l'environnement.
Il est important de noter que ces propriétés ne s’excluent pas mutuellement; un agent peut posséder plusieurs propriétés à des degrés divers. Par exemple, une voiture autonome est autonome, réactive (réagissant aux obstacles), proactive (naviguant vers une destination) et apprenante (améliorant sa navigation en fonction des modèles de trafic).
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