Abstract FR:

Les systèmes autopoïétiques résultent de processus auto-organisés, de programmes développementaux et de l'effet de leur activité dans l'environnement. Les approches connexionnistes conventionnelles négligent nombre des ces interactions contrairement aux systèmes multi-agents adaptatifs qui, ouverts et autonomes, peuvent s'adapter à un environnement dynamique. Nous avons hybridé la granularité fonctionnelle des neurones artificiels avec les potentialités ontogéniques des systèmes multi-agents auto-organisateurs. Le neuro-agent utilise la coopération comme critère local d'ajustement de sa fonction nominale de traitement de l'information, des comportements de prolifération, de la connectivité et du niveau d'activité. L'apprentissage connexionniste ou régulation synaptique se distingue alors de l'adaptation du système ou ontogenèse affectant la structure du réseau. L'originalité de ce travail permet de reproduire des fonctions cognitives, sans supervision ni modèle sémantico-symbolique.