Abstract FR:

Les systemes dits intelligents doivent etre bases sur la synergie des proprietes cognitives dont ils disposent et non sur une simple juxtaposition de celles-ci. Prenons par exemple l'organisation de la memoire. Il est evident qu'elle a une influence directe ou indirecte sur les possibilites d'apprentissage, sur les acces pour realiser des inferences variees, sur l'organisation meme de la base de connaissances (profonde, superficielle), sur les possibilites d'explication plus ou moins riches. . . L'ia s'engage de plus en plus dans une nouvelle phase: l'unification qui apporte la synergie des fonctions cognitives pour resoudre des problemes difficilement solvables lorsque les proprietes cognitives ont ete etudiees de facon completement separee. Nous proposons une approche d'unification cognitive dont la methodologie qui a guide toute notre recherche a ete la suivante: 1) une entite de traitement le plus general possible pour etre l'element de base de toute l'approche. 2) exploiter cette entite sous differents angles afin de mettre en valeur progressivement un nombre croissant de proprietes cognitives. Nous ne fournissons pas une nouvelle facon d'ecrire des regles en associant un reseau de neurones, nous proposons un nouvel formalisme pour construire des systemes dits intelligents ou l'unification des proprietes cognitives est importante. Enfin, lorsque l'on parle d'unification cognitive, deux aspects peuvent etre pris en compte: 1) synergie des proprietes cognitives, c'est ce que nous avons expose plus haut, et 2) rapprochement des approches fonctionnalistes (psychologie cognitive) et physicalistes (neurobiologie). M. A. Arbib a fortement critique ce manque de rapprochement dans l'approche soar de a. Newell. Dans l'approche neuroagent, nous avons tenu compte de ce rapprochement. Le neuroagent par rapport au concept de connaissance. L'hypothese de travail est de considerer que la connaissance est composee de parcelles de connaissances qui sont des entites actives et non juste des donnees statiques qui sont interpretees. Le neuroagent peut etre considere comme un automate-connaissance avec de la memoire et du process, c'est l'approche proposee par l'iad. Le neuroagent par rapport aux agents. Le neuroagent de base est un agent reactif qui est la brique elementaire pour construire des agents complexes (dits cognitifs). Nous avons, en quelque sorte, un langage de specification pour des agents complexes a base d'agents reactifs avec toutes les proprietes d'interaction, d'autonomie fonctionnelle. . . L'interet de l'approche neuroagent est de fournir un langage de specification du comportement de l'agent qui soit connexionnel et qui permet a la fois une formalisation visuelle efficace pour la modelisation des connaissances et des capacites d'apprentissage pour generer automatiquement la topologie du reseau exprimant un comportement de prediction. Le neuroagent par rapport a l'agent de newell (knowledge level). Le neuroagent a pour objectif d'aborder directement le knowledge level (kl), au sens de newell, c'est a dire de proposer une modelisation des connaissances directement operationnelle. Un reseau de neuroagents permettra de concevoir un agent de newell