Abstract FR:

Pour planifier la trajectoire d'un robot dans un batiment il faut tenir compte du fait que les donnees decrivant cet environnement ne sont pas forcement toutes disponibles, precises, completes ni certaines. Pour qu'un systeme de planification puisse raisonner dans un tel contexte il doit etre capable d'apprendre de nouvelles connaissances et de raisonner dans l'incertain. Ce theme est au carrefour de plusieurs disciplines. Nous nous interessons ici a la modelisation de l'interieur d'un batiment, a la planification de trajectoire d'un robot mobile autonome et a l'apport des techniques d'apprentissage. Pour une meilleure approche de planification il nous semble opportun d'utiliser plusieurs mecanismes d'apprentissage. Cependant le systeme apprenti-planificateur, que nous proposons, utilise des techniques d'apprentissage par l'explication (cas du domaine a theorie complete) et d'apprentissage a partir des exemples pour acquerir de nouvelles connaissances (cas du domaine a theorie faible)