colab.research.google.comintelligence.projet.autos, la porte d'entrée de chaque semaine - à mettre en marque-page, tout le contenu du cours y est classé par modulesUn agent intelligent perçoit son environnement, agit de manière autonome pour atteindre ses buts, et peut améliorer sa performance en apprenant ou en utilisant des connaissances.
Du thermostat à l'être humain : tout système qui répond à la définition est un agent, qu'il soit simple ou complexe.
À partir du coup courant, on construit un arbre de toutes les suites possibles, puis on remonte des feuilles vers la racine : à notre tour on maximise nos chances, au tour de l'adversaire on minimise les siennes.
D'une répétition à l'autre de la même situation, son comportement évolue : il y a changement de paramètres.
Elle base ses décisions sur des mesures prédéterminées par les concepteurs.
Elle optimise ses choix sans pouvoir tout analyser, en évitant les minimums et maximums locaux.
Pour les mêmes paramètres, son comportement ne peut être prédit : il y a de l'inconnu, du hasard.
L'IA n'est possible que si l'algorithme apprend : il change ses données et son comportement suite à ses observations des situations précédentes.
Parfois l'apprentissage est une étape séparée (l'entraînement d'un réseau de neurones), parfois il est intégré au fonctionnement, à mesure.
Un algorithme trop systématique peut croire avoir trouvé le sommet du monde alors qu'il n'est que sur une butte locale. Le hasard permet de ressortir du trou et d'ouvrir l'exploration.