Les systèmes de classifieurs furent introduits par John Holland en 1978 comme une architecture utilisant les algorithmes génétiques afin d'étudier l'apprentissage des systèmes à bases de règles du type "si condition alors action". La base des travaux de Holland est fondée sur deux idées essentielles. La première est que la théorie Darwinienne de survie du meilleur peut être utilisée pour conditionner l'adaptation d'un système artificiel à un environnement inconnu. La seconde est qu'un agent peut apprendre à effectuer une tâche juste en interagissant avec un environnement partiellement connu et en essayant de maximiser les récompenses qu'il reçoit de cet environnement en retour de ses actions.
De tels systèmes ont été appliqués avec succès pour l'animation comportementale d'entités virtuelles par l'équipe SIRV de l'IRIT-UT1. Cependant, les capacités d'apprentissage et d'apadaption de cette méthode évolutionniste permettent d'envisager son application dans de nombreux domaines autres que la Réalité Virtuelle. Ce séminaire sera l'occasion de la présenter.

(présentation .ppt)