Agent de reconnaissance de plans: dilemme entrecroisé-eronné

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Le problème de la reconnaissance de plans à l'insu se rapporte à une question fondamentale dans le domaine des systèmes multi-agents: comment prédire le comportement d'un agent observé à l'insu, en train d'effectuer des actions sur son environnement, de telle sorte que cette prédiction puisse être utilisée pour la coordination de tâches, la coopération, l'assistance, etc. La grande majorité des approches (logiques, probabilistes) développées pour résoudre ce problème, supposent que l'entité observée agit de manière rationnelle. Cette supposition n'est pas raisonnable si on souhaite établir une reconnaissance effective pour prédire n'importe quel type de comportement correct ou incorrect. Mais ce type de reconnaissance souhaitée, soulève un dilemme entre la reconnaissance de plans entrecroisés et de plans erronés. L'apparition d'une nouvelle action observée différente de l'action espérée, ne peut uniquement être interprétée, par la probabilité d'une interruption du plan en cours au détriment d'un nouveau but. Cette action peut être l'effet d'une erreur dont l'origine est l'opérateur humain qui n'est pas infaillible. Par ailleurs, cette même action n'est pas forcément une erreur, y compris dans le cas le plus extrême. À titre d'exemple, considérant un patient Alzheimer au stade précoce dans le contexte de l'habitat intelligent, il peut ne pas commettre nécessairement des erreurs, mais plutôt son intention est de réaliser plusieurs plans multiples en entrecroisement ! D'où le nouveau défi que ce projet de recherche tente de relever, qui est essentiellement dû au problème de complétion de la librairie de plans, laquelle dans un contexte réel sera forcément incomplète quelque soit le domaine. Malgré les progrès réalisés depuis 30 ans dans ce domaine de la reconnaissance réactive ou erronée, cette question demeure sans réponse et elle occupe donc une place importante, tant au niveau des fondements de la discipline des systèmes multi-agents qu'à celui de ses applications.