Articles de revues sur le sujet « Apprentissage par renforcement factorisé »

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1

Degris, Thomas, Olivier Sigaud et Pierre-Henri Wuillemin. « Apprentissage par renforcement factorisé pour le comportement de personnages non joueurs ». Revue d'intelligence artificielle 23, no 2-3 (13 mai 2009) : 221–51. http://dx.doi.org/10.3166/ria.23.221-251.

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2

Laurent, Guillaume J., et Emmanuel Piat. « Apprentissage par renforcement dans le cadre des processus décisionnels de Markov factorisés observables dans le désordre. Etude expérimentale du Q-Learning parallèle appliqué aux problèmes du labyrinthe et du New York Driving ». Revue d'intelligence artificielle 20, no 2-3 (1 juin 2006) : 275–310. http://dx.doi.org/10.3166/ria.20.275-310.

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3

Griffon, L., M. Chennaoui, D. Leger et M. Strauss. « Apprentissage par renforcement dans la narcolepsie de type 1 ». Médecine du Sommeil 15, no 1 (mars 2018) : 60. http://dx.doi.org/10.1016/j.msom.2018.01.164.

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4

Garcia, Pascal. « Exploration guidée en apprentissage par renforcement. Connaissancesa prioriet relaxation de contraintes ». Revue d'intelligence artificielle 20, no 2-3 (1 juin 2006) : 235–75. http://dx.doi.org/10.3166/ria.20.235-275.

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5

Host, Shirley, et Nicolas Sabouret. « Apprentissage par renforcement d'actes de communication dans un système multi-agent ». Revue d'intelligence artificielle 24, no 2 (17 avril 2010) : 159–88. http://dx.doi.org/10.3166/ria.24.159-188.

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6

CHIALI, Ramzi. « Le texte littéraire comme référentiel préférentiel dans le renforcement de la compétence interculturelle en contexte institutionnel. Réflexion et dynamique didactique. » Revue plurilingue : Études des Langues, Littératures et Cultures 7, no 1 (14 juillet 2023) : 70–78. http://dx.doi.org/10.46325/ellic.v7i1.99.

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Résumé :
Cet article se positionne comme une réflexion quant aux différents aspects de la littérature proposés en classe de FLE. Dans ce sens, notre intérêt n’est point celui de considérer la littérature comme outil d’acquisition linguistique et de performance pédagogique, mais comme objet dans le traitement didactique en situation de renforcement des compétences à mobiliser par ces mêmes apprenants. Considérer la composante culturelle du texte dépend, ainsi, du besoin des apprenants en matière de compétence interculturelle, au-delà des compétences langagières. Force est de constater que l’enseignement des langues, en général, et des langues étrangères, en particulier, nécessiterait inconditionnellement, à des degrés divergents, une connaissance de la culture souche. Le processus d’enseignement/apprentissage, ainsi, focalisera sur un ensemble marqué par les différents aspects de la langue enseignée, ce qui mènerait nécessairement vers une acquisition optimale et efficace de la langue et de son utilisation dans des contextes de globalisation et de mondialisation.
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7

Altintas, Gulsun, et Isabelle Royer. « Renforcement de la résilience par un apprentissage post-crise : une étude longitudinale sur deux périodes de turbulence ». M@n@gement 12, no 4 (2009) : 266. http://dx.doi.org/10.3917/mana.124.0266.

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8

Dutech, Alain, et Manuel Samuelides. « Apprentissage par renforcement pour les processus décisionnels de Markov partiellement observés Apprendre une extension sélective du passé ». Revue d'intelligence artificielle 17, no 4 (1 août 2003) : 559–89. http://dx.doi.org/10.3166/ria.17.559-589.

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9

BOUCHET, N., L. FRENILLOT, M. DELAHAYE, M. GAILLARD, P. MESTHE, E. ESCOURROU et L. GIMENEZ. « GESTION DES EMOTIONS VECUES PAR LES ETUDIANTS EN 3E CYCLE DE MEDECINE GENERALE DE TOULOUSE AU COURS DE LA PRISE EN CHARGE DES PATIENTS : ETUDE QUALITATIVE ». EXERCER 34, no 192 (1 avril 2023) : 184–90. http://dx.doi.org/10.56746/exercer.2023.192.184.

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Résumé :
Contexte. La profession de médecin confronte à des émotions intenses. Leur place dans la prise en soin est peu enseignée, relevant davantage d’un « curriculum caché ». L’objectif principal de ce travail était d’explorer les différents moyens utilisés par les étudiants en 3e cycle de médecine générale de Toulouse pour gérer, par eux-mêmes ou accompagnés, le vécu de leurs émotions lors de la prise en soin des patients au cours de leurs stages. Méthode. Étude qualitative par entretiens individuels semi-dirigés réalisés par deux chercheuses auprès d’étudiants en 3e cycle de médecine générale de la subdivision de Toulouse. Analyse intégrale selon une méthode inspirée de la théorisation ancrée et modélisation par un schéma intégratif. Résultats. Treize entretiens ont été réalisés entre octobre 2020 et juillet 2021. Le statut d’étudiant en 3e cycle générait de l’anxiété et de la frustration liées aux conditions d’exercice, à l’incertitude et à la confrontation aux limites des compétences. Pour gérer leurs émotions, les participants recouraient essentiellement à la verbalisation et à la posture réflexive. Ils identifiaient des personnes-ressources dans leur entourage personnel pour trouver soutien et réconfort et dans leur entourage professionnel pour trouver réassurance et légitimité. Ils avaient aussi recours à des stratégies personnelles : activités sportives, sociales, culturelles et de loisir. Ils formulaient des attentes : un enrichissement de la formation initiale par une valorisation des compétences humaines ; des mises en situation par l’intermédiaire de jeux de rôle et d’ateliers de simulation ; un apprentissage aux méthodes de relaxation ; un renforcement de l’accompagnement en stage ; une amélioration du dépistage en santé mentale des étudiants et un développement des mesures préventives proposées. Conclusion. La gestion des émotions faisait appel à des stratégies multiples, personnelles et professionnelles. Des études plus approfondies sur les mécanismes psychologiques et sociologiques de gestion des émotions pourraient être menées auprès des étudiants en 3e cycle ainsi que des études auprès des MSU et tuteurs permettant de préciser leurs attentes en matière de formation à l’accompagnement.
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Zossou, Espérance, Seth Graham-Acquaah, John Manful, Simplice D. Vodouhe et Rigobert C. Tossou. « Les petits exploitants agricoles à l’école inclusive : cas de l’apprentissage collectif par la vidéo et la radio sur la post-récolte du riz local au Bénin ». International Journal of Biological and Chemical Sciences 15, no 4 (19 novembre 2021) : 1678–97. http://dx.doi.org/10.4314/ijbcs.v15i4.29.

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Résumé :
En Afrique subsaharienne, les petits exploitants agricoles ruraux ont difficilement accès aux connaissances et informations actualisées afin d’améliorer leur revenu. Pour renforcer l’apprentissage collectif au sein des acteurs des chaînes de valeur du riz local blanc et étuvé, la vidéo et la radio ont été utilisées de façon participative. La présente étude visait à comprendre l’influence de cet apprentissage collectif sur (i) le changement des pratiques des transformations et (ii) la qualité du riz local. Des interviews et suivis hebdomadaires ont été réalisés entre 2009 et 2018 au sud et nord du Bénin auprès de 240 transformateurs choisis aléatoirement. Des échantillons de riz ont été également collectés pour des analyses de qualité au laboratoire. L’analyse des données a été faite avec les tests t de Student, Wilcoxon, ANOVA, et le modèle de régression de Poisson. Les résultats ont montré une amélioration des pratiques de 14% ; 23% et 58% respectivement dans les villages contrôles, radio et vidéo. Dans le processus d’amélioration des pratiques, les transformateurs ont renforcé leur créativité en développant des technologies appropriées à leur environnement ; ce qui a eu un impact positif sur les qualités physiques et de cuisson du riz. Dans un contexte de pauvreté, d’insécurité alimentaire, de ruralité et d’analphabétisme, l’apprentissage collectif par la vidéo et la radio locale se révèle être une opportunité pour le renforcement du système d’innovation agricole. English title: Smallholder farmers at inclusive school: Lessons learnt from collective learning through video and radio on local rice processing in Benin In sub-Saharan Africa, rural smallholder farmers have limited access to timely and up-to-date knowledge and information to improve their incomes. To strengthen collective learning among rice sector’ stakeholders, videos and radio were participatory used. This study aims to assess the impact of this collective learning on (i) changing rice processors practices and (ii) the quality of local rice. Interviews and weekly follow-ups were conducted between 2009 and 2018 in southern and northern Benin with 240 randomly selected rice processors. Rice samples were also collected for quality analysis in the laboratory. Data analysis was done with Student's t-tests, Wilcoxon, one-way ANOVA, and the Poisson regression model. The results showed an improvement in rice processors practices of 14%; 23% and 58% respectively in control, video and radio villages. During the improvement of their practices, rice processors have increased their creativity by developing appropriate technologies to their environment; and this has positively impact on the physical and cooking qualities of the rice. In a context of poverty, food insecurity, rurality and illiteracy, collective learning through video and radio seems to be an opportunity to strengthen the agricultural innovation system, and a booster for change through adoption and adaptation of innovation.
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Outchakoucht, Aissam, Hamza Es-Samaali, Anas Abou El Kalam et Siham Benhadou. « Apprentissage par Renforcement et Blockchain : Nouvelle approche pour sécuriser l’IoT ». Internet des objets 3, no 1 (janvier 2019). http://dx.doi.org/10.21494/iste.op.2019.0324.

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Nouibat, W., Z. A. Foitih et F. A. Haouari. « Navigation neuro-floue d'un robot mobile dans un environment inconnu avec un apprentissage par renforcement ». Technologies Avancées 16, no 1 (14 septembre 2007). http://dx.doi.org/10.4314/ta.v16i1.18474.

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Abraich, Ayoub. « Apprentissage par renforcement profond pour la réponse visuelle aux questions (Deep Reinforcement Learning for Visual Question Answering) ». SSRN Electronic Journal, 2019. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3530241.

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Noulawe Tchamanbe, Landry Steve, et Paulin MELATAGIA YONTA. « Algorithms to get out of Boring Area Trap in Reinforcement Learning ». Revue Africaine de la Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées Volume 34 - 2020 - Special... (2 juillet 2021). http://dx.doi.org/10.46298/arima.6748.

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Résumé :
International audience Reinforcement learning algorithms have succeeded over the years in achieving impressive results in a variety of fields. However, these algorithms suffer from certain weaknesses highlighted by Refael Vivanti and al. that may explain the regression of even well-trained agents in certain environments : the difference in variance on rewards between areas of the environment. This difference in variance leads to two problems : Boring Area Trap and Manipulative consultant. We note that the Adaptive Symmetric Reward Noising (ASRN) algorithm proposed by Refael Vivanti and al. has limitations for environments with the following characteristics : long game times and multiple boring area environments. To overcome these problems, we propose three algorithms derived from the ASRN algorithm called Rebooted Adaptive Symmetric Reward Noising (RASRN) : Continuous ε decay RASRN, Full RASRN and Stepwise α decay RASRN. Thanks to two series of experiments carried out on the k-armed bandit problem, we show that our algorithms can better correct the Boring Area Trap problem. Les algorithmes d'apprentissage par renforcement ont réussi au fil des années à obtenir des résultats impressionnants dans divers domaines. Cependant, ces algorithmes souffrent de certaines faiblesses mises en évidence par Refael Vivanti et al. qui peuvent expliquer la régression des agents même bien entraînés dans certains environnements : la différence de variance sur les récompenses entre les zones de l'environnement. Cette différence de variance conduit à deux problèmes : le Piège de la Zone Ennuyeuse (Boring Area Trap) et le Consultant Manipulateur. Nous observons que l'algorithme Adaptive Symmetric Reward Noising (ASRN) proposé par Refael Vivanti et al. présente des limites pour des environnements ayant les caractéristiques suivantes : longues durées de jeu et environnement à zones ennuyeuses multiples. Pour pallier ces problèmes, nous proposons trois algorithmes dérivés de l'algorithme ASRN nommés Rebooted Adaptive Symmetric Reward Noi-sing (RASRN) : Continuous ε decay RASRN, Full RASRN et Stepwise α decay RASRN. Grâce à deux séries d'expérimentations menées sur le problème du bandit à k bras, nous montrons que ces algorithmes permettent de mieux corriger le problème du piège de la zone ennuyeuse.
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Sabahi, Kamran, Mohsin Jamil, Yaser Shokri-Kalandaragh, Mehdi Tavan et Yogendra Arya. « Deep Deterministic Policy Gradient Reinforcement Learning Based Adaptive PID Load Frequency Control of an AC Micro-Grid Apprentissage par renforcement du gradient de la politique déterministe profonde basé sur le contrôle adaptatif de la fréquence de charge PID d’un micro-réseau de courant alternatif ». IEEE Canadian Journal of Electrical and Computer Engineering, 2024, 1–7. http://dx.doi.org/10.1109/icjece.2024.3353670.

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