Intelligence artificielle et robotique bio inspiree modelisation de fonctions d'apprentissage par reseaux de neurones a impulsions
Cette these a comme objectif de permettre une avancee originale dans le domaine de l'informatique cognitive, plus precisement en robotique bio inspiree. L'hypothese defendue est qu'il est possible d'integrer differentes fonctions d'apprentissage, elaborees et incarnees pour des robots virtuels et physiques, a un meme paradigme de reseaux de neurones a impulsions agissant comme cerveaux controleurs. La conception de regles d'apprentissage et la validation de l'hypothese de recherche reposent sur la simulation de mecanismes cellulaires a base de plasticite synaptique et sur la reproduction de comportements adaptatifs des robots. Cette these par articles cible trois types d'apprentissage de complexite incrementale l'habituation comme forme d'apprentissage non associatif et les conditionnements classiques et operants comme formes d'apprentissage associatif. L'analyse detaillee, de la synapse au comportement, et validee par des etudes experimentales provenant d'invertebres tels que le ver nematode Caenorhabditis elegans. Pour chacune de ces regles, un algorithme novateur a ete propose, conduisant a la publication d'un article scientifique. Ces regles d'apprentissage ont ete modelisees en developpant certains parametres temporels et des circuits neuronaux precis. Incidemment, la granularite du temps des reseaux de neurones a impulsions (RNAI) est etablie au niveau du simple potentiel d'action plutot qu'au niveau du taux moyen de decharge par unite de temps, comme c'est le cas pour les reseaux de neurones artificiels traditionnels. Cette propriete des RNAI s'est averee etre un atout suffisant pour preferer leur utilisation pour des robots evoluant dans le monde reel. L'elaboration du modele computationnel d'apprentissage pour des robots a requis de tester d'abord les hypotheses sur des simulations virtuelles. Puisqu'aucun simulateur n'avait les capacites suffisantes pour tester notre hypothese, soit d'integrer des RNAI, des structures de robots, et des interfaces pour l'exportation des RNAI vers des plateformes physiques et des environnements virtuels 3D suffisamment complexes, il a ete necessaire de developper, en parallele de la these, un logiciel novateur (SIMCOG) permettant une etude analytique par le suivi dynamique des variables, des synapses de RNAI jusqu'aux comportements d'un ou plusieurs robots virtuels ou physiques. Finalement, outre l'integration de plusieurs fonctions differentes d'apprentissage dans des RNAI, une autre des conclusions de ce travail suggere que des robots virtuels et physiques peuvent apprendre et s'adapter au niveau comportemental, de facon similaire aux agents naturels. Ces observations comportementales sont basees sur la simulation de mecanismes de plasticite synaptique modules par des variables temporelles relatives aux stimuli physiques et aux activites cellulaires neuronales. ______________________________________________________________________________ MOTS CLES DE L'AUTEUR Intelligence artificielle, Cognition, Simulateur, Robotique bio inspiree, Reseaux de neurones artificiels a impulsions, Apprentissage, Habituation, Conditionnement classique, Conditionnement operant, Plasticite synaptique