Projets

Allouer des ressources à des agents de manière à ce que aucun n'envie ce qu'a reçu les autres peut être difficile.
On se propose ici de réaliser un jeu basé sur ce principe. Plus spécifiquement, des agents disposés sur une ligne devront recevoir chacun un objet, de telle sorte qu'aucun ne préfèrerait avoir l'objet d'un de ses voisins.
Le travail attendu consiste à:
1/ concevoir une interface simple d'utilisation
2/ implémenter le jeu, en mettant en place en particulier plusieurs niveaux
3/ déployer le jeu sur site ou tablette

Il est fréquent dans un contexte applicatif que les données d’un problème soient susceptibles d’évoluer au cours du temps. L'objectif est alors généralement de maintenir une solution réalisable au cours de ce processus dynamique, tout en essayant de combiner deux objectifs potentiellement contradictoires:
- avoir à chaque instant une bonne solution sur l'instance courante
- garder une certaine stabilité, en minimisant les coûts de transition pour passer d'une solution à une autre.

Contexte

Les “Learning analytics” forment un domaine de recherche récent visant l’adaptation des apprentissages par le calcul d’indicateurs pédagogiques et leur visualisation.

Le projet consiste en la mise en place d’une plateforme Web permettant la visualisation de divers métriques portant sur l'apprenant. Cette plateforme prendra la forme d’un tableau de bord qui permettra à l’enseignant du CE2 de visualiser les indicateurs calculés à partir des données fournies par des environnements informatiques portant sur l’apprentissage des mathématiques.

Les systèmes multi-agents sont de plus en plus utilisés pour étudier des systèmes complexes et les simuler.

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La logique des annonces publiques permet de modifier dynamiquement les connaissances d'agents qui énoncent, à tour de rôle, des informations concernant leurs connaissances communes. Ce formalisme est typiquement mis en œuvre lors de jeux coopératifs à information incomplète.

Sujet: Robotique collective et apprentissage en ligne
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Sujet: Robotique en essaim: auto-assemblage avec 50 robots
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Ce projet est en interaction homme-machine.

== Context ==

Ce projet vise à comprendre comment les utilisateurs cherchent et trouvent leurs applications sur les smartphones. La salience de certaines icons peuvent attirer l'attention des utilisateurs novices alors que la consistence spatiale / l'organisation peut faciliter la recherche visuelle des utilisateurs plus expérimentés. Il n'est pas clair comment ces deux facteurs (salience vs. recherche visuelle) s'entrelacent.

L’apprentissage par renforcement est une méthode d’apprentissage automatique qui permet à un agent d’améliorer progressivement sa performance au cours de ses interactions avec son environnement. Des méthodes d’apprentissage par renforcement profond sont apparues récemment et permettent de traiter le cas où les observations de l’agent sont dans un espace continu de très grande taille, et où les actions elles-mêmes sont continues.