https://perso.liris.cnrs.fr/vdesland/ 2026-04-23T21:52:16+00:00 https://perso.liris.cnrs.fr/vdesland/ https://perso.liris.cnrs.fr/vdesland/lib/tpl/liristemplate_ac/images/favicon.ico text/html 2021-08-31T18:24:56+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://perso.liris.cnrs.fr/vdesland/doku.php?id=start:rech:appr&rev=1630427096&do=diff Depuis 2013 notamment avec la thèse de Simon PAGEAUD, nous faisons de l'apprentissage par renforcement et du Deep Learning (IQN DRL) dans un cadre décentralisé partiellement observable (dec-POMDP). Nous avons mis au point une stratégie d’apprentissage par renforcement profond multi-agents, multi-niveaux avec un nouvel algorithme appelé text/html 2024-09-14T11:44:50+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://perso.liris.cnrs.fr/vdesland/doku.php?id=start:rech:cc&rev=1726307090&do=diff Pendant ma thèse CIFRE chez Renault (1989-1993), j'ai élaboré un Système Expert pour le diagnostic qualité conduisant aux choix et à la mise en œuvre des méthodes qualité ad-hoc (AMEDC, SPC - Statistical Process Control, Plan d'Expériences, etc). Destiné aux hommes de terrain, le système analysait le problème de qualité saisi en langage naturel, posait quelques questions pour établir un diagnostic à partir de symptômes, et proposait ensuite des méthodes et un module d’aide à la configuration pou… text/html 2019-01-11T17:31:45+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://perso.liris.cnrs.fr/vdesland/doku.php?id=start:rech:offrem21&rev=1547224305&do=diff Offre n°2 2018/2019 - Stage M2 Co-construction de politiques urbaines exploitant la simulation multi-agent et le feedback des utilisateurs Mots-clefs: systèmes autonomes, auto-adaptation, modélisation multi-agent, simulation multi-agent, deep reinforcement learning, politiques urbaines text/html 2024-09-14T11:41:20+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://perso.liris.cnrs.fr/vdesland/doku.php?id=start:rech:sma&rev=1726306880&do=diff Lorsqu'elle était dirigée par feu Pr Salima HASSAS, l'équipe Multi-Agent menait des recherches dans le domaine des systèmes dynamiques distribués, appelés systèmes multi-agents (agents réactifs). Notre recherche est dédiée à l'étude de l'Intelligence Artificielle à vocation Sociétale. Nous définissons l'IAS comme la capacité des agents artificiels à développer des capacités cognitives et d'interaction en intégrant l'interaction avec les autres, agent ou robot, conférant ainsi une intelligence au…