Un robot motivé pour apprendre : Le rôle des motivations intrinsèques dans le développement sensorimoteur

Abstract

<titre>R&#201;SUM&#201;</titre> Cet article pr&#233;sente des travaux r&#233;cents qui illustrent comment un robot dot&#233; d&#8217;un syst&#232;me de motivation intrins&#232;que peut explorer son environnement et apprendre une succession de t&#226;ches qui n&#8217;ont pas &#233;t&#233; sp&#233;cifi&#233;es par son programmeur. Un programme g&#233;n&#233;rique contr&#244;le le robot et le pousse &#224; rechercher des situations o&#249; ses progr&#232;s en pr&#233;diction sont maximaux. Ces situations, que l&#8217;on appelle " niches de progr&#232;s ", d&#233;pendent des opportunit&#233;s pr&#233;sentes dans l&#8217;environnement mais aussi de la morphologie, des contraintes cognitives sp&#233;cifiques, et de l&#8217;exp&#233;rience pass&#233;e du robot. Des premiers r&#233;sultats ont &#233;t&#233; obtenus dans le domaine de la locomotion, de la d&#233;couverte des " affordances ", et des &#233;changes pr&#233;linguistiques. Dans chacune de ces exp&#233;riences, le robot explore les situations " int&#233;ressantes " de son point de vue par rapport &#224; ses capacit&#233;s d&#8217;apprentissage et les contraintes de son espace sensorimoteur. L&#8217;article discute les r&#233;sultats de ces premi&#232;res exp&#233;riences et conclut sur la possibilit&#233; de fournir en retour aux neurosciences et &#224; la psychologie, inspiratrices de ces travaux en robotique, de nouvelles pistes de r&#233;flexions et de nouveaux concepts pour penser les processus de d&#233;veloppement chez l&#8217;enfant.