FR 2811449 A1 20020111 FR 0008760 A 20000705 1 2811449 SYSTEME AUTOMATIQUE POUR LA PRISE DE DECISION PAR UN AGENT VIRTUEL OU PHYSIQUE. La présente invention concerne le domaine de l'intelligence artificielle, et plus précisément des systèmes automatiques pour la prise de décision affectant un agent virtuel ou physique, par exemple un robot. L'invention porte sur une nouvelle machine permettant de sélectionner les actions d'un agent autonome et décrit notamment la manière dont cet agent apprend à se comporter dans son environnement. Cette nouvelle machine didactique pour agents comportant: une série de modules d'apprentissage présentant chacun un jeu de systèmes d'apprentissage intensif opérant sur un environnement et élaborant une indication de comportement maximisant la récompense en étant le résultat; et un système de prédiction de modifications de l'environnement. Plus les erreurs du système de prédiction de l'environnement de chaque module d'apprentissage sont faibles, plus fort doit être le signal de responsabilité. Par rapport au signal de responsabilité l'indication de comportement du système d'apprentissage intensif est pondérée et le comportement affectant l'environnement est donné. Dans un environnement non linéaire et non stable, par exemple d'un objet de commande ou d'un système, aucun signal spécifique d'enseignement n'est donné. Les états des différents environnement et comportements optimaux pour les modes de fonctionnement sont commutés et combinés. Un 2 2811449 comportement peut être appris avec souplesse sans connaissances préalables. Un autre document de l'art antérieur, le brevet japonais JP6161551 décrit un système d'information dans lequel des agents sont soumis à des actions dépendant de descripteurs de proximité et de stimuli externes. Le but de la présente invention est de proposer un système automatique amélioré permettant de générer des outils informatiques simulant des évolutions autonomes de l'agent proche de la réalité. A cet effet, l'invention concerne selon son acception la plus générale un système automatique pour la prise de décision par un agent virtuel ou physique en fonction de données externes provenant d'un environnement décrit par un modèle numérique, et de données internes décrites par des paramètres numériques, la sélection consistant notamment à modifier certaines variables internes par exemple en fonction de données représentatives d'un indicateur de distance par rapport à au moins un autre agent virtuel ou physique, caractérisé en ce que les descripteurs de l'agent virtuel ou physique comportent des données numériques représentatives de la " motivation " de l'agent, et en ce que la sélection d'action de l'agent virtuel ou physique est également fonction de la valeur desdites données de motivation. De préférence, le système automatique pour la prise de décision par un agent virtuel ou physique selon l'invention comporte un moyen pour l'évolution temporelle 3 2811449 de la valeur d'une partie au moins des données de motivation. Selon une première variante, l'agent virtuel ou physique comporte au moins un paramètre de personnalité et le système comporte des moyens de calculs pour faire évoluer la valeur d'une partie au moins des données de motivation en fonction de la valeur desdits paramètres de personnalité. Selon une deuxième variante, l'agent virtuel ou physique comporte au moins une variable de perception et le système comporte des moyens de calculs pour faire évoluer la valeur d'une partie au moins des données de motivation en fonction de la valeur desdits paramètres de connaissances. Selon une troisième variante, le système comporte des moyens de calculs pour faire évoluer la valeur d'une partie au moins des données de motivation d'un agent virtuel ou physique en fonction du résultat d'une action dudit agent. Avantageusement, le système selon l'invention comporte une base de comportements associés aux agents virtuels, chaque comportement étant défini par un ensemble de routines informatiques et par des paramètres déterminant l'influence sur au moins une motivation, et des moyens de calculs pour la sélection d'un comportement ou d'une séquence de comportements agissant sur un agent virtuel ou physique en fonction du résultat d'une fonction d'évolution des données de motivation dudit agent virtuel ou physique, ou encore de données extérieures tels qu'un ordre. 4 2811449 De préférence, le système selon l'invention comporte des moyens de calcul pour l'actualisation périodique des variables d'une pluralité d'agents virtuels interagissant, et pour la sélection périodique des actions appliquées à chacun desdits agents. Selon une variante, il comporte une base de données " agents " comportant une pluralité d'agents décrits chacun par une classe, par des données de motivation, de comportement, d'actions, d'évènements perçus par l'agent, de personnalité et de connaissances. De préférence, il comporte une base de données de motivation comportant une pluralité de fiches de motivation comportant chacune des données relatives aux comportements déclenchés, à l'influence des évènements perçus par l'agent et à l'influence de la personnalité de l'agent. Avantageusement, le système comporte une base de données de comportements comportant une pluralité de fiches de motivation comportant chacune des données relatives aux séquences de comportements déclenchés, aux listes d'actions déclenchées, à l'influence de la personnalité de l'agent et l'influence des connaissances de l'agent. Selon un mode de réalisation particulier, le système comporte une base de données d'actions comportant une pluralité de fiches d'actions comportant chacune des données relatives aux conséquences de l'action sur l'environnement et aux conséquences de l'action sur les motivations. 2811449 De préférence, il comporte une base de données pour la description du monde dans lequel évoluent les agents virtuels. Selon un mode de réalisation particulier, le système selon l'invention comporte une base de données de scénarios. La présente invention sera mieux comprise à la lecture de la description d'un exemple non limitatif de réalisation qui suit, ce référant aux dessins annexés o: u La figure 1 représente l'évolution des états d'une variable, La présente invention sera décrite dans ce qui suit à titre d'exemple non limitatif, sous la forme d'un moteur comportemental constituant une boîte à outil logiciel pour le développement d'applications informatiques comprenant des agents présentant un comportement autonome. Les applications peuvent relever de domaines très variés tels les jeux, le commerce électronique, les études marketing ou les simulations industrielles ou économiques. En particulier, l'invention permet de construire des applications mettant en euvre des agents ayant un comportement autonome et non prédictif dont l'évolution permet de procéder à des prévisions ou des analyses de modèles. La mise en oeuvre de l'invention est réalisée sous la forme d'un moteur comportemental et de couches spécifiques à l'application, comportant un ensemble de bases de données. Dans la description qui suit, on 6 2811449 s'appuiera sur un exemple o l'agent virtuel ou physique est représentatif d'un être humain. De façon schématique, une application comporte une couche de base constituée par le moteur comportemental, assurant la gestion des actions des agents et la gestion des conflits. Une couche supérieure est spécifique à un métier. Elle précise la nature des agents et leurs principales caractéristiques. Une troisième couche contient les éléments spécifiques à un type d'applications. Chaque agent comprend des variables caractéristiques de la motivation de l'agent, au comportement de l'agent, et des paramètres ou des variables représentatives de la personnalité de l'agent ainsi que des connaissances innées ou acquises. La motivation de l'agent déclenche un comportement ou un ensemble de comportement, qui interagissent avec l'environnement de l'agent. Ces actions sont influencées par les paramètres et variables spécifiques à l'agent, et notamment avec les autres agents, ainsi que par des évènements extérieurs. Le moteur comportemental se décompose actuellement en deux parties, l'une étant le moteur proprement dit et l'autre la partie représentations. Le moteur proprement dit contient dans l'exemple décrit trois parties: o la partie motivationnelle, D la partie réactive, u la partie cognitive. 7 2811449 La partie motivationnelle détermine le comportement d'un agent lié à des besoins biologiques (se nourrir, boire, se reposer etc.) et à des attitudes psychologiques (s'enfuir, être agressif etc.). La partie cognitive, qui permet de modéliser des agents plus complexes et plus performants, contient un système de gestion des ordres. La partie réactive se compose d'instances de comportements liés à un but capable soit de se décomposer, soit d'activer directement une action élémentaire. Elle peut être déclenchée par la partie motivationnelle ou par la partie cognitive de l'architecture. Définitions - Requête: mécanisme de consultation des connaissances, utilisé dans les parties réactives et cognitives, par lequel un agent peut connaître une caractéristique de son environnement. - ISee (x, personnage, vivant) met dans x, variable de sélection, tous les personnages vivants que l'agent voit - HasProperty (x, nourrissant) ne laisse dans x que ce qui est nourrissant A chaque objet retourné dans la variable x est associé une force qui représente l'intérêt de l'objet vis- à-vis de la requête (il ne s'agit pas d'une probabilité sur le fait que l'information soit vraie ou non). - Règle: association d'une partie condition(s), action (sous-comportement ou action 8 2811449 élémentaire), force. Les conditions sont construites à partir de requêtes. - Comportement: ensemble de sous-comportements ou d'actions élémentaires. La partie motivationnelle est organisée par couches, comprenant: o les variables essentielles, o les variables intermédiaires, o les variables de motivation. A ces trois couches, s'ajoutent les stimuli de l'environnement, sous forme de messages, qui fonctionnent de la même façon que des requêtes (perception par l'agent d'un élément de son environnement), qui alimentent des variables de détection interne. Il s'agit d'une forme de feedback immédiat de l'environnement. Variables essentielles: variables de survie, variables annexes Les variables essentielles définissent l'état biologique et psychologique du personnage. Ce sont des variables objectives: elles définissent l'état de l'agent, mais pas ce que l'agent ressent: Par exemple, taux d'hydratation du corps, fatigue, douleur, etc. Elles évoluent en fonction de ce que fait ou ne fait pas l'agent: Par exemple, la fatigue augmente quand l'agent marche, elle diminue quand l'agent se repose, le taux d'hydratation augmente en fonction de ce que l'agent a pu ingurgiter etc. La figure 1 représente l'évolution des états d'une variable. 9 2811449 Toutes les variables ont un intervalle de confort. Dans cette zone [par exemple, lorsque le taux d'hydratation de l'agent est très bas, il a une syncope par effet de la variable sur le modèle, mais pas par un mécanisme supplémentaire qui superviserait chaque variable], l'agent est dans un état parfaitement normal. Le système biologique de l'agent doit être conçu [par exemple, lorsque le taux d'hydratation de l'agent est très bas, il a une syncope par effet de la variable sur le modèle, mais pas par un mécanisme supplémentaire qui superviserait chaque variable] pour faire retourner la variable dans l'intervalle de confort, quand elle en sort [par exemple, un agent mourra probablement plus rapidement s'il arrête de boire que s'il boit trop]. Le concepteur doit faire en sorte que le système se stabilise naturellement. Il doit éviter par exemple que l'augmentation d'une variable entraîne par rétro action l'augmentation de cette même variable. Si la variable s'éloigne encore de son intervalle de confort, elle peut sortir de l'intervalle d'alarme [par exemple, l'information " soif " est construite à partir de la variable de survie " taux d'hydratation " et du stimulus "présence d'eau. L'information " soif " est stockée dans une variable intermédiaire. Cette variable peut induire le comportement " se réhydrater ", elle est alors appelée motivation, mais aussi être utilisée pour calculer la variable intermédiaire " énervement "]. 2811449 Toutes les variables sont bornées par les bornes de saturation [par exemple, l'information " soif " est construite à partir de la variable de survie " taux d'hydratation " et du stimulus " présence d'eau ". L'information " soif " est stockée dans une variable intermédiaire. Cette variable peut induire le comportement " se réhydrater ", elle est alors appelée motivation, mais aussi être utilisée pour calculer la variable intermédiaire " énervement "]. En s'éloignant encore, la variable peut sortir de l'intervalle de tolérance [par exemple, la variable intermédiaire " soif " est légèrement activée par le stimulus " présence d'eau ", et inhibée par la variable essentielle " peur " et est très dépendante du " taux d'hydratation "]. En dehors de cet intervalle, l'effet de la variable est amplifié d'autant plus qu'elle se rapproche des bornes de saturation. Cela correspond à une situation d'urgence qu'il faut prendre en compte de manière prioritaire. Une variable essentielle sortie de l'intervalle de viabilité ne peut plus y retourner naturellement [par exemple, un agent mourra probablement plus rapidement s'il arrête de boire que s'il boit trop]. L'agent est alors dans un état psychotique ou meurt. Lorsque la sortie de l'intervalle de viabilité entraîne la mort de l'agent, la variable est appelée variable de survie (exemples: taux d'hydratation, fatigue...). Les autres variables sont nommées variables annexes (on ne meurt pas de curiosité, ou du sentiment d'insécurité). il 2811449 Il n'y a pas de mécanisme de supervision des variables qui déclenche des comportements particuliers d'urgence lorsque les variables atteignent des valeurs extrêmes: c'est l'effet des variables sur le modèle qui définit le comportement d'urgence implicitement [par exemple, lorsque le taux d'hydratation de l'agent est très bas, il a une syncope par effet de la variable sur le modèle, mais pas par un mécanisme supplémentaire qui superviserait chaque variable]. Le comportement aux bornes de chaque intervalle est fixé de manière différente en fonction de chaque variable [par exemple, un agent mourra probablement plus rapidement s'il arrête de boire que s'il boit trop]. La variable, de la courbe de lecture de la valeur, est de plus pondérée lors de son utilisation dans le modèle psychologique et biologique. Courbes d'évolution des variables L'évolution d'une variable est une fonction linéaire des autres variables et du temps. Vn11 = Vn + Vn'.Dt avec Vn' = Vn'+ ou Vn' selon que la variable est augmentée ou diminuée. et Vn' = f,( V, incréments), Vn' = f( V., décréments) Variables intermédiaires (motivations) Les variables intermédiaires sont des outils qui permettent de synthétiser l'information venant des variables essentielles et des stimuli externes (cela évite d'avoir trop de connexions entre les variables essentielles et les comportements motivés). Cette information 12 2811449 synthétique est utilisée pour d'autres variables intermédiaires ou pour définir une motivation de l'agent [par exemple, l'information " soif " est construite à partir de la variable de survie " taux d'hydratation " et du stimulus "présence d'eau. L'information " soif " est stockée dans une variable intermédiaire. Cette variable peut induire le comportement " se réhydrater ", elle est alors appelée motivation, mais aussi être utilisée pour calculer la variable intermédiaire " énervement "]. Evolution des variables intermédiaires et facteurs d'entrée L'information venant d'une variable essentielle peut être prise en compte de différentes manières, qualitativement et quantitativement [par exemple, la variable intermédiaire " soif " est légèrement activée par le stimulus " présence d'eau ", et inhibée par la variable essentielle " peur " et est très dépendante du " taux d'hydratation "]: inhibition, activation, fonction de. Partie comportementale La partie comportementale se compose d'une hiérarchie de comportements capables de s'instancier. Chaque instance de comportement peut soit se décomposer en une liste de sous-comportements, soit activer directement des actions élémentaires. Comportement motivé Le rôle d'un comportement motivé consiste à déclencher un ou plusieurs comportements liés à un but grâce à l'intervention d'un système de classeurs (règles de production). 13 2811449 Chaque comportement motivé est directement relié à une motivation (ou variable intermédiaire) qui le déclenche en fonction des facteurs suivants: o niveau de la motivation correspondante, o activation (ou inhibition) de stimuli (externes ou internes), o activation (ou inhibition) d'éléments présents dans la représentation. Comportements liés à un but décomposable Les comportements liés à un but peuvent se décomposer en sous-comportements liés à un but grâce à l'intervention d'un système de classeurs (règles de production). Ce système est du même type que celui qui est utilisé par les comportements motivés, c'est-à-dire qu'il est capable de: o contenir des variables et les instancier, a propager de l'activité. Un comportement " Aller_vers (Pièce adjacente) " peut être décomposé en " Ouvrirporte " si la porte qui sépare l'agent de la pièce en question est fermée. Chaque comportement lié à un but est codé dans l'architecture par un comportement lié à un but général. Au moment du déclenchement d'un comportement lié à un but particulier, le but général, qui est une variable, est instancié, ce qui produit un comportement lié à un but. Dans l'exemple des règles décrites dans le paragraphe concernant les comportements motivés, si X est une banane et Y un sanglier grillé, l'agent Obélix 14 2811449 déclenchera deux comportements liés à un but: Manger( banane) et AllerVers ( Lieu ( sanglier)). Actions élémentaires Certains comportements liés à un but ne sont pas décomposables, ils se réduisent alors en actions élémentaires directement réalisables par l'agent Le comportement " Manger (banane) " est un exemple de comportement lié à un but (la banane) qui se réduit à une action (manger). Gestion et instanciation des comportements Gestion des variables Les conditions et actions des règles ont la forme suivante: Si et 15... et Alors Une règle se déclenche quand les conditions s'apparient avec la situation courante pour des valeurs particulières des Xi. Le message d'action paramétré 'Action(objetl, objet2, objet3)' est alors activé et instancié avec les valeurs particulières des Xi ce qui génère un comportement lié à un but paramétré. Propagation de l'activité La propagation d'activité consiste à propager à l'intérieur de la partie comportementale les valeurs générées par la partie motivationnelle de manière à calculer en bout de chaîne l'intérêt de chaque action instanciée. 2811449 Pour calculer l'activité reçue par un sous- comportement SC de la part d'un comportement C grâce à l'activation d'une règle R, on utilise les valeurs suivantes: L'activité courante de C, La force des messages qui se sont appariés avec les conditions de déclenchement de R, Le poids de chacune de ces conditions, La force de la règle R. Par exemple, la force du message d'action Action(objetl, objet2, objetn) de la règle R du paragraphe précédent est calculée par l'équation suivante: Force (R). (_iForce (Conditioni (objeti)) Poids (Conditioni)) avec Ji Poids (Conditioni) = 1 (par soucis de normalisation) Force (Conditioni (objeti)): donne la force d'appariement. Une des propriété de la propagation est de pouvoir cumuler au niveau d'un comportement ou d'une action un ensemble d'activité provenant de plusieurs sources. Sélection des actions La propagation de l'activité dans le réseau de comportements instanciés conduit à la constitution d'une liste d'actions instanciées. Chacune de ces actions est associée à une force qui représente l'activité totale qu'elle a recu du réseau. La sélection des actions consiste à choisir dans cette liste d'actions instanciées l'ensemble des 16 2811449 actions non incompatibles qui possèdent les forces les plus grandes. La description qui suit expose de manière détaillée les tâches cognitives présentes dans la partie cognitive du moteur. La structure de ces tâches sera construite comme une généralisation des modules de comportement utilisés jusqu'à présent dans la partie réactive. Le paramétrage de cette structure de comportement permettra de réaliser à la fois des tâches cognitives ou des modules de comportement dont les fonctionnalités seront alors augmentées. Voici les propriétés que nous désirons obtenir au niveau du fonctionnement des tâches cognitives: Une tâche cognitive représente une mémoire de ce que doit faire l'agent. Elle ne doit donc pas disparaître d'une itération à l'autre du moteur. Une tâche cognitive peut être activée par un événement ponctuel et reste active lorsque la condition correspondante a disparu. La force d'une tâche cognitive peut cependant décroître dans le temps quand l'événement ne se reproduit plus. Une tâche cognitive est associée à une condition d'arrêt qui provoque sa terminaison. Une tâche cognitive peut aussi se terminer quand plus aucune autre tâche ne l'active. 17 2811449 Pour réaliser les objectifs fixés plus haut, nous devons définir une nouvelle classe de comportements qui contiendra comme les modules de comportement actuels: Un ensemble de règles de décomposition en sous- comportements. Chacun de ces comportements pourra avoir, pour chaque agent, un ensemble d'instances. Dans l'exemple décrit plus bas, T1 (xl) est une instance du comportement T1. La force de chaque instance sera calculée à partir de la force des instances du ou des comportements père qui l'ont activé. La nouvelle classe de comportement pourra contenir en plus: u Le nombre maximum d'instances de comportements fils que ce comportement a le droit d'activer o Le nombre maximum d'instances de comportements fils que ce comportement peut mémoriser ò Un seuil d'existence au-dessous duquel l'instance doit être supprimée. o Un seuil de décomposition au-dessous duquel l'instance n'a pas le droit de se décomposer. ò Un seuil d'activation au-dessous duquel l'activité générée par une règle ne doit pas être propagée. 18 2811449 u Un facteur d'oubli associé à chaque règle de décomposition A chaque instance de la nouvelle classe de comportement sera associée: Une condition d'arrêt: CA (x) Un booléen disant si la condition d'arrêt est vérifiée. Le nombre d'instances de comportement père qui ont activé cette instance. Une mémoire des instances de comportements fils que cette instance a activé ou veut activer. Cette mémoire doit contenir pour chaque instance de comportement fils: l.Un lien sur les règles qui l'ont activé et la force reçue de chacune de ces règles. 2.La force totale de l'instance à activer et qui combine les forces des différentes règles qui lui envoient de l'activité. Il est possible de limiter les activations de comportement sans perdre de l'information sur les autres comportements que l'on pourra déclencher plus tard, même si l'événement n'est plus présent. Paramétrage des nouvelles modules de comportement avec la nouvelle structure 19 2811449 REVENDICATIONS 1 - Système automatique pour la prise de décision par un agent virtuel ou physique en fonction de données externes provenant d'un environnement décrit par un modèle numérique, et de données internes décrites par des paramètres numériques, la sélection consistant notamment à modifier certaines variables internes par exemple en fonction de données représentatives d'un indicateur de distance par rapport à au moins un autre agent virtuel ou physique, caractérisé en ce que les descripteurs de l'agent virtuel ou physique comportent des données numériques représentatives de la " motivation " de l'agent, et en ce que la sélection d'action de l'agent virtuel ou physique est également fonction de la valeur desdites données de motivation. 2 - Système automatique pour la prise de décision par un agent virtuel ou physique selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comporte un moyen pour l'évolution temporelle de la valeur d'une partie au moins des données de motivation. 3 - Système automatique pour la prise de décision par un agent virtuel ou physique selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que l'agent virtuel ou physique comporte au moins un paramètre de personnalité et en ce que le système comporte des moyens de calculs pour faire évoluer la valeur d'une partie au moins des données de motivation en fonction de la valeur desdits paramètres de personnalité. 2o0 2811449 4 - Système automatique pour la prise de décision par un agent virtuel ou physique selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'agent virtuel ou physique comporte au moins une variable de perception et/ou de connaissances en ce que le système comporte des moyens de calculs pour faire évoluer la valeur d'une partie au moins des données de motivation en fonction de la valeur desdits paramètres de connaissances. - Système automatique pour la prise de décision par un agent virtuel ou physique selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le système comporte des moyens de calculs pour faire évoluer la valeur d'une partie au moins des données de motivation d'un agent virtuel ou physique en fonction du résultat d'une action dudit agent. 6 - Système automatique pour la prise de décision par un agent virtuel ou physique selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte une base de comportements associés aux agents virtuels, chaque comportement étant défini par un ensemble de routines informatiques et par des paramètres déterminant l'influence sur au moins une motivation, et des moyens de calculs pour la sélection d'un comportement ou d'une séquences de comportements agissant sur un agent virtuel ou physique en fonction du résultat d'une fonction 21 2811449 d'évolution des données de motivation dudit agent virtuel ou physique. 7 - Système automatique pour la prise de décision par un agent virtuel ou physique selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens de calcul pour l'actualisation périodique des variables d'une pluralité d'agents virtuels interagissant, et pour la sélection périodique des actions appliquées à chacun desdits agents. 8 - Système automatique pour la prise de décision par un agent virtuel ou physique selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte une mémoire électronique pour l'enregistrement d'une base de données numériques " agents " comportant une pluralité d'agents numériques décrits chacun par une classe, par des données de motivation, de comportement, d'actions, d'événements perçus par l'agent, de personnalité et de connaissances. 9 - Système automatique pour la prise de décision par un agent virtuel ou physique selon la revendication 8, caractérisé en ce qu'il une mémoire électronique pour l'enregistrement d'une base de données numériques de motivation comportant une pluralité de fiches de motivation comportant chacune des données relatives aux comportements déclenchés, à l'influence des événements perçus par l'agent et à l'influence de la personnalité de l'agent. 22 2811449 - Système automatique pour la prise de décision par un agent virtuel ou physique selon la revendication 8 ou 9, caractérisé en ce qu'il comporte une mémoire électronique pour l'enregistrement d'une base de données numériques de comportements comportant une pluralité de fiches numériques de motivation comportant chacune des données numériques relatives aux séquences de comportements déclenchés, aux listes d'actions déclenchées, à l'influence de la personnalité de l'agent et l'influence des connaissances de l'agent. 11 - Système automatique pour la prise de décision par un agent virtuel ou physique selon l'une quelconque des revendications 8 à 10, caractérisé en ce qu'il comporte une mémoire électronique pour l'enregistrement d'une base de données numériques d'actions comportant une pluralité de fiches d'actions comportant chacune des données relatives aux conséquences de l'action sur l'environnement et aux conséquences de l'action sur les motivations. 12 - Système automatique pour la prise de décision par un agent virtuel ou physique selon l'une quelconque des revendications 8 à 11, caractérisé en ce qu'il comporte une mémoire électronique pour l'enregistrement d'une base de données numériques pour la description du monde dans lequel évoluent les agents virtuels. 23 2811449 13 - Système automatique pour la prise de décision par un agent virtuel ou physique selon l'une quelconque des revendications 8 à 12, caractérisé en ce qu'il comporte une mémoire électronique pour l'enregistrement d'une base de données numériques de scénarios.