Tout au long de ce stage,nous avons pu approcher des connaissances et des notions qui ne
sont pas enseignées pendant notre cursus de physique. Ainsi nous avons eu l'occasion de faire des
choses que nous n'avions jamais faites. En particulier la partie, qui consistait à proposer un modèle
cohérent rendant bien compte de la réalité, à partir des connaissances que nous venions de
découvrir, fut passionnante.
Ce moment fut vraiment très intéressant parce qu'il nous a permis d'explorer une manière de
penser nouvelle et intégrative; la modélisation doit contenir les processus fondamentaux du
fonctionnement d'un neurone sous la lumière de nos objectifs, mais aussi du matériel robotique et
informatique à notre disposition et des connaissances en biologie que nous devons acquérir. La
modélisation aurait dû permettre de fournir une réflexion sur la complexité.
Un travail intéressant aurait été de caractériser la complexité et de mettre en évidence le
changement induit sur le comportement lorsque nous déplaçons un capteur du robot, par exemple en
intervertissant deux capteurs ou simplement en plaçant sur le côté un qui se trouvait devant.
La complexité au cours de l'évolution est fonction de quatre paramètres :
- structures neuronales : nombre de neurones, de connexions, d'entrées, de sorties par réseau
ainsi que le nombre de connexions, d'entrées, de sorties différentes par neurone.
- ifonctions neuronales : sorties et entrées différentes possibles par réseau.
- comportements du robot : actions effectuées et impact sur son environnement.
- structures du robot : positions des capteurs, forme globale du robot.
Le cheminement entier du projet aurait dû nous amener à approfondir cette partie mais nous ne
sommes pas arrivé à ce stade!
Ainsi une autre dimension s'est révélée incontournable, l'organisation du travail et le temps.
Au début, nous n'avions pas saisi l'amplitude du travail à produire ; ce n'est venu que tardivement!
Nous pensons que cela vient du fait que nous n'imaginions pas la teneur des résultats à venir
contrairement en TP par exemple, où la plupart du temps nous connaissons le résultat à obtenir.
Nous pensons que c'est la raison principale de notre retard dans le travail.
L'autre aspect sur lequel nous avons passé beaucoup de temps est la partie programmation
des réseaux de neurones sur Excel et en JAVA. Lors des simulations sur Excel, nous avons perçu
l'influence de nombreux paramètres sur un réseau.
Nous avons été impressionnés par les nuances et
les possibilités qu'offraient ces variations à partir de très peu d’éléments de départ.
Enfin, l'élaboration en JAVA d'un programme qui contient des sous programmes nous donne
vraiment le sentiment de créer un réseau qui ne fonctionne que si nous gardons à l'esprit l'ensemble
du travail.