Apprentissage collectif

Le travail en groupe est la capacité à atteindre collectivement un but dans un contexte de vision commune d’intérêt. C’est l’aptitude de diriger des accomplissements individuels vers

des objectifs organisationnels, permettant à des personnes ordinaires d’espérer à des résultats hors du commun. Le travail en groupe peut être observé dans une société humaine, chez les

animaux et même dans un système de machines artificielles. Cette capacité suppose des prédispositions naturelles chez les humains et les animaux sociaux, mais exige une phase d’apprentissage permettant de retrouver la manière de faire adéquate, conduisant à la réussite d’une telle entreprise. Pour les machines, comme les robots, on doit les doter : - de capacités basiques, et - de leur faire subir un apprentissage, assez long parfois, pour leur inculquer des

92 règles de comportements spécifiques en vue de réussir une tâche en commun. L’idéal serait de leur apprendre des règles leur permettant d’accomplir toutes missions qu’ils se trouvent contraints d’assumer, aussi efficacement que possible et dans les délais les plus brefs. Ceci suppose une grande capacité d’adaptation à des situations très différentes et souvent changeantes. Dans ce qui suit nous allons parler de l’apprentissage naturel et de l’esprit de groupe chez les humains, de l’apprentissage artificiel plutôt distribué dans des groupes d’agents comme les robots et donner un exemple inspiré de la relation prédateur-proie chez les animaux sociaux afin d’illustrer le concept de l’apprentissage collectif.

3.4.1 Apprentissage chez les humains

Dans l'enseignement des séquences de transfert de connaissances collaboratives (où les étudiants jouent aussi bien le rôle de l'enseignant que de l'apprenant dans la classe) ont été soulignée, afin d’améliorer l'apprentissage des étudiants, la communication et les capacités de travail en groupe [Hal 00]. Différents niveaux d'expertise ont permis, aussi, de faire progresser les interactions entre les individus. Ces asymétries dans la connaissance peuvent être très bénéfiques en ce sens qu'ils peuvent susciter plus d'apprentissage coopératif fructueux, ce qui implique l'acquisition et le partage d'expertise entre les différents individus apprenants. L'apprentissage collaboratif peut donc être une approche efficace pour des équipes composées d'apprenants hétérogènes, où les deux rôles de l'enseignant et de l'élève peuvent être assumés par les apprenants tout au long de la durée de vie du processus d'apprentissage.

Comme les apprenants peuvent être différents les uns des autres, plusieurs styles d'apprentissage peuvent être utilisés (donnant aux apprenants la possibilité d’un apprentissage adéquat). Cependant, différents types d’apprenants profitent différemment de la même matière. Les apprenants avec des capacités visuelles peuvent très bien apprendre à partir d'un diagramme de flux de processus, tandis que d'autres styles d'apprentissage ne leur sont d’aucune utilité. Les styles d'apprentissage dépendent plus des individus que de leur domaine d'expertise. Certains apprenants sont plus souples et plus polyvalents que d'autres en termes d'apprentissage. En outre, les apprenants humains raffinent leur façon d'apprendre au fil du temps ; apprennent

comment apprendre. Ainsi, une matière peut être mieux apprise en combinant des points de

vue de plusieurs méthodes d'apprentissage pour augmenter les performances, par rapport à l’utilisation d'une seule méthode.

Un style d'apprentissage peut être défini comme une stratégie ou un comportement mental d'un individu qui s'applique à apprendre en se basant sur ses propres tendances, aversions et son propre potentiel. Les problèmes à résoudre aussi bien que les connaissances antérieures des individus peuvent influer leur apprentissage. Aussi, les individus différent considérablement les uns des autres, dans leur capacité générale d'apprentissage. Cette différence est généralement appelé l'aptitude de l'individu. Ainsi, les apprenants peuvent apprendre différemment, non seulement à partir de matières différentes, mais aussi de la même matière. Des études sur l'enseignement ont montré que la présence de capacités hétérogènes dans un apprentissage coopératif en groupe devrait être la principale préoccupation [Fel 01]. Un groupe composé que de faibles élèves ne permettra que de faibles avantages pédagogiques, alors qu’un groupe composé que de bons élèves conduira à une distribution du travail plutôt que d’une suscitation aux participations à des discussions pouvant être pédagogiquement utiles. Ceci donne un premier élément sur la bonne façon de constituer un groupe aussi bien dans un environnement d’humains que dans un environnement d'agents.

Gardner stipule, sur les intelligences multiples, que différents types d'intelligence existent

chez l'homme [Gar 83]. Cette théorie suggère également que chaque personne a un profil cognitif unique, qui provient d'une définition de l'intelligence qui est plus large que la définition traditionnelle. Gardner donne un exemple dans lequel un enfant maîtrise aisément la table de multiplication, alors qu’un autre trouve des difficultés à l’apprendre. Cette théorie explique l'exemple en suggérant que l'enfant qui trouve des difficultés peut être plus fort dans un autre

type d'intelligence, et que l'enfant qui maîtrise la table de multiplication n'est pas nécessairement le plus intelligent du groupe.

Une telle théorie peut aussi expliquer pourquoi certaines personnes sont très bonnes dans certaines choses tout en n'étant pas bonnes dans d'autres. Les activités doivent être susceptibles d’associer plusieurs types d'intelligence (efficacement ou suffisamment) pour être complètes. Il se peut aussi que des types d'intelligence soient plus importants que d'autres, ou que tous soient d'égale importance. Des études ont montré que l'apprentissage collaboratif, en particulier en apprenant ensemble, est très bénéfique; dépassant l'apprentissage individuel et l’apprentissage compétitif dans à peu près tous les cas [Jon 00]. L'apprentissage collaboratif peut donc être vu comme un partage de pensées et de compréhensions où les compétences individuelles sont transformées en capacités collectives. L'apprentissage coopératif et collaboratif, cependant, ne peut se faire efficacement sans former une équipe performante.

3.4.2 L’esprit de groupe

La coopération peut être définie comme un travail d’ensemble pour réaliser un objectif commun. Son extension à l'apprentissage coopératif peut être décrite comme l'utilisation de moyens pédagogiques par un groupe d’individus dans leur propre intérêt et celui du groupe. Les groupes d'apprentissage coopératif peuvent introduire une dynamique intéressante de vouloir (tous les membres d’un groupe tentent de maximiser leur apprentissage) afin d’optimiser les performances du groupe tout entier. Les groupes d'apprentissage coopératif s'appuient également sur une interdépendance positive, les contraignant à se mettre d’accord sur des stratégies individuelles enrichissantes pour les autres et l’affectation de responsabilités au sein du groupe [Smi 95]. Généralement, un meilleur rendement et une plus grande productivité en résultent.

Est-ce que la constitution d’un groupe d’individus forts est le meilleur moyen de former une équipe? Avoir des individus forts dans une équipe ne suffit pas ; les groupes doivent être organisés de manière à favoriser une coopération fructueuse les uns avec les autres [Sch 07]. Les groupes doivent également focaliser sur la répartition des tâches selon une attention individuelle ou collective (travailler sur des tâches comme unité de collaboration). Certaines tâches peuvent être partagées, alors que d'autres peuvent se faire individuellement. Exemple : dans un scénario de prédateurs-proie, chaque prédateur peut accomplir la tâche de s'approcher de la proie individuellement, mais le groupe doit partager la tâche de capturer ou entourer la proie (ce qu’un individu ne peut pas faire tout seul). Le tout développe alors un esprit de groupe et une stratégie qui appartient à l'ensemble, plutôt qu'à un seul ou à quelque uns.

Il est important d'étudier comment les groupes peuvent s’adapter avec une stratégie ou une application donnée, et comment leur travail collectif peut procurer certains avantages. La façon dont le groupe est supposé contribuer à aider ou à être plus performant dans le contexte de la tâche qui lui incombe doit être claire. Certains, alors, affirment que ce n’est pas un problème d’équipes ; c'est, plutôt, un problème de performance [Hit 00]. Dans les équipes de professionnels, la performance peut être améliorée sans changer les membres ; il suffit d’opérer une modification dans la structure organisationnelle. Seules certaines performances sont dues aux membres du groupe.

Les groupes basés organisation impliquent généralement des rôles équilibrés. Amener les individus à collaborer entre eux de différentes façons et pour atteindre des buts différents peut être hautement bénéfique. Les différences individuelles apportant, également, des compétences et des talents singuliers sont très appréciées. En exploitant chacune de ces différences, le groupe reçoit le meilleur de chaque membre, plutôt que le pire ou le meilleur d'une seule personne. Ensemble, ils peuvent combiner leur potentiel pour atteindre un potentiel beaucoup plus important.

94 Il existe des différences entre les groupes et leur objectif. Les groupes autodirigés travaillent ensemble à plein temps et sont, généralement, très performants. Les groupes de résolution de problèmes, d’un autre côté, ne se rencontrent que durant la résolution du problème, puis se dispersent. En dernier, les équipes de projets ont, généralement, différents niveaux de participation selon la nature des tâches à assumer. Ceci rend le partage de la direction, du suivit du projet et de la connaissance plus difficile. En tant que tel, il est recommandé que les gens travaillent ensemble et ne focalisent pas beaucoup sur les contraintes imposées de la collaboration [Hit 00]. Il est important que cette collaboration s’adapte à la situation en prenant en considération tous les membres du groupe et supporte l’objectif de la tâche.

Plutôt que de tenter de sélectionner un groupe pour chaque objectif spécifié, il est plus intéressant d’essayer de former des groupes hautement qualifiés, constitués de membres ayant des capacités d’apprentissage (sorte d’algorithmes d’apprentissage) leur permettant de travailler efficacement ensemble pour résoudre un problème ou réaliser une tâche donnée.

L'équipe apprenante peut accomplir des synergies⁵ où des actions simultanées

de ses membres ont un effet global plus grand, comparé à la somme de leurs effets individuels. Cela peut procurer une meilleure identité au groupe où toutes les déviations de connaissances seront réduites au fil du temps. Une telle organisation optimale du groupe dépend probablement du résultat souhaité, de l'expérience antérieure des membres, et de la culture de l'organisation. Théoriquement parlant, la configuration optimale de groupe existe pour des problèmes spécifiques, ce qui est intéressant c’est de connaitre la méthodologie nous permettant de réussir cette configuration.

Dans une équipe, les membres travaillent habituellement tout en étant conscient que, aussi bien l’objectif du groupe que les objectifs de ses individus, peuvent être mieux réalisés avec un soutien mutuel. Le développement personnel et l'apprentissage sont tous les deux d'une importance capitale, puisqu’ils ont un effet direct sur les performances du groupe. Ils contribuent également à la réussite en exploitant des talents et des connaissances uniques. Cela est tout-à-fait le cas des équipes hétérogènes/diversifiées. Les membres d’une bonne équipe n’hésitent pas à se donner de sérieuses peines afin d’appréhender le mieux possible leurs points de vue respectifs et ce, en dépit de leur complexité éventuelle. Bien plus, ils adoptent spontanément cette attitude, tout en sachant que des conflits peuvent surgir à n’importe quel moment, puisque l’animosité et la discorde sont presque une coutume dans tout rassemblement de personnes, même celles qui sont considérées loin d’être disparates ou hétéroclites. Mais contrairement à toute attente, les membres de cette bonne équipe considèrent ce genre de situation comme étant une opportunité pour apprendre de nouvelles choses, parachever et enrichir leurs connaissances et pouvoir enfin apprendre comment résoudre de manière constructive tout conflit pouvant surgir. Ces équipes parviennent ainsi et enfin de compte à pouvoir mesurer le volume quantitatif et qualitatif des connaissances transmises par eux aux autres et à évaluer l’ampleur des connaissances acquises par tous, découlant des découvertes collectives auxquelles leurs propres connaissances ont été intégrées.

La formation individuelle au sein d’un groupe revêt une grande importance sachant qu’au pire des cas le niveau du savoir-faire du groupe, à un moment donné, est celui de son plus faible élément. Exemple : Dans un contexte d’un groupe d’agents artificiels, un algorithme d'apprentissage automatique peut fonctionner très bien sans être en mesure pourtant de finaliser un travail de groupe dans lequel tous les autres membres du dit groupe ont assuré leurs responsabilités. L’achèvement d'une tâche dépend de la maîtrise de tout un chacun des membres, de la compréhension des rôles individuels ainsi que de la tâche elle-même. Cela favorise le processus de transfert de connaissances qui est l’unique moyen pouvant parvenir à la mise-à-niveau des compétences de tous les membres, leur permettant ainsi de se mettre au

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diapason. Il est rare que les membres d’une quelconque formation de travailleurs entreprennent d’emblée une besogne tout en étant au paroxysme de leur disposition à fournir un rendement de meilleur niveau. Il faut du temps pour développer la spécialisation individuelle et le raffinement des connaissances. Au fil du temps, le groupe devra résoudre des conflits, combler des lacunes et remédier aux insuffisances de ses connaissances individuelles et collectives. Les groupes

d'apprentissage doivent apprendre à apprendre ensemble.

Un groupe avec des membres hétérogènes, non seulement introduit plusieurs points de vue, mais force aussi les individus à apprendre en dehors de leur expertise pour acquérir des connaissances supplémentaires, tout en contribuant à promouvoir l'intelligence globale du groupe. Cela se produit dans les entreprises où des groupes de travailleurs, ayant accédé à des échelles supérieures, se sont trouvés capables de résoudre des problèmes complexes, même s’ils étaient assignés à des tâches plus ardues et tant soit peu familières. Tout ceci ajoute sans aucun doute un plus très bénéfique quant à leurs expérience, robustesse et utilité. Le potentiel des groupes composés de plusieurs apprenants différents les uns des autres, peut être considérable, et c’est ce qui explique leur apparition dans de nombreuses organisations modernes [Pay 98].

3.4.3 Apprentissage distribué

L'intelligence artificielle distribuée (IAD) est une branche de l’IA, qui a reçue une attention de recherche croissante au cours de la dernière décennie.L’IAD s’intéresse à plusieurs entités indépendantes, travaillant pour atteindre un même-but ou pour interagir dans un domaine [Sto 00]. Un sous-domaine de l’IAD est les Systems Multi-Agent (SMA), qui s’intéressent aux collections de robots ou d'agents logiciels. Il s'agit d'une extension des approches à agent unique, dans lesquelles l'agent ne s'intéresse qu'à ses propres connaissances et actions pour atteindre un ou plusieurs objectifs. Les systèmes multi-agents, d’un autre côté, peuvent être moins centralisés, donc plus distribué, impliquant des agents qui travaillent pour atteindre un but commun, prenant en considération la connaissance et la performance globales du groupe

(voir Section 4.2). Ils sont par nature complexes, ce qui rend l'utilisation des algorithmes d'apprentissage automatique avantageuse pour réduire la complexité et améliorer la performance.

Les systèmes multi-agents sont des systèmes composés de plusieurs agents logiciels, travaillant de manière indépendante ou en coopération les uns avec les autres pour résoudre des problèmes complexes. Ces systèmes ont la capacité de résoudre des problèmes que des agents isolés, même parvenant à les résoudre aussi, n’arriveront pas à le faire avec la même efficacité. A cet égard, les systèmes multi-agents sont des modèles à base d'agents pouvant se concentrer sur plusieurs applications différentes, incluant l'apprentissage en équipe, la coopération, le comportement social, et les problèmes commerciaux et technologiques. Les systèmes d'apprentissage impliquant de multiples agents peuvent également aider à mieux comprendre le processus d'apprentissage chez les humains, les animaux et d’autres systèmes de groupes naturels.

Comme un tel système contient plusieurs agents intelligents, chaque agent peut englober des stratégies différentes, des connaissances sur les autres et sur son environnement, et différentes aptitudes. Les agents peuvent être polyvalents et/ou spécialisés pour aider les autres à résoudre des problèmes complexes. À tous moment, dans un système multi-agent, les connaissances de ceux-ci sur le monde peuvent se différencier les uns des autres (y compris leurs états internes). Si tous les agents savaient tout sur le monde et les uns sur les autres, ils seraient essentiellement

omniscients⁶ (agissant comme des appendices d'un organe unique).En utilisant une variété de méthodes, les agents peuvent communiquer les uns avec les autres pour coopérer, coordonner et