Stage Innovation : Ingénieur Intelligence Artificielle / Reinforcement Learning

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Apprentissage par renforcement ​​de feux intelligents pour fluidifier le trafic​ La simulation et l'optimisation du trafic routier à l'échelle des métropoles se développent et représentent un cadre d'expérimentation prometteur pour l'Intelligence Artificielle (IA) via SUMO. Les feux routiers ou agents doivent alors apprendre à aboutir à une stratégie globale, tout en étant les plus performants localement. Cependant, ces méthodes restent essentiellement réactives et peinent à anticiper l'apparition de phénomènes complexes tels que les congestions. Les World Models constituent une piste prometteuse en permettant aux agents d'apprendre une représentation interne de la dynamique du trafic afin de prédire l'évolution future du réseau et d'améliorer la coordination à grande échelle.…

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