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Example 1: Explanatory Note

Dans cet esprit, l’équipe d’Alain Mille propose deux systèmes. Le premier, Kolflow, a pour but d’accroitre la collaboration homme-machine selon deux points de vue différents. D’abord, du point de vue des humains : s’arranger pour que les productions des agents informatiques puissent être plus aisément contrôlées, évaluées et réutilisées. Mais aussi, du point de vue des machines. Ici, comment élaborer des systèmes susceptibles de tenir compte du comportement imprévisible d’agents humains sans pour autant déstabiliser l’ensemble du système ? Comment des raisonnements automatisés peuvent-ils adapter leur comportement à une multitude de feedbacks ?

Malgré tout, les résultats ne sont pas parfaits. Sur chaque phrase on a au moins une erreur. Mais ce n’est pas si grave parce que ce qu’on cherche, ce sont des tendances. Quand un même terme, une même expression revient souvent, la machine va se tromper dans un ou deux cas, mais si l’opération se répète mille fois, on finira tout de même par pouvoir dégager une tendance. C’est là que les statistiques jouent tout leur rôle.

L'agilité dans les écosystèmes de développements JAVA