Les domaines d’applications sont nombreux et peuvent permettre par exemple la conception de robots capables d’apprendre des choses sur le long terme et d’évoluer dans leur apprentissage ou encore des algorithmes performants capables de générer des explications adaptées au contexte en langage naturel par exemple.
Afin d’avoir des agents artificiels qui évoluent et s’adaptent au fur et à mesure de leur expérience, des chercheurs se sont attelés à observer des enfants à différents stade de leur apprentissage et le développement de cette capacité d’apprentissage. Les nourrissons en particulier créent et sélectionnent activement leur expérience d’apprentissage en étant guidés par leur curiosité. Des travaux se sont donc penchés sur la modélisation de la curiosité en IA afin de déterminer l’impact de celle-ci sur l’évolution des capacités d’apprentissage des agents artificiels (Oudeyer et Smith, 2016). Les domaines d’applications sont nombreux et peuvent permettre par exemple la conception de robots capables d’apprendre des choses sur le long terme et d’évoluer dans leur apprentissage ou encore des algorithmes performants capables de générer des explications adaptées au contexte en langage naturel par exemple.