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Un schéma léger structure les matchs en graphes d'actions, permettant à un agent IA et à un humain de partager la même représentation.
Une méthode exploite l'historique des échanges homme-agent pour personnaliser les modèles sans réentraînement lourd, avec des gains mesurables sur des tâches réelles.