As discussed in the previous section, to avoid hazy predictions, we need to sample latent variable zt from the encoder module of the future state st+1​ or from prior distribution P(z). The world model gets previous states s1:t​, action taken by our agent and latent variable zt to predict the next state s^t+1​ and the cost. This constitutes one module that is replicated multiple times (Figure 19) to give us final prediction and loss to optimize.
Comme nous l’avons vu dans la section précédente, pour éviter des prédictions floues, nous devons échantillonner la variable latente zt du module encodeur de l’état futur st+1​ ou de la distribution antérieure P(z). Le modèle du monde obtient les états précédents s1:t​, les mesures prises par notre agent et la variable latente zt pour prédire l’état suivant s^t+1​ et le coût. Cela constitue un module qui est reproduit plusieurs fois (figure 19) pour nous donner la prédiction finale et la perte à optimiser.