Résumé : Dans l'Intelligence Artificielle Distribuée (IAD) classique, la communication est définie comme le transfert d'information entre agents. Ainsi, un aspect de l'état interne de l'agent émetteur est encodé pour constituer un message; le message est ensuite transmis au récepteur, enfin, celui-ci décode le message. II existe donc, idéalement, des isomorphismes partiels entre émetteur, message et récepteur. Ce schéma comporte plusieurs limitations. D'abord, les capacités interprétatives et communicationnelles des agents sont présupposées, mais non expliquées. Par conséquent, les agents n'ont pas ou peu d'autonomie ou de capacités d'apprentissage, de sorte que le système est essentiellement pré-programmé. Afin de mettre en relief ces limitations, nous proposons un modèle alternatif, illustré schématiquement par des simulations d'un système multi-agent. Alors que dans l'IAD classique les représentations symboliques sont des éléments primitifs, considérés comme donnés d'avance, dans cette approche alternative les représentations symboliques sont les dernières-nées d'une série d'émergences: celle de la cognition, celle de la coordination par l'environnement, celle de la communication éthologique, et celle enfin de la communication linguistique.

Résumé : Le passage de l'Intelligence artificielle (IA) à l'intelligence artificielle distribuée (IAD) pose le problème du passage de l'individuel au collectif. Alors qu'en IA le problème de l'identité s'apparaît pas (pas de référence externe, pas de différence) il n'en est pas de même en IAD où l'identité d'un agent se définit en fonction des autres agents avec qui il forme un groupe d'agents. Ce papier tente de jeter les bases d'une modélisation de l'identité des agents en tenant compte de la dualité individu/collectif. Pour cela, après avoir donné un formalisme et une représentation de la notion d'agent, nous présenterons brièvement la logique dynamique du contradictoire et enfin nous présenterons une synthèse sous la forme d'une définition de l'identité de l'agent vue comme un point fixe d'une fonction composée de couples d'actions antagonistes.

Résumé : Nous décrivons dans cet article une ébauche de méthodologie pour la conception de systèmes cognitifs. Cette méthodologie tient compte simultanément des caractères propres à l'expertise du domaine (interprétation d'images biomédicales) et à la technologie considérée (approche multi-agents). Elle repose sur trois étapes essentielles, l'Identification Cognitive, la Modélisation Conceptuelle et l'Implantation Technologique, dont l'objectif est la modélisation puis la mise en correspondance progressive des composants cognitifs et technologiques à prendre en compte. L'Identification Cognitive est fondée sur l'utilisation de deux typologies originales de la connaissance et du raisonnement, qui présentent deux points de vue différents, l'un cognitif et l'autre technologique. La deuxième étape, que nous avons appelée la Modélisation Conceptuelle, vise à spécifier de manière formelle les modèles cognitifs et technologiques nécessaires à la formalisation des connaissances et des raisonnements dégagés à l'étape précédente. L'étape d'Implantation Technologique implique la mise en correspondance des modèles cognitifs et technologiques : cette étape de "fusion" permet la validation mutuelle des modèles proposés et la création d'un cadre de conception au sein duquel s'effectuera l'implantation effective du système. Ces éléments sont illustrés par leur application à la conception d'un système muhi-agent dédié à l'interprétation d'images biomédicales .

Résumé : Nous présentons dans cet article un outil générique permettant de développer et tester différentes organisations de systèmes multi-agents. Cet outil est décomposé en plusieurs modules fournissant les moyens de représenter et d'implanter les différents aspects d'un système multi-agents. De plus, l'outil propose des fonctionnalités renseignant sur l'activité du système durant la résolution et permettant à l'utilisateur d'évaluer et de comparer les systèmes qu'il construit. Dans l'article, nous présentons les motivations qui nous ont amenés à développer un tel outil, puis décrivons les fonctionnalités offertes par celui-ci. Ensuite, nous en proposons une première évaluation.

Résumé : La problématique du contrôle d'un système intégré de vision concerne l'activité éta- blissant et modifiant son comportement en fonction de la description courante de l'état de l'environnement dans lequel il est inséré, et de ses objectifs. L'approche que nous proposons, fondée sur les techniques et les modèles des systèmes multi-agents, permet de concevoir, spécifier et implanter une architecture de contrôle ouverte et flexible dans laquelle le contrôle du processus visuel peut être étudié. Deux modèles de contrôle sont présentés : un modèle de contrôle individuel qui organise les traitements, les représentations et les connaissances de chacun des modules constituant le système, un modèle de contrôle social qui offre les représentations et les traitements nécessaires pour l'expression du contrôle des diverses interactions se produisant entre ces modules. Ces deux modèles sont utilisés pour la construction de l'architecture de contrôle d'un système intégré de vision dont les modules sont les traitements et les représentations construisant la description de la scène à un niveau de représentation donné en privilégiant un centre d'intérêt. Ils permettent l'étude de l'intégration : (i) de capacités réactives et délibératives au sein d'un module, (ii) de fonctionnements de reconnaissance (les traitements des modules sont orientés vers la satisfaction d'un but), et de compréhension (chacun des modules poursuit son propre but avec des coopérations Ponctuelles) au sein du système.

Résumé : Dans le cadre de recherches sur l'utilisation de l'intelligence artificielle en imagerie médicale, nous avons conçu et réalisé un générateur de systèmes multi-agents appelé MASSAGE (Multi Agent System with Supervisor Arbitration GEnerator). Ce générateur permet le pilotage distribué d'applications se pouvant se décomposer aussi bien en sous-tâches déterministes réalisées de manière procédurale, qu'en sous-tâches non-déterministes réalisées par une approche "intelligente". Nous décrivons ici les architectures multi-agents que nous avons envisagées, et celle que, compte tenu du contexte d'application, nous avons finalement retenue: la structure générale des systèmes construits par MASSAGE est quasi totalement distribuée; les agents y sont autonomes, mais un superviseur subsiste pour attribuer les buts initiaux, arbitrer les conflits que les agents n'arrivent pas à résoudre d'eux-mêmes et gérer l'exclusion mutuelle vis à vis des ressources critiques. Nous décrivons également les principaux composants du générateur: générateur d'acteurs procéduraux, compilateur de bases de connaissances, intégrateur de bases de connaissances. Nous examinons ensuite la structure des experts, ainsi que les mécanismes de coopération et de résolution de conflits. Nous présentons enfin trois applications construites à l'aide de MASSAGE dans le domaine du traitement d'images médicales; nous concluons par l'exposé des difficultés rencontrées, les points forts et les faiblesses de MASSAGE, ainsi que les améliorations envisagées.

Résumé : Dans ce papier, nous présentons un modèle de coordination d'actions appliqué à un cas particulier de navigation en univers multi-agents : le trafic aérien. Ce modèle est basé sur des méthodes de champs de forces symétriques, extension des méthodes de champs de potentiels introduites en robotique, au problème de la coordination d'actions. Contrairement aux techniques utilisées jusqu'à présent en IA distribuée, ce modèle permet une coordination sans communication ni négociation entre agents, robuste et réactive. Dans le cadre du trafic aérien, il permet de définir un système embarqué d'anticollision entre aéronefs, pouvant coordonner ses actions d'évitement avec d'autres systèmes anticollision. Les expérimentations réalisées mettent en évidence la robustesse du mécanisme de coordination sous des conditions de forte densité d'agents et de dynamique importante. De plus, elles montrent qu'un mécanisme de coordination essentiellement local, permet d'exhiber un comportement cohérent de la population d'agents.

Résumé : Lorsqu'on aborde l'utilisation de systèmes experts dans le cadre d'applications très complexes, l'organisation d'un système expert sous forme d'une base de connaissances, d'une mémoire de travail et d'un mécanisme d'inférence, aussi puissant soit-il, devient insuffisante. De plus, de telles applications font souvent intervenir une expertise hétérogène provenant de plusieurs experts dans différents domaines. Les aspects de l'IAD, comme ceux des systèmes mufti-experts, sont nés de la nécessité de répondre aux exigences de ces applications. Dans le cadre de notre étude, un système expert appelé "SUPER", développé à l'U.T.C, a été utilisé après avoir été étendu et adapté en ajoutant des potentialités supplémentaires, qui augmente sa rapidité de fonctionnement à travers une structuration en réseau de la base de connaissances et une stratégie de résolution efficace. L'application étudiée concerne la réalisation d'un système de copilotage intelligent. Cette application est réalisée dans le cadre du projet Eurêka-Prometheus.

Résumé : L'objectif de ce papier est de faire des propositions pour la maitrise de la conception de systèmes technologiques comme ceux correspondant aux projets spatiaux de l'horizon 2000, en s'appuyant sur la coopération entre activités de conception. Ces activités se déroulent dans ce qu'il est possible d'appeler un atelier de conception de systèmes complexes. On est alors, conduit à considérer la conception dans une perspective nouvelle : - Les éléments qui décrivent alors un atelier de conception de systèmes spatiaux du futur (le système et son environnement : S, l'outil : T, l'objet produit : O, l'utilisateur U) sont liés par des liaisons complexes : i.e. des liens de détermination réciproques. - Dans cette perspective, un atelier de conception de systèmes spatiaux du futur apparait comme un double projet : un projet de connaissance —la réalisation d'un système spatial— ; un projet d'élucidation de ce projet de connaissance. - Les concepts d'activités et de coopération d'activités s'imposent alors pour la description du projet d'élucidation et la maîtrise du projet de connaissance : la réalisation du projet technologique. Il est alors possible de définir dans ce cadre le concept de point de vue, et d'exprimer les projets de l'atelier en terme de points de vue.

Résumé : L'étude de l'effet scoop est menée ici à travers l'interprétation et la modélisation du test de Stroop (Color-Word test). Le niveau de la représentation que nous utilisons est différent de celui choisi par d'autres auteurs qui font référence au connexionisme (RUMELHART 86), le choix d'une représentation de niveau supérieur permet d'introduire la notion de temporalité (DUBOIS 92), donc de prendre en compte les interactions et rétro-actions qui interviennent entre tâches psychologiques. La représentation choisie entraîne un rejet des notions d'inhibition et d'activation afin d'éviter les confusions avec les niveaux inférieurs (neuro physiologique et psychologique). Nous proposons finalement une modélisation de la stratégie de prise dedécision dans le cadre de l'effet Stroop.

Résumé : Cette proposition présente un formalisme de description de systèmes distribués. Dans un système distribué, les agents ne disposent d'aucune mémoire commune. La communication entre les agents repose explicitement sur des mécanismes d'envoi, d e réception et de synchronisation. Ces systèmes sont dynamiques: un agent peut interrompre son activité (disparaitre) ou décider de créer de nouveaux agents. Les relations de communication entre agents sont elles-mêmes dynamiques: le graphe de communication entre les agents n'est pas statique mais évolue lui-même en fonction de l'état des agents qui composent le système. Le formalisme de description proposé est un langage de classes construit sur les formalismes de la programmation Logique et des réseaux Petri Prédicat/Transition.La technique proposée permet d'obtenir une description exécutable du système: cette description peut être simulée, ou explorée exhaustivement (construction de son espace d'étatsaccessibles) en vue d'une analyse formelle.Pour illustrer ce formalisme, un exemple simple est traité: le calcul de la factorielle d'un nombre. Deux modèles de ce calcul seront présentés, le premier est emprunté au formalisme du. G-Calcul, le second est traité sous la forme d'un programme "acteurs".

Résumé : Nous proposons un modèle déductif et opérationnel de la croyance et plus généralement des modalités épistérniques, qui permet d'étudier la communication et la coopération entre des agents rationnels, mais non omniscients. Pour ce faire, nous évacuons toute notion de vérité objective, et substituons à une sémantique de la dénotation et des mondes possibles, une sémantique centrée sur des notions d'arguments et de preuves.Nos objectifs sont doubles d'une part, intégrer ces réflexions sur les agents logiques et la représentation des connaissances d'un agent sur autrui à une problématique d'IA distribuée; d'autrepart, proposer une sémantique des modalités du langage naturel et étudier divers phénomènes linguistiques qui en découlent.Aptes avoir précisé le cadre logique (X-calcul typé) et détaillé notre représentation des agents, nous verrons comment ce modèle permet de caractériser de façon souple et opératoire différents niveaux de connaissance explicte et implicite. Enfin nous introduirons la notion dedivers phénomènes sémantiques decommunauté de savoir pour rendre compte de disposition dans des contextes épistémiques.

Résumé : Dans cet article, nous présentons les caractéristiques essentielles de l'architecture mufti-agents TALISMAN conçue pour l'analyse morpho-syntaxique du français écrit Cette architecture permet de traiter des problèmes inhérents à la langue naturelle tels que les ambiguïtés. Une des originalités réside dans la conduite distribuée de l'analyse de la phrase (à l'opposé d'un traitement séquentiel classique) et dans l'apport des "lois" qui permettent de gérer la communication entre agents, sans faire appel à un contrôle centralisé.

Résumé : Le thème multi-agents a été jusqu'à présent étudié dans divers domaines relatifs à l'Intelligence Artificielle Distribuée, et sous des aspects assez divers (résolution de problèmes, planification, diagnostic,...). Ceci afin de comprendre et de modéliser un comportement intelligent dans un contexte distribué.Nous présentons dans cet article, le modèle d'un agent exécutif par opposition à l'aspect cognitif qui émerge de la plupart des publications relatives au thème multi-agents. L'approche proposée permet de concevoir une application de contrôle-commande temps-réel sous forme d'agents autonomes disposant de moyens de communication performants et conviviaux leur Permettant de s'intégrer facilement au sein d'un groupe.Le modèle objet a constitué le point de départ de nos investigations. Son analyse en vue de son aPPlication pour implémenter des agents de contrôle-commande nous a amené à en réaliser une extension que nousprésentons dans cet article. Après avoir défini ce qu'est un agent exécutif, nous décrivons ses capacités de communication. A titre comparatif, d'autres modèles d'exécution inspirés du modèle acteur ou objets concurrents seront décrits.

Résumé : : Plasmall est un langage de programmation par acteurs disponible sur plusieurs architectures multi-processeurs. Les acteurs sont des entités autonomes et concurrentes qui disposent d'une puissance de calcul propre et pour lesquels la structure de contrôle est la transmission asynchrone de message. La programmation par acteurs repose sur la distribution du contrôle et la répartition des connaissances. Au moyen de plusieurs exemples, nous mettons en évidence l'adéquation des acteurs pour modéliser de façon naturelle les systèmes distribués et en particulier les systèmes multi-agents. L'accent est mis notamment sur la représentation et la manipulation des connaissances ainsi que sur l'implémentation de différents protocoles de communication entre acteurs. De plus, nous montrons que le changement de comportement et la création dynamique d'acteur permettent d'implémenter une forme d'apprentissage et de réaliser simplement la reconfiguration d'un système en cours d'exécution.

Résumé : :Basé sur le formalisme de représentation des connaissances appelé Demo, Demact distribue la connaissance et le raisonnement au sein d'un réseau sémantique. L'approche adoPtée présente des similitudes avec les SMA, particulièretnent avec ceux à base d'agents dit actifs. Le support utilisé pour modéliser le raisonnement est un langage d'acteurs. CetteClasse de langages facilite par essence la modélisation d'entités simples interagissant entre elles.

Résumé : : Ce papier traite de modèles d'organisations dans les systèmes multi-agents. Pour pallier les lacunes du modèle acteur, notamment sa faiblesse d'abstraction, et l'impossibilité de créer explicitement des regroupements d'acteurs, un modèle d'architectures multi-agents basé sur une définition réflexive degroupes d'objets concurrents est introduit. Les concepts d'agents, de société d'agents, de méta-agents et de méta-société sont alors naturellement construits à partir d'agents primitifs réactifs. La définition réflexive de l'architecture multi-agents, permet notamment la réalisation de la dimension introspective de l'agent en tant qu'individu et en tant que groupe. L'interaction entre les agents s'effectue par migration d'agents structurés, disposant de leur propre interprétation, telles que des agents messages ou documents entre des sociétés d'agents. Finalement, l'environnement et les outils de base sont présentés.

Résumé : Pour donner à un groupe d'agents la capacité de s'organiser en fonction de la tâche qui lui est assignée, une démarche en plusieurs étapes est nécessaire. Elle débute par un premier objectif qui est de fournir les moyens permettant de décrire une structure organisationnelle. Cet objectif est réalisé en se basant sur une approche alliant les conceptions des organisations existant en sociologie et en Intelligence Artificielle Distribuée. Puis, grâce à la spécification des structures organisationnelles, il est possible de constituer une bibliothèque regroupant différents modèles d'organisation. Les caractéristiques de la tâche courante sont les contraintes qui autorisent, ensuite, le choix d'un modèle parmi ceux recensés dans la bibliothèque. L'organisation effective du groupe selon la structure choisie peut alors se faire, selon une méthode de propagation des liens entre agents qui soit à la fois ascendante et descendante. Enfin, il reste à résoudre différentsproblèmes concernant en particulier, le passage d'une organisation à l'autre et ladéquation d'une structurepar rapport à un certain type de tâche.

Résumé : L'objectif de cet article est de décrire les principes de fonctionnement d'un agent particulier qu'est l'expert en explication au sein d'un environnement multi-agent. Aborder la problématique explicative dans un contexte multi-agent impose de travailler à partir du postulat suivant: un module de connaissances ne peut contenir que les informations nécessaires à la résolution de problèmes. Le second principe indispensable en explication multi- agent est qu'il existe un savoir explicatif général indépendant de tout domaine d'application. Les limites explicatives induites par ces deux postulats sont décrites tout d'abord. Suite à la description du fonctionnement de l'agent explicatif, nous détaillerons de quelle manière il peut s'insérer dans une société d'agents déjà constituée. Nous énoncerons ensuite les différents types d'explication muid-disciplinaires. En conclusion, nous envisagerons les utilisationsfutures de ses compétences.

Résumé : Cet article présente un système pour la création et l'utilisation de protocoles de communication dans des systèmes multi-agents. Ces protocoles sont basés sur les notions d'actes de langage. Un langage général de description est proposé pour les exprimer. Un système est développé sur la base de ce langage pour la gestion de ces protocoles permettant : leur distribution au sein de chacun des agents, leur évolution dynamique dans le cours de la résolution et la coexistence de plusieurs versions d'un même protocole à un moment donné dans le système. L'expression de différents protocoles de communication issus de la littérature des systèmes d'Intelligence Artificielle Distribuée a constitué une première phase de validation de la généralité du langage de description développé. L'implantation et la mise en oeuvre du système de gestion offre de nouvelles perspectives sur les plate-formes pour le développement de systèmes mufti-agents.

Résumé : Le but du travail présenté est de concevoir de nouveaux outils de communication dans le contexte des systèmes multi-agents (SMA) en nous inspirant des systèmes naturels. Pour ce faire, nous utilisons d'abord un critère de matérialité/immatérialité permettant de rapprocher les SMA des systèmes naturels. Puis, de la communication naturelle, nous dégageons deux modes d'interactions entre agents: la communication ciblée et la communication non-ciblée. Le croisement de ces notions nous sert ensuite de fondement pour analyser la communication. L'intérêt de cette analyse, fortement imprégnée encore des notions intuitives que nous utilisons pour observer les systèmes naturels, est de déboucher sur une méthodologie de programmation "naturelle" pour les systèmes multi-agents. En même temps, elle se prête à une formalisation et constitue donc un bon tremplin pour la mise en oeuvre rigoureuse d'outils de communication dans les SMA.

Résumé : : Nous présentons dans cette communication un modèle multi-agent de représentation des machines MIMD à mémoire distribuée, permettant l'étude d'algorithmes d'allocation dynamique. Nous allons présenter le problème de l'allocation avec les solutions qui y sont apportées, puis le principe des algorithmes d'allocation que nous envisageons et enfin le modèle. Le modèle est basé sur deux classes d'agents, les agents Processeur et les agents Communication, qui sont chargés de gérer chaque noeud de la machine individuellement. Les agents Processeur prennent en compte la satisfaction du noeud comme entité autonome alors que les agents Communication cherchent à satisfaire leur propre noeud et les noeuds voisins. La 'été engendrée par l'ensemble de ces agents se décompose alors en deux, une petite société au niveau du noeud qui recherche son confort et une société de l'ensemble des noeuds quirecherche le confort de tous.

Résumé : Le problème de la répartition des fonctionnalités d'une application concerne de plus en plus de domaines informatiques, notamment les systèmes opératoires répartis et l'I.A.D. Pour neplus s'orienter vers un développement spécifique à une application, notre projet (ARCADIA) est de constituer une plate-forme de développement d'applications comportant des processus dépendants qui décharge le concepteur de la répartition des entités de son application, tant au niveau physique qu'au niveau logique. Des domaines d'application possibles pour ARCADIA sont 11.A.D et les S.M.A. Puisque les notions de communication, de coopération et de décentralisation se retrou- réartis et l'I.A.D, notre solution est de relier ces deux domaines. Cetvent dans les systèmes particle propose donc d'utiliser des agents "système" qui tirent avantage de l'expérience acquisedans les systèmes répartis et qui représentent les sites du réseau de processeurs sur lequel l'application doit être répartie. Afin de valider nos choix, nous présentons le prototype sur ent. Dans ce prototype, les agents "systèmes" ont un compor-lequel nous travaillons actuelle`terrent llent coectif organisé en vue d'opiirniser la durée de l'application concernée.

Résumé : Cet article décrit la conception et l'implantation d'une plate-forme informatique d'étude et de simulation des mécanismes de prolifération cellulaire et d'homéostasie tissulaire. Nous proposons un outil de simulation de la "vie cellulaire" basé sur une modélisation simplifiée de lacellule et de ses interactions avec son environnement afin de comparer dans un premier temps, les résultats de la simulation avec ceux de la biologie expérimentale. Dans un deuxième temps, nous verrons dans quelle mesure cette plate-forme s'avère un moyen intéressant d'investigation et de compréhension des mécanismes mis en jeu dans le développement d'un cancer. L'Intelligence Artificielle Distribuée nous paraît offrir un cadre technologique apte à répondre àces exigences, en permettant une expression ascendante, distribuée et locale descomortements, fondée sur la notion d'agent autonome de type "réactif". Cette approche ascendante signifie que seules les règles de comportement de chaque composant (cellules ..) ainsi que le système de communication sont spécifiés. Le comportement global et "social" du tissu, comportement à la fois fonctionnel et structural émerge des interactions entre les différents composants du tissu.Lesremiers résultats illustrent d'une part l'émergence de l'homéostasie d'un tissu différencié et d'autre part l'émergence d'une tumeur au sein de ce tissu.

Résumé : L'objectif de cet article est de montrer comment un macro-comportement dit intelligent (un agent) peut résulter de l'agrégation de milliers de micro-comportements inintelligents (des cellules). Les cellules sont connectées entre elles et réagissent à une excitation par un réflexe. La propagation des réflexes au sein de la structure conduit à un comportement similaire à un système de production. Cette approche, qui se situe entre les techniques d'intelligence artificielle distribuée et les réseaux neuronaux, est mise en oeuvre pour la réalisation d'un agent au sein de l'environnement d'intelligence artificielle distribuée SYNERGIC. Par rapport à l'approche classique des systèmes de production, elle permet théoriquement un parallélisme implicite important mais aussi la possibilité d'un fonctionnement dégradé en cas de pannes.