Résumé : Nous proposons une approche pour modéliser les conversations entre des agents autonomes considérés comme des planificateurs intelligents. Dans une conversation les agents interagissent par l'intermédiaire d'actes de discours qui leur permettent de négocier à propos de certains états mentaux. Nous introduisons en particulier la notion d'objet conversationnel et nous montrons comment les actes de discours des agents peuvent être interprétés comme des échanges d'objets conversationnels. Un agent spécial, appelé "gestionnaire de conversation", agrège les objets conversationnels en un réseau constituant une mémoire persistante de la conversation à laquelle les agents locuteurs ont accès. Par conséquent, nous modélisons la conversation comme un réseau d'objets conversationnels et l'acte de discours comme uneopération qui permet de manipuler des objets conversationnels.

Résumé : Les aspects dynamique et implicite de toute interaction langagière sont si prégnants qu'il n'est pas concevable aujourd'hui de prétendre rendre compte de tels phénomènes communicatifs en éludant ces questions qui se nomment non littéralité et processualité. Les interactions entre agents cognitifs n'échappent pas à ce constat. Il est en effet clair que, comme toute interaction communicative, les échanges entre agents se déroulent dans le temps, ont une construction procédurale, ne se développent qu'à travers le jeu de pro-actions et de rétro-actions qui articule la succession des actes de communication qu'ils réalisent. Par ailleurs, il est illusoire de penser que les sens non littéraux portés par les énoncés produits par les interactants- agents sont gommés sous couvert de plus grande simplicité dans l'implémentation future - il n'est qu'à parcourir des corpus d'échanges entre agents pour s'en convaincre. Ainsi ces actes de langage qui, produits séquentiellement par les interactants constituent l'échange, doivent-ils être envisagés non pas comme des actions langagières isolées et monosémiques mais comme les maillons d'une chaîne de significations qui émergent dans la dynamique de l'échange, maillons porteurs de sens non littéraux exhibés par la co-action des agents en communciation. L'interaction est le lieu de la négociation d'un sens qui n'appartient ni à l'"émetteur" ni au "récepteur" de l'énoncé mais au couple d'agents qui le co-construit. Cette réévaluation du concept d'acte de langage dans cette perspective nécessite de dépasser les aspects radicalement monologique, explicite et statique de la théorie "classique" (qui trouve sa formulation la plus finie dans Searle et Vanderveken [121), d'intégrer les réflexions récentes concernant non plus seulement le succès de l'acte illocutoire mais aussi sa satisfaction (Vanderveken [15]) et de montrer qu'adopter un point de vue dialogique à propos de l'échange communicatif entre les agents nous conduit à proposer un modèle de l'enchaînement qui rend compte de la non littéralité et de la dynamique de l'interaction. Nous proposerons de défendre cette thèse en travaillant sur des corpus à l'aide des outils conceptuels de base (force illocutoire et ses composantes, illocution et perlocution, succès et satisfaction de l'acte, explicite et implicite), corpus dont certains seront tirés de la littérature de l'IAD-SMA.

Résumé : : Une société ne peut se réduire à une juxtaposition d'agents isolés, dotés uniquement compétences sur un domaine. Elle est nécessairement munie de connaissances pour coordonner des actions ou résoudre collectivement des problèmes, pour orchestrer les échanges inter- agents. Notre objectif est de montrer par quels moyens les agents d'une société peuvent s'organiser et interagir et comment le choix de connaissances d'accointance dans SYNERGIC rend possible l'organisation semi-automatique des agents. Dans la première partie, nous examinons les possibilités d'organisation d'une société d'agents et les principes choisis dans des systèmes existants : [DEAL, ARCHON, ATOME, MAPS, MASSAGE. Ces systèmes utilisent des métaconnaissances pour modéliser les interactions des agents. Nous présentons ensuite le modèle d'un agent de l'environnement SYNERGIC ; nous détaillons les connaissances sociales utilisées par les agents pour communiquer avec le reste de la société (connaissances d'accointance). Les connaissances d'accointance sont générées et intégrées dans les agents d'une application grâce à un outil original faisant partie intégrante de SYNERGIC : le générateur d'accointances. Dans la troisième partie, nous décrivons les principes de ce générateur et illustrons son fonctionnement avec des exemples issus de l'application médicale TÉLÉMAC. Nous terminons en donnant un premier bilan du générateur et en envisageant ses évolutions en vue d'une organisation dynamique de la société.

Résumé : : Nous présentons dans cet article une méthode pour automatiser la reconnaissance des intentions d'un agent sur lequel on ne dispose pas du point de vue du concepteur. Cette méthode, fondée sur la modélisation d'un observateur, s'oppose aux méthodes « classiques • qui exploitent une bibliothèque de plans potentiellement effectués par l'agent observé. Nous expliquons les avantages d'une telle approche. Nous exposons brièvement une petite application qui nous a permis de tester la faisabilité d'une reconnaissance par cette méthode avec un algorithme simpli- fié. Nous identifions certains des problèmes de complexité relatifs à la mise en oeuvre d'un al- gorithme complet. Enfin, nous établissons une liste des limitations actuelles de notre modèle qui conduiront aux prochaines études et aux prochains développements qui seront effectués.

Résumé : Un des objectifs fondamentaux de la recherche sur les STI est la réalisation, à l'aide des techniques de l'IA, d'un enseignement plus personnalisé, c'est-à-dire plus adapté à un Élève particulier en situation d'apprentissage. Or, certaines caractéristiques inhérentes à l'enseignement font que ce problème est particulièrement difficile à résoudre par les techniques de l'IA classique. En plus de réaliser certains avantages au niveau génie logiciel, une approche multi-agents permet d'accroître le potentiel d'adaptabilité des STI. Cet article s'intéresse à l'étude de l'enseignement adaptatif dans les STI multi-agents. L'enseignement adaptatif étant accepté comme le résultat d'un ensemble d'activités physiques favorisant l'apprentissage de Élève. En abordant la question sous l'angle plus général de l'adaptabilité des systèmes multiagents, cet article propose une nouvelle perspective multi-agents des STI fondée sur l'étude de l'adaptation dans les systèmes multi-agents. Cette nouvelle approche ne repose plus uniquement sur l'analyse de la communication entre les agents mais s'intéresse de manière fondamentale aux conditions favorisant l'émergence d'un comportement adaptatif dans les STI multi-agents. L'article développe les notions de configurations stables, distances conceptuelles, agent et adaptation qui permettent de développer cette nouvelle perspective sous la forme d'un «modèle de base». Ces notions forment un ensemble d'outils conceptuels permettant de mieux appréhender la nature de l'enseignement adaptatif dans les STI multi-agents et de faciliter l'interprétation et l'uniformisation des stratégies pédagogiques dans les STI.

Résumé : Les deux aspects majeurs de la résolution coopérative de problèmes concernent le contrôle de la résolution de problèmes et le partage de compétence entre des experts coopérants. Ce papier présente les résultats de l'étude ayant conduit à la proposition d'un modèle de résolution et de représentation de connaissances à caractère multi-experts. Le Modèle Multi-Mondes (M3) s'inscrit dans la lignée des systèmes à tableau noir dans lequel est introduit un contrôle adaptatif. Ce modèle est basé sur une hiérarchie de paquets thématiques cohérents de connaissances que l'on appelle Mondes de Connaissances (MCs). L'organisation des MCs correspond à une architecture multi-agents multi-niveaux permettant de construire des briques de raisonnement en allant du traitement le plus général au plus spécifique. La coopération entre les MCs s'effectue à travers une mémoire locale de communication, elle est assurée par des composants de même type appelés mondes de connaissances de contrôle. Le contrôle adopté au sein d'un groupe de MC est fonction du caractère (pluridisciplinaire, interdisciplinaire) du problème qui lui est imparti.

Résumé : : La résolution distribuée de problèmes par des agents nécessite le plus souvent la construction de plans globaux à partir de plans locaux élaborés individuellement par ces mêmes agents. A la suite de multiples facteurs, ces plans globaux se forment et se transforment au cours de la résolution. Un modèle de systèmes multi-agents repose donc en partie sur une représentation de plans susceptible de supporter les manipulations les plus diverses. Dans cet article, nous proposons comme formalisme de représentation de plans, le modèle des réseaux de Petri hiérarchiques de haut-niveau. Dans un premier temps, nous récapitulons et analysons les différentes approches 'Réseau de Petri' pour les systèmes multi-agents. Puis nous définissons notre représentation et nous développons les avantages escomptés de ce choix. Enfin nous présentons un projet de réalisation de systèmes multi- agents basé sur ce formalisme.

Résumé : Ce travail se place dans le contexte du problème de la conception de systèmes complexes tels que les systèmes spatiaux et dans la perspective d'une contribution à la spécification d'un Système d'Informations et de Connaissances (S.I.C.C.) tel qu'il est envisagé au CNES dans le cadre du projet S2000+. Des travaux antérieurs [3], [4], [5] nous ont amené à organiser notre réflexion autour des notions de point de vue et de corrélation de points de vue. Le développement de ces idées nécessite d'introduire les "porteurs" de ces points de vue et de leurs développements : les agents de conception. Ainsi la question de la corrélation de plusieurs points de vue se trouve exprimée secondairement —ou par nécessité— sous la forme d'une problèmatique d'un système multi-agent. La question fondamentale qui est analysée dans cet article est celle du repérage des limites des agents informatiques dans une activité de conception coopérative. Une des conséquences est d'éclairer l'activité de conception en la rapprochant des problèmes stratégiques qui se posent à une entreprise. Ce travail permet la mise en évidence de propriétés spécifiques de ces agents de conception et ouvre sur des propositions quant à la prise en compte de ces propriétés dans un atelier de conception.

Résumé :

Résumé : Ce travail décrit les notions fondamentales d'un mécanisme de raisonnement so- cial, conçu de façon à être intégré dans un modèle interne d'agent, dans un contexte multi-agents. Ce mécanisme permet qu'un agent puisse raisonner sur les autres en utilisant des informations telles que leurs buts, plans, actions et ressources. Chaque agent garde ces informations dans une structure de données appelée description ex- terne. Nous avons formellement defini les notions de description externe, relation de dépendance, et réseau de dépendance. Une contribution de ce travail est de per- mettre à un agent de raisonner sur ses dépendances vis-à-vis des autres en utilisant soit ses propres plans soit ceux des autres. En conséquence, nous avons defini une taxonomie préliminaire de situations de dépendance, en tenant compte du but suivi (unilatérale, mutuelle ou réciproque) et de l'ensemble de plans utilisés dans son mécanisme de raisonnement (localement ou globalement connu). Nous avons utilisé ce modèle pour réaliser un simulateur de réseaux de dépendance, appelé DEPNET, qui est aussi brièvement décrit dans cet article.

Résumé : Nous présentons ici un mécanisme distribué et non-monotone de maintien de la cohérence entre croyances dans un système mufti-agents; ce mécanisme est celui que nous utilisons pour la résolution des conflits entre agents dans le générateur de systèmes multi- agents MASSAGE. Il peut être employé quand les agents utilisent une même représentation de l'incertain avec deux facteurs, et est alors indépendant du mode de représentation de l'incertain choisi. Après avoir décrit succinctement l'architecture des systèmes réalisés par MASSAGE, nous spécifions les représentations de l'incertain utilisables, puis nous décrivons le système de maintien de cohérence entre les croyances des agents. Nous exposons ensuite comment ce mécanisme est utilisé dans MASSAGE pour la résolution des conflits d'opinions entre les agents, et nous concluons en évoquant l'intérêt des mécanismes présentés, ainsi que quelques améliorations possibles.

Résumé : : Dans les systèmes multi-agents, l'une des préoccupations majeures consiste à coordonner les actions des agents, d'où la nécessité de communiquer et d'établir des protocoles de négociation. Nous proposons une méthodologie dans laquelle les conflits sont utilisés comme éléments de la résolution du problème dans la recherche d'une solution acceptable. Ici, nous ne nous intéressons pas seulement à la recherche d'une solution au problème, mais aussi à son explication. Le domaine d'application sur lequel nous travaillons (biologie moléculaire) nous fournit une théorie faible et incomplète à laquelle nous espérons apporter des connaissances nouvelles grâce aux explications. C'est l'une des raisons pour lesquelles nous préconisons l'utilisation des conflits pour diriger la recherche au sein d'un ensemble d'agents. Nous présentons le système multi-agents AMELIE (Architecture Multi-agents pour l'Explication et la Localisation des Introns-Exons) qui illustre les idées précédentes. Un prototype développé en Actalk est en cours d'implémentation.

Résumé : ans un système multiagent, les capacités de raisonnement d'un agent doivent être élaborées afin ue celui-ci puisse se comporter, au cours de la résolution d'un problème, de façon efficace et cohérente vis-à-vis des autres agents composant le système. Ainsi, un agent doit être capable de manipuler des hypothèses ou des données évolutives tout en maintenant la cohérence de ses connaissances, de prendre en compte les modalités qui s'appliquent sur ces connaissances ou encore de raisonner à partir d'un modèle qu'il possède des autres agents. Dans cet article nous examinons divers types de raisonnements qui influencent le mécanisme de prise de décision de l'agent: raisonnement hypothétique avec mécanismes de génération d'hypothèses et déductions dans des mondes hypothétiques; évaluation de ces mondes pour permettre à l'agent de faire un choix en fonction de ses préférences; traitement des modalités déontiques et leur impact sur le raisonnement hypothétique; raisonnement sur autrui et révision de croyances.

Résumé : : La diffusion des approches IAD-SMA vers le secteur industriel demande le développement de méthodologies de conception de systèmes multi-agents. Des contributions existent dans le domaine des systèmes cognitifs. Dans le cas des systèmes réactifs destinés à des applications de contrôle de systèmes complexes (supervision et contrôle de processus industriels, systèmes embarqués autonomes, robotique mobile, etc...), l'utilisation de techniques de vérification existantes doit être développée. Le processus de développement de systèmes multi-agents pour cette catégorie d'applications repose généralement sur un cycle itératif de prototypage et de simulation. Cette approche ne suffit pas lorsque l'utilisateur attend une certaine fiabilité comportementale. Nous nous proposons d'aller un peu plus loin dans le processus de développement et de validation de systèmes multi-agents en associant dans un couplage fort deux approches complémentaires, le prototypage à l'aide d'outils formels et la simulation dans l'environnement de programmation cible. Cette démarche, dont l'intérêt et les limitations sont présentés ici apporte une contribution au chantier plus vaste d'un atelier logiciel pour le développement de SMA.

Résumé : Cet article présente une plate-forme multi-agent. Les agents marient un mécanisme d'inférence d'ordre un (NéOpus) intégrant lesparadigmes objets et règles de production, avec un langage d'acteurs (Actalk+). Les comportements de ces agents sont alors décrits par des systèmes asynchrones de production qui separtagent des règles et des objets. Leur architecture intègre un mécanisme de synchronisation de règles de production des différentsagents. Elle a l'avantage de permettre aux agents depercevoir et de traiter rapidement les changements survenus dans leur environnement.

Résumé : Il existe une catégorie d'applications en informatique qui consistent non pas à créer un système d'information qui interagit directement avec un usager, mais plutôt à créer un système d'information qui observe le comportement d'un système d'information existant et qui réfléchit à partir de ses observations. Une analogie avec les plantes épiphytes est à la source de EpiTalk. EpiTalk est une plateforme qui permet de spécifier et de générer automatiquement des systèmes d'information capable de raisonner de manière introspective, distribuée et parallèle sur des architectures distribuées et parallèles. A cause de la nature même des applications envisagées, l'utilisation de systèmes mufti-agents s'avérait incontournable. La structure d'un système d'information multi-agents épiphyte "se colle" au plus bas niveau sur la structure du système à observer. Aux niveaux supérieurs, la structure du système multi-agents épiphyte se calque sur la hiérarchie des tâches analysées. Par conséquent, la description de ces systèmes d'information est centrée sur un graphe des tâches. Un graphe des tâches exprime un point de vue particulier sur un système d'information hôte. Le lien entre le système hôte et le système épiphyte est réalisé par espionnage et assuré par la réflexivité organisationnelle. Finalement nous esquissons l'utilisation de Epitalk à travers les applications en cours de développement pour des environnements de formation et des environnements de programmation.

Résumé : Le projet "ESPRIT" ARCHON ARchitecturefor Cooperative Heterogeneous ON-line systems [13] a réalisé une architecture et un environnement de programmation destinés au contrôle d'applications industrielles existantes, telles que le contrôle d'alarmes, le management en situation de crise, le contrôle de flux, le redressement de réseaux, dans de grand réseaux de distribution. Les exemples applicatifs du projet sont les réseaux de distribution électrique, parce que le contrôle de ces réseaux est distribué. Ces applications sont confrontées à deuxproblèmes :•le contrôle distribué, car réparti dans tout le réseau•les données distribuées, car les applications échangent des données complexes ayant plusieurs niveaux de structures imbriquées et dont la taille atteint des centaines de Kilo-Octets.

Résumé : Nous abordons dans cet article le problème de la mise aupoint d'un système multi-agents. Après avoir décrit différents prérequis permettant de répondre de manière satisfaisante à ceaeprobièrne, nous détaillons le mécanisme d'aide à la mise au point proposé par la plate-forme.Celui-ci distingue différentes catégories d'informations concernant l'activité des agents dans le système et offre différents moyens d'exploitation de ces informations (trace, statistiques, mécanisme explicatif). Nous illustrons ensuite l'utilisation de ces fonctionnalités au travers d'un exemple, puis dressons un bilan critique des fonctionnalités d'aide à la mise au point de GTMAS.

Résumé : Dans cet article, nous présentons ALPS, un générateur de système s multiagents pour la construction d'environnements centrés processus assistés par ordinateur. ALPS a été développé dans le cadre du projet Européen SCALE et est le coeur de l'environnement centré processus à réutilisation intensive de SCALE. Son rôle est de générer de manière incrémentale des systèmes multi-agents pour l'exécution de processus et leur évolution dynamique. Le formalisme ALPS repose sur une approche réflexive et sur deux concepts clés : la tâche et l'agent. La réflexivité fait de lui un environnement homogène et évolutif. Il représente une nouvelle application des concepts de FIAD au domaine du génie logiciel.

Résumé : Abstract Les prochaines générations de systèmes embarqués devront concilier deux propriétés généralement contradictoires : d'une part réagir en "temps réel" aux sollicitations de l'environnement, et d'autre part échafauder des raisonnements évolués pour répondre à ces sollicitations. Cet article propose une approche multi- agents de l'"IA temps réel", basée sur les concepts d'agents réactifs synchrones et d'agents transformationnels any tirne. L'objectif est de concilier IA et temps réel, et plus généralement (l'offrir un cadre formel pour la modélisation de systèmes complexes temps réel, adaptatifs aux échéances, et prédictibles.

Résumé : Parmi les nombreux domaines d'applications des Systèmes Multi-Agents, nous pouvons distinguer celui du Contrôle en Temps Réel. La complexité des systèmes àpiloter, due à l'utilisation de nombreux capteurs, effecteurs et algorithmes de commande, pose en général le problème de l'absence d'un seul modèle fini. La mise en oeuvre de systèmes multi-agents comme architectures de contrôle, permet une prise de décision distribuée et une certaine robustesse quant aux événements imprévus. Selon le domaine d'application, deux approches sont envisageables : utiliser un système temps réel multi-experts particulièrement adapté aux problèmes d'analyse en temps réel (planification, diagnostique, assistance à Popérateur ...etc), ou bien un système multi-agents réactif privilégiant le contrôle de l'évolution du système dans un environnement dynamique.

Résumé : Cet article présente les premiers résultats de l'implémentation d'un système multi-agents pour l'inférence d'indices 3D à partir d'un triplet d'images stéréoscopiques. L'ar-chitecture du système utilise les techniques et modèles des systèmes multi-agents afind'être ouverte et suffisamment souple pour permettre, d'une part, l'intégration ultérieure denouveaux outils d'extraction d'indices images, et, d'autre part, un ajustement dynamiquedu contrôle en fonction des données disponibles et de l'objectif fixé. Ce travail s'inscrit en effet dans le cadre d'un projet dont l'objectif est la construction d'un système pour la compréhension de scènes. Ce système, baptisé MAGIC, doit être capable d'extraire des indices images 3D d'un triplet d'images stéréoscopiques, puis de mettre en correspon- dance ces indices avec des descriptions d'objets contenues dans une base de connaissances. Les descriptions sont construites automatiquement, au cours d'une phase d'apprentissage préalable. Cette première réalisation a permis de valider l'approche choisie, de mettre en évidence les différents problèmes et d'amorcer la constitution de bibliothèques d'outils. Les phases suivantes, plus ambitieuses, visent la mise en oeuvre du système de vision complet.

Résumé : Les graphes causaux représentent généralement les assertions causales d'un agent sur son environnement. Dans un environnement multiagents, évoluent d'autres entités avec lesquelles, il doit agir et réagir. Par conséquent, un modèle basé sur les graphes causaux peut s'avérer très utile pour la modélisation du raisonnement dans les environnements multiagents. Avec ce modèle, on pourra aisément représenter les relations entre buts d'agents et voir comment ces buts influencent les utilités de chacun ainsi que l'utilité du groupe. Une fois le graphe causal construit, il convient alors de l'analyser pour prendre des décisions, trouver des explications sur la base des liens causaux, analyser le réseau en vue de faire immerger des coalitions, etc. Cet article présente l'état actuel de nos recherches sur un modèle de raisonnement basé sur les graphes causaux.

Résumé : Les processus de prise de décisions stratégiques, en général complexes et mal-structurés, nécessitent très souvent une résolution à plusieurs niveaux, une coordination par rétroaction et une coopération homme-machine. Ce type de résolution fait appel à des décisions prises localement par différents acteurs à différents niveaux d'une organisation, sans avoir une vue complète de l'objectif global et fondées sur une rationalité limitée. Le problème essentiel est alors de trouver un moyen d'assurer la coopération entre ces acteurs ainsi que la coordination et la cohérence des décisions. Dans la première partie nous introduisons certains des concepts de la Théorie des Organisations, de la Systémique, des Sciences Cognitives sur lesquels s'appuie notre approche. Dans la seconde partie nous présentons la méthodologie que nous appelons "Plan Cohérent d'Actions Coordonnées (PCAC)" qui a pour objectif la conception des Systèmes Intelligents Distribués de Prise deDécisions Stratégiques.

Résumé : La présente recherche vise à. modéliser la prise de décision distribuée et les activités coopératives réalisées par des équipes dans des environnements de commandement et contrôle. Dans la phase actuelle du projet nous nous intéressons aux activités d'une équipe oeuvrant dans un centre de coordination de recherche et sauvetage (Ressue Coordination Center) situé à Trenton, Ontario. Dans cet article, nous décrivons les principales caractéristiques du fonctionnement du RCC ainsi que la démarche que nous avons suivie pour effectuer cette analyse. Par la suite, nous illustrons les principales activités des contrôleurs. Nous proposons un modèle nous permettant de simuler les activités d'un contrôleur au sein d'une équipe du RCC. Ce modèle met en évidence divers niveaux d'interaction entre le contrôleur, ses collègues et des agents externes au RCC. La prise de décision des contrôleurs, lorsqu'ils traitent un cas, se base sur le traitement d'informations incomplètes et incertaines. Pour simuler ce mécanisme de raisonnement nous proposons un modèle basé sur la mise en oeuvre d'un réseau de discrimination des attributs permettant de faire progresser la connaissance du cas. Nous concluons en évoquant la possibilité d'utiliser ces modèlespour orienter la démarche d'analyse et de conception d'un système multiagent.