Résumé : La recherche dans les domaines de l’économie considère la plupart du temps les « agents » commedes individus semblables quant à leur rationalité. Les sources d’hétérogénéité dans les modèles sontréduites et posent, du fait d’une tradition de modélisation « centrée groupe »et du recours aux formalismes équationnels, des difficultés majeures.Depuis quelques années, les apports de l’économie expérimentale, qui reconnaît l’hétérogénéité desindividus, mais plus encore la révolution que propose l’approche multi-agent remodèlent en profondeur nos disciplines des sciences humaines et sociales.L’exposé s’attachera à présenter ces bouleversements auxquels les « systèmes multi-agents » contribuent très largement en faisant un point sur les recherches emblématiques passées et en cours dansles disciplines de l’économie et de la finance. Ce point de situation sera illustré par de nombreuxexemples de travaux actuels, au carrefour de l’IA et des SMA dans ces disciplines.Il sera également montré comment on peut établir un lien entre le niveau microscopique, où s’expriment les comportements des agents économiques en forte interaction, et le niveau macroscopique,où se manifestent des lois de masses émergentes. Un exemple guidera alors la présentation : celui dece qu’on appelle en finance le « mystère des faits stylisés ».

Résumé : Les logiciels de jeu constituent un cas particulier d’application interactive numérique. Un des problèmes actuel consiste à en identifier les caractéristiques essentielles afin de proposer une architecturelogicielle adaptée. Dans ce cadre, l’usage du paradigme agent et celui des techniques relevant de l’IAsont désormais classiques.Dans ce cadre, cet exposé présentera un survol des problématiques classiques sous-jacentes et introduira celles induites par la prise en compte fine du comportement du joueur.Concernant les systèmes multi-agents, il s’agit en premier lieu de proposer un cadre méthodologiquepermettant un haut niveau d’interaction entre le joueur et son environnement. Il convient ainsi d’adapter l’exécution du jeu en tenant compte de la perception des réactions et des volontés du joueur, touten restant dans le cadre scénaristique défini par le concepteur du jeu. C’est là que les techniques issuesde l’IA peuvent être utilisées de manière pertinente.De toutes les contraintes qui en résultent, on définit une architecture logicielle reposant sur la représentation formelle modulaire et hiérarchique des composants et de leurs interactions.Des applications à caractère éducatif spécialement conçues pour les enfants autistes ou des jeux desimulation pour la régulation de trafic urbains illustreront cet exposé.

Résumé : L’"écoute active" est un projet de recherche mené au laboratoire Sony CSL, visant à enrichir les interactions homme-machine à caractère "musical" au sens large : écoute, classification, composition,improvisation. Cet exposé montrera comment la plupart des projets menés dans ce cadre ont conduità la réalisation de Systèmes permettant à l’utilisateur de construire à la volée des langages, lui permettant d’exprimer de manière ancrée et robuste diverses informations : stylistiques, taxonomiquesou mélodiques.Il décrira le cadre conceptuel - les interactions réflexives - qui permet d’organiser ces expériences etl’illustrera par de nombreux exemples et démonstrations de prototypes.

Résumé : RésuméLe phénomène du tri du couvain chez certainesespèces de fourmis est connu comme un desprincipaux exemples de la capacité des insectessociaux à résoudre des problèmes à l’échellecollective. Deux processus caractérisent le phénomène : l’agrégation des objets du couvain etleur tri en anneaux concentriques se distinguantpar la taille des objets qu’ils regroupent. Malgréson influence dans la conception de systèmes multi-agents, aucune explication formelle de cephénomène n’a été proposée. Nous présentonsun modèle mathématique reposant sur des hypothèses minimales et issues des modèles informatiques existants. Son étude nous permet de prouver que le phénomène d’agrégation est indépendant du nombre d’agents à l’œuvre. En outre,nous montrons comment les structures annulaires observées dans les colonies de fourmisémergent naturellement, sans hypothèses supplémentaires. Ces travaux prouvent que le tridu couvain est un exemple d’auto-organisationfonctionnelle dénuée d’intelligence collective.

Résumé : RésuméCet article traite du problème de la patrouillemulti-agent en environnement inconnu selondeux approches collectives exploitant unenvironnement dynamique. Après avoir donnéles critères de performances, nous définissonsun premier algorithme basé uniquement surl'évaporation d'une phéromone déposée parles agents (EVAP), puis nous explicitons lemodèle CLInG proposé dans [10] en 2003 quiintroduit la propagation d'informations surl'oisiveté des régions à visiter. Nousprésentons alors un ensemble de simulationspermettant de comparer les performances deces deux modèles sur des environnements decomplexité croissante. L'analyse est complétéepar une comparaison aux performancesthéoriques optimales, permettant de préciserles topologies pour lesquelles les méthodessont les plus adaptées

Résumé : RésuméCet article présente une approche pour résoudre des problèmes de satisfaction decontraintes distribués (DCSP) par des systèmes multi-agents auto-organisateurs. Les DCSPconsidèrent la distribution parmi des agentscoopératifs dont la tâche est d’affecter unevariable propre en respectant des contraintesconnues et en négociant pour trouver une solution collective. L’approche proposée définitl’auto-organisation coopérative comme le processus guidant le collectif vers la solution : lesagents, suivant un modèle comportemental coopératif, changent leur organisation pour améliorer l’état courant du Systèmes. Ce travail estillustré par un problème d’affectation distribuéede fréquences, un problème classique de modélisation sous contraintes.

Résumé : RésuméLa construction d’ontologies à partir de textesest une tâche coûteuse en temps. Notre Systèmes,Dynamo, s’inscrit dans la mouvance de l’Ontology Learning, par une approche originalebasée sur une architecture multi-agent adaptative. L’article présente le cœur de notre approche, un systèmes multi-agents exploitant lesrésultats d’un analyseur syntaxique. Nous présentons les règles constituant le comportementde nos agents puis évaluons leurs impacts enterme de complexité. Nous discutons ses limiteset dressons en perspective les aménagements àeffectuer pour aller vers une solution complètede construction d’ontologies.

Résumé : RésuméLa conception préliminaire avion est unproblème d’optimisation multi-disciplinaire etmulti-objectif qui consiste à trouver les valeursdes paramètres de description d’un avion et deses performances en fonction de contraintes.Ces valeurs sont calculées grâce à des connaissances disciplinaires. Les interdépendancesentre les paramètres et les non linéarités complexifient les calculs pour lesquels les méthodesclassiques se montrent insuffisantes. Pour pallier ce problème, nous proposons une solutionbasée sur les systèmes multi-agents adaptatifsdans lesquels les agents représentent les disciplines, les paramètres de conception et les performances de l’avion. Les agents en utilisantdes connaissances disciplinaires et par un comportement coopératif trouvent collectivement lesvaleurs des paramètres de conception qui satisfont les contraintes et les performances.

Résumé : RésuméNous considérons le problème de l’allocation detâches dans le cadre d’environnements ouvertsoù les participants (fournisseurs et clients) ontdes attentes particulières. De nombreux travauxsur l’allocation de tâches se sont concentrés surdes problèmes de maximisation ou de minimisation de fonctions prédéfinies (temps de réponse,répartition de charge...). Cependant, ces objectifs sont définis de manière globale alors queles participants peuvent avoir des objectifs différents, voire divergents. Nous proposons ici uneméthode de médiation, Libra, qui s’auto-adapteaux attentes des participants. Libra effectue lesallocations en fonction des intérêts individuelsdes fournisseurs et des clients. Cette prise encompte est régulée par les satisfactions individuelles de sorte à obtenir une certaine équité.Des simulations nous permettent de comparerLibra avec d’autres techniques existantes (répartition de charge, allocation de tâche dans lestyle de Mariposa). Les résultats montrent que,tout en conservant un haut degré d’efficacité(e.g. temps de réponse), Libra permet aux participants d’atteindre un degré de satisfaction biensupérieur.

Résumé : RésuméLa complexité du développement des Systèmesmulti-agent répartis et ouverts provient en particulier des besoins d’adaptation dynamiqueaux variations de l’environnement. Pour aiderau développement, nous avons conçu et réalisé un outil nommé AGENTϕ qui permet deconcevoir des modèles d’agents auto-adaptatifspar assemblage de composants de grain fin(appelés micro-composants). Ces derniers implémentent différents aspects non fonctionnels(opératoires) des agents (interaction, mobilité, adaptation...). A l’exécution, l’agent peuts’adapter en remplaçant dynamiquement l’unde ses micro-composants par un autre. Ainsi,le modèle d’agent joue le rôle d’un conteneurflexible du comportement. En pratique, un agentproduit avec AGENTϕ est un Systèmes d’objetsJ AVA (dont la cohérence est vérifiée à l’assemblage) intégrable à l’intergiciel J AVACT.Notre approche est complémentaire à celles quiproposent la construction d’agents à base decomposants comportementaux. Nos expérimentations montrent l’intérêt de notre propositionen termes de séparation des aspects et des niveaux, de réutilisation et de déploiement.

Résumé : RésuméLes systèmes multi-agents visent tout particulièrement à étudier des phénomènes complexesqui ne peuvent pas facilement être décrits demanière analytique. Les approches sont souventbasées sur une étude de la coordination entredifférents agents définis par des modèles comportementaux. Dans cet article, nous nous intéressons à des agents dont les comportementsne respectent pas obligatoirement la norme, etdans certain cas, décident de les violer. Cependant, nous considérons dans ce papier, que lenon-respect des normes conduit à proposer unmodèle d’anticipation afin de conserver un comportement global cohérent et afin d’autoriserégalement la détection des situations critiques.Ces idées sont mises en oeuvre dans le contextede la simulation de trafic routier, et en particulier dans le cadre d’intersection entre des véhicules.

Résumé : RésuméDans les applications actuelles, les aspects sociaux et organisationnels des Systèmes multiagents sont des préoccupations importantespour contrôler l’autonomie des agents. Mêmesi leur mise en oeuvre passe par le niveauagent, nous pensons, dans cet article, que desoutils et des infrastructures sont nécessairespour contrôler et réguler le fonctionnement global des agents. Dans cette démarche, ce papier présente un environnement support à lamise en place d’organisations normatives. Ilest composé par un langage de modélisationMOISEInst et par une architecture de gestion etde régulation S YNAI dont les agents sont euxmêmes régulés par spécification normative explicite modélisée avec MOISEInst .

Résumé : RésuméNous présentons un cadre conceptuel etarchitectural pour la gestion des systèmes multi-agents (SMA) ouverts et dynamiques.Notre approche est fondée sur la notion deservice, qui permet aux agents d’exprimerleurs besoins et compétences au travers dedescriptions de rôles facile à publier etrechercher. Nous nous focalisons sur lemodèle AGR que nous étendons afin deprendre en compte le concept de Service. Dansnotre modèle, le rôle décrit les services qu’ilfournit. Ces services sont exécutés par lesagents joueurs du rôle et utilisés par sesagents utilisateurs. Les services fournis par unrôle sont publiés dans le cadre de ladescription de son groupe. L’architectureproposée et les concepts introduits ont ététestés et validés en utilisant Madkit et JXTA.

Résumé : RésuméLa simulation d’écoSystèmes requièrent une méthodologie et un outil multi-modèles afin de rationnaliser et d’automatiser les processus demodélisation et de simulation. Nous proposons,en nous appuyant sur les approches orientéepattern et basée agent, une société de modèles qui s’organisent en agents en interactionvia l’environnement. Nous identifions quatrerôles d’agents : (1) l’agent-modèle manipuleun modèle expert ; (2) l’agent-contrôleur surveille l’environnement ; (3) l’agent-opérationtransforme l’environnement pour satisfaire lesbuts d’agents-modèle ; (4) l’agent-observateurconstruit des observables. Les buts des agentsmodèles font partie d’une rationnalité qui sestructure autour de données d’entrée ou de sortie ayant une sémantique et une forme particulière. L’environnement est structuré par cesdonnées, des cartes, dans lesquelles s’inscriventles patterns dont les agents-modèles rendentcompte. Un exemple de modélisation incrémentale exhibe les propriétés de robustesse du Systèmes et le principe de co-construction du modèle par les experts et les agents.

Résumé : RésuméEn matière d’aménagement du territoire, l’île deLa Réunion est confrontée au défi d’accueillirune population de plus en plus importante touten valorisant son terroir agricole et en protégeant ses paysages exceptionnels. Dans un telcontexte, faire de la prospective territoriale, eten ce sens parvenir à modéliser et simuler descomportements spatialisés, prend une importance capitale.Le modèle DS que nous présentons ici est unmodèle de simulation d’évolution des espacesfonciers à La Réunion. Implémenté sur la plateforme de Simulation multi-agent GEAMAS-NG,il permet de simuler sur l’ensemble de l’île lesinteractions entre les trois grandes classes d’utilisation du sol (espaces naturels, agricoles et urbains) et d’observer les évolutions induites.Ce modèle repose sur une spécificité que nousavons élaborée : le couplage de plusieurs dynamiques comportementales liées, à l’échelle micro, à l’évolution démographique et, à l’échellemacro, à l’évolution du mode d’occupation dessols.

Résumé : RésuméLa complexité algorithmique d’une simulationmulti-agent résulte de plusieurs sources : complexité intrinsèque du phénomène abordé, compétences cognitives des agents, mais aussi choixde modélisation décidés lors de la conceptiondu modèle distribué et du moteur de simulationsous-jacent (modèles de comportements, d’environnement, de temps, de perception, etc.), chacun étant en outre susceptible d’être implémentéde multiples façons. Il est nécessaire de mesurer les conséquences de chacun de ces choix,de l’analyse à l’implémentation, aussi bien pouroptimiser le déroulement de la simulation informatique qui en résulte, pour éviter d’y introduire des biais parfois critiques, et pour obtenirla simulation la plus simple possible d’un phénomène donné.

Résumé : RésuméNous décrivons ici des travaux sur la modélisation des rythmes biologiques circadiens(i.e.∼ 24 h) observés chez une algue verte unicellulaire, Ostreococcus tauri. Ces rythmes sontproduits par des processus de régulation de latranscription génétique. Nous présentons plusieurs modèles issus d’un groupe de travail pluridisciplinaire et qui ont donné lieu à des simulations par agents. Ils visent à identifier les acteurs moléculaires de l’horloge circadienne, enconfrontant hypothèses biologiques, résultats desimulation et mesures expérimentales.

Résumé : RésuméLe champ de la diffusion d’innovation étudiela propagation de nouvelles idées, opinions ouproduits au sein d’une société. De nombreusessimulations multi-agent ont été construitespour étudier ce phénomène collectif, tant pourprédire la diffusion d’une innovation que pourmieux expliquer le processus sous-jacent. Pourtant, plusieurs questions soulevées dans la littérature restent sans réponse : les modèles actuelsne permettent pas d’expliquer l’échec du lancement d’un produit ni l’adoption d’offres liées.Afin d’améliorer ces résultats, nous proposonsde représenter explicitement les croyances desconsommateurs sur les innovations. Nous avonsdéveloppé une formalisation des croyances etdes messages sous forme de réseaux associatifs, ainsi que le modèle de communication associé. Nous illustrons cette approche en simulantla diffusion de l’iPod™.

Résumé : RésuméNous nous intéressons à la planification collective et la coordination d’une constellation de satellites reliés par liaisons intersatellites qui permettent des communications lorsque les satellites se rencontrent. Nous proposons un protocole de communication épidémique fondé surl’écoute flottante qui permet la constructiond’une connaissance commune des tâches à réaliser et des intentions des agents. Les premiersrésultats montrent qu’il est pertinent de considérer la coordination des agents physiques viaune méthode de formation dynamique de coalitions. Ces coalitions sont générées à partir desconnaissances partielles des agents puis enrichies et négociées au fur et à mesure de leursrencontres. Cet enrichissement provient de nouvelles connaissances qui viennent modifier lastructure de coalition initiale. La négociationquant à elle fait appel à une notion de conflitlocal dont la résolution se fait, en fonction dutype de conflit, par des stratégies paramétréespar les caractéristiques du problème.

Résumé : RésuméDans cet article, nous présentons un protocolede négociation multilatérale et multidimensionnelle dans un contexte coopératif. Nous prenonsen compte les dépendances entre les multiplesobjets de la négociation à l’aide de la modélisation des préférences des agents par un outil d’aide multi-critères à la décision tout ennous permettant d’obtenir des informations pertinentes sur l’évaluation des propositions. Cesinformations sont utilisées dans notre protocolafin de nous aider à accélérer la recherche d’unconsensus entre des agents coopératifs. De plus,ce protocole de négociation est défini et utilisédans un contexte de gestion de crise où l’objectif commun des agents est pris en compte dansles préférences d’un agent médiateur.

Résumé : Résumé :Cet article présente une approche du problèmede l’interaction entre un utilisateur et un agentassistant personnel (AP). L’interaction peutêtre clavier ou vocale et peut êtregrammaticalement incorrecte. Le Systèmescombine un agent assistant qui sélectionne destâches à exécuter conjointement à un ensembled’agents spécialisés (son staff). Le but de larecherche est de déterminer jusqu’où uneapproche purement sémantique peut conduire.Les tests sont menés sur une réplique du projeteuropéen Terregov (concernant les servicessociaux) implanté sous forme d’un SMA.L’article discute les problèmes rencontrés etles possibilités d’améliorations. Dans notrecas, le comportement de l'AP résultedirectement de l'utilisation d'une bibliothèquede dialogues associés aux tâches à effectuer.

Résumé : RésuméCet article propose une architecture SMA fondée sur des agents introspectifs munis de capacités de raisonnement sur leurs actions. Cesagents sont capables de réaliser collectivementet de manière dynamique une tâche complexeimpliquant la réalisation de plusieurs actionsinterdépendantes. Pour ce faire, ils s’appuientsur leurs capacités d’introspection et utilisentun protocole de coordination déterminant lecomportement global du SMA. Nous présentonsl’architecture des agents introspectifs. Nous formalisons le langage de communication permettant aux agents de s’échanger des messages àpropos de leurs actions. Enfin, nous spécifionsle protocole de coordination dont les agents sontmunis et étudions ses principales propriétés.

Résumé : RésuméLes communications établies entre les différents agents sont au cœur du fonctionnementdes Systèmes multiagents (SMA). De ce fait lavulnérabilité des communications, inhérente àtout Systèmes distribué, s’avère problématique.Nous nous intéressons aux exceptions survenantdans les conversations au sein d’un SMA. Plusparticulièrement, nous étudions les moyens quipeuvent être mis à la disposition des concepteurs des agents pour gérer de telles exceptions.Pour cela nous présentons une solution baséesur une performative et un protocole de conversation. Une telle solution permet de réaliser unegestion collaborative de l’exception, méthodebasée sur le fait que chacun des agents impliqués dans la conversation est concerné. Notreapproche permet de traiter aisément les exceptions courantes dans les SMA.

Résumé : RésuméNous nous intéressons aux mécanismes de sélection d’actions basés sur les comportements.Différentes méthodes permettent de sélectionnerune action à partir des propositions de chaquecomportement. Le vote présente de nombreuxavantages par rapport aux autres méthodes. Lesarchitectures existantes présentent cependantplusieurs défauts. Nous proposons une amélioration de la méthode, les modifications visent àréduire les problèmes de mise au point, à sélectionner les décisions dans un espace continuet à augmenter le nombre des comportementscouramment utilisés. Nous essayons égalementde rationaliser le mécanisme de vote. Les résultats en environnement statique montrent que lemodèle est capable d’atteindre son objectif enrespectant des contraintes et en persistant dansses choix. Les résultats en environnement dynamique décroissent lorsque le nombre d’agentsest supérieur à vingt.

Résumé : RésuméDans cet article, nous adoptons un modèled’agent argumentatif capable de sélectionneret de composer des services. À cette intention,nous proposons une architecture d’agent modulaire qui distingue trois composants principauxdédiés respectivement à la prise de décision, àla communication et à la négociation. Dans cecontexte de composition de services, nous illustrons notre proposition et son fonctionnementà l’aide de l’exemple désormais classique del’agence de voyage “virtuelle”.

Résumé : RésuméEn cartographie numérique, la généralisationest une opération qui consiste à diminuer leniveau de détail de données géographiquesvectorielles. De nombreux modèles ont étédéveloppésafindepermettresonautomatisation parmi lesquels certains baséssur une approche multi-agent. Le travailprésenté dans cet article s’intéresse à larévision automatique des connaissances deguidage d’un Systèmes existant de ce type etfonctionnant par essais/erreurs. L’objectifglobal de la révision de ces connaissances estde rendre le Systèmes de généralisation plusperformant mais aussi en même temps capabled’évoluer. L’approche que nous proposons sebase sur l’analyse des traces d’exécution duSystèmes ainsi que sur une modélisation agentdes connaissances de guidage afin de leurpermettre de s’améliorer en fonction desdonnées recueillies.