Résumé : RésuméLes Systèmes multirobots sont des Systèmes multiagents particuliers car chaque agent robot estplus coûteux à mettre en œuvre qu’un agent informatique. C’est pour cette raison que l’évaluation des Systèmes multirobots par le biais dela simulation est très important. Il est cependantnécessaire de pouvoir évaluer avec pertinenceles résultats de ces simulations et de trouver desmesures permettant de dégager un compromisentre efficacité et nombre d’agents robots. Danscet article, nous présentons un retour sur l’évaluation de l’intérêt d’algorithmes de coordination décentralisée pour une constellation de satellites autonomes d’observation. Nous définissons pour cela une notion d’expérience et descritères d’évaluation relatifs aux notions de performance, stabilité et capacité d’extension.

Résumé : Résumé :Dans le cadre du projet Microbes financé parl’Agence Nationale de la Recherche,programme pluridisciplinaire associant desbiologistes et des informaticiens, un modèlemulti-agent est développé pour reproduire lesdynamiques d’un écoSystèmes-sol. Il s’agit demodéliser un sol, sa macrofaune et l’impact decette dernière sur la structure du sol(modification de l’espace) et sur la dynamiquede la matière organique.

Résumé : RésuméLes simulations orientées agents (SOA) permettent d'appréhender les Systèmes réels complexes en facilitant notamment leur modélisation et leur observation. Pour que ces simulations puissent être exploitées, les plates-formesde SOA doivent offrir des temps d'exécutiondes simulations toujours plus courts, ceci malgré la complexité croissante des Systèmes àsimuler. Dans cet article, nous proposons uneméthode qui permet de minimiser les tempsd'exécution des SOA. Pour cela, nous définissons un algorithme qui détermine les dépendances temporelles des agents de la simulation. Le résultat de ce calcul permet à notreréseau de plates-formes de simulation de paralléliser l'exécution des différents agents.Notre proposition exploite nos précédents travaux sur le modèle à Temporalité pour garantir la causalité des événements produits ausein de la simulation.

Résumé : RésuméLes comportements collectifs qui émergent àpartir d’une modélisation fondée sur les normessont limités, notamment lorsque les modèlesvisent à reproduire des comportements humainsqui, de fait, s’affranchissent parfois de cesnormes. Mandiau et al. [1] ont montré comment la possibilité pour un agent de ne pasrespecter le code de la route, norme sociale,conduisait à un comportement individuel collectif plus réaliste. Nous proposons d’étendrecette approche à la construction de la représentation de l’environnement d’un agent ; représentation prenant en compte l’anticipation ducomportement d’autrui. Dans le cadre d’une simulation de trafic routier, nous montrons l’importance d’intégrer l’anticipation du comportement d’autrui par rapport à la norme sociale,qui est complémentaire du fait de régler sonpropre comportement sur cette norme sociale.Pour une même fonction de décision, nous avonscomparé les comportements collectifs (le traficémergent) pour deux fonctions de perceptionsdifférentes, l’une basée sur des attentes du respect de la norme sociale et l’autre pas.

Résumé : RésuméLe problème d’allocation multi-agent de ressources correspond au partage entre n agentsde m ressources afin de maximiser un bien-êtresocial. Il ne s’agit pas dans cet article, commedans plusieurs travaux précédents, d’uniquement déterminer l’allocation socialement optimale ou de prouver l’existence d’une séquencede transactions pour y parvenir, mais biende trouver une séquence opérationnelle entreagents amenant à cet optimum, le tout sur ungraphe quelconque. Pour cela, nous étudionsdifférents comportements d’agents afin d’identifier ceux permettant d’atteindre l’allocationoptimale souhaitée. Cette dernière peut alorsêtre interprétée comme un phénomène globalémergent issu d’interactions locales entre lesagents. Après une étude de plusieurs types detransactions, nous montrons que celle que nousnommons “don social”, est la plus efficace pourla résolution de l’allocation de ressources associée au bien-être social utilitaire.

Résumé : RésuméNous introduisons et étudions des jeux qualitatifs à résultats multiples. Ce sont des jeux noncoopératifs à utilités qualitatives (i.e. des valeurs sur une échelle ordinale), sous une incertitude stricte et avec possibilité de coordination. L’incertitude stricte signifie que l’on neconnait pas la probabilité des différents évènements possibles. La coordination est un moyenoffert aux agents pour éliminer l’incertitude.Ces jeux peuvent modéliser de nombreux problèmes multi-agent dans lesquels les agents ontpeu d’informations sur les effets de leurs interactions et où les probabilités sont indisponibles.Un exemple typique est le problème de planification multi-agent où des agents planificateursautonomes ne partageant pas les mêmes butsont à générer des plans qui interagissent avecceux des autres d’une manière qu’ils ne peuventprédire ou contrôler (chaque agent sait dansquel ordre ses actions sont exécutées, mais il nesait pas comment celles-ci s’intercalent avec lesactions des autres agents).

Résumé : RésuméNous nous intéréssons au problème du contrôled’un processus décisionnel de Markov décentralisé et partiellement observé (DEC - POMDP) àhorizon fini. Nous introduisons une nouvelle approche heuristique qui s’appuie sur les observations suivantes : (1) l’opération élémentairede programmation dynamique, consistant à lagénération exhaustive et l’évaluation de toutesles politiques jointes, est extrêmement prohibitive ; (2) bon nombre des politiques jointesainsi générées sont inutiles pour un contrôle optimal ou presqu’optimal. Suivant ces observations, nous proposons la première technique deconstruction incrémentale de politiques jointesà base d’états de croyance, PBIP, permettantd’éviter ces calculs intensifs. L’algorithme PBIPsurpasse les performances des meilleurs techniques approximatives actuelles sur de nombreux exemples de la littérature.

Résumé : RésuméLes recherches en Sciences Humaines et Socialesmontrentquelesrelationssocialesjouent un rôle déterminant dans le comportement des individus. Elles apparaissent alors comme un élément clé, à la fois dans les communautés mixtes humain-agent et pour la simulation de comportements humains, tantpour améliorer la crédibilité des agents virtuels que pour développer leur autonomie.

Résumé : RésuméA l’ère de l’économie numérique, les entreprisescommuniquent de plus en plus de manière électronique. Pour automatiser les échanges B2B, laseule dématérialisation des documents ne suffit pas, chaque partenaire doit aussi pouvoirles interpréter. L’approche classique consisteà définir au préalable un protocole completd’échanges qui devra être suivi rigoureusement,ce qui est souvent fastidieux et coûteux à mettreen œuvre. Notre approche consiste à représenter les partenaires par des agents autonomes,hétérogènes, et à assurer la médiation entre euxpar le biais d’un agent tiers chargé d’anticiperet de résoudre les problèmes d’interopérabilité.Pour permettre à ces agents de raisonner dynamiquement lors des échanges, nous utilisonsun cadre logique existant proposant une formalisation de quelques concepts institutionnels, etle complétons ici par la notion d’action institutionnelle. Cet article présente la formalisationde ce concept, son implémentation, et son application à un scénario d’échanges B2B.

Résumé : RésuméLa programmation d’organisations multiagents s’appuie sur des langages de modélisation ainsi que sur des infrastructures dédiéespour déployer et gérer les organisations spécifiées. Les mécanismes que proposent cesinfrastructures instituent une séparation rigideentre agents de l’organisation et infrastructuregérant cette organisation. Nous présentonsdans cet article une approche visant à supprimer cette séparation en nous appuyant surle modèle Agent et Artefact (A&A) proposépar Ricci et al. Nous proposons des artefactsorganisationnels comme entités de premièreclasse dans l’environnement pour supporter lesactivités des agents au sein de l’organisation àlaquelle ils participent.

Résumé : RésuméLes systèmes multi-agents (SMA) sont une solution reconnue pour implanter des Systèmes complexes évoluant dans des environnements dynamiques et l’auto-organisation est un moyen possible de les rendre adaptatifs. Toute la difficultéde conception réside alors dans la définitiondes comportements du micro-niveau (agents)qui permettent de faire émerger, au macroniveau (Systèmes), la fonction globale adéquate.Peu de processus de développement proposentune aide à cette conception ascendante afinde construire, tester et améliorer les comportements des agents. L’objectif du travail présentéici est d’assister le concepteur de SMA adaptatifs par le biais d’un outil de simulation dans lequel les agents ont la capacité d’auto-concevoirleur comportement. Cet article met d’aborden évidence l’apport de cette approche à laconception de comportements avant de montrercomment les comportements individuels et parconséquent celui du collectif, ont pu être améliorés dans le cadre d’une simulation de fourmisfourrageuses.

Résumé : RésuméDans cet article, nous présentons les interconnexions qui peuvent se faire entre, d’une part,la modélisation et Simulation multi-agent, et ledomaine des réseaux pair-à-pair (P2P) d’autrepart. Plus particulièrement, dans ce domaine,nous traitons de la prise en compte, dans les modèles de simulation, des comportements de l’utilisateur sur l’une des caractéristiques du fonctionnement de ces réseaux : la qualité de service.Dans un premier temps, nous montrons les caractéristiques qui nous semblent souhaitablespour modéliser de manière adéquate de tels réseaux, montrons les limites actuelles que nousconstatons dans le domaine multi-agent et proposons une approche multi-modèles. Dans unsecond temps, nous détaillons la mise en œuvrede cette proposition puis validons son bienfondé en détaillant quelques expérimentationsréalisées qui montrent que notre outil correspond bien à nos attentes de modélisation.

Résumé : RésuméCe papier propose une approche multi-agent locale, coopérative et temps réel pour la création de profils adaptatifs et incrémentaux danslaquelle un usager est supposé être représentépar un ensemble de documents textuels. Ces documents sont analysés séquentiellement conduisant alors à la création d’un Réseau Terminologique Temporaire (RTT). Ce réseau est ensuitefusionné avec les RTT issus d’autres documents,afin de générer un Réseau Terminologique Permanent (RTP) représentatif de la collection étudiée et pouvant être ensuite indexé pour en extraire un profil. Les résultats préliminaires obtenus ainsi que les perspectives associées sontenfin présentés.

Résumé : RésuméAdoptant l’approche Voyelles, l’architectured’agents V3A (Vowels Agent Argumentation Architecture) est un modèle d’agent à travers lequel un agent autonome débat en interne afinde gérer ses motivations. La personnalité del’agent résout les éventuels conflits entre ses différentes motivations et dicte son comportement.À l’aide de cette architecture modulaire, noussommes en mesure de développer des agentsauto-adaptatifs capables de remplacer automatiquement leurs composants. Nous proposons iciune technique d’argumentation pour mettre enoeuvre le processus dialectique interne via unjeu de dialogue entre ces composants. Notrecadre est illustré à l’aide d’un scénario oùun agent s’adapte automatiquement au contexted’exécution.

Résumé : RésuméComme l’attestent de nombreuses études prospectives, les essaims de drones devraientconnaître un développement considérable dansles années à venir. La réalisation de ces nouveaux SMA se heurte cependant à de nombreuxdéfis, en particulier au coût humain dans leurmise en oeuvre, amenant à revoir complètementles interfaces de contrôle actuelles. Nous proposons une approche qui permet à un opérateur unique de faire voler en simulation uneflottille de drones et de réaliser des missionsde surveillance et d’interception. Cet article expose tant les modèles d’auto-organisation développés par l’équipe MAIA autour de la notion de phéromone digitale que les modes opératoires développés par TELECOM Bretagnepour le partage d’autorité. Enfin des résultatsexpérimentaux faisant intervenir des sujets humains montrent l’adéquation de la combinaisondes deux approches pour des missions de surveillance.

Résumé : RésuméDans cet article, nous présentons l’architecture et les principes d’un Systèmes robusteet décentralisé de stockage de données. Ilest construit à partir d’un Systèmes multiagents auto-organisant sur une plate-forme decommunication pair-à-pair. Un mécanisme deFragmentation Redondance et Dissémination(FRD) est utilisé pour obtenir la tolérance auxfautes, et la persistance de l’information. Pourconstruire un Systèmes totalement décentralisé,nous considérons chaque fragment d’information comme un agent autonome capable de choisir son propre nœud de stockage (se déplacerd’un pair à un autre) dont le comportement estinspiré de Systèmes biologiques. Pour reconstruire un fichier dans son intégralité, nous devons collecter un sous-ensemble de fragments(défini par un seuil minimum). Nous avons implémenté des règles de flocking pour maintenir une nuée de fragments. Ces règles localessimples permettent à partir de quelques fragments d’attirer la nuée sur un pair du réseau.Une autre propriété de notre Systèmes optimisel’utilisation de l’ensemble des ressources disponibles. Nous montrons dans ce papier commentla mobilité de la nuée conjuguée au dépôt dephéromones garantit une bonne répartition dela charge tout en évitant les nœuds suspicieux.

Résumé : RésuméDans ce papier, nous proposons une nouvelleapproche pour l’exploration de l’espace d’unmodèle à base d’agents : l’optimisation dichotomique adaptative. Un modèle à base d’agentsest généralement caractérisé par un grandnombre de paramètres, une partie d’entre euxne peut pas être déterminée étant donnée lesconnaissances sur le Systèmes réel. Le but de cetravail est de fournir des outils pour la calibration d’un tel modèle, ce qui consiste à trouverle jeu de paramètres optimal pour un certaincritère. Notre approche consiste en la partitionde l’espace de paramètres (l’intervalle de variation de chaque variable est divisé en un nombrefini d’intervalles) et sur l’exploration en parallèle de nombreux paramètres par les agents dumodèle. La navigation dans l’espace de paramètres est faite en groupant ou divisant de façonadaptative certains paramètres, selon un algorithme s’inspirant des algorithmes de colonie defourmis.

Résumé : RésuméDans cet article, nous explorons le potentiel destechniques de satisfaction de contraintes distribuées afin de proposer une solution pour l’autorégulation du contrôle manufacturier. Ce travailrepose sur une modélisation DisCSP impliquantun ensemble d’agents (e.g. les stations) ayantdes capacités suffisantes de communication etde raisonnement pour coopérer et négocier unaccord sur une organisation du travail. Cetteapproche est utilisée pour réguler dynamiquement le Systèmes lorsque des perturbations surviennent (panne, indisponibilité d’opérateursou commande exceptionnelle prioritaire). Ainsi,pour ces machines, l’autonomie et l’intelligencedistribuée sont un moyen de fournir un contrôlemanufacturier plus flexible. Des résultats d’expérimentations sur la plate-forme MASC sontprésentés pour comparer cette approche auxtechniques de résolution de DisCSP classiques.

Résumé : RésuméLes travaux autour des métaheuristiques ont récemment évolué vers de nouveaux enjeux telsque : la simplicité, la robustesse et la modularité des métaheuristiques. L’intelligence artificielle distribuée et plus particulièrement les systèmes multi-agents semblent être des approchesprometteuses pour y répondre. Ainsi, dans cetarticle une approche multi-agent pour la modélisation et l’implantation de métaheuristiquesest adoptée. Dans ce cadre, nous proposonsAMF (Agent Metaheuristic Framework) un framework organisationnel et multi-agent pour lamodélisation et l’implantation de métaheuristiques. Ce framework fournit un modèle et deslignes méthodologiques permettant la modélisation de métaheuristiques et facilitant la distribution et l’intégration de composants d’apprentissage au sein des métaheuristiques. Afind’illustrer l’utilisation d’AMF et de l’apprentissage artificiel dans les métaheuristiques, nousprésentons une métaheuristique originale fondée sur le principe de coalition d’agents.

Résumé : RésuméDes agents aux connaissances incomplètesdoivent communiquer avec leurs voisins afin deraffiner leurs hypothèses sur l’état du Systèmes.Ce problème se pose souvent, lorsqu’il n’estpas possible d’adopter une approche centralisée. Dans ce papier, nous supposerons que lesagents raisonnent abductivement dans un environnement cohérent sans partager au départune connaissance commune. Nous proposonsun protocole permettant aux agents de converger vers une situation où la consistance globale du Systèmes est préservée. Nous discuteronsdes principales propriétés de celui-ci et nousl’appliquerons à des exemples en en donnantquelques résultats expérimentaux.

Résumé : RésuméL’évolution actuelle de l’informatique conduit àune multiplication des traitements automatiquesdes données qui transitent au sein des Systèmesinformatiques. Les données qui nous intéressentdans cet article sont les informations sensiblespour les utilisateurs ou les groupes d’utilisateurs. Un exemple typique est la circulationd’informations confidentielles concernant leuridentité. Nous proposons une approche de ceproblème, dans le cadre des Systèmes multiagents hippocratiques (HiMAS), modèle consistant à préserver le concept de privacy par unesociété d’agents. Dans ce contexte, nous présentons un protocole de communication d’informations sensibles permettant le respect de lasphère privée.

Résumé : RésuméLes recherches montrent que, dans un SMA ouvert et faiblement couplé, il est difficile de gérer l’hétérogénéité sémantique entre les agentsde manière statique. Les agents doivent doncs’adapter à chaque interaction pour traiter aumieux les messages. Dans cet article, nous proposons un modèle d’interaction et un protocole de communication simple pour le traitement des commandes (request) qui permet derésoudre des échanges de messages sémantiquement hétérogènes. Nous présentons tout d’abordnotre modèle d’agent ainsi que le modèle decommunication utilisé et nous décrivons brièvement le mécanisme de traduction des messages,fondé sur l’existence d’un service de mappingdes concepts de l’ontologie. Nous présentonsensuite notre protocole d’interaction et la stratégie de réponse des agents en fonction des différents performatifs. Nous illustrons enfin notremodèle sur un exemple simple et nous discutonsdes travaux similaires dans le domaine.