Résumé : Dans cet article nous présentons une archi- tecture originale d'agents cognitifs. Notre but est de modéliser le comportement d'agentsautonomes évoluant dans un environnement virtuel perturbé représentant un site de travail SEVESO. Nous proposons de représenter l'environnement virtuel par une organisation d'agents dans laquelle les opérateurs réels sont modélisés par des agents cognitifs. Afin d'aug-menter la crédibilité des comportements des personnages virtuels, nous proposons de modéliser leurs états cognitifs en nous basant sur un modèle de la cognition issu des études en psy- chologie. Ainsi en fonction de leurs états, les agents autonomes adoptent des comportements déviés qui permettent de rendre compte de cer- tains processus décisionnels de l'humain. Nous proposons une architecture cognitive basée sur le modèle BDI que nous enrichissons en intégrant dans le processus de décision de l'agent, la prise en compte de sa personnalité et de ses caractéristiques physiques et physiologiques.

Résumé : Considérer les agents comme autonomes mo-difie la vision que l'on peut avoir du systèmeet les méthodes de génie logiciel qui doivent être mises en oeuvre. En particulier, l'autonomie rend les agents plus robustes en ce qui concerne leurs prises de décision. Mais, elle introduit aussi une imprécision, une imprédictibilité, dans les interactions entre agents. L'autonomie impacte donc la façon de concevoir la sûreté de fonctionnement de ces systèmes. Une des premières phases dans le cycle de vie d'un système fiable est l'étude des fautespouvant l'impacter. Une approche pour réaliser une telle étude est d'utiliser une classification de fautes comme base. Cet article présente une étude des fautes provenant des particularités des agents et les confronte à une classification des fautes utilisée en sûreté de fonctionnement avant de montrer la nécessité de l'étendre.

Résumé : le problème le plus délicat concernant la protection de la vie privée est la protection étendue des données, qui consiste a s assurer qu'une information n'est pas utilisée d'une façon non autorisée par un agent distant. Nous analysons les travaux existants tentant de résoudre ce problème en fonction du niveau de confiance qu'ils permettent d'apporter aux utilisateurs, le niveau le plus élevé correspondant aux garanties fortes fournies par les méthodes du Trusted Computing [18]. Cette technologie étant paradoxalement dangereuse pour les libertés des utilisateurs, nous suggérons trois critères pour évaluer dans quelle mesure une architecture de Trusted Computing est profitable ou dangereuse pour un utilisateur. Sur cette base, nous propo- sons une nouvelle architecture de ce type (utilisant la délégation des processus et des données à des agents autonomes), assurant à la fois un haut niveau de confiance et une absence de risque pour l'utilisateur.

Résumé : Dans ce papier, nous nous focalisons sur l'une des approches existantes : les jeux stochastiques à somme générale, pour faire interagir des agents autonomes. L'équilibre de Nash a été choisi comme moyen d'obtention de la politique jointe. La validation a été réalisée sur un exemple Muse tratif et l'évaluation a été effectuée en com- parant avec un modèle centralisé (MMDP). Les résultais préliminaires montrent l'intérêt duqualité de la solution en fonction de la taille del'espace d'états.

Résumé : Cet article décrit MADcAR-AGENT, un modèle d'agents auto-adaptables à base de composants logiciels. Ce modèle permet à un agentde réviser sa composition interne lorsqu'il détecte des changements de contexte. Le comportement d'adaptation est explicitement séparé ducomportement applicatif de l'agent, pour simplifier sa conception et son évolution. Le travail présenté ici est une extension du modèleMADc AR prenant en compte la présence deplusieurs agents dans le système de manière àapporter une dimension collaborative à l'auto-adaptation, par l'échange de composants. Pourillustrer ce propos, M A DCAR -AGENT a été appliqué à une application de robotique de sauvetage.

Résumé : Le modèle Agents et Artefacts enrichi avec lesorganisations propose un environnement de travail basé sur les artefacts pour mettre en oeuvre la coordination entre agents. La mise en place d'organisation dans un tel contexte nécessite cependant que les agents soient capables de rai- sonner et de manipuler explicitement des primitives organisationnelles (e.g. rôles, groupes, missions). Afin de diminuer cette contrainte, nous proposons de tisser des liens entre artefacts organisationnels et artefacts fonctionnels de l'environnement De cette manière, les agents peuvent interagir implicitement avec l'organisation par le biais des artefacts fonctionnels. Dans ce papier, nous donnons une description formelle de cette proposition avec différents exemples illustrant l'intérêt de l'approche proposée.

Résumé : la dynamique intrinsèque des réseaux d'agents ouverts nécessite une constante remise en cause des connaissances possédées par les agents qui composent le système ainsi que des interactions entre ceux-ci. Les mécanismes internes aux agents assurant cet apprentissage et la réorganisation incessante du système sont nombreux et hétérogènes, allant des mécanismes de confiance aux protocolesépidémiques. Nous proposons ici de passer en revue la diversité de ces protocoles et de présenter sous forme d'une classification leurs propriétés essentielles. Nous posons ensuite les bases d'un modèle descriptif commun de tous ces mécanismes, en vue de permettre la représentation du point de vue local de l'évolution temporelle de l'organisation du réseau.

Résumé : Récemment, les aspects sociaux et organisationnels sont devenus des sujets de recherche majeurs en systèmes multi-agents (SMA). Les travaux conduits peuvent être déclinés suivant unpoint de vue centré «agent (ACPV) et un point de vue centre organisation (OCPV), dans lesquels la notion centrale de dynamique des organisations est considérée. Dans ACPV, cette notion correspond à des phénomènes ascendantset émergents qui sont regroupés sous le termegénéral d'auto-organisation. Dans OCPV, cette notion d'organisation nourrit un large panel detravaux relatifs à la réorganisation formelle etdescendante d'organisations préexistantes installées dans le SMA. Dans cet article, nous proposons de positionner ces approches afin de construire une vision synthétique de la dynamique des organisations dans les SMA.

Résumé : Les systèmes multi-agent offrent une solutionintéressante pour la résolution de problèmescomplexes. Parmi les modèles classiques, l'approche réactive est l'une des plus pertinentesde part ses propriétés naturelles. La différenceentre l'utilisation d'un système multi-agent réactif et une méthode classique de résolution deproblème réside dans le rôle et l'importancedes interactions et de l'environnement. En cequi concerne les mécanismes décisionnels basés sur de tels systèmes, ils s'appuient, en général, sur l'interprétation et l'évaluation des phénomènes émergents et de leurs caractéristiques.Ce papier propose un modèle de prise de décision basé sur la mesure, l'évaluation et l'interprétation dynamique des phénomènes émergents. La mesure de ces phénomènes s'appuiesur la construction d'indicateurs globaux s'inspirant de la physique (fonctions d'états). Ce Modèle est ensuite appliqué au suivi de trajectoireset à l'évitement d'obstacles.

Résumé : La complexité croissante des applications actuelles favorise le développement de systèmes multi-agents auto-organisateurs possédant des propriétés self* Ces systèmes autonomes présentent des capacités intéressantes permettant la gestion de la dynamique endogène et exogène des applications étudiées. De nouveaux critères doivent être proposés afin de caractériser et évaluer l'apport de ces propriétés self* et sont capables d'auto-adaptation et gèrent les dynamiques dues aux changements endogènes etleur influence sur les performances du système. Dans cet article, différentes catégories regroupant les principaux critères d'évaluation sont décrites afin de guider l'évaluation de ce type de systèmes depuis les phases de conception jusqu'aux phases d'exécution : évaluation du système en cours de fonctionnement, caractéristiques intrinsèques et méthodologie de conception.

Résumé : La conception habituelle d'une simulation d'un phénomène passe par sa modélisation et la réalisation d'une implémentation : son étude permet de déterminer si le modèle est correctement construit et peut expliquer le phénomène. Grâce à LEIA, nous renversonsce processus de conception en étudiant unesimulation automatiquement générée en parcourant l'espace des simulations possiblesde manière à identifier les phénomènes remarquables puis en comprendre les mécanismes sous-jacents. Cet article traite donc de la construction automatisée de modèles et leur implémentation à partir d'une ontologie,constituée d'interactions génériques que nous pouvons affecter à des familles d'agents, rédigée selon la méthodologie IODA. LEIA peut alors parcourir l'espace des simulations en s'appuyant sur des outils de transformation et de simplification de modèle puis identifier les phénomènes particuliers en s'aidant d'une métrique spécifiée en entrée, tout en impliquantl'utilisateur dans ce processus.

Résumé : La résolution de modèles conceptuels par desmodèles multi-agents requiert des hypothèses entermes de discrétisation de l'espace, du tempset en agents. Celles-ci peuvent induire des biaissur les résultats et rendre les modèles computationnels non conformes aux modèles conceptuels. 11 s'agit ici d'identifier ces hypothèseset la sensibilité de modèles aux biais correspondants au travers d'une démarche expérimentale systématique. Les modèles étudiés sont des modèles de peuplements d'agents particuliers, mais parcimonieux en paramètres, dans une perspective de pouvoir abstraire les résultats obtenus. Ceux-ci montrent qu'une implémentation se pose en termes de précision et que les outils de simulation doivent permettre aux thématiciens d'expliciter leur modèle (dépendances entre comportements, initialisations,discrétisations) et 2° des analyses systématiquesdes biais computationnels.

Résumé : Dans cet article, nous spécifions une nouvelle extension du formalisme Goal Decomposition Tree pour décrire des agents composés d'agents. Cette notion correspond à une forme de décomposition particulière de but permettant d'introduire des agents spécifiques qui ont en charge la résolution des sous-buts du but décomposé ainsi. Nous décrivons la sémantique formelle de cette décomposition et nous définissons différents opérateurs pour la mettre en oeuvre. Nous décrivons également des cas d'utilisation typique de ce nouveau type de décomposition. Enfin, afin de préserver l'objectif principal des GDT (prouver des comportements d'agents), nous fournissons les schémas de preuve permettant de prouver la correction de tels agents.

Résumé : Dans une simulation multi-agents, l'environnement est souvent considéré comme un élément secondaire par rapport aux comportements des agents, et ces derniers monopolisent l'essentiel des efforts de modélisation. Il en résulte des environnements limités, le plus souvent bornés ou cycliques, etqui présentent une diversité trop pauvre pour permettre de généraliser les résultats desimulation. Un environnement adéquat devrait plutôt être riche (composé de beaucoupd'objets différents) et de grande taille. Mais les réalisations en ce sens occasionnent une charge mémoire et des temps de calculs importants lors des simulations, ce qui freine leur utilisation. Nous proposons ici une solution fondée sur une approche génie logiciel de type « génération procédurale », qui permet la production automatique d'environnements : consistants, cohérents, non-bornés, et non cycliques. Et ce, sans qu'il soit pour autant nécessaire de surcharger d'une part le travail des modélisateurs, et d'autre part les ressources disponibles pour exécuter la simulation.

Résumé : Cet article présente une solution multi-agent établie à l'aide de la méthode DIAMOND pour une couche logicielle support d'applications utilisant de la géolocalisation ou du suivi de cible. Nous nous intéresserons en particulier au cas des réseaux ultra-larges bandes. L'article décrit la phase d'analyse du système et son implémentation réelle.

Résumé : Lorsque l'on simule des systèmes complexes, il est souvent nécessaire de considérer des entités à différentes échelles d'organisation, et prendre en compte la façon dont celles-ci s'inter-influencent. Le choix des échelles est conditionné par des contraintes méthodo-logiques qui incluent les objets manipulés par les thématiciens, la disponibilité des données, question d'intérêt et également des contraintesalgorithmiques. Différentes manières d'aborderles structures multi-échelles et les influences entre niveaux peuvent être identifiées. Dans unpremier temps, nous présentons trois modèles mufti-agents de dynamiques multi-échelles existants, centrés sur la croissance d'une tumeur cancéreuse, l'évolution de la distribution spatiale d'une population urbaine et l'évolution d'un réseau de villes. Nous proposons ensuite une grille de lecture de manière à comparer les différentes formes prises potentiellement par la notion de multi-échelles.

Résumé : ta majorité des travaux sur la segmentation volumique segmentent des coupes 2D et reconstruisent par la suite, engendrant ainsi une perted'information. D'autres travaux partent d'un volume représentant l'image et ne s'intéressent qu'à l'aspect surfacique. La plupart d'entre cesderniers nécessitent des connaissances a priori sur le contenu de l'image et même parfois l'intervention d'un expert du domaine pour initialiser la segmentation. Pour éviter ces problèmes, nous proposons danscet article une approche de segmentation volumique à base de systèmes multi-agent. Cette approche part d'un volume et détecte les volumes le constituant, à travers, l'interaction d'agents réactifs qui évoluent, coopèrent et se reproduisent. La segmentation ainsi obtenue permet de conserver les propriétés des voxels du volume de départ et donne comme résultats les volumes et les swfaces présents dans ce dernier.

Résumé : La problématique de cet article s 'inscrit dansle domaine de la résilience des systèmes complexes. Etant donné un système d'informationréparti dont les éléments sont collectés par ungrand nombre d'agents dont certains sont dissonants, c'est-à-dire produisent ou communiquentdes informations incorrectes, il s 'agit d'étudier la mise en place d'une stratégie de communication permettant de diminuer l'impact de la dissonance. Pour ce faire, chaque agent maintient un réseau de confiance de type TrustNet et un système d'informations locales, construits de manière originale à partir de la confrontation d'informations directes (collectées par l'agent) et d'informations indirectes (obtenues à partir des agents rencontrés). Ces outils permettent à l'agent d'améliorer son système de communication en adoptant une stratégie spécifique adaptée à la dissonance. Nous montrons ce que notre méthodologie apporte à une application de cartographie collaborative où un système multi-agents représente un essaim de robots explorant une zone en vue d'en détecter les dangers.

Résumé : Les projets de conception sont des organisations où de nombreux acteurs ayant des spécialités et savoirs faines métier différents travaillent ensemble de manière collaborative pour atteindre un même objectif le développement d'un produit mécanique. A l'intérieur de ces organisations de nombreuses informations hétérogènes et distribuées doivent être gérées afin de pouvoir créer des mémoires de projets réutilisables dans de futurs projets. Nous présentons dans cet article un système multi-agents prenant en compte l'aspect social et coopératif des acteurs métier pour assurer la gestion des connaissances lors des projets de conception de systèmes mécaniques.