Résumé : Dans cet article, nous nous intéressons àla problématique de l’apprentissage parrenforcement dans un cadre multi-agentasynchrone et faiblement couplé. Nousmontrons qu’il est nécessaire de mémoriser des informations sur les actions passées et nous montrons comment factoriser cette information mémorisée pour quel’espace d’états reste praticable en nousappuyant sur le modèle des processus décisionnels de Markov factorisés (FMDP).Nous définissons un mécanisme d’apprentissage qui intègre les actions et les observations passées et nous expliquons comment ce modèle est implanté dans notreplateforme et nous discutons les résultatsattendus.

Résumé : Dans le domaine du monitoring de signaux médicaux, l’établissement d’un diagnostic est unproblème complexe qui repose sur un traitementfiable et sécurisé des signaux multiples observés et également sur le contexte de l’observation. Nous proposons dans cet article une architecture de système pour le diagnostic physiologique de combattants en mission. Le systèmeintègre différents niveaux de pilotage personnalisés et dépendants du contexte en se basantsur un nuage d’agents autonomes interagissantsmettant en oeuvre un raisonnement bayésien.Certains agents ont des visions partielles dusystème, fusionnant les différentes mesures enregistrées par les capteurs, et d’autres ont unevision globale prenant en compte les degrés deconfiance d’agents locaux combinés. Les processus de fusion et le pilotage sont ainsi personnalisés et distribués sur plusieurs niveaux permettant une organisation totalement autonomedu système qui évolue au gré des observations.

Résumé : Nous utilisons une modélisation agent pourrésoudre un problème spatialisé complexeapparenté à un problème de satisfaction decontraintes : la généralisation de donnéesgéographiques vectorielles (diminution duniveau de détail dans un jeu de données géographiques). Ce problème nécessite de manipuler des agents ayant des niveauxd’abstraction différents, par exemple un bâtiment, un groupe de bâtiments, une ville. Nousproposons deux méthodes permettant de changer dynamiquement le niveau d’abstractiondes entités manipulées, par observation auniveau d’abstraction le plus bas des contraintes restant non satisfaites, et créationdynamique d’entités intermédiaires représentant des groupes d’agents proches ne parvenant pas à satisfaire leurs contraintes. Lapremière méthode suppose que le système encours d’exécution est connu et peut être observé de l’intérieur (accès aux messages échangés entre agents, aux actions pouvant encoreêtre essayées), la seconde qu’il est vu commeune boîte noire. Des premiers éléments decomparaison sont ensuite donnés.

Résumé : Nous présentons dans cet article un mécanismed’apprentissage du comportement des appareilsélectriques dans le contexte d’une maison intelligente. L’objectif de ce mécanisme est de réduire la consommation d’énergie des appareilsà effet différé (par exemple le chauffage) touten maximisant le confort des habitants. Notreapproche utilise un modèle prédictif de l’activité d’une famille au sein de son logement. Cemodèle est construit à partir des informationslocales perçues par les appareils électriques.Après avoir présenté en détail notre mécanisme,nous procédons à l’évaluation de celui-ci ausein de la plateforme de simulation SMACH.La qualité du modèle prédictif est évaluée parsa capacité à prévoir les déplacements d’unefamille sur différents intervalles de temps. Lastratégie apprise par les appareils électrique estquant-a-elle comparée au sein du simulateur àla stratégie proposée par notre partenaire EDF.Les résultats obtenus, bien que préliminaires,indiquent que notre approche est à même de réduire la consommation électrique tout en maintenant un bon niveau de confort des habitants.

Résumé : Le paradigme des systèmes multi-agents(SMA) est approprié pour des applicationsdistribuées sans contrôle centralisé et pourlesquelles il est nécessaire qu'un sous- ensemble des agents collabore afin de résoudre un problème global. Les systèmes multi- agents comme toute application distribuée,asynchrone et à faible couplage sont difficilesà concevoir et à développer. Nous proposonsde faciliter leur conception par la réutilisationde patterns logiciels. Les patterns constituentdes solutions génériques à des problèmes fréquemment rencontrés. Nous avons conçu unmétamodèle représentant et structurant lesconcepts inhérents aux SMA. A partir de cemodèle, douze patterns d’analyse décrivant leséléments conceptuels nécessaires à la spécification d’applications orientées agents ont étéconçus, ainsi que des patterns de supportd’utilisation facilitant la réutilisation de cespatterns lors de la phase d’analyse du processus d’ingénierie des SMA.

Résumé : Cet article présente une approche pour la programmation visuelle de comportement agent.L’objectif de cette approche appelée programmation situationnelle (PS) est de permettre à desutilisateurs non informaticiens d’élaborer facilement le comportement d’entités artificiellesdans le contexte d’un domaine d’applicationparticulier. Ainsi, la PS définit un ensemblede principes de conception permettant de développer des outils de programmation visuellesusceptibles d’être utilisés par des personnesn’ayant aucune connaissance de la programmation, ni du paradigme multi-agent. Dans cet article, nous présentons la PS et la manière dontelle a été utilisée pour développer un jeu vidéoen ligne basé sur la programmation visuelle decomportements agents, et qui peut être joué parun utilisateur lambda.

Résumé : Les simulations à base d’agents sont de plusen plus utilisées pour réaliser des études ensciences sociales. Toutefois, peu de méthodologies existent pour guider ces études. De nombreux problèmes cruciaux restent ouverts, telsque la détermination du nombre de simulationsà effectuer ou la validation des résultats obtenus. Dans cet article, nous décrivons un outil etsa méthode de conception permettant de générer automatiquement de nouvelles simulationsjusqu’à ce que les résultats obtenus et analysés automatiquement soient statistiquement valides. Les interdépendances entre variables sontanalysées a l’aide du test du Chi-deux, nécessitant un minimum d’hypothèses. Le modèle décrit est générique et l’outil-application présentépeut être appliqué à n’importe quelle simulation utilisant la plateforme RePast. Un exempled’application à une simulation du marché dutravail académique français est présenté.

Résumé : Cet article traite de la problématique de larépartition de charge dans les systèmes multiagents à travers un algorithme qui assure ladistribution de ces agents. Le besoin est né del’observation de fréquents problèmes de surcharge lors de simulations basées sur ces systèmes multi-agents. Miro, qui est une plateforme de simulation à grande échelle de lamobilité urbaine en est un exemple concret.La difficulté de ces travaux se situe dans laconsidération des spécificités des plate-formesde simulation orientée agent : autonomie desentités à distribuer et forte imprévisibilité dusystème. Nous adaptons un algorithme de répartition de charge appelé Comet aux spécificités des simulations distribuées à based’agents. Cet algorithme est basé sur l’emploid’un indicateur appelé « crédit » qui pourchaque agent quantifie son affinité pourchaque machine et détermine les meilleursagents candidats à la migration. Hormisl’algorithme en lui même, ce document en présente une implémentation et une évaluation surun simulateur développé avec Netlogo[13]. Lebut final est d’identifier les paramètres àprendre en considération pour assurer le bonfonctionnement de l’algorithme lors de sonimplémentation sur une plate-forme réelle desimulation.

Résumé : Afin d’améliorer l’acceptabilité des agents assistants conversationnels (AAC) auprès des utilisateurs, il est nécessaire de les munir de modèles comportementaux interagissant avec leprocessus de raisonnement rationnel de cesagents. Nous présentons un cadre de modélisation flexible, destiné à l’étude des relations entreles réactions rationnelles et comportementalesd’AAC. Ce cadre est ensuite utilisé pour implémenter une première étude de cas, fondée sur lanotion de biais cognitifs.

Résumé : Les langages de communication entre agentsont été développés dans un soucis premierd’échanges d’informations au sein de SystèmesMulti-Agents homogènes, composés d’agentsartificiels. Cet article se place dans le cadredes Systèmes Multi-Agents mixtes composésd’agents artificiels et humains, les agents artificiels étant des agents incarnés qui ont une représentation graphique et qui simulent un comportement humain. Dans le but d’augmenterles capacités d’interactions des agents virtuels,une bibliothèque d’actes de conversations multimodaux est proposée, basée notamment surles actes de discours et l’expression des émotions liées aux actes. Nous nous intéressons plusparticulièrement aux émotions dites complexes,résultant d’un raisonnement contrefactuel del’agent. Ce langage de conversation multimodalsera par la suite le moyen d’exprimer l’intention communicative d’un Agent ConversationnelAnimé, capable de communiquer de façon multimodale, verbale et non verbale.

Résumé : Dans cet article, nous présentons une comparaison de cinq modèles différents construits sur la même hypothèse comportementaleindividuelle d’un phénomène collectif présentdans les réseaux d’échanges de fichiers peerto-peer : le « free-riding ». Nous étudionsun modèle analytique global et quatre modèles à base d’agents. Les modèles multi-agentintègrent les dimensions temporelle et spatialerarement présentes dans les modèles agrégéesdu phénomène retrouvés dans la littérature.Nous discutons les conditions a priori et expérimentales pour lesquelles les modèles sont équivalents. Nous montrons aussi qu’un même algorithme de décision individuelle peut amener desinformations contradictoires.

Résumé : L’allocation optimale de m ressources entre nagents est un problème d’IA important pourla négociation automatique. La question centrale est de savoir comment les agents doiventinteragir afin d’induire une allocation de ressources socialement optimale pour la société. Ilexiste dans la littérature de nombreuses propositions permettant d’évaluer la valeur du bienêtre de la société en fonction du bien-être de sesmembres, en général évaluée dans ce cadre àl’aide d’une fonction d’utilité. Parmi ces propositions, le bien-être de Nash bénéficie de bonnespropriétés pour une société d’agents égalitaire.Il garantit une distribution équitable des ressources aux agents tout en respectant leurs préférences. On peut alors s’étonner que l’évaluation du bien-être collectif à l’aide de la fonctionde Nash soit si peu utilisée en pratique. Dansun premier temps, cet article illustre par denombreux contre-exemples les difficultés liéesau calcul de la valeur optimale du bien-êtrede Nash, difficultés qui expliquent sans doutesa faible utilisation pratique. Dans un secondtemps, nous décrivons notre solution distribuées’appuyant sur des comportements d’agents, etles résultats obtenus sur des instances difficilesque notre approche “anytime” est jusqu’à présent seule à résoudre efficacement.

Résumé : La prise en compte des communications multiparties dans une organisation nécessite la miseen oeuvre d’un support et d’une modélisationintégrant ces deux dimensions. Ce papier étendle modèle d’organisation normative MOISEafin de pouvoir spécifier les modes d’interactionentre agents autonomes participant à une organisation. Cette spécification a deux objectifs :(i) permettre à l’organisation multi-agent de vérifier que les agents utilisent correctement lesmodes d’interaction, (ii) permettre aux agentsde raisonner sur ces modes comme ils peuventle faire sur les normes. Seul le premier aspectest décrit dans le papier. Nous montrons la miseen oeuvre de cette extension dans une spécialisation du modèle d’interaction EASI, au seind’une application de gestion de crise.

Résumé : Les ontologies sont une des représentations lesplus utilisées pour modéliser les connaissancesd’un domaine. Une ontologie est constituée d’unensemble de concepts reliés par des relationssémantiques. Construire et maintenir manuellement une ontologie sont des tâches difficileset complexes. Les textes d’un domaine peuventservir de sources de connaissance pour réaliser ces tâches. Dans ces textes, l’extraction etl’organisation des connaissances d’un domaineainsi que leur évolution nécessitent une intervention humaine. Dans cet article, nous présentons DYNAMO, un logiciel interactif basé sur latechnologie des Systèmes Multi-Agents Adaptatifs pour construire et maintenir des ontologiesà partir de textes. Les termes et les conceptsdu domaine sont agentifiés et coopèrent localement pour trouver leur place dans l’ontologie à partir d’informations liées à l’usage destermes dans les textes. Grâce aux capacitésd’adaptation du système multi-agent, de nouveaux termes, concepts et relations peuvent êtreajoutés ou retirés de l’ontologie. Ce système estun système de co-construction d’ontologie dansle sens où l’ontographe interagit avec le système pour valider cette construction. Ce papierprésente l’architecture et les mécanismes soustendant le fonctionnement du système proposéainsi que son évaluation.

Résumé : Ce papier présente une modélisation multiagents qui transforme, sur une parcelle donnée, les règles urbaines de la forme en un Volume englobant réglementaire (Ver). Ce dernier est la délimitation spatiale du volumeautorisé par un règlement d’urbanisme d’uneville. Il s’agit d’une application des systèmesmulti-agents au problème spatialisé de morphose1 du Ver pour assister les acteurs de laville et du bâtiment dans la gestion de la complexité de la fabrication de la forme urbaine.Générer un Ver ne se limite pas à une résolution automatique de règles d’urbanisme maisconcerne la production d’un volume optimumconditionné à la fois par des contraintes urbaines et des pertinences d’un concepteur.

Résumé : Les recherches sur les piétons ont comme enjeu la qualité des déplacements piéton en milieu urbain. A partir d’un état de l’art sur lesmodélisations piétons, nous dégageons une démarche expérimentale qui a pour but de modéliser l’anticipation du piéton dans ses déplacements. Nous sommes dans une problématiqueSMA de coordination souvent compétitive, coopérative parfois. En reprenant le modèle defoule d’Helbing dans sa version la plus récente, nous avons simulé des variations de débitd’écoulement de piétons dans un couloir. Nousmontrons le rôle majeur que jouent la perception et l’anticipation dans l’écoulement du fluxpiéton. Nous avons également ajouté à la simulation une fonction de prédiction pour représenter l’anticipation que le piéton effectue lorsqu’ilse déplace en milieu urbain.

Résumé : Les réseaux pair-à-pair sont des réseaux d’utilisateurs construits sur une topologie virtuellequi fait abstraction de la topologie physiquesous-jacente. D’importantes quantités de trafic sont échangées entre des pairs distants, induisant un coût financier élevé pour les opérateurs qui contrôlent les réseaux dans lesquelsles pairs se trouvent. Ainsi, les opérateurs deréseaux sont amenés à mettre en cache les ressources demandées par les pairs afin de réduire leurs coûts. Dans cet article, nous proposons une approche multi-agent pour la miseen cache coopérative de ressource pour les réseaux pair-à-pair. Nous considérons plusieurssystèmes multi-agents, contrôlés par des opérateurs de réseaux distincts et déployés au sein dedifférents systèmes autonomes, qui interceptentet redirigent les requêtes des pairs. Ceci nousconduit à proposer un mécanisme de coopération intra et inter systèmes multi-agents pourpartager le contrôle d’un réseau.

Résumé : La conception de simulations multi-agents appliquées aux systèmes complexes pose entreautres le problème de la modélisation de comportements intervenant à des échelles spatiales,temporelles, comportementales différentes, chacune pertinente pour représenter un des aspects du phénomène étudié. Nous proposons iciun formalisme générique destiné à la représentation d’environnements multiples, disposantd’échelles spatio-temporelles propres, et auxquels on peut associer un ensemble de règlescomportementales auxquelles se soumettent lesagents présents dans ces environnements. Parailleurs chaque environnement peut être encapsulé au sein d’un agent, lui-même situé dansun autre environnement. Cette uniformité de représentation est rendue possible grâce à l’approche orientée interaction pour la conceptionde simulation (IODA), qui établit une séparation entre agents et interactions, et ce de la modélisation jusqu’au code. Nous expliquons également comment ce modèle est implémenté etdonnons quelques exemples d’utilisation.

Résumé : La simulation des évolutions des villes supposeune certaine compréhension et une modélisation des lois qui gouvernent les dynamiques urbaines. L’approche présentée dans ce papierutilise un système multi-agent pour modéliserles propriétés auto-organisatrices des systèmescomplexes urbains et vise à fournir un outil permettant d’étudier les évolutions des systèmesmodélisés. Le système multi-agent proposé comporte une hiérarchie d’agents topographiques(e.g. les bâtiments, routes, cours d’eau, îlots)qui peuvent être construits, modifiés, fusionnés,découpés, restructurés et détruits au cours dutemps. Le comportement de chaque agent estcontrôlé par un ensemble de règles d’évolution,de contraintes et d’actions associées.