Résumé : Nous présentons deux méthodes basées sur desnotions différentes de méta-stratégies, permettant d’évaluer et de différencier les comportements généraux de coopération et d’agressivité des stratégies au dilemme itéré du prisonnier (IPD). La première méthode consisteà prendre des classes de stratégies comportantparfois plusieurs milliers d’éléments (techniquedes "classes complètes"), à regrouper les stratégies en sous-classes selon leurs "tempéraments"coopératifs ou agressifs puis à évaluer globalement ces sous-classes. Quatre types de comportements sont confrontés et comparés. La seconde méthode consiste à opérer des transformations, sortes de méta-stratégies, qui "adoucissent" ou "endurcissent" les stratégies d’uneclasse fixée et à comparer la classe initiale avecles classes transformées. Bien que les classes destratégies initiales envisagées soient variées, lesrésultats obtenus sont remarquablement stableset convergents. Les conclusions obtenues quipermettent des commentaires fins sur les diverstypes de coopération et d’agressivité ont doncune valeur générale. Les méthodes sont ainsi assimilables à des preuves expérimentales.

Résumé : L’exécution de missions multi-agent nécessitede gérer les incertitudes induites par des événements incertains. Quand les communicationssont intermittentes, il est nécessaire pour lesagents d’agir selon leur vue locale du problème, de manière indépendante aux événements contrôlés ou observés par les autresagents. Dans ce papier, nous proposons unnouveau cadre de travail pour aborder cetteproblématique, en particulier pour les plansde missions impliquant des contraintes temporelles. Ce cadre de travail, appelé RéseauTemporel Simple multi-agent avec Incertitudes (MaSTNU), est une combinaison entre lescadres Réseau Temporel Simple multi-agent(MaSTN) et Réseau Temporel Simple avec Incertitudes (STNU). Nous définissons la propriété de contrôlabilité dynamique pour lesMaSTNU ainsi qu’une méthode pour calculerhors-ligne des stratégies d’exécution valides quisont ensuite distribuées aux agents. Cette méthode est basée sur une formulation en Programmation Linéaire en Nombres Entiers etpeut également être utilisée pour optimiser certains critères telle que la flexibilité temporellede plans d’exécution multi-agent.

Résumé : Dans le contexte de la robotique de service, déployer une flotte de robots mobiles au serviced’humains qui évoluent dans de vastes espacesest un défi important. Nous nous intéressons iciau problème de servir régulièrement et équitablement des personnes se déplaçant librementavec un nombre limité de robots. Nous montronsqu’il s’agit d’un problème de patrouille multiagent dynamique, pour lequel nous formalisonsles critères de performance. Nous proposons etcomparons quatre stratégies de patrouille, deuxétant fondées sur des solutions standards de lapatrouille multi-agent, deux autres prennent encompte la mobilité et l’oisiveté des cibles à patrouiller. Nous présentons un simulateur combinant un modèle de piétons (PedSim) et un environnement robotique. Les résultats expérimentaux montrent un avantage aux approches prenant en compte l’oisiveté et l’organisation despersonnes. Nous discutons de l’influence desparamètres, tels que le nombre de robots, sur laqualité des résultats.

Résumé : La coopération de collectifs pose le problème del’utilisation ou du contrôle de productions collectives par des collectifs décentralisés. Elle dépasse donc l’interopérabilité des collectifs. Cetarticle présente les bases d’un modèle pour unecoopération entre systèmes multi-agents préexistants. La non perturbation du fonctionnement initial des Systèmes à faire coopérer estposée comme principe directeur pour le modèle.Cette contrainte nous a conduits à introduirela notion de sonde virtuelle, afin d’appréhender collectivement les productions d’un collectif et de les influencer au travers de capteurs etd’effecteurs virtuels distribués sur les systèmes multi-agents existants. L’utilisation du modèleest illustrée sur des collectifs embarqués.

Résumé : De nombreuses entreprises utilisent l’application MapReduce pour le traitement de donnéesmassives. L’optimisation statique de telles applications est complexe car elles reposent surdes opérations définies par l’utilisateur, appelées map et reduce, ce qui empêche une optimisation algébrique. Afin d’optimiser l’allocation des tâches, plusieurs Systèmes collectentdes données à partir des exécutions précédenteset prédisent les performances en faisant uneanalyse de la tâche. Cependant, ces Systèmesne sont pas efficaces durant la phase d’apprentissage ou lorsqu’un nouveau type de tâches oude données apparait. Dans ce papier, nous présentons un systèmes multi-agents adaptatif pourl’analyse de données massives avec MapReduce. Nous ne pré-traitons pas les données etadoptons une approche dynamique où les agentsreducers interagissent durant l’exécution. Nousproposons une ré-allocation des tâches baséesur la négociation pour parvenir à faire décroitre la charge de travail du plus chargé desagents reducers et ainsi réduire le temps d’exécution.

Résumé : Nous considérons des environnements dans lesquels des objets intelligents, munis de capacitéslimitées de calcul et de communication doiventcoopérer pour auto-configurer leur état de manière énergétiquement efficace, afin de respecter des besoins utilisateurs. De tels besoins sontexprimés comme des règles de scènes, configurées par l’utilisateur via une interface intuitivequi connecte des conditions sur l’état des objets à des états cibles de l’environnement. Noustraduisons ce problème de configuration d’environnements intelligents en un problème d’optimisation sous contraintes. Afin d’installer distribution, robustesse et ouverture, nous le résolvonsgrâce à des algorithmes distribués par envois demessages. Nous illustrons notre approche sur unexemple réaliste, et évaluons les performancesdes protocoles mis en œuvre dans un environnement simulé.

Résumé : Les problèmes d’appariement ou d’affectationont depuis quelques années fait l’objet de modélisation multi-agent variées. Celles-ci visentnotamment à renforcer le caractère privé despréférences ou des contraintes de chaque individu, et facilitant la distribution des méthodesde résolution. Néanmoins, cette agentificationdes problèmes ainsi abordés nous semble rester en deçà des possibilités offertes par une modélisation multi-agent, en s’appuyant peu surla structure organisationnelle dont on peut doter un SMA. Dans cet article, nous proposonsau contraire de partir de la capacité des SMAmulti-niveaux à représenter des points de vueintermédiaires entre l’individu et le collectif,pour exprimer dans un formalisme homogènedes problèmes d’appariement ou d’affectationvariés. Nous montrons comment cette modélisation permet de choisir des métriques pertinentespour évaluer le bien-être de groupes d’agents etleur permettre de construire des solutions quiaméliorent le bien-être global sans divulguertoutes leurs informations individuelles. Enfin,nous esquissons des principes généraux pour laconstruction de solveurs distribués pour ce typede modélisation.

Résumé : Avec la généralisation de l’information tempsréel des voyageurs, le comportement des réseaux de transport modernes devient de plusen plus difficile à analyser et à prévoir. Il estdevenu important de développer des outils desimulation pour les décideurs de politiques demobilité, prenant en compte ce nouvel environnement informationnel. Dans ce papier, nousprésentons une Simulation multi-agent pour mesurer l’impact de la fourniture d’informationssur la qualité des voyages en transports en commun. Cet impact est mesuré par la simulationde scénarios différents en fonction du pourcentage de voyageurs connectés, représentés pardes agents. Ces scénarios sont analysés selonleur impact sur les temps de parcours moyensdes voyageurs. Les résultats montrent que lenombre de voyageurs connectés a un impact positif sur les temps de parcours jusqu’à un certainseuil après lequel il devient relativement négatif.

Résumé : L’utilisation du GPGPU (General-Purposecomputing on Graphics Processing Units) dansle cadre de la Simulation multi-agent permet delever, en partie, les contraintes liées au passageà l’échelle. Cependant, à cause de l’architecturemassivement parallèle des GPU (Graphics Processing Units) sur laquelle repose le GPGPU,les modèles voulant bénéficier des avantages decette technologie doivent être adaptés au préalable. Prenant le parti de ne pas suivre le courant actuel qui vise à rendre transparent l’utilisation du GPGPU dans le but de simplifierson usage, le principe de délégation GPU propose plutôt de transformer un modèle afin qu’ilbénéficie des avantages du GPGPU mais sanscacher la technologie utilisée. Dans cet article,nous présentons une méthodologie basée sur ladélégation GPU pour le développement de simulations multi-agent. L’idée est de proposerune généralisation du processus d’applicationdu principe de délégation GPU que nous expérimenterons ensuite sur deux cas d’études afin dedéfinir quels sont les avantages et limites d’unetelle approche.

Résumé : Cet article introduit quatre patterns de conception, définis à partir de l’identification de« situation-types » minimales rencontrées dansla littérature et destinés à systématiser et simplifier la conception de simulations multi-agentmulti-niveaux. Ces simulations ont pour but degérer des entités appartenant à des niveauxd’abstraction ou d’organisation différents maiscouplés. Pour chaque pattern, nous présentonsdes cas d’utilisation ainsi que les structures dedonnées et algorithmes associés. À des fins degénéricité, ces patterns font appel à une description unifiée des capacités d’action et d’évolution des agents. Nous proposons ainsi uncadre conceptuel et opérationnel précis pour lesconcepteurs de simulations multi-niveaux.

Résumé : La privacité a toujours été une motivationmajeure pour la résolution de problèmes distribués, et particulièrement dans les CSP distribués (DisCSP). Cependant, même si plusieurs mesures ont été proposées pour laquantifier, aucune d’entre elles n’est largement utilisée. Dans ce papier, nous abordons le problème en supposant que les agentspeuvent fonder leur raisonnement sur la basedes utilités. Dans ce cadre, nous proposonsun modèle de DisCSP basé sur des utilités, appelé UDisCSP. L’utilité de chaque étatest traitée comme étant un compromis entrel’utilité de préserver la privacité et celle deparvenir à un accord sur les affectations desvariables partagées.

Résumé : L’utilisation croissante d’agents autonomes artificiels dans des secteurs comme le milieu hospitalier ou les transports amène à réfléchir aurespect de règles morales partagées par tous. Leproblème est d’autant plus crucial que les règlesmorales informellement validées par tous sontsouvent incompatibles les unes avec les autres,et que ce sont souvent des règles éthiques quiamènent l’humain, suivant les circonstances àprivilégier telle ou telle règle morale. Utiliser lapreuve pour vérifier qu’un agent respecte biendes règles morales et éthiques pourraient aiderà accroître la confiance que nous pouvons avoiren de telles unités logicielles. Dans cet article,nous montrons, en nous appuyant sur une étudede cas, comment, à partir de règles morales apriori contradictoires mais ordonnées par desrègles éthiques, nous parvenons à définir un ensemble de propriétés formelles qui, lorsqu’ellessont établies par un agent, permettent d’assurerque l’agent en question respecte bien la règleéthique souhaitée.

Résumé : L’usage croissant des systèmes multi-agentsdans divers domaines soulève la nécessité deconcevoir des agents capables de prendre desdécisions s’appuyant sur des principes éthiques.De plus en plus de travaux proposent detelles approches. Toutefois, ces Systèmes considèrent principalement une perspective centréesur l’agent et mettent de côté le fait que cesagents sont en interaction avec d’autres agents,artificiels ou humains qui utilisent d’autresconcepts éthiques. Dans cet article, nous nousintéressons à ce problème en proposant un modèle de jugement éthique qu’un agent peut utiliser pour juger à la fois de son propre comportement et de celui des autres agents au seinde systèmes multi-agents. Ce modèle est basésur une approche rationaliste et explicite quidistingue théorie du bien et théorie du juste.Une preuve de concept implémentée en AnswerSet Programming est fournie pour illustrer cesfonctionnalités.

Résumé : L’efficacité d’un logiciel destiné à opérer dansun environnement physique dépend de sa capacité d’adaptation. La diversité des paramètres àprendre en compte dans l’objectif d’une adaptabilité performante fait des SMA une approcheprometteuse. Pour autant, cette faculté adaptative est essentiellement traitée comme une propriété globale. Or nous pensons qu’un renforcement de cette aptitude au niveau individuel peutdémultiplier le potentiel atteignable au niveaucollectif. Nous proposons donc MECA, une architecture interne d’agent centrée sur un processus de filtrage de l’expression de ses comportements primaires. A cet effet, nous réemployons le modèle influence/réaction pour interfacer les décisions prises par les comportements afin d’introduire une modulation du comportement apparent de l’agent. Une modulationcapable de prendre en compte les évolutions del’environnement sans qu’il soit nécessaire de lesprévoir précisément dès la phase de conception. Pour faciliter sa mise en application, nousavons implémenté MECA sous la forme d’unelibrairie Java.

Résumé : Pour garantir l’équilibre entre la productionet la consommation électrique sur l’ensembledu réseau, les efforts se portent surtout sur lagestion de la production. L’effacement diffuspropose de maîtriser la consommation et satisfait les contraintes apportées par les énergies renouvelables et la décentralisation de laproduction. La problématique soulevée dans cecontexte consiste à faire en sorte qu’un ensemble d’agents, représentant les nœuds du réseau électrique, puissent d’une part anticiperleurs demandes et d’autre part ajuster leurcontribution à l’effort collectif d’effacement dela consommation électrique. En choisissant uneapproche ascendante au problème de l’effacement diffus nous proposons un algorithme décentralisé fondé sur les algorithmes de diffusionépidémique. Ces algorithmes offrent à la fois lespropriétés de robustesse et d’évolutivité, tout engarantissant la fiabilité nécessaire au fonctionnement d’un réseau électrique à grande échelle.Dans cet article, nous présentons notre modèle et discutons les premiers résultats encourageants que nous avons obtenus sur des donnéessimulées, puis nous proposons des pistes d’amélioration possibles.

Résumé : Le domaine de l’Internet des Objets est actuellement en plein essort. Nous proposons d’introduire de l’intelligence au plus près des composants électroniques des objets connectés. L’objectif est de considérer ces objets physiquescomme des "Internet of Things - Agents", quenous nommons IoT-a. Nous centrons nos travaux sur une architecture embarquée multiagents bas niveau, orientée interactions, appelée Triskell3S, et sur ses protocoles de communication sous-jacents assurant l’interopérabilitéentre objets. Pour cela, cette architecture intégre le protocole MQTT, dédié aux communications inter-objets et le protocole D-Bus, dédiéaux échanges intra-objets, tout en respectant lanorme FIPA-ACL. Triskell3S a été expérimentésur un ensemble hétérogène d’objets connectés formant un mur d’écrans interactif et modulable. Chaque IoT-a est un module autonomepouvant être composé d’un dispositif visuel etd’une carte embarquée. Afin de tester les performances du Systèmes, nous réinvestissons l’approche éco-résolution du N-puzzle sur une vidéodistribuée sur les différents IoT-a du mur.

Résumé : Dans ce papier, nous proposons une approchemulti-agent et incrémentale pour la détection des communautés dans les réseaux sociaux dynamiques. Dans cette approche, le réseau est représenté par un graphe de dépendances qui s’adapte à l’évolution du réseau.Nous associons à chaque membre du réseauun agent-nœud qui observe l’évolution de cemembre et ses interactions et met à jour legraphe localement. La définition de la dépendance entre deux membres du réseau est basée sur le concept d’homophilie et sur leurscommunications. Nous associons également àchaque communauté un agent-communauté. Ladétection de la dynamique des communautés résultent des décisions et des interactions des différents agents.Afin d’étudier les performances de cette approche, nous l’avons appliquée à un ensemblevarié de graphes réels et artificiels et nousavons réalisé différentes expérimentations.

Résumé : Nous proposons dans cet article un modèlemulti-agent de dynamique d’attitudes basé surla communication d’informations sur des événements au sein d’une population. Notre modèlese démarque par (1) un fondement sur des modèles de dynamique d’attitude issus des sciencessociales, (2) sa capacité à prendre en compte lesexpériences de l’individu lors de ses évaluationsd’informations et (3) une notion de coresponsabilité permettant l’attribution d’une action àplusieurs objets sociaux. Nous avons appliquéce modèle dans le contexte des opérations militaires de stabilisation, et, plus précisément, surun scénario relatant les opérations françaisesen Kapisa (Afghanistan) accompagné des résultats de sondages d’opinions de la population locale vis-à-vis des forces en présence. Sur la basede ces données de terrains, nous calibrons lemodèle et présentons les dynamiques d’attitudesrésultantes dont l’erreur globale ne dépasse pas3 points d’écart. Enfin, à partir de ces données,nous avons extrait différentes catégories d’individus en fonction de leurs comportements enappliquant une méthode de classification automatique non supervisée.

Résumé : De plus en plus, le débat citoyen est médiatisé via le web (forums, votes, pétitions, blogs..).A partir d’un problème ouvert énoncé initialement, les échanges de points de vue constituentune matière riche et vivante dont il est difficiled’extraire des synthèses pour aller vers une résolution du problème.Dans cet article, nous présentons une approchepour la résolution d’aide au débat qui s’appuiesur des agents artificiels. Cette approche se décompose en deux phases : la modélisation deséchanges d’un débat en langage naturel sur leWeb sous forme d’un graphe de connaissanceset l’application des algorithmes du raisonnement argumentatif sur ce graphe.Dans la première phase, nous appliquons lestechniques du TALN pour représenter le débat initial à l’aide du formalisme V iewpointS ;cette phase n’est pas traitée dans le présent article. Dans la deuxième phase, nous opérons unpré-traitement sur ce graphe pour détecter lesconflits jusqu’à obtenir une représentation générique du débat que nous projetons dans uncadre argumentatif pour l’analyser et extraireles points de vue les plus pertinents. Nous illustrons cette approche sur un débat tiré du Web.

Résumé : Alors que la masse de recherche académiquene cesse de croître, chacun peut observer ladifficulté de transférer certains résultats dulaboratoire vers l’industrie. Pour encomprendre les raisons, il est nécessaired’appréhender chaque acteur de ce transfert(ses motivations, ses contraintes, …). Danscet article, nous présentons un Systèmes multiagent générique modélisant le transferttechnologique entre le monde académique etles entreprises, et nous l’appliquons audomaine de l’informatique verte ens’intéressant plus particulièrement à l’impactde ce transfert sur le développement durabledans la société.

Résumé : De nombreux changements sociétaux sont induits par une institution qui cherche à modifier les comportements au sein d’une société par la définition de normes institutionnelles, des campagnes de communication, descontrôles et des sanctions ou incitations. Les individus de ce Systèmes social réagissent en fonction de leurs objectifs propres, de la communication interpersonnelle, et d’une norme sociale qu’ils contribuent à créer. Nous abordonscette question par la représentation et la fusion de croyances sur les conséquences des actions ; nous proposons d’utiliser des fonctionsde croyances (Dempster-Shafer) pour représenter ces croyances, et illustrons par simulationl’expressivité du modèle ainsi obtenu.

Résumé : d’un entrepôt de données capable de gérer dynamiquement de gros volumes de données nousa permis d’obtenir un DataWarehouse contenanttoutes les données relatifs aux capteur du réseauGEOSUN.

Résumé : Dans certains environnements virtuels pourl’apprentissage humain, les apprenants doiventcollaborer avec un ou plusieurs agents autonomes pour mener à bien leurs tâches. Cet article propose une nouvelle architecture d’agent,PC2 BDI, qui permet d’adapter le comportementde l’agent en fonction de trois agendas : lestâches à mener, les dialogues et le scénario pédagogique. Cette architecture permet la mise enplace de stratégies de dialogues à la fois réactives aux besoins de l’apprenant et aux dialogues en cours, et proactive pour la coordination entre membres et la mise en oeuvre des primitives pédagogiques.

Résumé : La Simulation multi-agent est devenue un outilimportant ces dernières années, notamment dansle domaine des sciences sociales. En effet, ellepermet de simuler des situations mettant en jeudes êtres humains plus facilement qu’en réalisant des simulations à échelle réelle.Afin de garantir la qualité des résultats obtenuspar simulations, il est important que celles-ci reproduisent le mieux possible le comportementhumain. Ce besoin en réalisme implique nonseulement de fournir une architecture cognitiveaux agents mais également de représenter leursémotions.