Résumé : Nous proposons une stratégie de déconflictiondans la gestion du trafic aérien sans pilote (UTM),où les drones sont dotés de capacités de décisionpour mettre à jour leurs trajectoires 4D face à desévénements imprévisibles ou lorsque des trajectoiresprioritaires sont ajoutées dans l’espace aérien. Lesdrones sont conscients des conflits potentiels prochesfournis par la couche de communication UTM, etpeuvent se coordonner pour réparer les trajectoireset résoudre les conflits de manière décentralisée.Cela réduit l’accès à un goulot d’étranglement décisionnel central et permet une déconfliction réactive.Nous proposons des comportements coordonnés basés sur les DCOP, évalués sur des scénarios densesdans une zone limitée avec de nombreux contrats 4D,des incidents potentiels et des procédures d’urgence.

Résumé : Dans cet article, nous étudions le problème dela réallocation de tâches pour l’équilibrage decharge dans les modèles distribués de traitementde données massives. Nous proposons ici unestratégie qui repose sur des agents coopératifspour optimiser le réordonnancement de tâchesdans un ensemble de jobs devant être exécutésle plus tôt possible. Elle permet aux agents dedéterminer localement les prochaines tâches àexécuter, à déléguer, voire à échanger grâce àleur modèle des pairs. La nouveauté réside dansla capacité des agents à échanger des tâchesà travers des négociations bilatérales concurrentes. Nos expérimentations montrent que ladurée moyenne de réalisation atteinte par notrestratégie reste proche de celle obtenue avec uneheuristique classique, avec un temps de réordonnancement significativement réduit.

Résumé : Nous étudions une adaptation au cadre de laformation de coalitions d’un protocole de négociation multilatérale initialement proposé parUlle Endriss. Ce protocole utilise un mécanismede concession monotone et nous proposons denouvelles stratégies de concession prenant encompte la notion de coalition. Nous étudions parla suite comment diérents critères influencentles performances du protocole, y compris entermes de types de concession décrivant lesconcessions acceptables pour les autres agents.Nous montrons expérimentalement que deux denos stratégies sont ecaces lorsqu’elles sont associées à trois des sept types de concession.

Résumé : Cet article présente une approche pour accomplir une mission de chasse aux mines avec unsystème multirobot décentralisé. Afin de prendreecacement des décisions, l’approche décritemêle allocation par enchères et planificationhiérarchique. Des processus de supervision etde réparation sont également intégrés afin derendre l’approche réactive et robuste à l’occurrence d’événements lors de l’exécution.

Résumé : Depuis l’introduction des Abstract Argumentation Frameworks (cadres d’argumentation abstraits), de nombreux jeux d’argumentation baséssur des agents ont été développés pour étudierles débats. La question de la génération collective de connaissances a été étudiée par desmodèles multi-agents, notamment des modèlesbayesiens. Notre objectif est d’étudier une communauté épistémique d’agents qui construit uncorpus de connaissances communes en générantet en échangeant des arguments. Nous caractérisons les conditions sous lesquelles ces agentsconvergent vers un résultat cohérent avec leurenvironnement, divergent ou se polarisent.

Résumé : Les agents peuvent être utilisés pour simulerl’évolution culturelle et l’évolution culturellepeut être utilisée comme modèle pour les agentsartificiels. Des expériences ont montré que latransmission intragénérationnelle des connaissances permet aux agents d’en améliorer la qualité. De plus, sa transmission intergénérationnelle permet de dépasser ce niveau. Ces résultats ont été obtenus dans des conditions particulières : sélection drastique des agents transmetant leurs connaissances, initialisation avec desconnaissances correctes ou introduction de bruitlors de la transmission. Afin d’étudier l’impactde ces mesures sur la qualité de la connaissancetransmise, nous combinons les paramètres dedeux expériences précédentes et relâchons cesconditions. Ce dispositif confirme que la transmission verticale permet d’améliorer la qualité de la connaissance obtenue par transmission horizontale même sans sélection drastiqueet apprentissage orienté. Il montre égalementqu’une transmission intragénérationnelle su- sante peut compenser l’absence de sélection parentale.

Résumé : La prévision du trafic suscite de plus en plus d’intérêt dans les recherches académiques et industrielles. Récemment, de nombreuses méthodesde prévision du trafic basées sur des approchesd’apprentissage automatique et d’apprentissageprofond ont été proposées. Cependant, ces modèles coûteux en temps de calcul, nécessitentdes volumes de données importants et leurs résultats soulèvent des questions de fiabilité et defaisabilité. En eet, la prévision du trafic est unetâche très dicile en raison des dépendancesspatiales et temporelles complexes et de la di- culté de la prévision à long terme. Pour adresserles défis mentionnés, nous proposons le systèmeP-ADRIP (Prevision subsystem - Adaptive multiagent system for DRIving behaviors Prevision)basé sur les systèmes multi-agents. P-ADRIPvise à fournir une prévision dynamique et tempsréel du trafic. Les expériences menées montrentla performance remarquable de P-ADRIP parrapport aux méthodes de prévision connues dansl’état de l’art.

Résumé : La ville intelligente s’intéresse à l’améliorationde la qualité de vie de ses habitants. De nombreux capteurs ad hoc nécessitent alors d’êtredéployés pour connaître l’état de l’environnement dans lequel les activités humaines se déroulent. Si ces capteurs sont souvent bon marché,leurs coûts d’installation et de maintenance augmentent rapidement avec leur nombre. La problématique adressée dans ce papier consiste àestimer des informations environnementales oùdes capteurs physiques ne sont pas disponibles,pour limiter les coûts engendrés par l’installation de capteurs supplémentaires.Cet article présente le système HybridIoT, quipermet d’estimer les valeurs environnementalesmanquantes dans des réseaux de capteurs àgrande échelle. Notre contribution est triple :la définition d’une approche pour estimer desvaleurs manquantes dans des environnements àgrande échelle, l’utilisation des systèmes multiagents pour adresser simultanément les propriétés d’ouverture et d’hétérogénéité, et enfin le déploiement du système dans le contexte du GISneOCampus

Résumé : La simulation permet de comparer des scénarios d’apparition, de développement et detraitement de maladies et d’identifier des le- viers de maîtrise efficaces. Dans le cas del’élevage, des simulateurs ad hoc ont été régulièrement élaborés pour quantifier l’effetdes maladies sur les performances animaleset leurs conséquences économiques. La plateforme DHM (Dairy Health Manager) proposeun cadre multi-agents pour renforcer la performance, la généricité et l’évolutivité de telsmodèles et faciliter les échanges avec desscientifiques non modélisateurs en sciencesanimales. Dans cet article, nous illustrons lamodularité de DHM à travers des AgentsVaches Laitières (AVL) et les Agents Délégués Quartiers (ADQ) évoluant au sein desdifférents lots du troupeau. Le développementd’une première application à une maladiemétabolique, les cétoses, offre de nombreusesperspectives.

Résumé : Cet article se place dans le contexte du développement d’agents virtuels pour la formation professionnelle. Nous proposons un métamodèle permettant l’intégration de modèles cognitifs dans un modèle d’agent, avec un minimumd’hypothèses. La définition d’un agent se faitde manière modulaire à partir d’opérations debase définissant le modèle d’agent et d’un ensemble de processus cognitifs qui complètent oumodifient ces opérations. Nous présentons unepremière évaluation avec un modèle d’agent ettrois modèles cognitifs. Nous montrons que lesmodèles cognitifs impactent le comportement del’agent de manière cohérente par rapport auxpropriétés des modèles cognitifs introduits.

Résumé : De nombreux travaux ont démontré l’intérêtdes Solutions fondées sur la Nature (SfN)pour réconcilier la prévention des risques etle développement durable. Cependant, leurmise en œuvre concrète soulève le problèmede la réception sociale et de l’appropriationde ces stratégies par les différents acteurs. Leprojet MANA vise à concevoir un jeuinformatisé (Sim-MANA) permettant desensibiliser les parties prenantes aux SfNpour gérer le risque inondation. Au cœur dujeu se positionne la simulation d’uneinondation. Elle est réalisée à partir dumodèle Agent MANA-Flo qui permet desimuler le déroulement d’une inondation enconsidérant le comportement des habitants(fuite, protection de ses biens, de sa voiture,diffusion d’information, etc.). Ce modèlepermet de simuler différents scénarios d’aléasainsi que différentes stratégies pour faire faceà l’inondation.

Résumé : Les données collectées et les traitements à réaliser ne font qu’augmenter au sein des véhicules visant à une certaine autonomie, alors queles capacités des systèmes embarqués sont limitées. Les infrastructures des villes intelligentestelles que les Unités de Bord de Route (UBR)peuvent fournir des ressources supplémentairesaux véhicules. Se posent alors des questions derépartition des tâches et de gestion des interactions entre véhicules et UBRs, ainsi qu’entreUBRs. Ces problématiques concernent des éléments distribués et connectés, dont certains présentent une forme d’autonomie, avec une composante dynamique et des informations partielles.Ces caractéristiques en font un cas d’étude etd’application naturel pour les systèmes multiagents. Afin d’évaluer diérents modes d’interaction entre véhicules et UBRs, nous proposonsde modéliser et simuler ceux-ci dans le cadred’une architecture multi-agent.

Résumé : Cet article présente une démonstration de l’utilisation des technologies multi-agents et de données liées pour l’implémentation de services prenant en compte le contexte ambiant, au bénéficede personnes vivant dans des environnement ditsintelligents. Dans cette démonstration, chaquemaison d’un voisinage collaboratif est gérée parun agent dédié, qui exploite le contenu d’ungraphe de connaissances de contexte de la maison. Nous mettons en œuvre un cas d’usage desécurité, autour de la détection d’intrusions dansles maisons. Pour implémenter notre démonstrateur, nous avons utilisé la plateforme Home’in[5], et la plateforme multi-agents JaCaMo [1].

Résumé : Les Smart Grids sont devenus, depuis deux décennies, un enjeu majeur et un grand défi scientifique et technique, car ils peuvent aboutir àminimiser le réchauement climatique grâce àune gestion intelligente des diérents acteurs duréseau électrique. Les Smart Grids sont encoreproblématiques pour les milieux isolés et/ou insulaires, car leurs capacités de production sontlimitées et avec une structure peu flexible. Nousproposons un modèle multi-agent pour les SmartGrids qui est une agrégation d’un élément debase appelé holon, inspiré du concept de poupées russes. Les holons sont composés d’unmême groupe d’agents compétitifs qui tiennentcompte des spécificités de chaque acteur du système électrique. Ces holons sont supervisés pardes holons supérieurs, suivant l’aspect structurel du réseau, qui leur attribuent des récompenses ou des sanctions afin d’apporter la flexibilité manquante.

Résumé : La recherche de places de parking en voirie estdevenue un problème majeur. Au-delà des solutions qui consistent à restreindre le nombre devéhicules ou augmenter le nombre de places, ilexiste des solutions intelligentes basées le plussouvent sur l’exploitation de capteurs ou de caméras. De telles solutions sont peu flexibles,lourdes à mettre en œuvre et à maintenir et defait coûteuses. Cet article présente une solutioncollaborative. Une modélisation basée sur lesagents est proposée et des simulations computationnelles sont menées afin d’étudier la pertinence d’une solution parcimonieuse qui ne nécessite pas la mise en œuvre d’infrastructuresmatérielles, ouverte à chacun en tout lieu et quipromeut l’entraide entre les citoyens.

Résumé : Depuis plusieurs années, nous avons défini le modèle GDT4MAS (dont la sémantique repose sur la LTL) afin de spécifier formellement les systèmes multi-agents dans l’objectif de permettre leur validation par la preuve. A cet effet, nous avons eectué des travaux sur l’utilisation des techniques de preuve de théorèmes dans ce contexte. Nous avons pour cela défini un système de génération d’obligations de preuve à partir de la spécification GDT4MAS, obligations de preuve qui peuvent ensuite être confiées à un prouveur de théorèmes.

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