Résumé : ’environnement, en tant qu’espace partagéentre agents, est un élément essentiel des Systèmes multiagents. Selon les Systèmes, cet espace intègre des dimensions di↵érentes commeune dimension physique support à l’ancragespatial et à l’activité des agents sur cette dimension, ou une dimension sociale support auxcommunications entre agents. Ces dimensionssont souvent traitées de manière indépendanteet ne sont reliées qu’au sein de l’agent quiconstitue alors le lieu de jonction et de combinaison des informations véhiculées dans ces différentes dimensions. Il s’avère cependant que lacombinaison entre ces dimensions est à considérer également en dehors des agents, pour pouvoir par exemple, situer des communications.Dans cet article, nous proposons un modèle unifié assurant la combinaison des dimensions physiques et sociales pour la mise en œuvre d’interactions contextualisées entre agents. Ce modèle est développé avec le langage multiagentSARL. Nous illustrons cette proposition par uneapplication de simulation de trafic routier dansla ville de Belfort.

Résumé : RésuméDe nos jours, avec l’émergence d’objets et de voitures connectés, les Systèmes de trafic deviennent deplus en plus complexes et présentent des comportements hiérarchiques à plusieurs niveaux d’observation. La plupart des modèles de simulation multiniveaux utilisent un ensemble de niveaux prédéfinis. La commutation dynamique des niveaux lors del’exécution de la simulation permet d’adapter le modèle aux contraintes liées à la qualité des résultatsou aux ressources de calcul disponibles. Cet articleprésente un nouveau modèle multiniveau basé surla densité pour la gestion dynamique d’une holarchie représentant un Systèmes de trafic. La proposition étend l’algorithme DBSCAN dans le contextedes systèmes multi-agents holonique. Une méthodede commutation dynamique entre les différents niveaux d’abstractions est proposée. À cette fin, desindicateurs multiniveaux basés sur l’écart type sontproposés afin d’évaluer la cohérence des résultatsde la simulation. Le modèle proposé est testé avecle modèle de poursuite de voiture Intelligent DriverModel.