Résumé : Dans un système où l'activité des entités interagissantes sont incomplètement spécifiées, l'apparition de conflits est relativement fréquente. C'est pourquoi la littérature abonde sur ce sujet dans le domaine multi-agent. Les méthode: Habituellement préconisées, que nous présentons succinctement dans la seconde partie, sont relativement lourdes à mettre en oeuvre. l'opposé de cette voie nous présentons dans la troisième partie un modèle, dit altruiste, qui n'impose aucun protocole particulier et est implantable indépendamment du contexte. Pour valider cette approche, nous avons réalisé un simulateur dont les résultats et leurs analyses sont développées dans la quatrième partie.

Résumé : L'objet de cet article découle de trois observations convergentes qui ont été notées par de nombreux auteurs : la nécessaire aptitude à l'adaptation d'un système lorsque son environnement est dynamique, le rôle essentiel de l'organisation existant entre lesparties dans le comportement global d'un système et l'amélioration des performances survenant au niveau d'une société lorsqu'une coopération existe au niveau des agents qui la composent. De ces trois observations, nous avons défini un processus d'adaptation pour les systèmes artificiels fondé sur l'auto-organisation entre ses parties (agents), où la coopération est le critère d'évaluation et de transformation de l'organisation courante. Le principal objectif de ce papier est de montrer les propriétés de base de cette approche et son utilité pour la conception de systèmes artificiels.

Résumé : De nos jours, des systèmes tentent de modéliser de manière la plus juste les préférences des utilisateurs d'Interner Le profil utilisateur est utilisé pour d'une part répondre aux requêtes de manière plus fine et d'autre part pour présenter à l'utilisateur les offres les plus intéressantes. Nous présentons dans ce papier un système multi-agent auto- organisateur qui permet d'apprendre sur le profil utilisateur. Ce système appelé "réseau de croyances" est implémenté dans le projet européen Abrose. Dans la première partie, l'architecture générale du système de courtage composée de plusieurs niveaux de systèmes multi-agents est décrite. Ce système écrit en Java est opérationnel et les expérimentations réalisées montrent la pertinence du comportement de ces réseaux de croyances. La seconde partie concerne la description détaillée de l'architecture et du fonctionnement du réseau de croyances qui gère le profil d'un utilisateur par apprentissage. La troisième partie étudie sa dynamique de convergence par un processus d'auto-organisation. La quatrième partie présente brièvement les domaines connexes à notre application.

Résumé : Actuellement, concevoir un système multi-agent demande un savoir-faire détenu par les spécialistes du domaine. Pour permettre à des informaticiens non spécialistes de concevoir de tels systèmes, il est nécessaire de leur fournir des méthodes, des modèles et des outils. Ces préoccupations sont de plus en plus prises en compte par de nombreuses équipes de recherche en IAD SMA. En premier lieu, les principaux concepts du génie logiciel pour le développement orienté objet sont présentés et les caractéristiques spécifiques aux systèmes multi-agents sont mises en évidence. Puis, un panorama des méthodes de développement orientées multi-agent existantes est réalisé. Il ne porte que sur les deux premières phases de développement d'une application : l'analyse et la conception. Enfin, nous présentons un travail prospectif sur un atelier de développement de systèmes multi-agents adaptatifs nommé ADELFE

Résumé : ABROSE est un système multi-agent dans lequel chaque agent coopère, en utilisant son propre réseau de croyances, pour identifier soit des clients susceptibles d'être intéressés par des offres soit des fournisseurs de service susceptibles de répondre à une requête. Le réseau de croyances d'un agent représente son point de vue local sur la place de marché. Le paradigme d'ABROSE est celui de la place de marché où les expériences individuelles sont partagées par tous les clients comme une mémoire collective. Plusieurs scénarios dans la démonstration montrent les fonctionnalités d'ABROSE et son application dans deux domaines différents : le commerce électronique "Business to business" et le télétravail. Dans cet article, les deux principaux scénarios génériques sont présentés et sont instanciés sur des exemples.

Résumé : Nous présentons dans un premier temps un collectif d'agents fourmis simulant des fourmis naturelles en cours de fourragement dans un environnement composé d' obstacles et d'items de nourriture. Nous étudions leur performance relativement au nombre total d'items de nourriture ramenés au nid et ceci dans différents types d'environnement. Puis, nous nous intéressons à des fourmis dites coopératives selon notre concept d'auto-organisation par coopération. Plusieurs situations non coopératives sont mises en évidence pour expliciter le concept de coopération. Nous montrons enfin que la modélisation d'un comportement concept de coopération. Nous montrons enfin que la modélisation d'un comportement coopératif apporte des résultats au moins aussi bon (et souvent meilleurs) que ceux des fourmis naturelles simulées.

Résumé : Résumé Le logiciel STAFF utilise un modèle adaptatif de prévision de crue, lequel est composé d'un SMA auto-organisateur. Chacun des agents a pour objectif de calculer la variation de hauteur d'eau pour un délai unitaire et utilise pour cela une somme pondérée. Le caractère adaptatif du modèle est obtenu grâce à la coopération entre les agents et àl'ajustement de leurs poids. C' est ce qui rend le modèle générique et améliore ses performances. Nous montrons à travers trois exemples d'utilisation de STAFF comment le modèle réagit dans des cas limites d'utilisation. En effet la rapidité d'adaptation du modèle permet de l'utiliser dans des conditions pour lesquelles les modèles traditionnels sont inutilisables : absence de données, stations nouvelles, stations en extrême amont.

Résumé : L’évolution rapide et constante des matériels informatiques, des logiciels et des réseaux de communication nécessite la conception de nouveaux Systèmes informatiques. Ces futurs Systèmes doivent permettre d’augmenter la prise en compte de la complexité, être plus robustes et plus autonomes. Nous montrons que pour répondre à ces futurs besoins, les techniques informatiques actuelles sont inadéquates. En prenant comme source d’inspiration les Systèmes naturels, nous proposons l’émergence comme nouvelle voie à explorer pour la conception de Systèmes complexes. C’est pourquoi nous pensons que de nombreux travaux de recherche devraient s’orienter sur les théories de l’émergence.

Résumé : L'auto-organisation par coopération permet de concevoir des systèmes multi-agents capables de réagir et de s'adapter collectivement aux perturbations environnementales —ouver- ture et dynamique, par exemple. C'est une approche par recherche locale qui utilise la notion de coopération comme un critère local de réorganisation permettant aux parties —appelées agents coopératifs— de changer leurs interactions et leurs positions dans l'organisation. De telssystèmes produisent alors des fonctions émergeant des interactions locales. Cette approche est illustrée grâce à un problème classique de décision distribuée : le problème des N reines.

Résumé : RésuméCet article présente une approche pour résoudre des problèmes de satisfaction decontraintes distribués (DCSP) par des systèmes multi-agents auto-organisateurs. Les DCSPconsidèrent la distribution parmi des agentscoopératifs dont la tâche est d’affecter unevariable propre en respectant des contraintesconnues et en négociant pour trouver une solution collective. L’approche proposée définitl’auto-organisation coopérative comme le processus guidant le collectif vers la solution : lesagents, suivant un modèle comportemental coopératif, changent leur organisation pour améliorer l’état courant du Systèmes. Ce travail estillustré par un problème d’affectation distribuéede fréquences, un problème classique de modélisation sous contraintes.

Résumé : RésuméLa construction d’ontologies à partir de textesest une tâche coûteuse en temps. Notre Systèmes,Dynamo, s’inscrit dans la mouvance de l’Ontology Learning, par une approche originalebasée sur une architecture multi-agent adaptative. L’article présente le cœur de notre approche, un systèmes multi-agents exploitant lesrésultats d’un analyseur syntaxique. Nous présentons les règles constituant le comportementde nos agents puis évaluons leurs impacts enterme de complexité. Nous discutons ses limiteset dressons en perspective les aménagements àeffectuer pour aller vers une solution complètede construction d’ontologies.

Résumé : RésuméCe papier propose une approche multi-agent locale, coopérative et temps réel pour la création de profils adaptatifs et incrémentaux danslaquelle un usager est supposé être représentépar un ensemble de documents textuels. Ces documents sont analysés séquentiellement conduisant alors à la création d’un Réseau Terminologique Temporaire (RTT). Ce réseau est ensuitefusionné avec les RTT issus d’autres documents,afin de générer un Réseau Terminologique Permanent (RTP) représentatif de la collection étudiée et pouvant être ensuite indexé pour en extraire un profil. Les résultats préliminaires obtenus ainsi que les perspectives associées sontenfin présentés.

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 : ans l’approche par AMAS (Adaptive MultiAgent System), la coopération est définie commeattitude sociale de l’agent et permet de détecter,de résoudre, voire d’anticiper les contraintessubies par le Systèmes au travers du concept deSituations Non Coopératives. Nous proposonsici une stratégie de décision pour l’agent coopératif, basée uniquement sur la "criticité", afind’aider ses voisins les plus contraints. Cette métrique permet de prioriser les actions des agentset de répartir de manière coopérative la chargepesant sur le Systèmes, évitant ainsi qu’un ouplusieurs agents ne puisse(nt) accomplir sa/leurtâche et donc nuire à la performance et à la robustesse du Systèmes. Afin de montrer l’apport denotre approche, cette stratégie de décision estévaluée au travers de différentes expérimentations sur un Systèmes de transport de ressourcespar plusieurs robots.