Résumé : Le cadre général de nos travaux est celui de la simulation et modélisationpar agents. Cet article présente une synthèse des travaux de recherche menés séparément dans deux domaines d'application différents et qui ont permis de mettre en évidence un ensemble de mécanismes utilisés dans les deux contextes. L'article s'attache à montrer l'identification des aspects communs aux deux expérimentations, et leur généralisation pour constituer ainsi la base d'un modèle multi-agents : architecture, mécanismes et comportements. L'originalité est d'introduire un niveau intermédiaire caractérisant l'auto-organisation du système, en plus des traditionnels niveaux global et local. Le modèle a ensuite été instancié de nouveau sur les domaines d'application pour le valider et identifier la spécificité de chacun. Les résultats obtenus par ce type de développement sont encourageants dans l'hypothèse de la poursuite de l'enrichissement du modèle à partir de nouvelles expérimentations.

Résumé : Ce travail vise à modéliser les pratiques de gestion des effluents d'élevage dans une localité rurale afin de simuler les échanges de matières organiques, les coûts de transfert, et les négociations entre exploitants agricoles. L'objectif est de caractériser lesdysfonctionnements et tester des alternatives d'organisation des acteurs permettant de diminuer les risques de pollution de l'environnement. Cet article met l'accent sur la représentation des agents, des objets situés, des rôles, et des attributs. Il présente la mise en oeuvre de ce modèle, « Biomas », dans la plate-forme multi-agents Geamas, ami que la simulation d'un scénario de négociation entre agents.

Résumé : La mise en oeuvre de simulations larges échelles par l'approche SMA a mis en évidence de nouveaux défis pour notre communauté. Notre travail s'intéresse aux problèmes posés par les aspects (i) de performance de telles applications particulièrement gourmandes en ressources informatiques et (ii) de la difficulté de modélisation induite par le nombre de thématiciens impliqués. Nous proposons de répondre à ces problématiques en définissant la notion de Toile SMA. Celle-ci fournit une architecture de travail collaboratif autour de l'activité de simulation orientée agent (SOA) et assure l'optimisation des performances de simulation en s'appuyant sur un équilibrage des charges dynamique sur une infrastructure réseau. Dans cet article, nous introduisons la notion de Toile SMA, puis nous proposons un modèle facilitant sa réalisation.

Résumé : Si dans la réalité nous ne pouvons que subir le temps, les simulations multi-agents nous permettent de l'utiliser comme moteur d'évolution sur des modèles réduits afin d'en déduire des nouvelles connaissances sur le monde réel. Aussi, la façon dont le temps virtuel est géré par le simulateur joue un rôle prédominant sur le potentiel de ce dernier. Dans cet article nous passons en revue les différentes approches de gestion du temps existantes. Les concessions faites pour que le temps soit mieux adapté au modèle sont systématiquement sanctionnées par l'impossibilité d'optimiser la simulation afin d'en réduire la durée d'exécution. Or ce critère devient de plus en plus important avec la montée en complexité des modèles à simuler. Après avoir établi la liste des exigences auxquelles doit répondre un mécanisme d'ordonnancement, nous montrons qu'il existe une approche qui, tout en répondant à ces exigences, concilie l'adéquation et l'optimisation du temps dans les simulations 171 ulti-agen ts.

Résumé : RésuméEn matière d’aménagement du territoire, l’île deLa Réunion est confrontée au défi d’accueillirune population de plus en plus importante touten valorisant son terroir agricole et en protégeant ses paysages exceptionnels. Dans un telcontexte, faire de la prospective territoriale, eten ce sens parvenir à modéliser et simuler descomportements spatialisés, prend une importance capitale.Le modèle DS que nous présentons ici est unmodèle de simulation d’évolution des espacesfonciers à La Réunion. Implémenté sur la plateforme de Simulation multi-agent GEAMAS-NG,il permet de simuler sur l’ensemble de l’île lesinteractions entre les trois grandes classes d’utilisation du sol (espaces naturels, agricoles et urbains) et d’observer les évolutions induites.Ce modèle repose sur une spécificité que nousavons élaborée : le couplage de plusieurs dynamiques comportementales liées, à l’échelle micro, à l’évolution démographique et, à l’échellemacro, à l’évolution du mode d’occupation dessols.

Résumé : RésuméLes simulations orientées agents (SOA) permettent d'appréhender les Systèmes réels complexes en facilitant notamment leur modélisation et leur observation. Pour que ces simulations puissent être exploitées, les plates-formesde SOA doivent offrir des temps d'exécutiondes simulations toujours plus courts, ceci malgré la complexité croissante des Systèmes àsimuler. Dans cet article, nous proposons uneméthode qui permet de minimiser les tempsd'exécution des SOA. Pour cela, nous définissons un algorithme qui détermine les dépendances temporelles des agents de la simulation. Le résultat de ce calcul permet à notreréseau de plates-formes de simulation de paralléliser l'exécution des différents agents.Notre proposition exploite nos précédents travaux sur le modèle à Temporalité pour garantir la causalité des événements produits ausein de la simulation.

Résumé : a prise en compte des phénomènes émergentsprésente un intérêt manifeste pour les utilisateurs et les concepteurs de Simulations Orientées Agent. Mais la réification éventuelle de cesphénomènes soulève de nombreuses questions,que ce soit sur le plan conceptuel (doit-elle sefaire ?) ou sur le plan technique (comment lafaire ?).Dans cet article, nous montrons qu’une telle réification peut être considérée comme étant unmoyen efficace pour affiner ponctuellement desmodèles de simulation existants dans lesquelsdes modifications directes, rendues laborieusesde par la multiplicité des entités et des comportements, se font souvent habituellement aurisque de déstabiliser le Systèmes.Nous proposons donc une technique de réification des phénomènes qui émergent dans uneSimulation Orientée Agent et nous illustronscette proposition à travers la réification de nouvelles zones urbaines, un phénomène émergentobservé dans un modèle permettant de simulerl’évolution de la population à La Réunion.

Résumé : Ce papier présente un modèle de représentation de l’action située dans les Systèmes agricoles. L’idée est de considérer un systèmes multi-agents dans lequel l’environnement constitue l’entité intelligente qui décide à un instant et dans une localisation donnés de l’action à réaliser. Pour cela nous utilisons le concept d’affordance, de stigmergie et une approche multi-agent.

Résumé : e papier traite de la représentation de l’action située basée sur le concept d’affordance etle concept d’émergence dans une architecturemulti-agent (SMA). Ce modèle propose d’inverser la vision classique des SMA où l’acteurest représenté par un agent tandis que les entités passives du Systèmes sont représentées par les« objets de l’environnement ». Dans notre cas,l’acteur est représenté par une entité non autonome située dans l’environnement dont le rôleest seulement d’exécuter une action. La mise enévidence des actions possibles se fait grâce àune couche d’agents abstraits. Chaque agent estdoté d’un ensemble de mécanismes lui permettant de faire émerger à tout instant les actionspossibles du couple acteur/environnement.

Résumé : L’article décrit le Systèmes SIEGMAS(Stakeholders Interactions in EnvironmentalGovernance by a Multi-Agent System) desimulation des interactions entre les partiesprenantesdanslagouvernancecommunautaire des ressources naturellesdans les îles de l’Océan Indien. Ce Systèmesd’aide à la décision repose sur un modèled’agents permettant d’étudier les interactionsentre les agents agissant sur un territoiresous un aspect économique via une interfaceagronomique.Le travail présenté ici constitue uneextension d’un premier Systèmes SIEGMASétendu au travers d’une interface interactiveet dynamique dotant notre Systèmes depropriétés puissantes de configurationpar cartes et d’interprétation des résultats.L’objectif de SIEGMAS est double. D’unepart, il s’agit d’offrir un modèle dédié à lacommunauté économique pour la gestiondes ressources naturelles. D’autre part,l’objectif consiste à d’offrir un cadre desolution informatique adaptée aux décideursdu milieu économique et politique.

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 : 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 : SkuadCityModel est une simulation qui vise àreproduire les déplacements d’une flotte de véhicules sur un territoire donné. Celle-ci peut êtreutilisée en tant qu’outil d’aide à la décision pourla prévention et la proposition de solutions auxproblématiques urbaines liées à la circulation.Ce genre de simulation met en jeu une certainelourdeur d’exécution de part le fonctionnementsimultané de nombreux agents, mais égalementpar la taille des données manipulées pour rendreleurs comportements réalistes.Dans ce papier de démonstration, nous présentons une implémentation de ce modèle,construite grâce à la plateforme SKUAD et nousexpliquons les avantages amenés par celle-ci etpar l’utilisation du modèle à temporalité. Nousmontrons que les performances obtenues permettent le passage à l’échelle d’un petit groupede voitures à une flotte de véhicules sur un territoire correspondant à la ville de Saint-Denis,tout en gardant un haut niveau de généricité deconception.

Résumé : 'intelligence ambiante est un paradigme quivise le déploiement d'environnementsintelligents et adaptatifs destinés àaccompagner les activités des utilisateurs.Basés sur ce paradigme, les Systèmesambiants d'assistance permettent de préveniret d'améliorer la santé et les conditions de viede ses utilisateurs, qui sont souvent despersonnes touchées par un trouble moteur oucognitif. Cependant, dans la littérature, lessolutions proposées adoptent une approchead hoc et centralisée, ce qui limite, entreautres,leurréutilisabilité,leurinteropérabilité ainsi que leur robustesse.Nous proposons un modèle générique pour laconception de systèmes multi-agents ambiantsdédié à l’assistance à la personne. Du fait desa réutilisabilité, ce modèle facilite la mise enopérationdetelsSystèmes,leurinteropérabilité, et favorise l’échange desdonnées. L'architecture résultante joue le rôlede « liant » entre les agents logiciels,l’environnement intelligent et les utilisateurs(aidés ou aidants), qui sont placés au centre.