Résumé : L'analyse comportementale des systèmes multi-agents a pour but la reconnaissance et la compréhension des comportements individuels et collectifs des agents. Son application peut être trés utile pour améliorer l'efficacité des agents ou pour étudier des systèmes inconnus. C'est toutefois un problème difficile à traiter à cause de l'hétérogénéité des systèmes et de leur forte dynamicité. Dans ce papier, nous proposons une modélisation des systèmes multi-agents basée sur le concept récent des données semi-structurées. Ce paradigme autorise le stockage et l'interrogation, sous une forme homogène, des informations sur la structure, le contenu et l'évolution des données. Nous montrons comment trouver des connaissances sur le compor- tement des entités d'un SMA et comment les classer en détectant leurs rôles respectifs. Nous discutons aussi la possibilité d'intégrer ce modèle à une architecture d'agents intelligents.

Résumé : Cet article aborde le problème de l'évaluation, par l'agent, de ses actions et interac- tions. Nous proposons un modèle des satisfactions différenciant actions individuelles et inter- actions avec les agents voisins. La satisfaction personnelle est calculée incrémentalement dans le temps suivant la perception de la progression de la tâche en cours. La satisfaction interactive est une évaluation de la présence des agents voisins et de leurs actions: gêne, coopération, in- difference. Cette évaluation est transformée en signaux d'intentions (attractions ou répulsions) agissant comme des champs de potentiels dynamiques. Nous proposons alors un module de sélection d'actions basé sur la compétition continue entre la satisfaction personnelle de l'agent et les signaux qu'il perçoit. Nous montrons comment l'application de cette architecture permetde resoudre des conflits spatiaux entre agents mobiles autonomes.

Résumé : Ce papier aborde le problème de l’émergence multi-niveaux. Il présente, comme cadred’étude, un modèle générique de systèmes multi-agents qui assure l’émergence multiple de struc-tures. Ce modèle met en oeuvre des agents réactifs au comportement récursif. Plusieurs simu-lations de ce Systèmes sont ensuite présentées et analysées afin de présenter l’intérêt d’un teltravail pour l’étude du phénomène émergent et la modélisation de Systèmes complexes commeles systèmes multi-agents.

Résumé : coopération

Résumé : Malgré l'évolution du paradigme multi-agent depuis une quinzaine d'années,peu de méthodes concrètes existent pour son application au cadre général de la résolution de problèmes (RP). Cet article aborde cette problématique à travers la conception des SMA réactifs, car ils présentent des propriétés d'adaptabilité et de robustesse intéressantes pour la RP. Dans cette optique, le rôle de l'environnement, qui est central dans les processus de traitement et de communication, est étudié. De là, nous dégageons un principe de conception des SMA réactifs. L'approche proposée consiste à modéliser les contraintes du problème comme des perturbations dans l'environnement que les agents doivent percevoir afin de les réguler.

Résumé : RésuméCet article traite du problème de la patrouillemulti-agent en environnement inconnu selondeux approches collectives exploitant unenvironnement dynamique. Après avoir donnéles critères de performances, nous définissonsun premier algorithme basé uniquement surl'évaporation d'une phéromone déposée parles agents (EVAP), puis nous explicitons lemodèle CLInG proposé dans [10] en 2003 quiintroduit la propagation d'informations surl'oisiveté des régions à visiter. Nousprésentons alors un ensemble de simulationspermettant de comparer les performances deces deux modèles sur des environnements decomplexité croissante. L'analyse est complétéepar une comparaison aux performancesthéoriques optimales, permettant de préciserles topologies pour lesquelles les méthodessont les plus adaptées

Résumé : RésuméComme l’attestent de nombreuses études prospectives, les essaims de drones devraientconnaître un développement considérable dansles années à venir. La réalisation de ces nouveaux SMA se heurte cependant à de nombreuxdéfis, en particulier au coût humain dans leurmise en oeuvre, amenant à revoir complètementles interfaces de contrôle actuelles. Nous proposons une approche qui permet à un opérateur unique de faire voler en simulation uneflottille de drones et de réaliser des missionsde surveillance et d’interception. Cet article expose tant les modèles d’auto-organisation développés par l’équipe MAIA autour de la notion de phéromone digitale que les modes opératoires développés par TELECOM Bretagnepour le partage d’autorité. Enfin des résultatsexpérimentaux faisant intervenir des sujets humains montrent l’adéquation de la combinaisondes deux approches pour des missions de surveillance.

Résumé : e contexte de ce travail est le problème de l’exploration multi-robot d’environnements inconnus pour la construction d’une carte métrique.Nous proposons une nouvelle technique de déploiement distribuée, basée sur le choix de lafrontière à explorer (limites entre les zones accessibles et inexplorées) en fonction de la position du robot par rapport à ses voisins. Unchamps de potentiels sans minimum local estcalculé depuis chaque frontière permettant deconnaître en tout point le chemin le plus courtpour s’y rendre. L’exploration consiste à affecter régulièrement à chaque robot une frontièreà atteindre. L’assignation d’une frontière à unrobot est réalisée par un nouvel algorithme utilisant comme critère le nombre de robots plusproches de la frontière considérée. Des mesuresen simulation sont présentées et montrent la validité et l’efficacité de notre approche. Nous évaluons l’efficacité de notre algorithme en comparant, en simulation, ses performances avec lesapproches existantes.

Résumé : ’exploration multi-robot (EMR) consiste à observer efficacement tous les espaces inconnusd’un environnement. Cette tâche soulève denombreux défis comme l’affectation des tâches,la coordination des robots, la planification desdéplacements et la communication. Nous traitons ici l’exploration en environnement peupléd’humains. Le déplacement et les actions despersonnes rendent ces environnements dynamiques et donc difficiles à explorer. Toutefois,nous proposons d’examiner comment cette présence humaine peut constituer une aide plutôtqu’une gêne. Nous présentons un modèle d’exploration en environnement humain, et définissons un coût d’interaction homme-robot (IHR).Nous en déduisons un cadre formel d’exploration interactive inspiré d’une formalisationclassique d’exploration aux frontières. Enfin,nous évaluons en simulation l’apport de la dimension interactive à l’exploration par frontières.

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 : RésuméCe papier adresse le problème de l’explorationde terrains inconnus par une flotte de drones aériens coopératifs. Nous présentons une nouvelleapproche décentralisée qui alterne explorationlocale par optimisation stochastique et exploration par frontières. L’approche permet à chaquerobot de générer une trajectoire en fonction desdonnées qu’il collecte et de la carte locale qu’ilconstruit par intégration des données partagéesentre agents. Dès que l’agent arrive dans un minimum local, correspondant à une position où ilest entouré d’espaces déjà explorés, alors l’algorithme identifie la plus proche frontière oùil se rend avant de reprendre l’optimisation locale. Avec un faible coût calculatoire, une capacité à gérer les contraintes, et une prise dedécision décentralisée, l’approche est particulièrement adaptée aux applications multi-roboten environnement complexes 3D. Les résultatsen simulation montrent que l’approche génèredes trajectoires sures et valides qui guident lesrobots pour une exploration complète de l’environnement. Par ailleurs, en terme de tempsd’exploration, notre approche est significativement meilleure que la méthode des frontièresproches. Elle fournit des temps équivalents à laméthode gloutonne centralisée tout en étant bienmoins côuteuse en calcul.

Résumé : ans ce papier, nous étudions des modèles de flocking existants et proposons des extensions afin d’améliorer leursperformances dans des environnements ayant des obstaclesimpactant les communications. Souvent décrits comme desSystèmes robustes, il y a cependant un manque de compréhension quant à la comparaison de ces modèles et à l’impact de la qualité des communications sur l’échange desdonnées de contrôle. Nous étendons deux modèles standards afin de renforcer leurs capacités à rester connectés dans des environnements avec différentes distributionsd’obstacles. En tenant compte de la propagation radio,nous modélisons comment les obstacles impactent les communications dans un simulateur que nous utilisons notamment pour optimiser les paramètres du flocking. Les résultats des simulations montrent l’efficacité des modèlesproposés et la façon dont ils s’adaptent à ces nouvellescontraintes environnementales.