Résumé : Pour Pouvoir être qualifié d'intelligent, un système artificiel doit être doté decapacités d'apprentissage. D'abord étudiée en IA, cette fonctionnalité apparaît de plus en plus en IAD. Nous détaillons cet aspect, indispensable et prometteur dans les SMA, en proposantune synthèse bibliographique qui nous permet d'élaborer une classification des différents apprentissages rencontrés dans ces systèmes.

Résumé : Un système multi-agent ouvert doit permettre l'ajout et le retrait d'agent après sa conception mais aussi l'ajout et le retrait de services au sein d'un agent (une modification in-terne d'un agent). Des mécanismes de gestion de ces modffications doivent être mis en placepour conserver la cohérence du SAM. Une approche couramment utilisée consiste à intro-duire un agent (appelé courtier ou faciliteur) centralisant la prise en charge de cette gestion.Néanmoins ce mode de gestion présente des inconvénients liés â la centralisation et nous noussommes intéressés au problème de l'ouverture pour proposer une nouvelle approche, complète-ment distribuée, de gestion d'un SMA ouvert. Notre proposition a été concrétisée sous la formed'un modèle d'agent, que nous appelons agent accueillant, pouvant gérer l'ouverture d'un SMAcoopérativement avec d'autres agents accueillants.

Résumé : De nombreux modèles de confiance pour les systèmes multi-agents (SMA) ont été dé- veloppés ces dernières années, d'où une croissance significative du domaine, malheureusement sans direction unifiée ni comparatifs. L'initiative « Agent Reputation and Trust (ART) Testbed » a été lancée afin d'établir un banc d'essais pour les technologies liées à la confiance et à la réputation entre agents. Ce banc d'essais a deux rôles : (1) il sert de compétition pour que les chercheurs comparent leurs technologies à l'aide de métriques objectives ; (2) il fournit une suite d'outils aux paramètres flexibles, permettant aux chercheurs de mener des expérimenta- tionspersonnalisables, qu'ils peuvent facilement répéter. Cet article présente une démonstra- tion de ce banc d'essais.

Résumé : RésuméAdoptant l’approche Voyelles, l’architectured’agents V3A (Vowels Agent Argumentation Architecture) est un modèle d’agent à travers lequel un agent autonome débat en interne afinde gérer ses motivations. La personnalité del’agent résout les éventuels conflits entre ses différentes motivations et dicte son comportement.À l’aide de cette architecture modulaire, noussommes en mesure de développer des agentsauto-adaptatifs capables de remplacer automatiquement leurs composants. Nous proposons iciune technique d’argumentation pour mettre enoeuvre le processus dialectique interne via unjeu de dialogue entre ces composants. Notrecadre est illustré à l’aide d’un scénario oùun agent s’adapte automatiquement au contexted’exécution.

Résumé : Cet article décrit MADcAR-AGENT, un modèle d'agents auto-adaptables à base de composants logiciels. Ce modèle permet à un agentde réviser sa composition interne lorsqu'il détecte des changements de contexte. Le comportement d'adaptation est explicitement séparé ducomportement applicatif de l'agent, pour simplifier sa conception et son évolution. Le travail présenté ici est une extension du modèleMADc AR prenant en compte la présence deplusieurs agents dans le système de manière àapporter une dimension collaborative à l'auto-adaptation, par l'échange de composants. Pourillustrer ce propos, M A DCAR -AGENT a été appliqué à une application de robotique de sauvetage.

Résumé : a communication en réseaux ad hoc, tels quedes réseaux de capteurs sans fil, nécessite lamise en œuvre d’algorithmes décentralisés deroutage impliquant que les nœuds du réseauadoptent un comportement précis. Le fonctionnement global du réseau dépend alors du boncomportement local des agents. Il en devientvulnérable à des comportements locaux déviants pouvant être causés par des pannes oupar l’intrusion d’agents malveillants. Nous proposons dans cet article une adaptation d’un protocole de routage pour réseaux de capteurs sansfil, le modèle MWAC, qui introduit un mécanisme décentralisé de gestion de la confiancede manière à détecter et éviter les noeuds déviants. L’algorithme de gestion de la confianceproposé suit une approche originale du fait qu’ilest adapté à des agents déployés sur des infrastructures aux ressources limitées en énergie,mémoire et capacité de communication, caractéristiques des réseaux de capteurs sans fil. Il estnotamment utilisable dans des Systèmes multiagents ne pouvant bénéficier d’infrastructuresd’authentification et dans lesquels l’identité desagents est incertaine.

Résumé : es approches habituelles pour la protection dela privacité s’attachent à définir un niveau desensibilité pour chaque information. Cette information est soit publique, soit privée et sa circulation est restreinte à un groupe d’agents prédéfini. La théorie de l’intégrité contextuelle propose de redéfinir la privacité. Selon cette théorie, toute transmission peut déclencher une violation de privacité suivant le contexte dans lequel elle a lieu. Nous utilisons cette théorie afinde proposer un modèle de protection de la privacité pour les systèmes multi-agents décentralisés. Cet article décrit le modèle PrivaCIAS quidéfinit la notion de violation en accord avec lathéorie de l’intégrité contextuelle et implémenteun contrôle social. Le modèle donne le contrôleaux agents pour détecter les violations, puis punir les contrevenants en les excluant du Systèmes.

Résumé : La recherche documentaire dans un corpus numérique s’apparente à un processus de navigation guidé par un besoin d’information d’unutilisateur. Cette navigation nécessite l’usaged’outils classiques de recherche d’informationpour sélectionner des documents pertinents enfonction d’une requête, mais ils doivent êtrecomplétés par des mécanismes de personnalisation et d’adaptation capable de faire évoluerla représentation du besoin en fonction des spécificités d’un utilisateur, de sa navigation encours ou du corpus considéré. Nous proposonsdans cet article un modèle multi-agent pourla navigation personnalisée permettant d’intégrer des facteurs hétérogènes de personnalisation.Ce travail s’inscrit dans le cadre d’un projet régional (PlaIR 2.0) ayant pour objectif ledéveloppement d’une plateforme d’accès personnalisé à un corpus numérique de documentsjuridiques.

Résumé : La Simulation multi-agent est devenue un outilimportant ces dernières années, notamment dansle domaine des sciences sociales. En effet, ellepermet de simuler des situations mettant en jeudes êtres humains plus facilement qu’en réalisant des simulations à échelle réelle.Afin de garantir la qualité des résultats obtenuspar simulations, il est important que celles-ci reproduisent le mieux possible le comportementhumain. Ce besoin en réalisme implique nonseulement de fournir une architecture cognitiveaux agents mais également de représenter leursémotions.

Résumé : Les simulations sociales ont besoin d’agentsau comportement réaliste pour être utiliséescomme outil scientifique par les sciences sociales. La simulation d’une société humaineavec un comportement crédible implique l’utilisation de cognition, de liens sociaux entre lespersonnes ainsi que la prise en compte desémotions et des dynamiques entre ces composants. Cependant, développer un tel comportement est souvent trop complexe pour des chercheurs ayant peu de connaissances en programmation. Dans cet article, nous présentons unformalisme qui a pour but de représenter lacognition, les relations sociales et les émotions et qui est intégré dans une architectured’agent pour donner un comportement émotionnel dynamique à des agents sociaux. Cette architecture est implémentée dans la plateformemulti-agent open-source GAMA. Un cas d’étuded’évacuation lors d’un incendie de brousse enAustralie est utilisé pour montrer le potentiel denos travaux.

Résumé : RésuméDans les Systèmes de réputation, il a été observé, qu’afin d’éviter des évaluations vengeresses, les témoignages étaient majoritairementpositifs, réduisant par là-même l’efficacité duSystèmes. Pour inciter les agents à diffuser tousleurs témoignages, les solutions classiques proposent d’anonymiser les témoignages. Dans lalittérature, de nombreux travaux ont étudé desapproches cryptographiques pour s’assurer à lafois de l’anonymat et de la non-répudiation destémoignages. Toutefois, ceci ne permet de garantir leur confidentialité en raison des corrélations entre transactions et diffusion d’un nouveau témoignage. Dans cet article, nous proposons d’étudier la faisabilité d’une autre approche dans laquelle les témoignages sont bruités et soumis à des délais de diffusion. Des résultats d’expérimentation mettent en lumière l’effetde ces perturbations sur les Systèmes de réputation BetaReputation et EigenTrust.

Résumé : La simulation sociale en tant qu’outil scientifique nécessite le développement de comportements crédibles pourles agents simulant le comportement d’acteurs humains.Une façon d’améliorer la crédibilité des simulations obtenues est d’intégrer des dimensions cognitive, affective etsociales dans la prise de décision des agents. Pour autant,développer des agents avec ces dimensions peut s’avérercompliqué si l’on veut rester accessible à des chercheursqui ne sont pas experts en informatique. L’architectureBEN (Behavior with Emotions and Norms) intègre des dimensions affectives et sociales à une prise de décisions basée sur une architecture BDI pour la réalisation de simulations sociales. Cette architecture modulaire s’appuie surune formalisation des dimensions cognitives, affectives etsociales. BEN est implémenté dans la plateforme de modélisation et de Simulation multi-agent GAMA et est ici illustrée sur un cas d’évacuation d’urgence.