Résumé : RésuméLe problème d’allocation multi-agent de ressources correspond au partage entre n agentsde m ressources afin de maximiser un bien-êtresocial. Il ne s’agit pas dans cet article, commedans plusieurs travaux précédents, d’uniquement déterminer l’allocation socialement optimale ou de prouver l’existence d’une séquencede transactions pour y parvenir, mais biende trouver une séquence opérationnelle entreagents amenant à cet optimum, le tout sur ungraphe quelconque. Pour cela, nous étudionsdifférents comportements d’agents afin d’identifier ceux permettant d’atteindre l’allocationoptimale souhaitée. Cette dernière peut alorsêtre interprétée comme un phénomène globalémergent issu d’interactions locales entre lesagents. Après une étude de plusieurs types detransactions, nous montrons que celle que nousnommons “don social”, est la plus efficace pourla résolution de l’allocation de ressources associée au bien-être social utilitaire.

Résumé : L’allocation optimale de m ressources entre nagents est un problème d’IA important pourla négociation automatique. La question centrale est de savoir comment les agents doiventinteragir afin d’induire une allocation de ressources socialement optimale pour la société. Ilexiste dans la littérature de nombreuses propositions permettant d’évaluer la valeur du bienêtre de la société en fonction du bien-être de sesmembres, en général évaluée dans ce cadre àl’aide d’une fonction d’utilité. Parmi ces propositions, le bien-être de Nash bénéficie de bonnespropriétés pour une société d’agents égalitaire.Il garantit une distribution équitable des ressources aux agents tout en respectant leurs préférences. On peut alors s’étonner que l’évaluation du bien-être collectif à l’aide de la fonctionde Nash soit si peu utilisée en pratique. Dansun premier temps, cet article illustre par denombreux contre-exemples les difficultés liéesau calcul de la valeur optimale du bien-êtrede Nash, difficultés qui expliquent sans doutesa faible utilisation pratique. Dans un secondtemps, nous décrivons notre solution distribuées’appuyant sur des comportements d’agents, etles résultats obtenus sur des instances difficilesque notre approche “anytime” est jusqu’à présent seule à résoudre efficacement.

Résumé : Les problèmes d’appariement ou d’affectationont depuis quelques années fait l’objet de modélisation multi-agent variées. Celles-ci visentnotamment à renforcer le caractère privé despréférences ou des contraintes de chaque individu, et facilitant la distribution des méthodesde résolution. Néanmoins, cette agentificationdes problèmes ainsi abordés nous semble rester en deçà des possibilités offertes par une modélisation multi-agent, en s’appuyant peu surla structure organisationnelle dont on peut doter un SMA. Dans cet article, nous proposonsau contraire de partir de la capacité des SMAmulti-niveaux à représenter des points de vueintermédiaires entre l’individu et le collectif,pour exprimer dans un formalisme homogènedes problèmes d’appariement ou d’affectationvariés. Nous montrons comment cette modélisation permet de choisir des métriques pertinentespour évaluer le bien-être de groupes d’agents etleur permettre de construire des solutions quiaméliorent le bien-être global sans divulguertoutes leurs informations individuelles. Enfin,nous esquissons des principes généraux pour laconstruction de solveurs distribués pour ce typede modélisation.

Résumé : Avec l’avènement du véhicule autonome et lamutation que va connaître le secteur automobiledans les dix prochaines années, la simulation detrafic routier a pris un nouvel essor. C’est notamment l’un des rares moyens pour tester unvéhicule autonome in silico [7]. Pour y parvenir, les générateurs actuels doivent augmenterleur réalisme. Nous soutenons ici que l’un despoints majeurs de ce réalisme concerne la capacité des générateurs à produire des accidentsdans l’environnement du véhicule testé. À notreconnaissance, aucun des générateurs existantsne prend en compte cette considération nécessitant une description plus fine que celle habituellement utilisée pour décrire le comportement de conduite. Nous décrivons dans cet article un modèle de comportement paramétriquepermettant une telle performance, et montronsqu’il répond aux faits stylisés reconnus en accidentologie.