Résumé : Les deux aspects majeurs de la résolution coopérative de problèmes concernent le contrôle de la résolution de problèmes et le partage de compétence entre des experts coopérants. Ce papier présente les résultats de l'étude ayant conduit à la proposition d'un modèle de résolution et de représentation de connaissances à caractère multi-experts. Le Modèle Multi-Mondes (M3) s'inscrit dans la lignée des systèmes à tableau noir dans lequel est introduit un contrôle adaptatif. Ce modèle est basé sur une hiérarchie de paquets thématiques cohérents de connaissances que l'on appelle Mondes de Connaissances (MCs). L'organisation des MCs correspond à une architecture multi-agents multi-niveaux permettant de construire des briques de raisonnement en allant du traitement le plus général au plus spécifique. La coopération entre les MCs s'effectue à travers une mémoire locale de communication, elle est assurée par des composants de même type appelés mondes de connaissances de contrôle. Le contrôle adopté au sein d'un groupe de MC est fonction du caractère (pluridisciplinaire, interdisciplinaire) du problème qui lui est imparti.

Résumé : Cet article n'expose ni techniques novatrices, ni résultats expérimentaux, ni modèlesformels ou logiciels de SMA. Il s'agit d'une réflexion, raisonnablement prospective, sur lebouleversement que va représenter, dans les années à venir, l'avènement de nouveaux systèmesinformatiques basés sur l'informatique diffuse. Nous exposons, après une introduction à ceconcept, en quoi les règles traditionnelles de conception, de validation, de contrôle et dedéploiement actuellement utilisées dans l'industrie informatique ne sont plus adaptées à cesnouveaux systèmes. Nous montrons ensuite que le domaine des systèmes multi-agents semble, parun certain nombre d'aspects, pouvoir apporter des réponses aux problèmes qu'ils soulèvent, àcondition que les paradigmes dominants soient capables d'évoluer vers une plus grandesouplesse. Nous montrons en particulier comment la convergence des recherches menées dans ledomaine des systèmes multi-agents réactifs et dans celui de l'informatique amorphe sembleprometteuse pour appréhender le développement de ce type de systèmes et aboutir à ce que nousappelons des systèmes à intelligence diffuse.

Résumé : Dans une simulation multi-agents, l'environnement est souvent considéré comme un élément secondaire par rapport aux comportements des agents, et ces derniers monopolisent l'essentiel des efforts de modélisation. Il en résulte des environnements limités, le plus souvent bornés ou cycliques, etqui présentent une diversité trop pauvre pour permettre de généraliser les résultats desimulation. Un environnement adéquat devrait plutôt être riche (composé de beaucoupd'objets différents) et de grande taille. Mais les réalisations en ce sens occasionnent une charge mémoire et des temps de calculs importants lors des simulations, ce qui freine leur utilisation. Nous proposons ici une solution fondée sur une approche génie logiciel de type « génération procédurale », qui permet la production automatique d'environnements : consistants, cohérents, non-bornés, et non cycliques. Et ce, sans qu'il soit pour autant nécessaire de surcharger d'une part le travail des modélisateurs, et d'autre part les ressources disponibles pour exécuter la simulation.