Résumé : Cet article décrit l'architecture du modèle organisationnel MOISE et son implémenta- tion dans la plate-forme de développement mufti-agents MAST. Un exemple d'application du modèle est illustré par un prototype de SMA gérant les tâches administratives d'une formation de Sème cycle. L'exemple se focalise sur les techniques multi-agents employées et notamment ce qui a trait au modèle organisationnel.

Résumé : Cet article présente une implémentation du langage d'interaction temporel TACL et un langage de définition de structure organisationnelle temporelle. Dans un contexte de systèmes multi-agents évolutifs, comportant donc une forte composante temporelle, l'objectif est de tendre vers une coordination temporelle des différents agents. La description de l'implémentation d' exemples dans la plate-forme de développement multi-agent MAST est accompagnée de la présentation rapide d' outils logiciels développés en parallèle.

Résumé : Dans les approches centrées organisation des systèmes multi-agents, les organisa-tions s’intéressent généralement soit au fonctionnement, soit à la structure des agents dans leSystèmes. La combinaison de ces deux dimensions peut cependant s’avérer bénéfique pour spé-cifier les organisations. Le modèle MOISE+– décrit dans ce papier au travers de l’exemple desrobots footballeurs – vise à proposer un pas dans cette direction au travers d’une organisationconsidérée au travers de trois points de vue: structurel, fonctionnel et déontique.

Résumé : Bien que l’autonomie soit une notion centrale dans la plupart des définitions d’agent et qu’elle soit par elle-même un sujet important de recherche dans le domaine des systèmes multi-agents, aucune définition communément admise n’existe encore. Cet article propose une classification des différentes formes d’autonomie proposées dans la littérature en s’appuyant sur l’approche ‘‘Voyelles’’. Après la mise en évidence des propriétés caractéristiques de l’autonomie, la classification est utilisée pour proposer une définition générale de l’autonomie. Nous identifions également une perspective externe et une perspective interne sur l’autonomie. Nous montrons comment la perspective interne peut être utilisée pour construire une grille d’analyse des architectures d’agents dans les systèmes multi-agents.

Résumé : L’autonomie est une propriété centrale dans la plupart des définitions d’agents. Elle manque cependant d’une définition communément admise et clairement établie. Parmi les différentes formes d’autonomie qui peuvent être identifiées, nous nous concentrons dans ce papier sur l’autonomie sociale. Nous proposons une définition formelle de ce type d’autonomie en nous appuyant sur la théorie du pouvoir social, extension et généralisation de la théorie de la dépendance. La généralité de cette théorie nous permet d’envisager d’étendre notre définition de l’autonomie sociale à d’autres formes d’autonomie, via la description d’aspects allant au delà des interactions sociales.

Résumé : RésuméDans les applications actuelles, les aspects sociaux et organisationnels des Systèmes multiagents sont des préoccupations importantespour contrôler l’autonomie des agents. Mêmesi leur mise en oeuvre passe par le niveauagent, nous pensons, dans cet article, que desoutils et des infrastructures sont nécessairespour contrôler et réguler le fonctionnement global des agents. Dans cette démarche, ce papier présente un environnement support à lamise en place d’organisations normatives. Ilest composé par un langage de modélisationMOISEInst et par une architecture de gestion etde régulation S YNAI dont les agents sont euxmêmes régulés par spécification normative explicite modélisée avec MOISEInst .

Résumé : RésuméLa programmation d’organisations multiagents s’appuie sur des langages de modélisation ainsi que sur des infrastructures dédiéespour déployer et gérer les organisations spécifiées. Les mécanismes que proposent cesinfrastructures instituent une séparation rigideentre agents de l’organisation et infrastructuregérant cette organisation. Nous présentonsdans cet article une approche visant à supprimer cette séparation en nous appuyant surle modèle Agent et Artefact (A&A) proposépar Ricci et al. Nous proposons des artefactsorganisationnels comme entités de premièreclasse dans l’environnement pour supporter lesactivités des agents au sein de l’organisation àlaquelle ils participent.

Résumé : RésuméL’évolution actuelle de l’informatique conduit àune multiplication des traitements automatiquesdes données qui transitent au sein des Systèmesinformatiques. Les données qui nous intéressentdans cet article sont les informations sensiblespour les utilisateurs ou les groupes d’utilisateurs. Un exemple typique est la circulationd’informations confidentielles concernant leuridentité. Nous proposons une approche de ceproblème, dans le cadre des Systèmes multiagents hippocratiques (HiMAS), modèle consistant à préserver le concept de privacy par unesociété d’agents. Dans ce contexte, nous présentons un protocole de communication d’informations sensibles permettant le respect de lasphère privée.

Résumé : Le modèle Agents et Artefacts enrichi avec lesorganisations propose un environnement de travail basé sur les artefacts pour mettre en oeuvre la coordination entre agents. La mise en place d'organisation dans un tel contexte nécessite cependant que les agents soient capables de rai- sonner et de manipuler explicitement des primitives organisationnelles (e.g. rôles, groupes, missions). Afin de diminuer cette contrainte, nous proposons de tisser des liens entre artefacts organisationnels et artefacts fonctionnels de l'environnement De cette manière, les agents peuvent interagir implicitement avec l'organisation par le biais des artefacts fonctionnels. Dans ce papier, nous donnons une description formelle de cette proposition avec différents exemples illustrant l'intérêt de l'approche proposée.

Résumé : La prise en compte des communications multiparties dans une organisation nécessite la miseen oeuvre d’un support et d’une modélisationintégrant ces deux dimensions. Ce papier étendle modèle d’organisation normative MOISEafin de pouvoir spécifier les modes d’interactionentre agents autonomes participant à une organisation. Cette spécification a deux objectifs :(i) permettre à l’organisation multi-agent de vérifier que les agents utilisent correctement lesmodes d’interaction, (ii) permettre aux agentsde raisonner sur ces modes comme ils peuventle faire sur les normes. Seul le premier aspectest décrit dans le papier. Nous montrons la miseen oeuvre de cette extension dans une spécialisation du modèle d’interaction EASI, au seind’une application de gestion de crise.

Résumé : a confiance est devenue un facteur clé desprocessus de décision au sein de communautésvirtuelles. Le caractère ouvert et décentraliséde ces environnements couplés à leur dimension sociale défient les mécanismes actuellesde gestion de la confiance. Notamment pour cequi concerne la gestion et l’intégration des exigences de confiance des utilisateurs et ceux deleurs communautés. Afin de répondre à ce problème, nous proposons SC-TMS, un Systèmes degestion de la confiance adaptatif basé sur leprincipe de conformité sociale [4]. En nous appuyant sur les technologies multi-agent, despolitiques de confiance sont utilisées pour spécifier à la fois les modèles de confiance centrésutilisateur et les modèles centrés communauté.Les agents y sont utilisés pour gérer et combinerces différentes politiques de manière flexible etdécentralisée. Nous décrivons les fonctionnalités et l’architecture qui les mettent en œuvre etdiscutons de leur implémentation.

Résumé : ’environnement, en tant qu’espace partagéentre agents, est un élément essentiel des Systèmes multiagents. Selon les Systèmes, cet espace intègre des dimensions di↵érentes commeune dimension physique support à l’ancragespatial et à l’activité des agents sur cette dimension, ou une dimension sociale support auxcommunications entre agents. Ces dimensionssont souvent traitées de manière indépendanteet ne sont reliées qu’au sein de l’agent quiconstitue alors le lieu de jonction et de combinaison des informations véhiculées dans ces différentes dimensions. Il s’avère cependant que lacombinaison entre ces dimensions est à considérer également en dehors des agents, pour pouvoir par exemple, situer des communications.Dans cet article, nous proposons un modèle unifié assurant la combinaison des dimensions physiques et sociales pour la mise en œuvre d’interactions contextualisées entre agents. Ce modèle est développé avec le langage multiagentSARL. Nous illustrons cette proposition par uneapplication de simulation de trafic routier dansla ville de Belfort.

Résumé : ans le contexte actuel du cloud computing,la gestion de l’élasticité des ressources nécessaires aux applications hébergées dans le cloudest un mécanisme important pour aider les fournisseurs de service dans la maximisation de leurprofit. Deux exigences contradictoires doiventêtre prises en compte. La première concerne lescontraintes économiques en lien avec le fournisseur de service, alors que la seconde influesur la qualité du service offert aux utilisateursdemandant les ressources. Dans ce contexte décentralisé et ouvert, nous proposons un mécanisme de négociation multi-partite pour obtenir des accords entre les différents utilisateursd’un service et le fournisseur de ce service. Lemodèle proposé décrit dans cet article est validé par plusieurs expériences implémentant différentes stratégies de négociation.

Résumé : ans ce papier, nous nous intéressons à laconception de Systèmes de soutien au travailcollaboratif dans des situations où desacteurs distants, appartenant à desorganisations différentes et interagissant viaun ensemble de tables tangibles distribuées,doivent se coordonner et coopérer entre eux.Afin de prendre en compte ces particularités,nous proposons une conception à based’agents normatifs et d’artefacts médiantl’interaction entre les acteurs humains et lesagents. La collaboration humaine est iciobservée et évaluée sous l’angle de saconformité à des normes organisationnelles.Le rôle du systèmes multi-agents est dès lorsd’émuler ces Systèmes de normes, d’analyserl’activité humaine dans le référentiel qu’ellesconstituent, et de produire des feedbacksfavorisant la conscience mutuelle de cescontraintes. La conception s’appuie surl’approche de programmation orientée multiagent JaCaMo. Nous illustrons l’approcheproposée par une application à lapréparation à la gestion de crises naturellespour les services municipaux.

Résumé : Ce document propose l’utilisation d’une institution artificielle située (SAI) au sein d’un systèmes multi-agents normatif, interactif, et hybridepour réguler la collaboration humaine dans unesituation de gestion de crises. Les normes permettent de réguler les actions des acteurs humains en fonction de la dynamique de l’environnement dans lequel ils sont situés. Cette dynamique provient à la fois de l’évolution de l’environnement et de l’activité des acteurs. Notreobjectif est de coupler les normes et les caractéristiques de l’environnement pour proposer unerégulation de crises ancrée dans le contexte. Enajoutant un niveau constitutif entre l’environnement et les normes, l’utilisation de SAI permetla mise en place d’un couplage lâche entre cesdeux éléments. Ainsi, les normes ne se réfèrentplus à des faits environnementaux, mais auxfonctions statutaires, c’est-à-dire à l’interprétation institutionnelle des faits environnementauxselon des règles constitutives. Nous montronscomment cette modélisation déclarative et distincte permet de gérer l’interprétation des événements, tout en tenant compte du contexte organisationnel.

Résumé : L’intelligence ambiante (AmI) connaît actuellement un développement croissant d’applications.Afin de mettre en place flexibilité d’installation etgénéricité dans le déploiement et l’approvisionnement de solutions de gestion de contexte, nousproposons CONSERT, un integiciel de gestiondu contexte (CMM), basé sur les techniques etles principes du Web sémantique et des Systèmesmultiagents. Dans cet article, nous nous appliquons à montrer comment l’architecture multiagent de ce CMM offre la souplesse nécessairepour déployer différents types de schémas de provisionnement de contexte pour répondre à différentes applications d’AmI. Nous présentons l’utilisation de notre solution avec un scénario issudu domaine de la gestion d’une université “intelligente”.

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Résumé : L’usage croissant des systèmes multi-agentsdans divers domaines soulève la nécessité deconcevoir des agents capables de prendre desdécisions s’appuyant sur des principes éthiques.De plus en plus de travaux proposent detelles approches. Toutefois, ces Systèmes considèrent principalement une perspective centréesur l’agent et mettent de côté le fait que cesagents sont en interaction avec d’autres agents,artificiels ou humains qui utilisent d’autresconcepts éthiques. Dans cet article, nous nousintéressons à ce problème en proposant un modèle de jugement éthique qu’un agent peut utiliser pour juger à la fois de son propre comportement et de celui des autres agents au seinde systèmes multi-agents. Ce modèle est basésur une approche rationaliste et explicite quidistingue théorie du bien et théorie du juste.Une preuve de concept implémentée en AnswerSet Programming est fournie pour illustrer cesfonctionnalités.

Résumé : Dans le domaine de la décision autonome, laprise en compte de la dimension éthique desdécisions est généralement centrée sur l’agent,en laissant de côté sa dimension sociale. Or,l’éthique semble être une notion centrale influençant les interactions sociales entre individus. Dans cet article, nous proposons un modèle permettant à des agents de se construire uneimage du comportement éthique et moral desautres afin de le prendre en compte dans leursinteractions. Fondé sur une approche rationaliste et explicite, ce modèle distingue l’éthiquede la moralité et permet d’aboutir à l’établissement ou non d’une relation de confiance. Nousillustrons ces fonctionnalités dans une preuve deconcept dans le domaine de la gestion d’actifsfinanciers implémentée à l’aide de la plateformeJaCaMo.

Résumé : Ce travail étudie le problème d’allocation décentralisée de courses à une flotte de taxis autonomes. Classiquement, pour résoudre ce problème les demandes sont centralisées dans unportail où un dispatcheur alloue les courses auxtaxis (idéalement de manière optimale). Ceci nécessite que les taxis aient accès en continu auportail (via un réseau cellulaire). Cependant,avoir accès à une telle infrastructure de communication globale coûte cher à la société degestion de taxis. L’idée est ici d’utiliser une infrastructure véhicule-à-véhicule, peu coûteuse,pour coordonner les taxis sans infrastructure decommunication globale. Notre approche est présentée et évaluée de manière empirique par simulation. Nous avons développé différentes stratégies multiagents, requérant différentes infrastructures de communication et mécanismes decoordination, et les analysons en terme de qualité de service, de satisfaction client, et de gain.

Résumé : Le taux d’acceptabilité et la satisfaction utilisateur sont devenus des facteurs clés pour éviter le désabonnement des clients et assurer lesuccès de tout fournisseur de logiciel en tantque service (ou SaaS). Néanmoins, le fournisseur doit également minimiser les coûts de location de services cloud. Pour faire face à cesobjectifs contradictoires, la plupart des travauxconsidèrent la gestion de ressources de manièreunilatérale par le fournisseur. Ainsi, les préférences utilisateur et leur acceptabilité subjective sont ignorées. Des études récentes dans ledomaine de la qualité d’expérience (QoE) recommandent aux fournisseurs d’utiliser des métriques comme les quantiles pour jauger plusprécisément l’acceptabilité des services. Danscet article, nous proposons un mécanisme de négociation « one-to-many » adaptatif pour améliorer l’acceptabilité des services d’un fournisseur SaaS. Se basant sur une estimation parquantiles de l’acceptabilité des services et surl’apprentissage du modèle de négociation del’utilisateur, ce mécanisme ajuste le processusde négociation du fournisseur afin de garantirun taux d’acceptabilité désiré tout en respectantdes contraintes budgétaires. Ce mécanisme estmis en œuvre et ses résultats sont analysés auregard d’approches comparables.

Résumé : L’usage de systèmes multi-agents dans un grandnombre de domaines applicatifs soulève la nécessité de proposer un modèle de jugement permettant aux agents de prendre en compte unensembles de connaissances sur la morale etl’éthique. Cette expérimentation illustre la miseen œuvre et le paramétrage d’un modèle de jugement dans le carde de la gestion d’actifs financiers. L’observation de l’évolution de ce Systèmes permet d’évaluer l’influence de la moraleet de l’éthique confiés à l’agent sur son comportement et sur ses relations avec les autres agentsdu Systèmes. Ces agents et l’environnement sontimplémentés à l’aide du framework JaCaMo.

Résumé : RésuméDans l’industrie pétrolière et gazière, après unecertaine profondeur de forage, les températuresaugmentent suffisamment pour endommager lesoutils de forage et les processus d’atténuationne sont plus suffisants. Dans cet article, nousproposons un Systèmes cyber-physique (SCP) oùdes agents sont utilisés pour représenter desentités en collaboration, à la fois en surfaceet en profondeur. Avec le SCP présenté, les outils souterrains répondent de manière autonomeaux hautes températures avec une prise de décision démocratique décentralisée, basée sur unmodèle de décision interne : chaque outil prendune décision en fonction de ses spécificationsafin de supporter les hautes températures. LeSCP est implémenté en utilisant une simulationorientée-agent, et les résultats montrent qu’il estpossible d’atténuer les conséquences des hautestempératures en associant des mécanismes devote et des modèles de refroidissement.

Résumé : Avec les technologies IoT, la domotique s’oriente vers la maison intelligente. Les utilisateurs ont ainsi accès à des services à valeur ajoutée offrant un accès intégré aux dispositifs déployés au sein de la maison. Outre le fait que ces applications sont centrées sur l’utilisateur, la coordination décentralisée des décisions et la flexibilité sont des défis importants. L’utilisation d’une approche multi-agent permet de relever ces défis. Cependant, l’intégration d’une telle approche avec les solutions de l’IoT et de la gestion de contexte n’est pas un problème facile. Nous présentons une approche pour cette intégration dans un systèmes multi-agents afin que les agents puissent adapter les services centrés sur l’utilisateur à l’évolution du contexte et des dispositifs déployés. Nous présentons la manière dont nous avons intégré ces technologies dans une architecture multi-agent qui a été conçue pour développer des services à valeur ajoutée qui adaptent leur fonctionnement à l’environnement.

Résumé : L’utilisation croissante d’algorithmes d’Intelligence Artificielle (IA) dans des applications impactant des humains requiert de doter ces Systèmes d’un comportement pouvant être jugé éthique selon des valeurs humaines. Bien que plusieurs approches existent, la question de l’adaptation au contexte, aux préférences et principes éthiques des utilisateurs, reste posée. Nous proposons de traiter cette question par l’Apprentissage par Renforcement Multi-Agent de tels comportements dans des situations différentes. Nous utilisons des tables de Q-Valeurs et des Cartes AutoOrganisatrices Dynamiques pour permettre l’apprentissage adaptatif de la représentation de l’état de l’environnement, ainsi que des fonctions de récompense pour guider l’éthique du comportement. Cette proposition est évaluée sur un simulateur de répartition d’énergie dans des Smart Grids que nous avons développé. Plusieurs fonctions de récompense visant à déclencher des comportements éthiques sont évaluées. Les résultats montrent la capacité de s’adapter à différentes conditions. En sus des contributions sur le plan de l’adaptation éthique, nous comparons notre modèle à d’autres approches d’apprentissage et montrons de meilleures performances par rapport à une approche d’Apprentissage Profond basée sur le modèle Actor-Critic.

Résumé : e besoin d’incorporer des considérationséthiques au sein d’algorithmes d’Intelligence Artificielle est de plus en plus présent. Combinantraisonnement et apprentissage, cet article propose une méthode hybride, où des agents jugesévaluent l’éthique du comportement d’agents apprenants. Le but est d’améliorer l’éthique deleur comportement dans des environnements dynamiques multi-agent. Plusieurs avantages découlent de cette séparation : possibilité de coconstruction entre agents et humains ; agentsjuges plus accessibles pour des humains nonexperts ; adoption de plusieurs points de vuepour juger un même agent, produisant une récompense plus riche. Les expérimentations surla distribution de l’énergie dans un simulateurde Smart Grid montrent la capacité des agentsapprenants à se conformer aux règles des agentsjuges, y compris lorsque les règles évoluent.

Résumé : Cet article présente une démonstration de l’utilisation des technologies multi-agents et de données liées pour l’implémentation de services prenant en compte le contexte ambiant, au bénéficede personnes vivant dans des environnement ditsintelligents. Dans cette démonstration, chaquemaison d’un voisinage collaboratif est gérée parun agent dédié, qui exploite le contenu d’ungraphe de connaissances de contexte de la maison. Nous mettons en œuvre un cas d’usage desécurité, autour de la détection d’intrusions dansles maisons. Pour implémenter notre démonstrateur, nous avons utilisé la plateforme Home’in[5], et la plateforme multi-agents JaCaMo [1].