Résumé : De nos jours, des systèmes tentent de modéliser de manière la plus juste les préférences des utilisateurs d'Interner Le profil utilisateur est utilisé pour d'une part répondre aux requêtes de manière plus fine et d'autre part pour présenter à l'utilisateur les offres les plus intéressantes. Nous présentons dans ce papier un système multi-agent auto- organisateur qui permet d'apprendre sur le profil utilisateur. Ce système appelé "réseau de croyances" est implémenté dans le projet européen Abrose. Dans la première partie, l'architecture générale du système de courtage composée de plusieurs niveaux de systèmes multi-agents est décrite. Ce système écrit en Java est opérationnel et les expérimentations réalisées montrent la pertinence du comportement de ces réseaux de croyances. La seconde partie concerne la description détaillée de l'architecture et du fonctionnement du réseau de croyances qui gère le profil d'un utilisateur par apprentissage. La troisième partie étudie sa dynamique de convergence par un processus d'auto-organisation. La quatrième partie présente brièvement les domaines connexes à notre application.

Résumé : ABROSE est un système multi-agent dans lequel chaque agent coopère, en utilisant son propre réseau de croyances, pour identifier soit des clients susceptibles d'être intéressés par des offres soit des fournisseurs de service susceptibles de répondre à une requête. Le réseau de croyances d'un agent représente son point de vue local sur la place de marché. Le paradigme d'ABROSE est celui de la place de marché où les expériences individuelles sont partagées par tous les clients comme une mémoire collective. Plusieurs scénarios dans la démonstration montrent les fonctionnalités d'ABROSE et son application dans deux domaines différents : le commerce électronique "Business to business" et le télétravail. Dans cet article, les deux principaux scénarios génériques sont présentés et sont instanciés sur des exemples.