Résumé : Ce papier présente un projet expérimental pour la représentation des connaissances d'un groupe de recherche en utilisant une population d'agents cognitifs. Nous présentons le problème et la manière dont nous voulons le traiter. Nous cherchons la minimisation des situations de perte du savoir collectif et l'accélération de l'intégration d'un nouveau membre au groupe. Nous considérons comme savoir collectif l'ensemble d'informations échangées entre les membres du groupe avec le but d'accomplir une tâche précise. Nous concentrons notre attention dans les possibilités de représentation, organisation, stockage, et réutilisation du savoir collectif. L'aspect static et dynamic de l'organisation du savoir avec des d'agents cognitifs est discuté. Actuellement nous organisons le savoir collectif & manière empirique. La coopération entre les agents est réalisée à l'aide de "negociation technique" et/ou "sharing specification". Des exemples de coopération entre agents sont présentés à partir d'un dialogue homme-machine hypothétique (nous ne prenons pas en compte le problème des interfaces en langage naturel). Nos agents sont autonomes. Ils sont implantés en utilisant OSACA, un environnement multi-agent évolutif, qui permet de rajouter ou supprimer des agents sans arreter le système. Le projet MEMOLAB est développé à l'U. T. C. par le Groupe d'Intelligence Artificielle en coopération avec le département de Technologies et Sciences de L'Homme.

Résumé : ’une des difficultés de déploiement d’applications de SMA concerne l’interface entre l’utilisateur et le Systèmes. Une approche par menu et formulaire est clairement insuffisante en particulier pour des environnements collaboratifs. Cet article présente les mécanismes qui permettent de faire dialoguer une personne et un agent « assistant personnel » en langage quasi naturel. L’architecture du Systèmes de dialogue, indépendante de la représentation des tâches, s’appuie sur des modèles de dialogue, de tâche, de l’utilisateur et du domaine. Cet article décrit la façon dont le moteur de dialogue utilise les différents modèles pour gérer le dialogue et compare l’approche à d’autres travaux similaires.

Résumé : Résumé :Cet article présente une approche du problèmede l’interaction entre un utilisateur et un agentassistant personnel (AP). L’interaction peutêtre clavier ou vocale et peut êtregrammaticalement incorrecte. Le Systèmescombine un agent assistant qui sélectionne destâches à exécuter conjointement à un ensembled’agents spécialisés (son staff). Le but de larecherche est de déterminer jusqu’où uneapproche purement sémantique peut conduire.Les tests sont menés sur une réplique du projeteuropéen Terregov (concernant les servicessociaux) implanté sous forme d’un SMA.L’article discute les problèmes rencontrés etles possibilités d’améliorations. Dans notrecas, le comportement de l'AP résultedirectement de l'utilisation d'une bibliothèquede dialogues associés aux tâches à effectuer.

Résumé : u cours des dernières années, la gestion desprocessus d’affaires (BPM - Business ProcessManagement) est devenue une question d’actualité pour l’industrie et la communauté scientifique. Les administrateurs d’entreprise souhaitent améliorer leurs opérations. La communauté scientifique, BPM, doit relever des défisdans plusieurs domaines, en particulier concernant l’usage du langage naturel pour la modélisation ou l’exécution des processus. Les systèmes multi-agents permettent le développementd’applications distribuées complexes, grâce enpartie à leur architecture basée sur des rôles,équivalents aux modèles de gestion de processus. Toutefois la programmation des interfacesen langage naturel reste difficile. Cet articlepropose une approche permettant de synthétiserdes dialogues à partir d’un modèle de processus métier augmenté de la description des services réalisant ces processus. L’utilisateur dispose alors d’un agent assistant personnel créédynamiquement pour la durée de son interaction avec le Systèmes fournissant les services.

Résumé : De nombreuses études en psychologie socialemontrent que les relations de confiance interindividuelles influencent les dynamiques degroupe et la performance d’une équipe. Pourl’émergence de comportements collectifs cohérents dans un groupe d’agents, nous proposonsun modèle d’agent cognitif dont le processus décisionnel individuel prend en compte ses relations de confiance, dont la modélisation et ladynamique est inspirée du modèle proposé par[Mayer et al., 1995].