Résumé : Dans cet article, nous proposons un modèle d’interaction fondé sur l’écoute flottante,permettant l’apparition de comportements opportunistes et la flexibilisation des protocolesexistants. Classiquement, l’étude des interactions dans les systèmes multi-agents ne prend encompte que la communication elle-même et l’action résultant de cet échange d’information. Or,cette gestion des communications limite les effets de l’interaction aux seuls protagonistes, etnous montrons que cette vision ne permet pas de simulation complexe du comportement et res-treint l’autonomie des agents. Afin de pallier à cela, l’écoute flottante peut être utilisée afin depermettre la perception des interactions par tous les agents du Systèmes, et ainsi d’affecter leurcomportement même lorsqu’ils ne sont pas protagonistes. Nous proposons alors un nouveauconnecteur AUML de prise en compte de l’écoute flottante.

Résumé : RésuméDes agents aux connaissances incomplètesdoivent communiquer avec leurs voisins afin deraffiner leurs hypothèses sur l’état du Systèmes.Ce problème se pose souvent, lorsqu’il n’estpas possible d’adopter une approche centralisée. Dans ce papier, nous supposerons que lesagents raisonnent abductivement dans un environnement cohérent sans partager au départune connaissance commune. Nous proposonsun protocole permettant aux agents de converger vers une situation où la consistance globale du Systèmes est préservée. Nous discuteronsdes principales propriétés de celui-ci et nousl’appliquerons à des exemples en en donnantquelques résultats expérimentaux.

Résumé : Depuis quelques années, les travaux sur lesSMA multi-niveaux ont pris une importancecroissante. Devant la diversité des modèles proposés, nous pensons qu’il est utile d’identifierdes situations récurrentes et de les caractériserd’une manière suffisamment abstraite pour pouvoir comparer de manière formelle les modèlesexistants et faciliter la conception de nouveauxmodèles. Dans ce but, nous proposons une première liste de patterns SMA multi-niveaux. Cespatterns sont issus d’un travail d’unificationde modèles SMA multi-niveaux dédiés à la résolution d’un problème spatialisé (la généralisation cartographique). La structure et la dynamique de chaque pattern sont décrites formellement et accompagnées d’exemples issusd’une part du contexte de la généralisationcartographique, d’autre part d’autres contextesapplicatifs multi-agent, en simulation notamment. Nous discutons également la possibilitéde réutiliser et composer ces patterns.