Résumé : Si dans la réalité nous ne pouvons que subir le temps, les simulations multi-agents nous permettent de l'utiliser comme moteur d'évolution sur des modèles réduits afin d'en déduire des nouvelles connaissances sur le monde réel. Aussi, la façon dont le temps virtuel est géré par le simulateur joue un rôle prédominant sur le potentiel de ce dernier. Dans cet article nous passons en revue les différentes approches de gestion du temps existantes. Les concessions faites pour que le temps soit mieux adapté au modèle sont systématiquement sanctionnées par l'impossibilité d'optimiser la simulation afin d'en réduire la durée d'exécution. Or ce critère devient de plus en plus important avec la montée en complexité des modèles à simuler. Après avoir établi la liste des exigences auxquelles doit répondre un mécanisme d'ordonnancement, nous montrons qu'il existe une approche qui, tout en répondant à ces exigences, concilie l'adéquation et l'optimisation du temps dans les simulations 171 ulti-agen ts.

Résumé : RésuméEn matière d’aménagement du territoire, l’île deLa Réunion est confrontée au défi d’accueillirune population de plus en plus importante touten valorisant son terroir agricole et en protégeant ses paysages exceptionnels. Dans un telcontexte, faire de la prospective territoriale, eten ce sens parvenir à modéliser et simuler descomportements spatialisés, prend une importance capitale.Le modèle DS que nous présentons ici est unmodèle de simulation d’évolution des espacesfonciers à La Réunion. Implémenté sur la plateforme de Simulation multi-agent GEAMAS-NG,il permet de simuler sur l’ensemble de l’île lesinteractions entre les trois grandes classes d’utilisation du sol (espaces naturels, agricoles et urbains) et d’observer les évolutions induites.Ce modèle repose sur une spécificité que nousavons élaborée : le couplage de plusieurs dynamiques comportementales liées, à l’échelle micro, à l’évolution démographique et, à l’échellemacro, à l’évolution du mode d’occupation dessols.

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.

Résumé : a prise en compte des phénomènes émergentsprésente un intérêt manifeste pour les utilisateurs et les concepteurs de Simulations Orientées Agent. Mais la réification éventuelle de cesphénomènes soulève de nombreuses questions,que ce soit sur le plan conceptuel (doit-elle sefaire ?) ou sur le plan technique (comment lafaire ?).Dans cet article, nous montrons qu’une telle réification peut être considérée comme étant unmoyen efficace pour affiner ponctuellement desmodèles de simulation existants dans lesquelsdes modifications directes, rendues laborieusesde par la multiplicité des entités et des comportements, se font souvent habituellement aurisque de déstabiliser le Systèmes.Nous proposons donc une technique de réification des phénomènes qui émergent dans uneSimulation Orientée Agent et nous illustronscette proposition à travers la réification de nouvelles zones urbaines, un phénomène émergentobservé dans un modèle permettant de simulerl’évolution de la population à La Réunion.

Résumé : L’efficacité d’un logiciel destiné à opérer dansun environnement physique dépend de sa capacité d’adaptation. La diversité des paramètres àprendre en compte dans l’objectif d’une adaptabilité performante fait des SMA une approcheprometteuse. Pour autant, cette faculté adaptative est essentiellement traitée comme une propriété globale. Or nous pensons qu’un renforcement de cette aptitude au niveau individuel peutdémultiplier le potentiel atteignable au niveaucollectif. Nous proposons donc MECA, une architecture interne d’agent centrée sur un processus de filtrage de l’expression de ses comportements primaires. A cet effet, nous réemployons le modèle influence/réaction pour interfacer les décisions prises par les comportements afin d’introduire une modulation du comportement apparent de l’agent. Une modulationcapable de prendre en compte les évolutions del’environnement sans qu’il soit nécessaire de lesprévoir précisément dès la phase de conception. Pour faciliter sa mise en application, nousavons implémenté MECA sous la forme d’unelibrairie Java.

Résumé : d’un entrepôt de données capable de gérer dynamiquement de gros volumes de données nousa permis d’obtenir un DataWarehouse contenanttoutes les données relatifs aux capteur du réseauGEOSUN.

Résumé : SkuadCityModel est une simulation qui vise àreproduire les déplacements d’une flotte de véhicules sur un territoire donné. Celle-ci peut êtreutilisée en tant qu’outil d’aide à la décision pourla prévention et la proposition de solutions auxproblématiques urbaines liées à la circulation.Ce genre de simulation met en jeu une certainelourdeur d’exécution de part le fonctionnementsimultané de nombreux agents, mais égalementpar la taille des données manipulées pour rendreleurs comportements réalistes.Dans ce papier de démonstration, nous présentons une implémentation de ce modèle,construite grâce à la plateforme SKUAD et nousexpliquons les avantages amenés par celle-ci etpar l’utilisation du modèle à temporalité. Nousmontrons que les performances obtenues permettent le passage à l’échelle d’un petit groupede voitures à une flotte de véhicules sur un territoire correspondant à la ville de Saint-Denis,tout en gardant un haut niveau de généricité deconception.

Résumé : ResumeLe concept de Systèmes de gestion de l’énergie(SGE) répond aux défis énergétiques relatifsaux sources d’énergie renouvelables (ENR) età la protection de l’environnement.L’expansion des ressources énergétiques distribuées représente un changement de paradigme dans les réseaux électriques, rendantles micro-unités de production et de stockagepertinentes, à la fois en termes de développement durable et d’énergie à la demande. Lafiabilité des réseaux interconnectés de petitetaille et isolés à grande échelle dépend d'unSGE efficace.

Résumé : 'intelligence ambiante est un paradigme quivise le déploiement d'environnementsintelligents et adaptatifs destinés àaccompagner les activités des utilisateurs.Basés sur ce paradigme, les Systèmesambiants d'assistance permettent de préveniret d'améliorer la santé et les conditions de viede ses utilisateurs, qui sont souvent despersonnes touchées par un trouble moteur oucognitif. Cependant, dans la littérature, lessolutions proposées adoptent une approchead hoc et centralisée, ce qui limite, entreautres,leurréutilisabilité,leurinteropérabilité ainsi que leur robustesse.Nous proposons un modèle générique pour laconception de systèmes multi-agents ambiantsdédié à l’assistance à la personne. Du fait desa réutilisabilité, ce modèle facilite la mise enopérationdetelsSystèmes,leurinteropérabilité, et favorise l’échange desdonnées. L'architecture résultante joue le rôlede « liant » entre les agents logiciels,l’environnement intelligent et les utilisateurs(aidés ou aidants), qui sont placés au centre.