Résumé : Dans cet article, nous proposons un dispositifformel au travers duquel deux agents dialoguent pour aboutir à un consensus de représentation. À cette intention, nous proposons un modèle de représentation argumentatif qui permet de gérer les conflits entre des descriptions ayant des pertinences différentes selon l'auditoire qui les évalue. Nous présentons également un modèle d'agents au travers duquel ils justifient la définition sur laquelle ils s'engagent en prenant en compte les définitions de leurs interlocuteurs. Dans ce dispositif deux agents dialoguent pour obtenir un accord malgré leur représentation conflictuelle.

Résumé : Dans l’étude des phénomènes financiers, les si-mulateurs multi-agent de marchés dirigés parles ordres sont des outils qui permettent de tes-ter efficacement différentes hypothèses écono-miques. De nombreuses études se sont foca-lisées sur l’analyse d’agents adaptatifs réali-sant un apprentissage sur les prix. Or, les prixne sont qu’une conséquence de la correspon-dance d’ordres. Raisonner sur les ordres doitpermettre d’anticiper les prix à venir. Dans cetarticle, nous montrons comment tirer parti desinformations issues des carnets d’ordres tellesque les meilleures limites, la taille de la four-chette des prix ou les liquidités en attente pours’adapter plus efficacement aux offres du mar-ché. À l’instar de B. Arthur nous utilisons desSystèmes de classeurs de type LCS en montrantcomment les adapter à un systèmes multi-agents.

Résumé : Lorsque le nombre d’agents et d’interactionsaugmentent dans une simulation d’agents si-tués,les besoins en puissance de calcul etmémoire s’accroissent aussi. Pour atteindredes simulations atteignant plusieurs millionsd’agents, distribuer le simulateur sur un ré-seau de machines est une approche prometteuse,mais cela induit des problématiques de gestiondu temps et donc de la synchronisation entreles machines. Cet article étudie trois politiquesde synchronisation : une synchronisation forte,une fenêtre de temps et l’absence de synchroni-sation. Deux applications de nature différentessont exécutées avec les différents mécanismesde synchronisation pour étudier leur coût enperformance ainsi que leur impact sur l’émer-gence des propriétés macroscopiques des simu-lations. Nous nous intéresserons particulière-ment au seuil critique d’interactions temporel-lement invalides qui entraînent un biais dans lerésultat de la simulation.

Résumé : ans le domaine des systèmes multi-agentsla notion d’environnement est omniprésente,quoique fort mal définie. Nous défendons icil’idée que la façon dont on modélise l’espaceou les relations entre agents dans un SMA, notamment en simulation, conduit pour leur implémentation à la mise en œuvre d’un nombreréduit de solutions efficaces. Cet article a pourobjectif de formaliser les fonctions fondamentales de l’environnement et de recenser différentes familles d’implémentations possibles, selon les objectifs visés (efficacité d’exécution,pertinence de la représentation des connaissances, gain mémoire...). Cette démarche unificatrice permet d’identifier des patterns d’environnements élémentaires : dès lors, en lieuet place de l’approche monolithique habituellede « l’environnement » d’un SMA, nous prônons une décomposition sur la base de ces patterns permettant de combiner plusieurs environnements.