Résumé : RésuméCet article traite du problème de la patrouillemulti-agent en environnement inconnu selondeux approches collectives exploitant unenvironnement dynamique. Après avoir donnéles critères de performances, nous définissonsun premier algorithme basé uniquement surl'évaporation d'une phéromone déposée parles agents (EVAP), puis nous explicitons lemodèle CLInG proposé dans [10] en 2003 quiintroduit la propagation d'informations surl'oisiveté des régions à visiter. Nousprésentons alors un ensemble de simulationspermettant de comparer les performances deces deux modèles sur des environnements decomplexité croissante. L'analyse est complétéepar une comparaison aux performancesthéoriques optimales, permettant de préciserles topologies pour lesquelles les méthodessont les plus adaptées

Résumé : Dans cet article, nous proposons un modèlede simulation du comportement humain pourune gestion efficace de la consommation éner-gétique dans le contexte résidentiel. Nous pré-sentons la plateforme de simulation associée :SMACH. Elle permet aux experts de représenterles activités des habitants au sein de leur foyeret en particulier leur capacité d’adaptation dy-namique. Nous décrivons la dynamique du sys-tème et nous illustrons sur un exemple completl’émergence d’habitudes et l’adaptation à desévénements extérieurs.

Résumé : En Simulation multi-agent (SMA), l'une desprincipales difficultés est de disposer dedonnées pour calibrer le modèle. Dans cetarticle, nous nous intéressons à la simulationmulti-agent de l'activité humaine : notreobjectif est de pouvoir calibrer et quantifier lareprésentativité des activités simulées. Nousproposons pour cela d'utiliser des donnéesstatistiques bien formalisées provenantd'enquêtes sur la vie quotidienne : les enquêtes« emploi du temps ». Ces enquêtes sontconçues pour décrire et reproduire l'activitéhumaine d’une journée à un niveaumacroscopique (à l'échelle de la populationd’un pays). Nous proposons une nouvelleméthode de génération de l'activité humainequi est à la fois statistiquement juste à unniveau agrégé et individuellement réaliste,grâce à la modélisation multi-agentd'individus dotés de capacités réactive,adaptative, et collaborative.