Résumé : RésuméLes systèmes multi-agents visent tout particulièrement à étudier des phénomènes complexesqui ne peuvent pas facilement être décrits demanière analytique. Les approches sont souventbasées sur une étude de la coordination entredifférents agents définis par des modèles comportementaux. Dans cet article, nous nous intéressons à des agents dont les comportementsne respectent pas obligatoirement la norme, etdans certain cas, décident de les violer. Cependant, nous considérons dans ce papier, que lenon-respect des normes conduit à proposer unmodèle d’anticipation afin de conserver un comportement global cohérent et afin d’autoriserégalement la détection des situations critiques.Ces idées sont mises en oeuvre dans le contextede la simulation de trafic routier, et en particulier dans le cadre d’intersection entre des véhicules.

Résumé : RésuméLes comportements collectifs qui émergent àpartir d’une modélisation fondée sur les normessont limités, notamment lorsque les modèlesvisent à reproduire des comportements humainsqui, de fait, s’affranchissent parfois de cesnormes. Mandiau et al. [1] ont montré comment la possibilité pour un agent de ne pasrespecter le code de la route, norme sociale,conduisait à un comportement individuel collectif plus réaliste. Nous proposons d’étendrecette approche à la construction de la représentation de l’environnement d’un agent ; représentation prenant en compte l’anticipation ducomportement d’autrui. Dans le cadre d’une simulation de trafic routier, nous montrons l’importance d’intégrer l’anticipation du comportement d’autrui par rapport à la norme sociale,qui est complémentaire du fait de régler sonpropre comportement sur cette norme sociale.Pour une même fonction de décision, nous avonscomparé les comportements collectifs (le traficémergent) pour deux fonctions de perceptionsdifférentes, l’une basée sur des attentes du respect de la norme sociale et l’autre pas.

Résumé : Les recherches sur les piétons ont comme enjeu la qualité des déplacements piéton en milieu urbain. A partir d’un état de l’art sur lesmodélisations piétons, nous dégageons une démarche expérimentale qui a pour but de modéliser l’anticipation du piéton dans ses déplacements. Nous sommes dans une problématiqueSMA de coordination souvent compétitive, coopérative parfois. En reprenant le modèle defoule d’Helbing dans sa version la plus récente, nous avons simulé des variations de débitd’écoulement de piétons dans un couloir. Nousmontrons le rôle majeur que jouent la perception et l’anticipation dans l’écoulement du fluxpiéton. Nous avons également ajouté à la simulation une fonction de prédiction pour représenter l’anticipation que le piéton effectue lorsqu’ilse déplace en milieu urbain.

Résumé : es systèmes multi-agents constituent désormais une des approches fréquemment utiliséesdans un objectif de modélisation et de simulation de trafic routier. Des progrès restent toutefois à accomplir en vue d’améliorer le réalisme des comportements humains simulés, dontle comportement des conducteurs automobiles.En particulier, si le processus de décision a faitl’objet de nombreux travaux, le processus deperception a été relativement peu approfondi.Notre hypothèse est qu’une amélioration pourrait provenir de la prise en compte de la limitation de capacité de la perception simulée. Cetravail vise ainsi à intégrer un seuil de perception à un modèle d’agent afin d’étudier son influence sur le comportement global du trafic simulé.

Résumé : Alors que la plupart des approches de navi-gation multi-agent considèrent les interactionsmultiples entre agents comme une simple com-binaison d’interactions individuelles, nous pro-posons une approche centrée perception, fon-dée sur des représentations mésoscopique et mi-croscopique de l’environnement. Nous considé-rons en effet qu’au cours de sa tâche de navi-gation à l’intérieur d’une foule, un agent piétonpeut faire appel à un processus cognitif plus im-portant qu’un simple évitement d’obstacles mo-biles. Nous proposons ainsi de modéliser la ca-pacité qu’a un individu à se représenter un en-semble de piétons par un groupe anonyme (sansrelation sociale, en opposition aux groupes indi-vidualisés) et à interagir avec ce groupe en tantque tel et non en tant que somme d’individus.Nos résultats de simulation démontrent l’intérêtd’une telle modélisation pour obtenir des simu-lations plus réalistes et favorisent l’émergencedes comportements collectifs.

Résumé : arriver dans certaines conditions. La compréhension descomportements émergents de la foule pourrait permettreainsi d’anticiper d’éventuelles catastrophes qui pourraientarriver. Cependant, reproduire ces comportements émergents reste un défi. Parmi ces comportements émergents,le "stop-and-go" est réputé comme le plus méconnu etle plus étudié, que ce soit avec des équations mathématiques [17] ou des méthodes heuristiques [14, 21]. Nousavons opté pour une modélisation microscopique contrairement aux modèles macroscopiques qui considèrent la foulecomme un fluide, et une approche multi-agent, en permettant aux agents d’adapter leurs décisions à leur environnement, conduisant à des comportements observables hétérogènes au sein de la population simulée.Dans cet article, nous proposons de simuler une foule unidirectionnelle composée de piétons aux comportements hétérogènes, et se déplaçant dans un couloir. Sous certainesconditions, nous montrons que les piétons adaptent leursinteractions avec leurs voisins, ce qui fait émerger un comportement de foule particulier : le phénomène de stop-andgo, phénomène très connu en trafic routier. Pour cela, nousavons utilisé un modèle à base d’agents pour la simulation de piétons, appelé ORCA (Optimal Reciprocal Collision Avoidance), et un modèle de file d’attente. Comme laplupart des modèles de simulation piétons, les agents dumodèle ORCA utilisent tous le même raisonnement pour sedéplacer, raisonnement qui repose sur le concept d’évitement de collisions. Nous avons modifié le modèle ORCAen introduisant un autre comportement de déplacement,le suivi, permettant ainsi de produire des comportementshétérogènes. En effet, un piéton peut avoir plusieurs objectifs dans son déplacement, éviter les autres, rester engroupe mais également en fonction du contexte suivre quelqu’un. Nous nous sommes concentrés sur les comportements d’évitement et de suivi. Dans certaines situations,un piéton détermine ses déplacements en fonction de sesvoisins mais également par rapport à celui du piéton quile précède. Ainsi nous avons testé plusieurs combinaisonsentre comportements d’évitement et de comportements desuivi. Nous avons vérifié que nos modèles sont cohérentsavec les propriétés d’une foule en utilisant le diagrammefondamental qui décrit la relation entre la densité et la vitesse moyenne d’un flux. Nos données ont été comparéesentre elles, mais aussi avec des travaux antérieurs. L’un