Benoît Gaudou
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Stratégie de communication dans un système de collecte d'information à base d'agents perturbés
Auteurs : Quang-Anh Nguyen-Vu, Benoît Gaudou, Richard Canal, Salima Hassas, Frédéric ArmettaLa problématique de cet article s'inscrit dans le domaine de la résilience des systèmes complexes. Etant donné un système d'information réparti dont les éléments sont collectés par un grand nombre d'agents dont certains sont dissonants, c'est-à-dire produisent ou communiquent des informations incorrectes, il s'agit d'étudier la mise en place d'une stratégie de communication permettant de diminuer l'impact de la dissonance. Pour ce faire, chaque agent maintient un réseau de confiance de type TrustNet et un système d'informations locales, construits de manière originale à partir de la confrontation d'informations directes (collectées par l'agent) et d'informations indirectes (obtenues à partir des agents rencontrés). Ces outils permettent à l'agent d'améliorer son système de communication en adoptant une stratégie spécifique adaptée à la dissonance. Nous montrons ce que notre méthodologie apporte à une application de cartographie collaborative où un système multiagents représente un essaim de robots explorant une zone en vue d'en détecter les dangers. This article presents a study on how to elaborate a communication strategy to ensure the coherence of an information system distributed among agents. We consider the case of a system where information are collected by a multiagent system with the hypothesis that some agents of the system are dissonant, i.e. can produce or communicate incorrect information. To limit the impact of this potential dissonance, agents will maintain a TrustNet constructed from agents they have met and information they have received. We apply our methodology to a mapping example : a swarm of potentially dissonant robots have to collaboratively map a zone affected by dangers. Robots can collect information directly on the ground and exchange their map with other agents.
SMA Systèmes Multi-agents JFSMA 09___ Épuisé
Auteur : Collectif JFSMAContributeurs : Guillaume Belson, Pablo Noriega, Juan Pavón, Lydie Edward, Domitile Lourdeaux, Jean-Paul Barthès, Katia Potiron, Patrick Taillibert, Amal El Fallah Seghrouchni, Guillaume Piolle, Yves Demazeau, Mohamed Amine Hamila, René Mandiau, Emmanuelle Grislin-Le Strugeon, Abdel-Illah Mouaddib, Guillaume Grondin, Noury Bouraqadi, Laurent Vercouter, Michèle Piunti, Alessandro Ricci, Olivier Boissier, Jomi Fred Hübner, Laurent Lacomme, Yves Demazeau, Valérie Camps, Gauthier Picard, Jomi Fred Hübner, Olivier Boissier, Marie-Pierre Gleizes, Jean-Michel Contet, Franck Gechter, Pablo Gruer, Shadi Abras, Sylvie Pesty, Stéphane Ploix, Mireille Jacomino, Elsy Kaddoum, Marie-Pierre Gleizes, Jean-Pierre Georgé, Pierre Glize, Gauthier Picard, François Gaillard, Yoann Kubera, Philippe Mathieu, Sébastien Picault, Stéphane Bonneaud, Pascal Redou, Gireg Desmeulles, Pierre Chevaillier, Gaële Simon, Bruno Mermet, Denis Payet, Daniel David, Nicolas Sébastien, Jean-Paul Jamont, Michel Occello, Régis Guillermin, Manuel Pezzin, Javier Gil-Quijano, Guillaume Hutzler, Thomas Louail, Mohamed Salah Bouhlel, Lilia Rejeb, Quang-Anh Nguyen-Vu, Benoît Gaudou, Richard Canal, Salima Hassas, Frédéric Armetta, Davy Monticolo, Vincent Hilaire, Abder Koukam, Samuel Gomes, Gildas Morvan, Alexandre Veremme, Daniel Dupont, Daniel Jolly, Yassine Gangat, Rémy Courdier, Denis Payet, Laura Temime, Yohan Pannet, Lidia Kardás-Słoma, Lulla Opatowski, Christian Brun-Buisson, Didier Guillemot, Pierre-Yves Boëlle, Wafa Hamila, Lilia Rejeb, Salim Ben Yahia, Daniel David, Denis Payet, Rémy Courdier, Yassine Gangat, Julien Saunier, Hazaël Jones, Domitile Lourdeaux, Jean-Paul Jamont, Michel Occello
Collection : JFSMA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mot clé : système multi-agent
Référence : 91122
Une architecture d'agent BDI basée sur la théorie des fonctions de croyance : application à la simulation du comportement des agriculteurs
Auteurs : Patrick Taillandier, Olivier Therond, Benoît GaudouLa simulation à base d'agents est maintenant largement utilisée pour étudier les systèmes complexes. Cependant, le problème de la définition des agents est toujours posé. Définir des agents complexes capables d'agir de manière réaliste est une tâche difficile. Un paradigme couramment utilisé pour formaliser le comportement de tels agents est le paradigme BDI (Belief-Desire-Intention). Cependant, ce formalisme est peu utilisé en simulation. Une raison est que la plupart des architectures basées sur celui-ci sont très complexes à comprendre pour des noninformaticiens. De plus, elles sont en générales très lourdes en termes de temps de calcul. Dans cet article, nous proposons ici une architecture agent basée sur le paradigme BDI et sur la théorie des fonctions de croyance qui permet de répondre aux difficultés précitées. Nous présentons une application de celle-ci pour la simulation du choix et de la conduite de systèmes de culture par des agriculteurs. Cette application montre que notre architecture permet de faire tourner plusieurs milliers d'agents simultanément. Agent-based simulations are now widely used to study complex systems. However, the problem of the agent design is still an open issue. In fact, designing complex agents able to act in a believable way is a difficult task, in particular when their behaviour is led by many conflicting needs and desires. A widely used way to formalise the internal architecture of such complex agents is the BDI (Belief-Desire-Intention) paradigm. Yet, this formalism is rarely used in simulation context. A reason is that most agent architectures based on the BDI paradigm are complex to understand by non-computerscientists. Moreover, they are often very timeconsuming in terms of computation. In this paper, we propose an architecture based on the BDI paradigm and on the belief theory to answer these problems. We present an application of our agent architecture to an actual model dedicated to cropping plan decision-making. This application that takes into plays thousands of farmer agents shows promising results.
SMA Systèmes Multi-agents JFSMA 12
Auteur : Collectif JFSMAContributeurs : Paul Richmond, Pierre De Loor, François Bourdon, Jean-Pierre Müller, Sigrid Aubert, Philippe Caillou, Javier Gil-Quijano, Jean-Pierre Müller, Abdoulaye Diallo, Benjamin Camus, Julien Siebert, Christine Bourjot, Vincent Chevrier, Souhila Arib, Samir Aknime, Cyril Poulet, Vincent Corruble, Amal El Fallah Seghrouchni, Thibaut Goetghebuer-Planchon, Maxime Morge, Stefano Bromuri, Étienne de Sevin, Sabrina Campano, Nicolas Sabouret, Vincent Corruble, François Bouchet, Jean-Paul Sansonnet, Patrick Taillandier, Olivier Therond, Benoît Gaudou, Zoubida Afoutni, Rémy Courdier, François Guerrin, Benoît Romito, François Bourdon, Jérémy Renard, D. Villanueva, R. Le Riche, R.-T. Haftka, Julien Saunier, Hazaël Jones, Feirouz Ksontini, René Mandiau, Stéphane Espié, Zahia Guessoum, Lancelot Six, Sio-Song Ieng, Julien Saunier, Zahia Guessoum, Stéphane Bonneaud, William Warren, Pierre Chevaillier, Gauthier Picard
Collection : JFSMA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mot clé : système multi-agent
Référence : 103713
Couplage de dynamiques, auto-organisation et confiance dans un système multi-agents perturbe
Auteurs : Quang-Anh Nguyen-Vu, Salima Hassas, Benoît Gaudou, Richard Canal, Frédéric Armetta, M.-H. NguyenLa question abordée dans cet article concerne l'auto-organisation, dans un système multiagents, des dynamiques informationnelle et comportementale, et de leur coordination décentralisée et dynamique, en vue d'obtenir un comportement collectif cohérent. Nous étudions cette problématique à travers l'exemple d'un système multi-agents (SMA) qui collecte des informations provenant de sources distribuées dans lequel certains agents peuvent être défectueux (volontairement ou non). Nous proposons une approche auto-organisationnelle, fondée sur une vision systémique qui consiste à considérer le SMA à travers son couplage structurel à son environnement physique et informationnel. On définit ainsi 3 dynamiques : informationnelle, comportementale et la dynamique de leur couplage à travers une coordination décentralisée. Ces dynamiques sont induites par les comportements des agents et leurs interactions, combinant des mécanismes de confiance et l'application de règles de comportements locales. This paper addresses the issue of the self organization of a multi-agents system through the coupling of three dynamics : informational dynamics, behavioral dynamics and their coordination through a retro-active coupling. As an illustrative example, we consider the problem of maintaining information coherence and its robustness in a multi-agent system (MAS) that collectively gathers information from distributed sources and where some sources may be defective (deliberately or not). In this context, we propose a self-organizational approach, based on a systemic view in which we consider a structural coupling between two levels : direct information gathering at the spatial level, and communication at the social level. The local behavior rules are composed of three rule categories : rules of deployment, rules of communication, and rules of retro-action between communication and deployment. The combination of these behavior rules is then experimented in our simulations to see the emergence of roles in the system.
JFSMA 2013
Auteur : Collectif JFSMAContributeurs : Franco Zambonelli, Grégory Bonnet, Fabien Delecroix, Maxime Morge, Jean-Christophe Routier, Credo Paniah, Javier Gil-Quijano, David Mercier, Philippe Mathieu, Sébastien Picault, Édouard Amouroux, Thomas Huraux, François Sempé, Nicolas Sabouret, Yvon Haradji, Patrick Simo-Kanmeugne, Aurélie Beynier, Jean-Yves Donnart, Matthis Gaciarz, Philippe Mathieu, Yann Secq, Shirley Hoet, Nicolas Sabouret, Kevin Darty, Julien Saunier, Nicolas Sabouret, Jean-Paul Sansonnet, François Bouchet, Nicolas Sabouret, Hazaël Jones, Julien Saunier, Quentin Reynaud, Vincent Corruble, Samuel Lemercier, Jean-Michel Auberlet, Quang-Anh Nguyen-Vu, Salima Hassas, Benoît Gaudou, Richard Canal, Frédéric Armetta, M.-H. Nguyen, D. Villanueva, R. Le Riche, R.-T. Haftka, Omar Rihawi, Yann Secq, Philippe Mathieu, Jean-Paul Jamont, Michel Occello, Fabien Michel, Gauthier Picard
Collection : JFSMA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : IHM, Informatique, intelligence artificielle, traitement données
Référence : 107215