La 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.
La 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.
La 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.