Marie-Pierre Gleizes

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Les articles

Stratégie d'apprentissage proactif endogène par systèmes multi-agents coopératifs

Auteurs : Bruno Dato, Marie-Pierre Gleizes, Frédéric Migeon

Dans cet article, nous nous plaçons dans des environnements de systèmes complexes, imprévisibles et dynamiques pour lesquels nous avons pour objectif de montrer que les systèmes multi-agents adaptatifs sont une solution pertinente à leur apprentissage. Nous utilisons une approche d'apprentissage locale inspirée du constructivisme : l'auto-apprentissage de contextes par systèmes multi-agents adaptatifs. Nous cherchons à introduire des rétroactions endogènes comme moyen d'améliorer en interne le processus d'apprentissage en détectant et en résolvant les imprécisions entre les connaissances apprises. Nous proposons pour cela 3 stratégies de résolution des imprécisions d'apprentissage qui sont : une résolution réactive, un apprentissage proactif et un auto-apprentissage. Dans cet article, nous évaluons les performances de l'apprentissage proactif. Nous montrons que l'ajout de rétroactions endogènes facilité par l'auto-observation permet d'accélérer et généraliser l'apprentissage, de choisir intelligemment les données d'apprentissage et d'augmenter les performances sur les prédictions.

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JFSMA 2020. Architectures multi-agents pour la simulation de systèmes complexes

Auteur : Collectif JFSMA
Contributeurs : Mathieu Bourgais, Patrick Taillandier, Laurent Vercouter, Julien Saunier, Alexandre Pauchet, Philippe Collard, Jérémy Albouys-Perrois, Nicolas Sabouret, Yvon Haradji, Mathieu Schumann, Benoit Charrier, Christian Inard, Iago Felipe Trentin, Fano Ramparany, Olivier Boissier, Kristell Aguilar-Alarcon, Marie-Pierre Gleizes, Loïc Caroux, Elsy Kaddoum, Valérie Camps, Stéphanie Combettes, Nicolas Cointe, Amineh Ghorbani, Caspar Chorus, Bruno Dato, Marie-Pierre Gleizes, Frédéric Migeon, Gauthier Picard, Pierre Rust, Alban Rousset, Paul Breugnot, Bénédict Herrmann, Christophe Lang, Laurent Philippe, Sébastien Picault, Vianney Sicard, Anjara Nobby Rakotoarivelo, Jean-Michel Auberlet, Roland Brémond, Remy Chaput, Olivier Boissier, Mathieu Guillermin, Salima Hassas, François Suro, Jacques Ferber, Tiberiu Stratulat, Fabien Michel
Collection : JFSMA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : intelligence, intelligence artificielle, système multi-agent
Référence : 185308

ReCoVac : Décision autonome de reprise de la conduite d'un véhicule autonome et connecté

Auteurs : Kristell Aguilar-Alarcon, Marie-Pierre Gleizes, Loïc Caroux, Elsy Kaddoum, Valérie Camps, Stéphanie Combettes

La société des ingénieurs de l'automobile a identifié 5 niveaux de conduite autonome dont le niveau 3 appelé "l'automatisation conditionnée" où le conducteur doit être capable de reprendre le volant en cas de nécessité. Plusieurs études en Sciences Humaines et Sociales (SHS) ont souligné l'existence d'un laps de temps important nécessaire pour la reprise du contrôle. Ce laps dépend de l'état mental, physique et émotionnel du conducteur ainsi que du contexte de conduite. L'objectif des recherches menées en collaboration avec des chercheurs en SHS vise à la mise en place d'un système adapté à chaque conducteur facilitant la reprise de contrôle. Cet article présente une première étape de ce travail qui correspond à la conception d'un système multi-agent pour superviser la conduite autonome et détecter des situations où la reprise est nécessaire.

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JFSMA 2020. Architectures multi-agents pour la simulation de systèmes complexes

Prise de Position : Projet C2C – Véhicules Connectés et Acceptabilité par l'Humain

Auteurs : Filipo S. Perotto, Stéphanie Combettes, Valérie Camps, Fabien Michel, Kristell Aguilar-Alarcon, Loïc Caroux, Maxime Delmas, Marie-Pierre Gleizes, Elsy Kaddoum, Élodie Labeye, Céline Lemercier, Guilhem Marcillaud, Pierre-Vincent Paubel, Franck Perret, Maxime Peron

Cet article présente les grandes lignes du projet C2C (Cooperation Between Connected Cars and Human Acceptability) qui s'intéresse à l'utilisation d'un environnement de simulation du trafic routier basé sur une architecture multi-agent. Les objectifs sont, d'une part, de modéliser et de simuler une flotte de véhicules ayant différents niveaux d'autonomie et de coopération pour étudier et améliorer la sécurité sur les routes de demain ; d'autre part c'est d'étudier l'acceptabilité de l'intégration de ce nouveau type de véhicule dans le trafic par les usagers de la route.

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JFMS 2020 - Les Journées Francophones de la Modélisation et de la Simulation - Convergences entre la Théorie de la Modélisation et de la Simulation et les Systèmes multi-agents

Auteur : Collectif Workshop Red
Contributeurs : Philippe Mathieu, Alexandre Muzy, Romain Franceschini, Raphaël Duboz, Grégory Beurier, Pierre Castagna, Vincent Chevrier, Jean-Baptiste Wiart, Thomas Paris, Önder Gürcan, Filipo S. Perotto, Stéphanie Combettes, Valérie Camps, Fabien Michel, Kristell Aguilar-Alarcon, Loïc Caroux, Maxime Delmas, Marie-Pierre Gleizes, Elsy Kaddoum, Élodie Labeye, Céline Lemercier, Guilhem Marcillaud, Pierre-Vincent Paubel, Franck Perret, Maxime Peron, Fabien Michel, Jean-Christophe Soulié, Yves Dumont, Romain Franceschini, Raphaël Duboz, Clément Foucher, Jean-Pierre Müller, Emanuele Barbieri, Laurent Capocchi, Jean-François Santucci, Nicolas Poiron-Guidoni, Paul-Antoine Bisgambiglia, Paul Bisgambiglia, Paul-Henri Martelloni, Nicolas Poiron-Guidoni, Paul-Antoine Bisgambiglia, Paul Bisgambiglia, Corinne Idda, Éric Innocenti, Dominique Prunetti, Van Hieu Ho, Thierry Antoine-Santoni, Benoit Combemale, Simon Gorecki, Jalal Possik, Gregory Zacharewicz, Yves Ducq, Karim Fellah, Rosa Abbou, Mounir Khiat
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Référence : 175708

Approche Multi-agent pour l'analyse de journaux

Auteurs : Florent Mouysset, Frédéric Migeon, Marie-Pierre Gleizes, Christophe Bortolaso, Mustapha Derras

À mesure que les applications se complexifient, l'usage qui en découle dévie de leur conception. Il est alors intéressant de redécouvrir des modèles de ces processus métier a posteriori, notamment en analysant les journaux d'activité des utilisateurs. Cependant, ces journaux d'activité peuvent contenir des erreurs qui compliquent la découverte de modèles fiables et réalistes. Dans cet article, un système multi-agent (SMA) appelé SAMOTRACE est conçu et s'adresse à cette problématique. Sa mise en oeuvre est basée sur des agents autoorganisés. Les expériences montrent que le système tend à converger vers une solution optimale, quels que soient le type et la quantité d'erreurs présentes dans les observations.

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JFSMA 2019. Systèmes distribués, embarqués et diffus

Auteur : Collectif JFSMA
Contributeurs : Julien Bourgeois, Quentin Baert, Anne-Cécile Caron, Maxime Morge, Jean-Christophe Routier, Kostas Stathis, Florent Mouysset, Frédéric Migeon, Marie-Pierre Gleizes, Christophe Bortolaso, Mustapha Derras, Pierre Rust, Gauthier Picard, Fano Ramparany, Mickaël Bettinelli, Damien Genthial, Michel Occello, Grégory Bonnet, Laurent Vercouter, Damien Lelerre, Nicolas Cointe, François Suro, Jacques Ferber, Tiberiu Stratulat, Fabien Michel, Nicolas Gauville, François Charpillet, Alessandro Renzaglia, Jilles-Steeve Dibangoye, Vincent Le Doze, Olivier Simonin, Nicolas Gauville, Nazim Fatès, Irène Marcovici, Alexandre Schmitt, Valérie Renault, Florent Carlier, Pascal Leroux, Jérémy Albouys-Perrois, Nicolas Sabouret, Yvon Haradji, Mathieu Schumann, Christian Inard, Yazan Mualla, Igor Haman Tchappi, Amro Najjar, Stéphane Galland, Robin Vanet, Olivier Boissier, Igor Haman Tchappi, Stéphane Galland, Yazan Mualla, Amro Najjar, Vivient Corneille Kamla, Jean Claude Kamgang, Philippe Mathieu, Rémi Morvan , Bruno Perez, Christophe Lang, Julien Henriet, Laurent Philippe, François Suro, Jacques Ferber, Tiberiu Stratulat, Maxime Morge, Yassine Gangat, Taher Issoufaly, Dominique Grondin, Nicolas Coquillas, Michel Benne, Denis Payet, Jean-Pierre Chabriat
Collection : JFSMA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : intelligence, intelligence artificielle, système multi-agent
Référence : 171903

Adaptation dynamique d'un drone aux perturbations environnementales par apprentissage

Auteurs : Bruno Dato, Nicolas Verstaevel, Frédéric Migeon, Marie-Pierre Gleizes

Le démonstrateur présenté introduit un cas d'étude concret d'apprentissage par système multi-agent dans un environnent simulé. Le coeur de ce travail est l'enrichissement d'un apprentissage par démonstration à l'aide d'un mécanisme d'apprentissage autodidacte. Ce mécanisme permet à l'agent apprenant de dépasser les limites introduites par le processus de démonstration en lui permettant d'adapter son comportement pour faire face à des situations imprévues. Cet apprentissage concerne une tâche robotique : l'apprentissage d'un suivi de trajectoire pour drone aérien. Le mécanisme d'apprentissage autodidacte apporte de la robustesse à l'apprentissage.

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JFSMA 2018. Distribution et décentralisation

Auteur : Collectif JFSMA
Contributeurs : Janna Burman, Kostas Stathis, Julien Saunier, Jérémy Sobieraj, Lydie Nouvelière, Guillaume Hutzler, Hanna Klaudel, Philippe Mathieu, Antoine Nongaillard, Berenice Reffet, Gauthier Picard, Timothée Jammot, Elsy Kaddoum, Serge Rainjonneau, Jesus Cerquides, Rémi Emonet, Gauthier Picard, Juan A. Rodríguez-Aguilar, Maxime Morge, Cédric Buron, Zahia Guessoum, Sylvain Ductor, Olivier Roussel, Amro Najjar, Yazan Mualla, Gauthier Picard, Kamal Singh, Nicolas Diot, Fabrice Bouquet, Christophe Lang, Sitraka Oliva Raharivelo, Jean-Pierre Müller, Arthur Casals, Assia Belbachir, Amal El Fallah Seghrouchni, Anarosa Alves Franco Brandão, Yves Dumont, Jean-Christophe Soulié, Fabien Michel, Jérémy Rivière, Cédric Alaux, Yves Le Conte, Yves Layec, André Lozac'h, Vincent Rodin, Frank Singhoff, Sébastien Maignan, Carole Bernon, Augustin Degas, Elsy Kaddoum, Marie-Pierre Gleizes, Arcady Rantrua, Françoise Adreit, Khadim Ndiaye, Flavien Balbo, Jean-Paul Jamont, Michel Occello, Stéphane Krebs, Sébastien Picault, Pauline Ezanno, Thomas Paris, Laurent Ciarletta, Vincent Chevrier, Simon Pageaud, Véronique Deslandres, Salima Hassas, Vassilissa Lehoux, Pierre Rust, Gauthier Picard, Fano Ramparany, Nicolas Cointe, Grégory Bonnet, Olivier Boissier, Yu-Lin Huang, Gildas Morvan, Frédéric Pichon, David Mercier, Benjamin Gâteau, Bruno Dato, Nicolas Verstaevel, Frédéric Migeon, Marie-Pierre Gleizes, Nathan Aky, Tahina Ralitera, Denis Payet, Rémy Courdier
Collection : JFSMA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : intelligence, intelligence artificielle, système multi-agent
Référence : 167527

Modèle et performance d'une gestion locale autonome des conflits dans le trafic aérien

Auteurs : Augustin Degas, Elsy Kaddoum, Marie-Pierre Gleizes, Arcady Rantrua, Françoise Adreit

Dans le domaine du contrôle aérien, les travaux actuels s'intéressent à l'automatisation et la délégation partielle de la tâche d'évitement des conflits à l'équipage et aux systèmes embarqués à bord des avions. Ainsi plusieurs approches pour faciliter la tâche des contrôleurs aériens sont en cours d'études. Dans ce cadre, nous proposons un système totalement décentralisé pour traiter le problème d'évitement entre entités mobiles dans le sens large. Ce système est basé sur les systèmes multiagents coopératifs qui ont montré leur adéquation pour la résolution des problèmes distribués et décentralisés à large échelle. Nous présentons les expérimentations que nous avons menées et les résultats que nous avons obtenus dans le cadre du contrôle aérien.

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JFSMA 2018. Distribution et décentralisation

Analyse des critères d'évaluation de systèmes multi-agents adaptatifs

Auteurs : Elsy Kaddoum, Marie-Pierre Gleizes, Jean-Pierre Georgé, Pierre Glize, Gauthier Picard

La complexité croissante des applications actuelles favorise le développement de systèmes multi-agents auto-organisateurs possédant des propriétés self-* . Ces systèmes autonomes présentent des capacités intéressantes permettant la gestion de la dynamique endogène et exogène des applications étudiées. De nouveaux critères doivent être proposés afin de caractériser et évaluer l'apport de ces propriétés self-* et leur influence sur les performances du système. Dans cet article, différentes catégories regroupant les principaux critères d'évaluation sont décrites afin de guider l'évaluation de ce type de systèmes depuis les phases de conception jusqu'aux phases d'exécution : évaluation du système en cours de fonctionnement, caractéristiques intrinsèques et méthodologie de conception. In the last few years, the growing complexity of current applications has led to design self-organizing multi-agents systems presenting self-* properties. Those systems behave autonomously and must handle the dynamics coming from exogenous or endogenous changes. New or updated characterization and evaluation criteria are required for analyzing the contribution of self-* properties and system performances. This paper aims at guiding the evaluation of this kind of systems from the design phase all the way to the execution results by providing sets of main criteria : evaluation of the system at run-time, intrinsic characterization and development methodologie.

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SMA Systèmes Multi-agents JFSMA 09___ Épuisé

Auteur : Collectif JFSMA
Contributeurs : 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 : 91114

Réorganisation et auto-organisation dans les systèmes multi-agents

Auteurs : Gauthier Picard, Jomi Fred Hübner, Olivier Boissier, Marie-Pierre Gleizes

Récemment, les aspects sociaux et organisationnels sont devenus des sujets de recherche majeurs en systèmes multi-agents (SMA). Les travaux conduits peuvent être déclinés suivant un point de vue centré agent (ACPV) et un point de vue centré organisation (OCPV), dans lesquels la notion centrale de dynamique des organisations est considérée. Dans ACPV, cette notion correspond à des phénomènes ascendants et émergents qui sont regroupés sous le terme général d'auto-organisation. Dans OCPV, cette notion d'organisation nourrit un large panel de travaux relatifs à la réorganisation formelle et descendante d'organisations préexistantes installées dans le SMA. Dans cet article, nous proposons de positionner ces approches afin de construire une vision synthétique de la dynamique des organisations dans les SMA. In the last years, social and organisational aspects of agency have become a major issue in multi-agent systems' research. The conducted works may be structured along two main points of view : an agent centred point of view (ACPV) and an organisation centred point of view (OCPV). In both approaches the central notion of multi-agent organisation dynamic is considered. In ACPV, this notion leads to a kind of informal, bottom-up, emergent phenomena that we regroup under the general term of selforganisation. In OCPV, this notion gives birth to a huge set of works related to the reorganisation of the formal, top-down, pre-existent organisations that are installed in the MAS. In this paper, we propose to position these two approaches to build a comprehensive picture of organisation dynamic in multi-agent systems.

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SMA Systèmes Multi-agents JFSMA 09___ Épuisé

Système Multi-Agent pour la construction et l'évolution d'ontologies

Auteurs : Zied Sellami, Valérie Camps, Marie-Pierre Gleizes, Sylvain Rougemaille

Les ontologies sont une des représentations les plus utilisées pour modéliser les connaissances d'un domaine. Une ontologie est constituée d'un ensemble de concepts reliés par des relations sémantiques. Construire et maintenir manuellement une ontologie sont des tâches difficiles et complexes. Les textes d'un domaine peuvent servir de sources de connaissance pour réaliser ces tâches. Dans ces textes, l'extraction et l'organisation des connaissances d'un domaine ainsi que leur évolution nécessitent une intervention humaine. Dans cet article, nous présentons DYNAMO, un logiciel interactif basé sur la technologie des Systèmes Multi-Agents Adaptatifs pour construire et maintenir des ontologies à partir de textes. Les termes et les concepts du domaine sont agentifiés et coopèrent localement pour trouver leur place dans l'ontologie à partir d'informations liées à l'usage des termes dans les textes. Grâce aux capacités d'adaptation du système multi-agent, de nouveaux termes, concepts et relations peuvent être ajoutés ou retirés de l'ontologie. Ce système est un système de co-construction d'ontologie dans le sens où l'ontographe interagit avec le système pour valider cette construction. Ce papier présente l'architecture et les mécanismes soustendant le fonctionnement du système proposé ainsi que son évaluation. Ontologies have been widely accepted as the most used knowledge representation domain model. An ontology is constituted by a set of concepts related with semantic relations. Manual ontology building and maintaining are complex and hard tasks. Domain text can be used as background knowledge to do these tasks. In this paper, we present DYNAMO, a software based on an Adaptive Multi-Agent System (AMAS) to build and maintain ontologies from text. Terms and concepts of a given domain are agentified. Agents cooperate to determine their place in an ontology thanks to lexical relations between terms. Thanks to adaptive mechanisms, new terms, concepts and relations will be added, removed or moved from the ontology. In fact, DYNAMO is a co-construction tool. The ontologist interacts with the AMAS to validate DYNAMO proposition. This paper presents the architecture and the mechanisms of DYNAMO and its evaluation.

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SMA Systèmes Multi-agents JFSMA 10

Auteur : Collectif JFSMA
Contributeurs : Miguel Aubouy, Dominique Duhaut, Mohamed Hédi Bedoui, Shirley Hoet, Nicolas Sabouret, Benoît Vettier, Laure Amate, Pierre Baconnier, Catherine Garbay, Cécile Duchêne, Guillaume Touya, Javier Gil-Quijano, Cédric Herpson, Nicolas Sabouret, Vincent Couturier, Marc-Philippe Huget, David Telisson, Fabien Michel, Jacques Ferber, Pierre-Alain Laur, Florian Aleman, Philippe Caillou, Inès Hassoumi, Christophe Lang, Nicolas Marilleau, François Bouchet, Jean-Paul Sansonnet, Jérémy Rivière, Sylvie Pesty, Tomás Navarette Gutierrez, Julien Siebert, Laurent Ciarletta, Vincent Chevrier, Antoine Nongaillard, Philippe Mathieu, Patricia Everaere, Flavien Balbo, Olivier Boissier, Fabien Badeig, Zied Sellami, Valérie Camps, Marie-Pierre Gleizes, Sylvain Rougemaille, A. Belkaïd, A. Ben Saci, Laure Bourgois, Ali-Mhammed Oulhaci, Jean-Michel Auberlet, Grégory Bonnet, Guillaume Doyen, Sébastien Picault, Philippe Mathieu, Yoann Kubera, Julien Perret, Florence Curie, Julien Gaffuri, Anne Ruas
Collection : JFSMA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Référence : 94917

Planification de missions multi-satellites par système multi-agent coopératif

Auteurs : Jonathan Bonnet, Marie-Pierre Gleizes, Elsy Kaddoum, Serge Rainjonneau

La planification de mission de constellations de satellites est un problème complexe soulevant d'importants défis technologiques pour les systèmes spatiaux de demain. L'augmentation de la taille des constellations, les performances évoluées et l'hétérogénéité des satellites sont tous des critères impliquant une combinatoire très élevée. Les techniques actuelles présentent des limites, car elles planifient un satellite à la fois et non la constellation dans son ensemble. Dans cet article, nous proposons de résoudre ce problème difficile par les systèmes multiagents coopératifs. Une amélioration du modèle AMAS4Opt est présentée, permettant de maximiser la coopération entre les agents du système. De par leurs interactions locales, ces agents, permettent d'obtenir une solution de bonne qualité en un temps raisonnable, en assurant un partage équitable des tâches au sein de la constellation. Enfin, une comparaison avec l'algorithme Glouton Chronologique, couramment utilisé dans le domaine spatial, souligne les avantages de l'approche proposée. Mission planning of constellation of Earth observation satellites is a complex problem raising significant technological challenges for tomorrow's space systems. The increasing size of constellations, the advanced performances and heterogeneity of satellites are different criteria involving a huge combinatorial search space. The techniques used today have limitations : they are planning one satellite at a time and not the whole constellation. In this paper, we propose to solve this difficult problem by cooperative multi-agent systems. An improvement of the AMAS4Opt agent model is presented to maximize the cooperation level. In the proposed system, the agents, through their local interactions, allow to reach a good solution in a reasonable time, while ensuring a fair distribution of tasks within the constellation. Finally, a comparison with the chronological greedy algorithm, commonly used in the spatial domain, underlines the advantages of the presented system.

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JFSMA 2015. Systèmes Multi-Agents. Environnements socio-techniques

Auteur : Collectif JFSMA
Contributeurs : Jeremy Pitt, Zhi Yan, Luc Fabresse, Jannik Laval, Noury Bouraqadi, Adrien Maudet, Guillaume Touya, Cécile Duchêne, Sébastien Picault, Thomas Huraux, Nicolas Sabouret, Yvon Haradji, Lancelot Six, Julien Saunier, Zahia Guessoum, Sio-Song Ieng, Anarosa Brandao, Dounia Boufedji, Tewfik Ziadi, Zahia Guessoum, Zina El Guedria, Laurent Vercouter, Sébastien Mazac, Frédéric Armetta, Salima Hassas, Alexandru Sorici, Gauthier Picard, Olivier Boissier, Adina Florea, Nicolas Verstaevel, Christine Régis, Marie-Pierre Gleizes, Fabrice Robert, Julien Saunier, Jonathan Bonnet, Marie-Pierre Gleizes, Elsy Kaddoum, Serge Rainjonneau, Guillaume Casanova, Charles Lesire, Cédric Pralet, Maiquel De Brito, Lauren Thévin, Catherine Garbay, Olivier Boissier, Jomi Fred Hübner, Jesus Cerquides, Gauthier Picard, Juan Rodríguez-Aguilar, Imène Brigui-Chtioui, Philippe Caillou, Suzanne Pinson, Maxime Guériau, Romain Billot, Frédéric Armetta, Salima Hassas, Nour-Eddin El Faouzi, Matthieu Mastio, Mahdi Zargayouna, Omer Rana, Gérard Scemama, Emmanuel Hermellin, Fabien Michel, Haifa Rabai, Rodolphe Charrier, Cyrille Bertelle, Kevin Darty, Julien Saunier, Nicolas Sabouret, Julien Vaubourg, Yannick Presse, Benjamin Camus, Laurent Ciarletta, Vincent Chevrier, Jean-Philippe Tavella, Boris Deneuville, Olivier Chilard, Emmanuel Adam
Collection : JFSMA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : Informatique, système multi-agent, intelligence artificielle, intelligence collective
Référence : 119112

Auto-organisation d'agents embarqués pour l'apprentissage par démonstration : principes et expérimentations

Auteurs : Nicolas Verstaevel, Christine Régis, Marie-Pierre Gleizes, Fabrice Robert

L'adaptation des systèmes ambiants aux besoins spécifiques des utilisateurs est une tâche complexe. Pour rendre l'interaction humain-système aussi naturelle que possible pendant l'adaptation, nous proposons une approche basée sur l'apprentissage par démonstration. Cet apprentissage requiert des techniques d'apprentissage adaptatifs. Nous présentons Alex, un système multi-agent capable d'apprendre dynamiquement un comportement à partir de démonstrations réalisées par un tuteur. Les résultats d'expérimentations réalisées à la fois sur un robot réel et virtuel mettent en avant des propriétés intéressantes de notre technologie pour des applications ambiantes. The adaptation of an ambient system to the specific needs of its users is a challenging task. Because human-system interaction has to be as natural as possible, we propose an approach based on Learning from Demonstration (LfD). However, using LfD in ambient systems needs adaptivity of the learning technic. We present Alex, a multi-agent system able to dynamically learn and reuse contexts from demonstration made by a tutor. Results of experiments performed on both a real and virtual robot show interesting properties of our technology for ambient applications.

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JFSMA 2015. Systèmes Multi-Agents. Environnements socio-techniques

Vers une modélisation formelle basée sur le raffinement des systèmes multi-agents auto-organisateurs

Auteurs : Zeineb Graja, Frédéric Migeon, Christine Maurel, Marie-Pierre Gleizes, Ahmed Hadj Kacem

Le développement de SMA auto-organisateurs manque encore de méthodes rigoureuses de vérification garantissant la robustesse et la résilience du système conçu. De telles assurances peuvent être obtenues grâce à l'application de méthodes formelles. Mais l'intégration de ces techniques de vérifications reste encore modeste due à la complexité liée à la dynamique des SMA auto-organisateurs qui fait émerger leur fonction globale. Dans cet article, nous explorons le potentiel des langages formels, en particulier B-événementiel et la logique TLA, pour prouver des propriétés liées à la robustesse. Nous supposons que ces propriétés pourront d'abord être observées au niveau global par simulation. Les techniques formelles nous permettront ensuite d'en faire la preuve. Notre travail est illustré par l'étude de cas des fourmis fourrageuses.

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JFSMA 2014. Systèmes Multi-Agents. Principe de Parcimonie

Auteur : Collectif JFSMA
Contributeurs : Pierre Cointe, André Freyssinet, José Halloy, Kevin Darty, Julien Saunier, Nicolas Sabouret, Kei-Leo Brousmiche, Jean-Daniel Kant, Nicolas Sabouret, Stéphane Fournier, François Prenot Guinard, Kevin Chapuis, Jean-Daniel Kant, Marcio Fuckner, Jean-Paul Barthès, Philippe Mathieu, Sébastien Picault, Yann Secq, Stéphane Galland, Nicolas Gaud, Sebastian Rodriguez, Flavien Balbo, Gauthier Picard, Olivier Boissier, Nassim Kaldé, François Charpillet, Olivier Simonin, J. Ferber, Julien Nigon, Gautier Maillé, Tiberiu Stratulat, Emmanuel Hermellin, Fabien Michel, J. Ferber, Flavien Balbo, Mahdi Zargayouna, Fabien Badeig, Philippe Mathieu, Yann Secq, Z. Afoutni, Rémy Courdier, François Guerrin, Zeineb Graja, Frédéric Migeon, Christine Maurel, Marie-Pierre Gleizes, Ahmed Hadj Kacem, Teddy Bouziat, Stéphanie Combettes, Valérie Camps, Pierre Glize, F. Andriamasinoro, V. Levorato, K. Ben Salem, Lilia Rejeb, Medhedi Bedoui, Xavier Serpaggi, Amro Najjar, Christophe Gravier, Olivier Boissier, Amine Louati, J. El Haddad, S. Pinson, Lauren Thévin, Fabien Badeig, Julie Dugdale, Olivier Boissier, Catherine Garbay
Collection : JFSMA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : Informatique, intelligence artificielle, système multi-agent, intelligence collective
Référence : 115416