Zahia Guessoum

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Les articles

MoCaNA, un agent de négociation automatique utilisant la recherche arborescente de Monte-Carlo

Auteurs : Cédric Buron, Zahia Guessoum, Sylvain Ductor, Olivier Roussel

La négociation automatique est un sujet qui suscite un intérêt croissant dans la recherche en IA. Les méthodes de Monte-Carlo ont quant à elles vécu un grand essor, notamment suite à leur utilisation sur les jeux à haut facteur de branchement tel que le go. Dans cet article, nous décrivons un agent de négociation automatique, Monte-CarloNegotiating Agent (MoCaNA) dont la stratégie d'offre s'appuie sur la recherche arborescente de Monte Carlo. Nous munissons cet agent de méthodes de modélisation de la stratégie et de l'utilité adverse. MoCaNA est capable de négocier sur des domaines de négociation continus et dans un contexte où aucune borne n'est spécifiée. Nous confrontons MoCaNA aux agents de l'ANAC 2014 et à un RandomWalker sur des domaines de négociation différents. Il se montre capable de surpasser le RandomWalker dans un domaine sans borne et la majorité des finalistes de l'ANAC dans un domaine avec borne.

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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
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : intelligence, intelligence artificielle, système multi-agent
Référence : 167510

SmaCD: une approche multi-agents et incrémentale pour la détection des communautés dans les réseaux sociaux dynamiques

Auteurs : Zahia Guessoum, Hedia Zardi, Lotfi Ben Romdhane

Dans ce papier, nous proposons une approche multi-agents et incrémentale pour la détection des communautés dans les réseaux sociaux dynamiques. Dans cette approche, le réseau est représenté par un graphe de dépendances qui s'adapte à l'évolution du réseau. Nous associons à chaque membre du réseau un agent-noeud qui observe l'évolution de ce membre et ses interactions et met à jour le graphe localement. La définition de la dépendance entre deux membres du réseau est basée sur le concept d'homophilie et sur leurs communications. Nous associons également à chaque communauté un agent-communauté. La détection de la dynamique des communautés résultent des décisions et des interactions des différents agents. Afin d'étudier les performances de cette approche, nous l'avons appliquée à un ensemble varié de graphes réels et artificiels et nous avons réalisé différentes expérimentations.

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JFSMA 2016. Systèmes Multi-Agents et simulation

Auteur : Collectif JFSMA
Contributeurs : Jean-Paul Delahaye, Philippe Mathieu, Guillaume Casanova, Cédric Pralet, Charles Lesire, Thierry Vidal, Jacques Saraydaryan, Fabrice Jumel, Olivier Simonin, A. Khenifar-Bessadi, Jean-Paul Jamont, Michel Occello, Choukri-B. Ben-Yelles, Mouloud Koudil, Quentin Baert, Anne-Cécile Caron, Maxime Morge, Jean-Christophe Routier, Pierre Rust, Gauthier Picard, Fano Ramparany, Antoine Nongaillard, Sébastien Picault, Mahdi Zargayouna, Gérard Scemama, Amine Othman, Besma Zeddini, Nicolas Becu, Pierre Bommel, Christophe Le Page, François Bousquet, Emmanuel Hermellin, Fabien Michel, Philippe Mathieu, Gildas Morvan, Sébastien Picault, Julien Savaux, Julien Vion, Sylvain Piechowiak, René Mandiau, Toshihiro Matsui, Katsutoshi Hirayama, Makoto Yokoo, Marius Silaghi, Grégory Bonnet, Bruno Mermet, Gaële Simon, Nicolas Cointe, Grégory Bonnet, Olivier Boissier, Denis Payet, Rémy Courdier, Irène Velontrasina, Salima Hassas, Saber Mansour, Victor Lequay, Mathieu Lefort, Florent Carlier, Valérie Renault, Zahia Guessoum, Hedia Zardi, Lotfi Ben Romdhane, Kei-Leo Brousmiche, Jean-Daniel Kant, Nicolas Sabouret, C. Herzog, Jean-Marc Pierson , Laurent Lefèvre, Samuel Thiriot, Yassine Gangat, Aymeric Duizabo, Miloud Bessafi, Denis Payet, Rémy Courdier, Jean-Pierre Chabriat, Julien Saunier, Mukesh Barange, Alexandre Pauchet, Patrick Taillandier, Laurent Vercouter, Mathieu Bourgais, Nadira Boudjani, Souhila Kaci, Philippe Lemoisson
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : Informatique, système multi-agent, intelligence, intelligence artificielle
Référence : 156553

Les boucles d'hystersis comme outil d'analyse des comportements de conducteurs

Auteurs : Lancelot Six, Sio-Song Ieng, Julien Saunier, Zahia Guessoum

L'approche multi-agents se montre particulièrement intéressante pour modéliser, simuler et comprendre les systèmes particulaires. Elle permet, via la modélisation d'entités individuelles, d'étudier leurs interactions ainsi que les phénomènes macroscopiques émergents qui en résultent. Cela pose alors deux difficultés en terme d'analyse. La première est de caractériser le comportement d'un agent au sein d'une simulation, quelle que soit sa formalisation, pour pouvoir mener des études comparatives ; et la seconde est d'étudier la façon dont ce comportement peut influencer, voire générer, un phénomène macroscopique. Pour cela, nous proposons d'étudier le phénomène d'hystérésis apparaissant dans le comportement des agents, lesquels sont considérés comme des boîtes noires. L'observation de l'hystérésis permet de caractériser la réaction d'un système à des stimulis perturbateurs. Nous étudions comment cette perturbation se propage dans une population et aboutit à l'apparition de propriétés macroscopiques remarquables. L'étude est menée en comparant différents modèles d'agents conducteurs utilisés à des fins de simulation du trafic routier. Multi-agent systems are useful to model particular systems. Modeling individual entities allows to study their interactions and the resulting emergent phenomenon at macroscopic level. Two questions are raised : How do we characterize individual behavior of agents to compare them together, and how can individual behavior influence the emergence of macroscopic phenomenon. We propose to study the hysteresis phenomenon in the behavior of individual agents when a perturbation is applied. We study how this perturbation propagates along a population of agents and how it can lead to the emergence of significant macroscopic properties. This study is conducted on various driver models used to simulate traffic flow.

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SMA Systèmes Multi-agents JFSMA 12

Auteur : Collectif JFSMA
Contributeurs : 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
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mot clé : système multi-agent
Référence : 103720

Représentation égo-centrée de l'environnement virtuel dans le cadre de la simulation de trafic routier

Auteurs : Feirouz Ksontini, René Mandiau, Stéphane Espié, Zahia Guessoum

Afin d'améliorer la validité des simulations de trafic en milieu urbain et péri-urbain, notre modèle multi-agent permet de mieux prendre en compte le contexte de conduite et les comportements des conducteurs en termes d'occupation de l'espace. Plus précisément, il s'agit de produire en simulation des comportements observés en situation réelle tels que les phénomènes de faufilement (2 roues, véhicules d'urgence). L'approche proposée consiste à considérer que chaque conducteur se représente la situation de manière égo-centrée et se réapproprie l'espace routier en construisant des voies virtuelles en fonction de ses buts et de ses caractéristiques individuelles. Nous montrons que les voies virtuelles conduisent à rendre le trafic plus fluide. To improve the validity of traffic simulations in urban and suburban areas, our model allows better consideration of the driving context and the driver behavior in terms of space occupation. The simulation intends to reproduce the observed behaviors in real situations such as filtering between vehicles phenomena (twowheels, emergency vehicles). In the proposed approach, each driver is visualizing the situation in an ego-centered way and is reappropriating the road space by building virtual lanes. We show that virtual lanes make traffic more fluid.

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SMA Systèmes Multi-agents JFSMA 12

Vers une approche d'ingénierie multiagent à base de ligne de produits logiciels

Auteurs : Anarosa Brandao, Dounia Boufedji, Tewfik Ziadi, Zahia Guessoum

Bien que plusieurs méthodes et outils aient été proposés pour l'ingénierie des SMA durant les deux dernières décennies, passer des modèles SMA au code reste une tâche difficile. La majorité de ces méthodes ne parvient pas à proposer une solution pour la réutilisation des implémentations existantes telles que les processus incrémentaux. Notre proposition répond à deux problèmes : combler le fossé entre la modélisation des SMA et l'implémentation d'une part, et fournir une approche incrémentale de développement de SMA en s'appuyant sur les lignes de produits logiciels d'autre part. Cette approche se base sur une description de la variabilité grâce à des modèles de caractéristiques et utilise un framework de ligne de produits logiciels pour la génération des différentes variantes de l'application. Although several methods and tools to support engineering MAS were proposed in the last decades, it is still a difficult task to go from MAS models to MAS code. Moreover, just a few MAS methods provide guidelines for that and such methods fail in proposing a solution to reuse MAS implementation, as in an incremental process. Our proposal intends to address both issues: filling in the gap between MAS modeling and implementation and providing guidance for incremental development of MAS using a Software Product Line (SPL) approach that goes beyond the variability description through feature models and proposes to generate different variants using existing SPL frameworks.

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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
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : Informatique, système multi-agent, intelligence artificielle, intelligence collective
Référence : 119106

Une méthode incrémentale de conception dirigée par les tests pour la simulation multi-agent

Auteurs : Lancelot Six, Julien Saunier, Zahia Guessoum, Sio-Song Ieng

L'approche multi-agent est par nature adaptée à une conception incrémentale des modèles. La modularité de l'approche permet la conception progressive des éléments du système cible, par l'ajout de nouvelles entités, de nouveaux modes d'interaction et d'organisation, ou l'inclusion de nouveaux comportements. Cependant, les méthodes de conception de logiciels usuelles ne sont en général pas applicables dans leur ensemble au développement des systèmes de simulation à base d'agents, la principale difficulté étant l'émergence de comportements collectifs. Dans cet article, nous proposons une méthode de conception dirigée par les tests adaptée aux systèmes multi-agents, inspirée à la fois des modèles en spirale et de la conception dirigée par les tests. L'ajout d'une fonction est spécifiée au niveau du système, tandis que l'analyse et la conception se fonde sur la vérification des propriétés individuelles. Nous illustrons cette méthode avec un cycle de conception d'un modèle de poids-lourd dans une simulation de trafic. Multi-agent systems are well suited to incrementally develop models. Their modularity allow to develop the system by gradually adding new interaction or organization models, new entities, or new behaviors. However, usual software engineering methods cannot be fully used to develop multi-agent systems due to their lack in considering un-anticipated emergent phenomena. In this article, we propose a test-driven inspired incremental development method tailored for agent based simulation models. We illustrate the use of this method to improve a heavy vehicle model to be used in traffic simulations.

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