Olivier Boissier

Jugement éthique pour la décision et la coopération dans le cadre de la gestion d'actifs financiers

L'usage de systèmes multi-agents dans un grand nombre de domaines applicatifs soulève la nécessité de proposer un modèle de jugement permettant aux agents de prendre en compte un ensembles de connaissances sur la morale et l'éthique. Cette expérimentation illustre la mise en oeuvre et le paramétrage d'un modèle de jugement dans le carde de la gestion d'actifs financiers. L'observation de l'évolution de ce système permet d'évaluer l'influence de la morale et de l'éthique confiés à l'agent sur son comportement et sur ses relations avec les autres agents du système. Ces agents et l'environnement sont implémentés à l'aide du framework JaCaMo.

Négociation « one-to-many » adaptative pour améliorer l'acceptabilité des services d'un fournisseur SaaS

Approches multiagents pour l'allocation de courses à une flotte de taxis autonomes

Coopération fondée sur l'éthique entre agents autonomes

Jugement éthique dans les systèmes multi-agents

L'usage croissant des systèmes multi-agents dans divers domaines soulève la nécessité de concevoir des agents capables de prendre des décisions s'appuyant sur des principes éthiques. De plus en plus de travaux proposent de telles approches. Toutefois, ces systèmes considèrent principalement une perspective centrée sur l'agent et mettent de côté le fait que ces agents sont en interaction avec d'autres agents, artificiels ou humains qui utilisent d'autres concepts éthiques. Dans cet article, nous nous intéressons à ce problème en proposant un modèle de jugement éthique qu'un agent peut utiliser pour juger à la fois de son propre comportement et de celui des autres agents au sein de systèmes multi-agents. Ce modèle est basé sur une approche rationaliste et explicite qui distingue théorie du bien et théorie du juste. Une preuve de concept implémentée en Answer Set Programming est fournie pour illustrer ces fonctionnalités.

Spécification des modes d'interaction au sein d'organisations multi-agents

La prise en compte des communications multiparties dans une organisation nécessite la mise en oeuvre d'un support et d'une modélisation intégrant ces deux dimensions. Ce papier étend le modèle d'organisation normative MOISE afin de pouvoir spécifier les modes d'interaction entre agents autonomes participant à une organisation. Cette spécification a deux objectifs : (i) permettre à l'organisation multi-agent de vérifier que les agents utilisent correctement les modes d'interaction, (ii) permettre aux agents de raisonner sur ces modes comme ils peuvent le faire sur les normes. Seul le premier aspect est décrit dans le papier. Nous montrons la mise en oeuvre de cette extension dans une spécialisation du modèle d'interaction EASI, au sein d'une application de gestion de crise. Taking into account the multi-party communications in an organization requires a specific support and a modeling that integrates these two dimensions. This paper proposes to extend the normative organisation modelMOISE in order to specify the interaction modes between autonomous agents participating to an organisation. This specification has two purposes : (i) to make the multi-agent organisation able to monitor the interaction between the agents, (ii) to make the agents able to reason on these modes as they can do on norms. The paper is focused on the first point. We illustrate with a crisis management application how this extension has been implemented thanks to a specialization of the EASI interaction model.

Gestion de la confiance et intégration des exigences sociales au sein de communautés virtuelles

La confiance est devenue un facteur clé des processus de décision au sein de communautés virtuelles. Le caractère ouvert et décentralisé de ces environnements couplés à leur dimension sociale défient les mécanismes actuelles de gestion de la confiance. Notamment pour ce qui concerne la gestion et l'intégration des exigences de confiance des utilisateurs et ceux de leurs communautés. Afin de répondre à ce problème, nous proposons SC-TMS, un système de gestion de la confiance adaptatif basé sur le principe de conformité sociale [4]. En nous appuyant sur les technologies multi-agents, des politiques de confiance sont utilisées pour spécifier à la fois les modèles de confiance centrés utilisateur et les modèles centrés communauté. Les agents y sont utilisés pour gérer et combiner ces différentes politiques de manière flexible et décentralisée. Nous décrivons les fonctionnalités et l'architecture qui les mettent en oeuvre et discutons de leur implémentation. Recently, trust became a key factor in the decision process within virtual communities. The inherent decentralization and openness of such environments produced new challenges that are not solved by current approaches. In this paper we are considering how user-centred and community-centred trust policies can be considered, managed and combined. To this aim, we propose an adaptive Socially-Compliant Trust Management Systems (SC-TMS) based on multi-agent technologies. In this framework, trust policies can be used to specify (i) usercentred and (ii) community-centred trust models. Agents are used to manage and combine these different policies in a decentralized and flexible way. We describe the functionalities and the architecture that supports them and discuss also a prototype implementation.

Organisation multi-agent pour la gouvernance de systèmes Machine-to-Machine

Le paradigme Machine-to-Machine (M2M) implique des appareils (capteurs, effecteurs) interagissant pour fournir des services localisés dans le monde physique. Avec la maturité du M2M, émerge une demande grandissante pour des solutions mutualisées dans lesquelles les applications peuvent partager un ensemble commun d'appareils. Dans ce contexte, le projet SensCity propose une infrastructure pour mettre en oeuvre des applications à l'échelle de la ville, ce qui nécessite de fournir des moyens de gouvernance agile pour prendre en compte l'extensibilité du système (ie. scalability). Nous proposons d'utiliser les technologies multi-agents pour répondre à cette problématique. Selon cette approche, la stratégie de gouvernance est exprimée par une organisation multi-agent à l'aide du framework organisationnel MOISE. Nous illustrons notre proposition par un système de gestion intelligente du strationnement. The Machine-to-Machine (M2M) paradigm involves devices (sensors, actuators) interacting together to provide services located in the physical world. As the technology is gaining maturity, there is a growing need for mutualized solutions in which applications can share a common set of devices. In this context, the SensCity project proposes an infrastructure to enable mutualized city scale applications. Implementing such an infrastructure raises the problem of providing an agile governance with respect to scalability. Besides, Multi-Agent technologies grant adaptability, flexibility and proactivity properties to such a decentralized applications. Thus, this paper proposes a Multi-Agent organization for expressing the governance strategy of such systems. Using the MOIS E framework, we illustrate how it is used within a smart parking management application.

Institution artificielle située pour une aide à la régulation dans le cadre de la gestion de crises

Ce document propose l'utilisation d'une institution artificielle située (SAI) au sein d'un système multi-agent normatif, interactif, et hybride pour réguler la collaboration humaine dans une situation de gestion de crises. Les normes permettent de réguler les actions des acteurs humains en fonction de la dynamique de l'environnement dans lequel ils sont situés. Cette dynamique provient à la fois de l'évolution de l'environnement et de l'activité des acteurs. Notre objectif est de coupler les normes et les caractéristiques de l'environnement pour proposer une régulation de crises ancrée dans le contexte. En ajoutant un niveau constitutif entre l'environnement et les normes, l'utilisation de SAI permet la mise en place d'un couplage lâche entre ces deux éléments. Ainsi, les normes ne se réfèrent plus à des faits environnementaux, mais aux fonctions statutaires, c'est-à-dire à l'interprétation institutionnelle des faits environnementaux selon des règles constitutives. Nous montrons comment cette modélisation déclarative et distincte permet de gérer l'interprétation des événements, tout en tenant compte du contexte organisationnel. This paper highlights the use of Situated Artificial Institution (SAI) within an hybrid, interactive, normative multi-agent system to regulate human collaboration in crisis management. Norms regulate the actions of human actors based on the dynamics of the environment in which they are situated. This dynamics result both from environment evolution and actors' actions. Our objective is to couple norms to environment state to provide a context aware crisis regulation. Introducing a constitutive level between the environment state and the normative one, SAI provides a loosely coupling of norms with the environment. Norms are thus no more referring to environmental facts but to status functions, i.e. institutional interpretation of environmental facts through constitutive rules. We present how this declarative and distinct SAI modelling succeeds in managing the interpretation of the events while taking into account organizational context.

Gestionnaire multiagent de contexte pour les applications d'intelligence ambiante

L'intelligence ambiante (AmI) connaît actuellement un développement croissant d'applications. Afin de mettre en place flexibilité d'installation et généricité dans le déploiement et l'approvisionnement de solutions de gestion de contexte, nous proposons CONSERT, un integiciel de gestion du contexte (CMM), basé sur les techniques et les principes du Web sémantique et des systèmes multiagents. Dans cet article, nous nous appliquons à montrer comment l'architecture multiagent de ce CMM offre la souplesse nécessaire pour déployer différents types de schémas de provisionnement de contexte pour répondre à différentes applications d'AmI. Nous présentons l'utilisation de notre solution avec un scénario issu du domaine de la gestion d'une université “intelligente”. Ambient Intelligence (AmI) is experiencing an increasing development of applications. As to install flexibility and genericity in the deployment and provisioning of context management solutions, we propose CONSERT, a CMM, based on techniques and principles from the Semantic Web and Multiagent Systems domains. In this paper we focus on showing how the multiagent architecture of this CMM provides the necessary flexibility to deploy different kinds of context provisioning patterns to address different AmI applications. We showcase the usage of our solution with a scenario from the domain of smart university life management.

Un système multi-agent normatif pour la collaboration et l'interaction mixte

Dans ce papier, nous nous intéressons à la conception de systèmes de soutien au travail collaboratif dans des situations où des acteurs distants, appartenant à des organisations différentes et interagissant via un ensemble de tables tangibles distribuées, doivent se coordonner et coopérer entre eux. Afin de prendre en compte ces particularités, nous proposons une conception à base d'agents normatifs et d'artefacts médiant l'interaction entre les acteurs humains et les agents. La collaboration humaine est ici observée et évaluée sous l'angle de sa conformité à des normes organisationnelles. Le rôle du système multi-agent est dès lors d'émuler ces systèmes de normes, d'analyser l'activité humaine dans le référentiel qu'elles constituent, et de produire des feedbacks favorisant la conscience mutuelle de ces contraintes. La conception s'appuie sur l'approche de programmation orientée multiagent JaCaMo. Nous illustrons l'approche proposée par une application à la préparation à la gestion de crises naturelles pour les services municipaux. Mots-clés : Travail collaboratif, systèmes d'interaction mixtes, système multi-agent normatif, organisations, gestion de crises

Une négociation multi-partite pour une gestion élastique des applications hébergées dans un cloud

Dans le contexte actuel du cloud computing, la gestion de l'élasticité des ressources nécessaires aux applications hébergées dans le cloud est un mécanisme important pour aider les fournisseurs de service dans la maximisation de leur profit. Deux exigences contradictoires doivent être prises en compte. La première concerne les contraintes économiques en lien avec le fournisseur de service, alors que la seconde influe sur la qualité du service offert aux utilisateurs demandant les ressources. Dans ce contexte décentralisé et ouvert, nous proposons un mécanisme de négociation multi-partite pour obtenir des accords entre les différents utilisateurs d'un service et le fournisseur de ce service. Le modèle proposé décrit dans cet article est validé par plusieurs expériences implémentant différentes stratégies de négociation.

Contextualiser l'interaction entre agents en combinant dimensions sociale et physique au sein de l'environnement

L'environnement, en tant qu'espace partagé entre agents, est un élément essentiel des systèmes multiagents. Selon les systèmes, cet espace intègre des dimensions différentes comme une dimension physique support à l'ancrage spatial et à l'activité des agents sur cette dimension, ou une dimension sociale support aux communications entre agents. Ces dimensions sont souvent traitées de manière indépendante et ne sont reliées qu'au sein de l'agent qui constitue alors le lieu de jonction et de combinaison des informations véhiculées dans ces différentes dimensions. Il s'avère cependant que la combinaison entre ces dimensions est à considérer également en dehors des agents, pour pouvoir par exemple, situer des communications. Dans cet article, nous proposons un modèle unifié assurant la combinaison des dimensions physiques et sociales pour la mise en oeuvre d'interactions contextualisées entre agents. Ce modèle est développé avec le langage multiagent SARL. Nous illustrons cette proposition par une application de simulation de trafic routier dans la ville de Belfort.