R. COURDIER, J.-P. JAMONT
Avant-propos
CONFÉRENCIERS INVITÉS
P. COINTE
De l’évolution des langages de programmation
A. FREYSSINET
AAA, Agent Anytime Anywhere
J. HALLOY
Capacités individuelles et comportements collectifs dans les systèmes vivants
et artificiels
SIMULATION I
K. DARTY, J. SAUNIER, N. SABOURET
Analyse des comportements agents par agrégation aux comportements humains
K.-L. BROUSMICHE, J.-D. KANT, N. SABOURET, S. FOURNIER, F. PRENOT
GUINARD
Modélisation de l’impact des croyances et de la communication sur la formation
et la dynamique des attitudes : une approche multi-agent
K. CHAPUIS, J.-D. KANT
Un modèle multi-agents de la satisfaction au travail fondé sur la comparaison
sociale
M. FUCKNER, J.-P. BARTHÈS
Conversation à base des modèles pour l’exécution des processus métier
ENVIRONNEMENT
P. MATHIEU, S. PICAULT, Y. SECQ
Les environnements : en avoir ou pas ? Formalisation du concept
et patterns d’implémentation
S. GALLAND, N. GAUD, S. RODRIGUEZ, F. BALBO, G. PICARD, O. BOISSIER
Contextualiser l’interaction entre agents en combinant dimensions sociale
et physique au sein de l’environnement
N. KALDÉ, F. CHARPILLET, O. SIMONIN
Comparaison de stratégies d’exploration multi-robot classiques et interactives
en environnement peuplé
SIMULATION II
J. FERBER, J. NIGON, G. MAILLÉ, T. STRATULAT
MetaCiv : un framework multi-agent basé sur MASQ pour modéliser des
sociétés humaines
E. HERMELLIN, F. MICHEL, J. FERBER
Systèmes multi-agents et GPGPU : état des lieux et directions pour l’avenir
F. BALBO , M. ZARGAYOUNA, F. BADEIG
Optimiser l’évaluation du contexte dans une simulation multi-agent
P. MATHIEU, Y. SECQ
Votre stratégie bat-elle la mienne ? De la nécessité des SMA pour évaluer
l’efficacité de stratégies d’investissement
AUTO-ORGANISATION ET ÉMERGENCE
Z. AFOUTNI, R. COURDIER, F. GUERRIN
Représentation de l’action humaine basée sur l’affordance vue comme une
propriété émergente du couple acteur/environnement
Z. GRAJA, F. MIGEON, C. MAUREL, M.-P. GLEIZES, A. HADJ KACEM
Vers une modélisation formelle basée sur le raffinement des systèmes multiagents
auto-organisateurs
T. BOUZIAT, S. COMBETTES, V. CAMPS, P. GLIZE
La criticité comme moteur de la coopération dans les systèmes multi-agents
adaptatifs
APPLICATION
F. ANDRIAMASINORO, V. LEVORATO
Appréciation de l’intérêt du secteur minier pour les SMA pour l’analyse
prospective du marché des métaux stratégiques
K. BEN SALEM, L. REJEB, M.-H. BEDOUI
Architecture multi-agents pyramidale et adaptative pour la segmentation
des images volumiques
INTERACTION ET NÉGOCIATION
A. NAJJAR, X. SERPAGGI, C. GRAVIER, O. BOISSIER
Une négociation multi-partite pour une gestion élastique des applications
hébergées dans un Cloud
A. LOUATI, J. EL HADDAD, S. PINSON
Une approche multi-agent basée sur la confiance pour une découverte distribuée
de services dans les réseaux sociaux
L. THÉVIN, F. BADEIG, J. DUGDALE, O. BOISSIER, C. GARBAY
Un système multi-agent normatif pour la collaboration et l’interaction
Mixte
INDEX DES AUTEURS
Nous analysons l'évolution des langages de programmation en privilégiant deux points de vue. La dialectique entre "forme et ouverture" traduite par la définition de langages réflexifs supports à la construction d'architectures logicielles ouvertes. La tension entre "généralité et spécialité" telle qu'elle se manifeste avec l'apparition de langages métiers, dédiés exclusivement à un domaine, par opposition aux langages généralistes. Cette analyse sera l'occasion de revisiter les transitions des procédures aux fermetures et aux objets, des objets aux acteurs, des objets aux composants et aux services, des objets aux aspects et finalement des objets aux agents.
Cette présentation permet de découvrir un moteur d'exécution distribué à base d'agents disponible en open-source au travers du projet Joram (http ://joram.ow2.org). Ce moteur est la base de la plupart de nombreux produits et prototypes : Joram (broker de messages multi-protocoles), ainsi que les solutions de monitoring/control développées pour le CNES ou la solution de médiation de TagSys RFID. Techniquement ce moteur implante un modèle événement / réaction distribué, ou les différents agents communiquent exclusivement par des échanges d'événements (messages) et réagissent de manière atomique aux événements qu'ils reçoivent. Notre solution permet de faire interagir de manière transparente des agents répartis sur différentes plateformes. Elle comprend d'une part un mécanisme simple de déploiement d'agent à distance, et d'autre part une solution de déploiement / configuration / reconfiguration d'applications complexes basée sur une description d'architecture (ADL). Notre solution est entièrement en Java, elle nécessite intrinsèquement peu de ressources et offre des similitudes avec l'infrastructure sous-jacente d'Erlang.
Nos projets de recherche concernent l'étude des comportements collectifs au sein de groupes d'animaux sociaux. En particulier, nous nous intéressons aux mécanismes de prise de décision collective par des populations animales et à la place de l'individu dans les mécanismes de décision. L'objectif de nos travaux est d'étudier expérimentalement les interactions sociales au sein de groupes animaux et de les modéliser mathématiquement. Pour cela, nous avons choisi d'étudier diverses espèces grégaires ou sociales comme les blattes, les poussins et le poisson zèbre. Ensuite, sur la base de ces expériences et modèles, nous développons, en collaboration avec des laboratoires de robotique, des robots autonomes capables de reproduire les comportements sociaux observés. Ces robots sont également utilisés pour moduler les décisions collectives des groupes mixtes robots-animaux, ce qui nous permettra d'envisager les formes possibles d'intelligence collective au sein de groupes hybrides robots et animaux.
Les simulations multi-agents, utilisées dans le domaine des environnements virtuels immersifs, mettent en oeuvre des agents reproduisant des comportements humains et interagissant avec eux. Dans cet article, nous proposons une méthode générique fondée sur l'analyse de données pour l'évaluation des comportements individuels des agents. Elle est basée sur une classification des traces de simulation pour extraire les comportements humains. Ceux-ci servent de comportements de référence pour ensuite réaliser une agrégation des agents sur les classes d'humains. Il est alors possible d'analyser les capacités, manques et erreurs des comportements agents en les comparant avec ceux des humains. Nous complétons cette analyse par une évaluation subjective basée sur un questionnaire rempli par des annotateurs humains afin de définir des catégories d'utilisateur, rendant leurs comportements explicites. Nous appliquons notre méthode à la simulation de conduite immersive.
Cet article présente un modèle de simulation multi-agent permettant d'étudier la formation et la dynamique des attitudes basées sur la perception des individus ainsi que sur la diffusion de l'information par le biais de la communication. Nous présentons l'attitude comme étant un ensemble d'associations entre l'objet social et ses évaluations d'intensité variable, comme le propose Fazio [11]. Nous illustrons le rôle de la communication sur la dynamique des attitudes au travers de plusieurs expérimentations.
Dans cet article nous présentons un modèle multi-agents de la satisfaction au travail qui conjugue divers théories des sciences sociales tout en mobilisant une masse importante de données empiriques. Notre modèle est centré sur la dimension cognitive de la satisfaction au travail vue comme une attitude par rapport aux caractéristiques de l'emploi. Une attention particulière est par conséquent attachée aux mécanismes d'évaluation du travail à travers la comparaison sociale. A l'aide d'un protocole expérimental par simulation basé sur scénario, nous montrons l'effet des comparaisons sur les conséquences d'une politique d'amélioration du contenu du travail.
Au cours des dernières années, la gestion des processus d'affaires (BPM - Business Process Management) est devenue une question d'actualité pour l'industrie et la communauté scientifique. Les administrateurs d'entreprise souhaitent améliorer leurs opérations. La communauté scientifique, BPM, doit relever des défis dans plusieurs domaines, en particulier concernant l'usage du langage naturel pour la modélisation ou l'exécution des processus. Les systèmes multi-agents permettent le développement d'applications distribuées complexes, grâce en partie à leur architecture basée sur des rôles, équivalents aux modèles de gestion de processus. Toutefois la programmation des interfaces en langage naturel reste difficile. Cet article propose une approche permettant de synthétiser des dialogues à partir d'un modèle de processus métier augmenté de la description des services réalisant ces processus. L'utilisateur dispose alors d'un agent assistant personnel créé dynamiquement pour la durée de son interaction avec le système fournissant les services.
Dans le domaine des systèmes multi-agents la notion d'environnement est omniprésente, quoique fort mal définie. Nous défendons ici l'idée que la façon dont on modélise l'espace ou les relations entre agents dans un SMA, notamment en simulation, conduit pour leur implémentation à la mise en oeuvre d'un nombre réduit de solutions efficaces. Cet article a pour objectif de formaliser les fonctions fondamentales de l'environnement et de recenser différentes familles d'implémentations possibles, selon les objectifs visés (efficacité d'exécution, pertinence de la représentation des connaissances, gain mémoire...). Cette démarche unificatrice permet d'identifier des patterns d'environnements élémentaires : dès lors, en lieu et place de l'approche monolithique habituelle de « l'environnement » d'un SMA, nous prônons une décomposition sur la base de ces patterns permettant de combiner plusieurs environnements.
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.
L'exploration multi-robot (EMR) consiste à observer efficacement tous les espaces inconnus d'un environnement. Cette tâche soulève de nombreux défis comme l'affectation des tâches, la coordination des robots, la planification des déplacements et la communication. Nous traitons ici l'exploration en environnement peuplé d'humains. Le déplacement et les actions des personnes rendent ces environnements dynamiques et donc difficiles à explorer. Toutefois, nous proposons d'examiner comment cette présence humaine peut constituer une aide plutôt qu'une gêne. Nous présentons un modèle d'exploration en environnement humain, et définissons un coût d'interaction homme-robot (IHR). Nous en déduisons un cadre formel d'exploration interactive inspiré d'une formalisation classique d'exploration aux frontières. Enfin, nous évaluons en simulation l'apport de la dimension interactive à l'exploration par frontières.
Dans cet article nous proposons un framework générique de SMA, MetaCiv, pour implémenter des systèmes sociaux complexes reposant sur le méta-modèle MASQ. Dans un premier temps, nous passons en revue, les structures fondamentales de MASQ, l'intérêt du méta-modèle pour les sciences sociales, et notamment sa capacité à prendre en compte les aspects organisationnels et sociaux. Dans un second temps, nous présentons MetaCiv et ses traits fondamentaux tels que l'architecture générique des agents, synthèse des modèles réactifs et cognitifs, ainsi que la manière de représenter les aspects organisationnels et culturels réifiés. Nous donnons aussi un exemple d'utilisation de Meta- Civ pour un modèle simple d'échange de biens chez des agriculteurs-artisans.
Dans le domaine des systèmes multi-agents (SMA), la puissance des CPU représente parfois un frein qui limite fortement le cadre dans lequel un modèle peut être conçu et expérimenté. Le Calcul Haute Performance (HPC) et notamment le GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units) est une solution avantageuse en termes de performance et de coût. Cette technologie vise à utiliser les GPU pour réaliser du calcul généraliste mais souffre cependant d'une très grande complexité d'implémentation et d'accessibilité qui ne favorise pas son adoption. Cet article propose un état de l'art des contributions traitant de l'utilisation du GPGPU dans le contexte des SMA et identifie les directions les plus prometteuses en vue d'une généralisation de cette technologie dans la communauté multi-agents.
L'exécution d'une simulation multi-agent (MABS) nécessite un ordonnanceur afin de synchroniser l'exécution des agents et simuler la simultanéité de leurs comportements. Dans la majorité des frameworks MABS, l'ordonnanceur active les agents tour à tour afin qu'ils exécutent une action décidée selon leur contexte. L'agent activé utilise toutes les informations sur lui-même, les autres agents ou objets de son environnement qui lui sont accessibles. Face à ce volume de données, une difficulté est de déterminer efficacement les combinaisons qui font sens pour l'agent parce qu'elles caractérisent un contexte pertinent pour lui. Dans la majorité des MABS, la détermination de ces contextes est enfouie dans le code des agents et par conséquent il n'existe pas d'algorithme permettant de diminuer leur temps de calcul. Nous proposons de modéliser ces sous-ensembles d'informations identifiant un contexte par ce que nous appelons un filtre ainsi qu'un algorithme pour que chaque agent puisse efficacement déterminer les filtres qui le concernent. Nous comparons notre algorithme à une sélection séquentielle des filtres et discutons les premiers résultats.
Les marchés boursiers sont des systèmes complexes dans lesquels la dynamique des prix est conséquence du comportement des investisseurs, qui eux-mêmes prennent leurs décisions en regardant (entre-autres) les prix, formant ainsi une boucle de rétroaction. Chaque investisseur possède sa propre stratégie d'investissement, généralement codée à travers un automate de trading ou un agent artificiel. On pourrait imaginer que dans le cadre des marchés financiers artificiels, l'évaluation d'une stratégie soit plus aisée que dans d'autres domaines applicatifs. Nous montrons malheureusement que bien qu'il existe plusieurs méthodes d'évaluation pour mesurer la performance d'une stratégie d'investissement, il est très difficile d'établir avec certitude la supériorité d'une stratégie par rapport à une autre. L'ensemble de méthodes que nous proposons apporte néanmoins une première réponse à la comparaison de stratégies d'investissement et démontre l'intérêt de l'usage d'une approche orientée agents pour cette problématique.
Ce papier traite de la représentation de l'action située basée sur le concept d'affordance et le concept d'émergence dans une architecture multi-agents (SMA). Ce modèle propose d'inverser la vision classique des SMA où l'acteur est représenté par un agent tandis que les entités passives du système sont représentées par les « objets de l'environnement ». Dans notre cas, l'acteur est représenté par une entité non autonome située dans l'environnement dont le rôle est seulement d'exécuter une action. La mise en évidence des actions possibles se fait grâce à une couche d'agents abstraits. Chaque agent est doté d'un ensemble de mécanismes lui permettant de faire émerger à tout instant les actions possibles du couple acteur/environnement.
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.
Dans l'approche par AMAS (Adaptive Multi- Agent System), la coopération est définie comme attitude sociale de l'agent et permet de détecter, de résoudre, voire d'anticiper les contraintes subies par le système au travers du concept de Situations Non Coopératives. Nous proposons ici une stratégie de décision pour l'agent coopératif, basée uniquement sur la «criticité», afin d'aider ses voisins les plus contraints. Cette métrique permet de prioriser les actions des agents et de répartir de manière coopérative la charge pesant sur le système, évitant ainsi qu'un ou plusieurs agents ne puisse(nt) accomplir sa/leur tâche et donc nuire à la performance et à la robustesse du système. Afin de montrer l'apport de notre approche, cette stratégie de décision est évaluée au travers de différentes expérimentations sur un système de transport de ressources par plusieurs robots.
Cet article synthétise et discute les premiers résultats d'une réflexion méthodologique qui a été menée sur le niveau d'intérêt que porte le secteur minier sur l'adoption des SMA pour une analyse prospective du marché des métaux dits stratégiques (c'est-à-dire des métaux qui pourraient se raréfier en raison de possibles quota d'exportations imposés par leurs producteurs). En résultats, après proposition d'un modèle SMA dit minimal, l'acceptation des SMA par le secteur, dans un cadre opérationnel, est prometteuse mais demeure un défi.
Le compromis temps–qualité de segmentation est assez difficile à trouver surtout lorsqu'il s'agit de l'identification de plusieurs objets simultanément dans des images volumiques. Dans cet objectif, nous proposons une architecture multi-agents pyramidale basée sur une approche de segmentation adaptative. L'architecture pyramidale a pour objectif de rendre possible la décomposition de l'image et le traitement des sous-images sur différentes architectures physiques (processus-mémoire). Nous avons testé cette approche sur des images de synthèse où les volumes sont connus à l'avance et sur une image médicale caractérisée par une hétérogénéité importante. Les résultats sont encourageants. Nous avons, en effet, gardé une bonne qualité de segmentation en réduisant significativement le temps d'exécution.
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.
L'importante augmentation du nombre de services disponibles dans les applications sociales (par exemple les réseaux sociaux) a engendré un nouveau défi à la communauté «services web» : la sélection de services à partir des réseaux sociaux plutôt qu'à partir de registres (par exemple, UDDI, ebXML). Les approches existantes à base de registres échouent souvent à satisfaire les besoins des demandeurs de services. Cela est dû au fait que les registres sont centralisés et surtout ne prennent pas en considération le contexte social. Dans cet article, nous proposons une approche multiagent basée sur la confiance pour une découverte distribuée de services dans les réseaux sociaux. Pour ce faire, nous définissons une mesure de confiance comme un concept bidimensionnel qui comprend (i) la crédibilité sociale indiquant si le fournisseur de services est fiable et (ii) une confiance en l'expertise évaluant la qualité des services offerts.
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