Rétrospective et perspectives sur la recherche en systèmes multi-agents auto-adaptatifs

Cette conférence retrace brièvement la naissance du domaine de recherche sur les systèmes multiagents en France. Puis, je présente mes principales contributions sur les systèmes multi-agents autoadaptatifs pour la conception de systèmes complexes que j’ai réalisées au sein de l’équipe SMAC (Systèmes Multi-Agents Coopératifs) en collaboration avec mes collègues et étudiants. Nos recherches se sont concentrées sur l’étude de la résolution de problèmes par un système complexe dont la fonction globale émerge du comportement des entités qui le composent, des interactions entre ces entités et des interactions entre le système et son environnement. Pour la conception de ces systèmes, nous avons opté pour une approche ascendante et distribuée en proposant la méthode Adelfe et nous avons eu de cesse d’expliciter et de formaliser la coopération comme moteur du comportement des agents au niveau local. Ensuite, nous nous sommes focalisés sur l’apprentissage et comment apprendre à apprendre. Je décris ensuite de manière rapide le travail du Groupement d’intérêt Scientifique neOCampus que je dirige depuis 2013 et je terminerai par mes futures propositions et perspectives.