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Présentation détaillée de la place de ce travail dans le cadre du projet PANDORE, de la définition du langage LM pour la description de taches de manipulation et d'assemblage, d'une analyse fonctionnelle de ce langage, du matériel mis en œuvre, de l'implantation actuelle de LM sur ce matériel et de l'expérimentation faite du matériel à travers le logiciel implanté.

Preuves de programmes et intelligence artificielle. Types. Syntaxe: état du langage, analyse syntaxique, extensions, inférence, apprentissage, performance de l'analyse syntaxique. Sémantique déductive. Utilisation-prolongements

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Cette thèse porte sur la prise de décision distribuée dans des<br />systèmes multi-agents agissant sous incertitude (les colonies de<br />robots autonomes par exemple). Les processus décisionnels de Markov<br />Décentralisés décrivent un formalisme mathématique permettant de<br />modéliser et de résoudre de tels problèmes. Leur utilisation pour la<br />planification des tâches dans des applications réelles pose<br />toutefois quelques difficultés. Le modèle usuel des DEC-MDPs ne<br />permet par exemple pas la prise en compte de contraintes sur l'exécution des tâches. De plus,<br />la complexité de leur résolution est telle qu'il est difficile de déterminer une solution optimale excepté pour de <br />petits problèmes.<br /><br />Le travail que nous présentons dans cette thèse a pour premier objectif<br />d'adapter le modèle des DEC-MDPs afin de proposer une modélisation<br />adéquate du temps et des actions, et de permettre la représentation de<br />problèmes réels. Nous décrivons ainsi une nouvelle classe de<br />DEC-MDPs : les OC-DEC-MDPs (DEC-MDP avec Coût Occasionné). Dans un second temps,<br />nous nous intéressons à leur résolution. Nous proposons différents<br />algorithmes procédant à la planification des tâches de chaque agent<br />en vue d'une prise de décision décentralisée et autonome, en accord<br />avec les contraintes du problème. Afin de développer des algorithmes<br />efficaces et de traiter des problèmes de taille importante, nous recherchons une<br />approximation de la solution optimale. Nous procédons<br />également à un découpage du problème initial en un ensemble de MDPs,<br />et introduisons la notion de coût occasionné afin de tenir compte<br />des interactions entre les agents et de calculer des politiques<br />coopératives.

Nous nous intéressons au diagnostic de systèmes à événements discrets modélisés par un automate. Pour pouvoir prendre en compte des observations incertaines, nous les représentons sous la forme d'un automate. Le diagnostic est alors défini comme la synchronisation des deux automates. Pour permettre un calcul incrémental et en-ligne du diagnostic, nous définissons une structure appelée chaîne d'automates qui représente les observations par périodes appelées fenêtres.<br />Le diagnostic peut s'effectuer sur chacune de ces périodes, et on peut raffiner le résultat en vérifiant l'égalité entre l'état final d'une fenêtre et l'état initial de la suivante. Puisque le modèle global d'un système réel est trop grand pour être calculé, nous avons adapté les techniques de diagnostic décentralisé à notre approche. Enfin, nous avons étendu nos résultats aux systèmes reconfigurables, c'est-à-dire dont certains composants ainsi que les connexions entre ceux-ci peuvent être ajoutés, modifiés ou supprimés.

Lorsque de nombreux agents interagissent, des conflits peuvent survenir. Pour les résoudre, différentes méthodes peuvent être utilisées, comme la coordination, les systèmes de vote et la négociation. Celle qui nous intéresse dans cette thèse est la négociation à base de contrats portant sur des ressources. L'objectif de notre travail est de concevoir un modèle général de négociation que nous avons appelé GeNCA : Generic Negotiation of Contracts API. Afin de concevoir un tel modèle, nous commençons par étudier les formes de négociation les plus courantes. L'analyse de ces négociations nous permet de dégager leurs points communs et nous fournit une base pour concevoir notre modèle. Grâce à la collecte de ces points communs et à l'étude du déroulement de ces négociations, nous montrons qu'il est possible de concevoir un protocole général de négociation, paramétrable, qui offre la possibilité de formuler des contre-propositions et qui permet de décrire le déroulement d'une négociation particulière.

Cette thèse porte sur la modélisation du comportement humain dans les simulations de combat naval. Au sein de l'entreprise DCNS, les simulations de combat naval permettent d'évaluer les performances opérationnelles des navires militaires, dans un scénario donné. Les simulations actuelles ne permettent pas de prendre en compte l'analyse et la décision d'un opérateur, qui peuvent parfois conduire à des réactions inattendues. Le but de cette thèse est donc de modéliser le comportement d'un opérateur pour les simulations de combats navals.Pour représenter les connaissances, la logique non monotone la plus employée a été utilisée: la logique des défauts. Une prise en compte du temps a été ajoutée à cette logique des défauts. La logique des défauts va permettre de calculer des extensions. Chaque extension correspond à une action possible pour l'opérateur.Une méthode qui permet de choisir une extension a été définie. Cette méthode simule la décision de l'opérateur et elle prend en compte le caractère de l'opérateur.

Dans le domaine des jeux vidéos par exemple, surtout des jeux de rôles, les personnages virtuels perçoivent un environnement, en tirent des connaissances puis effectuent des actions selon leur besoin. De même en robotique, un robot perçoit son environnement à l'aide de capteurs/caméras, établit une base de connaissances et effectuent des mouvements etc. La description des comportements de ces agents virtuels et leurs raisonnements peut s'effectuer à l'aide d'un langage logique. Dans cette thèse, on se propose de modéliser les trois aspects ''voir'', ''savoir'' et ''faire'' et leurs interactions à l'aide de la logique modale. Dans une première partie, on modélise des agents dans un espace géométrique puis on définit une relation épistémique qui tient compte des positions et du regard des agents. Dans une seconde partie, on revisite la logique des actions ''STIT'' (see-to-it-that ou ''faire en sorte que'') qui permet de faire la différence entre les principes ''de re'' et ''de dicto'', contrairement à d'autres logiques modales des actions. Dans une troisième partie, on s'intéresse à modéliser quelques aspects de la théorie des jeux dans une variante de la logique ''STIT'' ainsi que des émotions contre-factuelles comme le regret. Tout au long de cette thèse, on s'efforcera de s'intéresser aux aspects logiques comme les complétudes des axiomatisations et la complexité du problème de satisfiabilité d'une formule logique. L'intégration des trois concepts ''voir'', ''savoir'' et ''faire'' dans une et une seule logique est évoquée en conclusion et reste une question ouverte.

Nous nous intéressons dans cette thèse à la planification pour les problèmes de prise de décision décentralisée séquentielle dans l'incertain. Dans le cadre centralisé, l'utilisation des formalismes MDP et POMDP a permis d'élaborer des techniques de planification efficaces. Le cadre Dec-POMDP permet de formaliser les problèmes décentralisés. Ce type de problèmes appartient à une autre classe de complexité que les problèmes centralisés. Pour cette raison, jusqu'à récemment, seuls de très petits problèmes pouvaient être résolus et uniquement pour des horizons très faibles. Des algorithmes heuristiques ont récemment été proposés pour traiter des problèmes de taille plus conséquente mais n'ont pas de preuve théorique de qualité de solution. Nous montrons comment une information heuristique sur le problème à résoudre représentée par une distribution de probabilité sur les croyances centralisées permet de guider la recherche approchée de politique. Cette information heuristique permet de formuler chaque étape de la planification comme un problème d'optimisation combinatoire. Cette formulation conduit à des politiques de meilleure qualité que les approches existantes.