Avec la convergence de plusieurs tendances profondes du secteur énergétique, lesréseaux électriques intelligents (smart grids) émergent comme le paradigme principal pourla modernisation des réseaux électriques. Les smart grids doivent notamment permettred’intégrer de larges proportions d’énergie renouvelable intermittente, de stockage et devéhicules électriques, ainsi que donner aux consommateurs plus de contrôle sur leur consommationénergétique. L’atteinte de ces objectifs repose sur l’adoption de nombreusestechnologies, et en particulier des technologies de l’information et de la communication.Ces changements transforment les réseaux en des systèmes de plus en plus complexes,nécessitant des outils adaptés pour modéliser, contrôler et simuler leur comportement.Dans cette thèse, l’utilisation des systèmes multi-agents (SMA) permet une approchesystémique de la gestion de l’énergie, ainsi que la définition d’architectures et d’algorithmesbénéficiant des propriétés des SMA. Cette approche permet de prendre en compte lacomplexité d’un tel système cyber-physique, en intégrant de multiples aspects commele réseau en lui-même, les infrastructures de communication, les marchés ou encore lecomportement des utilisateurs. L’approche est mise en valeur à travers deux applications.Dans une première application, un système de gestion de l’énergie pour centrales àturbines à gaz est conçu avec l’objectif de minimiser les coûts de fonctionnement et lesémissions de gaz à effet de serre pour des profils de charge variables. Un modèle de turbineà gaz basé sur des données réelles est proposé et utilisé dans un simulateur spécifiquementdéveloppé. Une métaheuristique optimise dynamiquement le dispatching entre les turbinesen fonction de leurs caractéristiques propres. Les résultats montrent que le systèmeest capable d’atteindre ses objectifs initiaux. Les besoins en puissance de calcul et encommunication sont également évalués.Avec d’autres mesures de gestion de la demande, l’effacement diffus permet de réduiretemporairement la charge électrique, par exemple dans la cas d’une congestion du réseaude transport. Dans cette seconde application, un système d’effacement diffus est proposéet utilise les ressources disponibles chez les particuliers (véhicules électriques, climatisation,chauffe-eau) pour maintenir la demande sous une valeur limite. Des aggrégateursde capacité de réduction de charge servent d’interface entre les opérateurs du réseau etun marché de l’effacement. Un simulateur est également développé pour évaluer la performancedu système. Les résultats de simulations montrent que le système réussit àatteindre ses objectifs sans compromettre la stabilité du réseau de distribution en régimecontinu. / Due to the convergence of several profound trends in the energy sector, smart gridsare emerging as the main paradigm for the modernization of the electric grid. Smartgrids hold many promises, including the ability to integrate large shares of distributedand intermittent renewable energy sources, energy storage and electric vehicles, as wellas the promise to give consumers more control on their energy consumption. Such goalsare expected to be achieved through the use of multiple technologies, and especially ofinformation and communication technologies, supported by intelligent algorithms.These changes are transforming power grids into even more complex systems, thatrequire suitable tools to model, simulate and control their behaviors. In this dissertation,properties of multi-agent systems are used to enable a new systemic approach to energymanagement, and allow for agent-based architectures and algorithms to be defined. Thisnew approach helps tackle the complexity of a cyber-physical system such as the smart gridby enabling the simultaneous consideration of multiple aspects such as power systems, thecommunication infrastructure, energy markets, and consumer behaviors. The approach istested in two applications: a “smart” energy management system for a gas turbine powerplant, and a residential demand response system.An energy management system for gas turbine power plants is designed with the objectiveto minimize operational costs and emissions, in the smart power generation paradigm.A gas turbine model based on actual data is proposed, and used to run simulations witha simulator specifically developed for this problem. A metaheuristic achieves dynamicdispatch among gas turbines according to their individual characteristics. Results showthat the system is capable of operating the system properly while reducing costs and emissions.The computing and communication requirements of the system, resulting from theselected architecture, are also evaluated.With other demand-side management techniques, demand response enables reducingload during a given duration, for example in case of a congestion on the transmissionsystem. A demand response system is proposed and relies on the use of the assets ofresidential customers to curtail and shift local loads (hybrid electric vehicles, air conditioning,and water heaters) so that the total system load remains under a given threshold.Aggregators act as interfaces between grid operators and a demand response market. Asimulator is also developed to evaluate the performance of the proposed system. Resultsshow that the system manages to maintain the total load under a threshold by usingavailable resources, without compromising the steady-state stability of the distributionsystem.

La thèse, réalisée dans le cadre du projet « investissements d'avenir » E-care, propose un processus méthodologique pour faciliter l'analyse et la conception de systèmes de télésurveillance médicale pour la détection précoce de signes précurseurs à toute complication. La méthodologie proposée est basée sur un système multi-agents utilisant plusieurs types d'ontologies associées à un système expert. Le système multi-agents est adapté à la télésurveillance médicale avec une architecture distribuée pour permettre l’autonomie et la réactivité au sein des sites de déploiement, en particulier les habitats. Les architectures ainsi conçues, prennent en compte l'ensemble des données du patient : son profil, ses antécédents médicaux, les traitements médicamenteux, les données physiologiques et comportementales ainsi que les données relatives à son environnement et à son hygiène de vie. Ces architectures doivent également être ouvertes pour s'adapter à de nouvelles sources de données.Cette méthodologie a été appliquée au projet E-care définissant ainsi son système d'information. Ce système d'information est composé de deux types d'ontologies représentant les connaissances pertinentes ainsi qu'un système expert pour la détection de situations à risque. Une première ontologie du problème a été construite pour gérer le système, les acteurs et leurs taches. Par la suite, trois ontologies de domaines ont été construites représentant, les maladies, les médicaments et les facteurs de risque cardio-vasculaire. Le système expert exploite des règles d'inférences construites en collaboration avec les experts médicaux et en utilisant des guides de bonnes pratiques dans le domaine de la cardiologie. Cette méthodologie a défini également l'architecture du système composé de quatre types d'agents autonomes à savoir : des capteurs pour la prise de mesures, une passerelle pour la collecte et la transmission depuis les habitats, un serveur pour le traitement et l'accès aux données, et enfin une base de données pour le stockage sécurisé des données des patients.Le système E-care a été testé et validé en utilisant des tests et des simulations inspirés de cas réels. Par la suite, une expérimentation a été faite pour la validation les différents composants du système dans milieu de télésurveillance médicale. Cette expérimentation est passée par deux phases, la première s'est déroulée au CHRU de Strasbourg, et la deuxième est en cours aux domiciles des patients. / The thesis, conducted as part of the E-care project, proposes a methodological process to facilitate the analysis and design of medical remote monitoring systems for early detection of signs of any complications. The proposed methodology is based on a multi-agent system using several types of ontologies associated with an expert system. The multi-agent system is suitable for medical monitoring with a distributed architecture to keep some autonomy and responsiveness of habitats. The process identifies the generic and specific aspects of each system. The designed architectures take into account all the patient data such as: patient profile, medical history, drug treatments, physiological and behavioral data, as well as data relating to patient's environment and his lifestyle. These architectures should be open to be adapted to new data sources.This methodology was applied to E-care project in order to define its information system. This information system is composed of two types of ontologies (problem ontology and several domain ontologies) and an expert system for the detection of risk situations. The problem ontology was built to manage the system including users and their tasks. Three domain ontologies have been built to represent, disease, drugs and cardiovascular risk factors. The expert system uses inference rules, which are defined in collaboration with medical experts using their knowledge and some medical guidelines. This methodology also defined the system architecture, which consists of four autonomous agents types namely: medical sensors to collect physiological measurements. The gateway collects data from sensors and transmits them from the patients' homes to the server. The server processes data and gives access to them. Finally the database secures storage of patient data.As part of the E-care project, an experiment was conducted to validate the various system components. This experiment has gone through two phases, the first was held at the University Hospital of Strasbourg, and the second is in the patients' homes.

Ces travaux abordent la problématique du contrôle endogène dans les Systèmes Multi-Agents (SMA) pour la résolution de problèmes complexes, que nous explorons grâce au problème de partage de ressources critiques. Les problèmes dits complexes que nous abordons se caractérisent par une explosion combinatoire du nombre de solutions avec la taille des problèmes, une forte dynamique des données du problème induite par un environnement ouvert dans lequel de nombreux événements peuvent avoir lieu, une grande complexité systémique issue des interdépendances entre les nombreuses variables du problèmes et enfin une décentralisation du processus de résolution imposée par une distribution physique et fonctionnelle des variables incompatible avec une vision centralisée du problème. Un parcours complet des espaces de recherche associés à de tels problèmes est irréaliste en un temps acceptable, il est alors nécessaire d'employer des méthodes de résolution dite incomplètes. Quelque soit l'approche incomplète considérée, le parcours incomplet de l'espace de recherche requiert un contrôle afin de maximiser la probabilité de converger vers une solution satisfaisante. Nous identifions trois niveaux de contrôle du parcours de l'espace de recherche indépendamment de l'approche utilisée : un contrôle statique (définition a priori du comportement du système), un contrôle dynamique (évoluant en cours de résolution selon des mécanismes préétablis) et un contrôle adaptatif (évoluant dynamiquement en cours de résolution). Nous montrons qu'un contrôle endogène de l'activité du système, c.-à-d. un contrôle adaptatif issu de l'activité même des agents, est nécessaire au guidage du parcours de l'espace de recherche dans le contexte de résolution de problèmes complexes. Ces travaux ayant été réalisés dans un contexte de collaboration industrielle, ils s'appuient sur une approche développée au cours de précédents travaux : CESNA (Complex Exchanges between Stigmergic Negotiating Agents). CESNA est une approche multi-agents auto-organisationnelle exploitant des agents situés dans un environnement matérialisant le problème et exploité par un processus de résolution basé sur une négociation stigmergique entre les agents. Le cas applicatif utilisé par l'approche CESNA et permettant d'illustrer ces travaux est le problème de partage de ressources critiques, caractérisé par un ensemble restreint de ressources exploitées par un grand nombre de consommateurs. Nos contributions sont de deux types : nous avons dans un premier temps proposé des évolutions de la représentation du problème exploitée par l'approche initiale (CESNA) afin d'en supprimer les limitations interdisant un passage à l'échelle, et dans un second temps, nous avons défini un nouveau modèle (MANA : Multi-level bAlancing Negotiating Agents) exploitant cette nouvelle représentation à l'aide d'un nouveau processus de résolution basé sur des mécanismes endogènes de contrôle de l'activité du système. Ces mécanismes reposent sur la matérialisation des effets microscopiques du phénomène macroscopique à orienter (le parcours de l'espace de recherche) afin de le rendre perceptible localement par les agents. Nos mesures montrent que ce nouveau modèle permet le passage à l'échelle (la résolution de problèmes industriels de grande taille) et une amélioration significative des performances de résolution par rapport à l'approche initiale montrant ainsi l'efficacité du guidage permis par les mécanismes utilisés. / This work addresses the issue of the endogenous control of Multi-Agents Systems (MAS) for solving complex problems, which we explore through the critical resources sharing problem. The complex problems we address are characterized by a combinatorial explosion of number of solutions with the size of the problems, a strong dynamic of the problem's data caused by an open environment in which many events can take place, a huge systemic complexity caused by the interdependencies between the many variables of the problem and a decentralization of the resolution process imposed by a physical and functional distribution of the variables incompatible with a centralized view of the problem. A complete course of the search space associated with such problems is unrealistic in an acceptable time, it is necessary to employ resolution methods known as incomplete. Whatever the incomplete approach considered, the incomplete course of the search space requires a control to maximize the probability of converging to a satisfactory solution. We identify three levels of control of the course of the search space regardless of the used approach : a static control (textit a priori definition of the behavior of the system), a dynamic control (evolving during the resolution according to pre-established mechanisms) and adaptive control (dynamically evolving during resolution). We show that an endogenous control of the system activity, ie. an adaptive control from the agents activity, is necessary to guide the course of the search space in the context of solving complex problems. This work was made in a context of industrial collaboration, they rely on an approach developed in previous work : CESNA (Complex Exchanges Between Stigmergic Negotiating Agents). CESNA is a multi-agent self-organizational approach using agents situated in an environment embodying the problem and used by a resolution process based on a stigmergic negotiation between agents. The application used by the CESNA approach allowing to illustrate this work is the critical resources sharing problem, characterized by a limited set of resources exploited by many consumers. Our contributions are of two kinds : we initially proposed changes in the representation of the problem used by the initial approach (CESNA) to remove restrictions prohibiting scalability, and in a second time we defined a new model (MANA : Multi-level balancing Negotiating Agents) using this new representation with a new resolution process based on endogenous control mechanisms of the system activity. These mechanisms are based on the materialization of the microscopic effects of the macroscopic phenomenon to direct (the path in the search space) to make it noticeable by agents. Our measurements show that this new model allows the scaling (the resolution of industrial problems) and a significant performances improvement of the resolution showing the effectiveness of the control allowed by the mechanisms used.

Cette thèse propose une méthode pour l'analyse de problèmes relevant des systèmes complexes physiques ouverts avec des systèmes multi-agents physiques. Cette méthode que nous appelons DIAMOND (Decentralized Iterative Approach for Multiagent Open Networks Design) agence quatre phases en un cycle de vie en spirale. Elle propose d'utiliser, pour le recueil des besoins, des notations d'UML mais elle structure le fonctionnement global du système via une étude de modes de marche et d'arrêt. Elle utilise le raffinement notamment entre le niveau local et le niveau global du système et assemble les comportements individuels et les comportements sociaux tout en identifiant les influences de l'un sur l'autre. Elle guide le concepteur durant la phase de conception générique en utilisant les composants comme unité opératoire. En fin de cycle, le partitionnement logiciel/matériel du système intervient et permet la génération du code ou des descriptions matérielles.<br />Il n'était pas suffisant de proposer une méthode : considérer les composants des systèmes complexes physiques comme des noeuds coopérants d'un réseau sans fil est une démarche attrayante qui peut être vue comme la traduction physique extrême de la décentralisation. De fait, des besoins spécifiques en architectures doivent être traités. Pour cela, nous proposons le modèle MWAC (Multi-Wireless-Agent Communication) qui repose sur l'auto-organisation des entités du système.<br />Ces deux contributions sont exploitées au sein de l'application EnvSys qui a pour objectif l'instrumentation d'un réseau hydrographique.

L'observation des systèmes complexes artificiels à grande échelle est difficile en raison de leur dimension et de leur ouverture. Cette thèse propose le modèle SMA-R (Système Multi-Agent Récursif) basé sur la récursivité pour l'observation multi-niveau des systèmes complexes artificiels. À partir d'un Système Multi-Agent donné, ce modèle est capable de construire une représentation abstraite multi-niveau. Le modèle d'agent récursif proposé possède un module contenant les connaissances, les capacités et le contexte de récursivité; un module pour observer les changements; deux mécanismes pour construire ou détruire les niveaux abstraits; un module d'interaction récursive prenant en charge des comportements collectifs et individuels. Pour appliquer ce modèle à des SMA physiquement décentralisés, nous avons proposé une architecture générique décentralisée d'agents récursifs en adoptant les concepts du modèle OSI qui offre en avant les capacités que nous cherchons: multi niveau, encapsulation, échange de messages virtuels et physiques... Un framework décentralisé générique a été développé permettant aux agents réels de construire les niveaux d'observation. Ce framework est appliqué à l'observation d'un réseau de capteurs sans fil. / Observation of large scale artificials systems is difficult because of their dimension and their openness. This thesis proposes a model SMA-R (Recursive Multi-Agent Systems) based on recursion for multi-level observation of artificial complex systems. From a given SMA, this model is able to build multi-level of abstractions. The model's agent has a module containning knowledge, skills and context of recursion, an eye to observe changes; two mechanisms to build or destroy an abstract level, a module of recursive interaction to support collective and individual behaviors. For applying this model to SMA physically decentralized, we proposed a generic decentralized architecture for recursive agent by adopting the concepts of the OSI model which offerts forward capabilities that we look for: multi-level encapsulation, exchange of virtual and physical messages ... A generic decentralized framework was developed allowing applicatives agents to build multi-levels observation. This framework is applied to the observation of a wireless sensor network.

Le travail que nous présentons dans cette thèse s'articule autour du problème de la formation de coalitions entre des agents égoïstes qui planifient leurs activités, dans les systèmes multi-agents (SMA). Nous avons proposé, dans un premier temps, un mécanisme qui se fonde sur l’analyse des actions des agents dans leurs plans et le raisonnement sur les plans des autres, grâce notamment au calcul d’un degré de croyance sur les actions. Nous nous sommes, par ailleurs, intéressés au problème de la formation de coalitions avec des contraintes dynamiques et des préférences que les agents révèlent et communiquent aux autres lors de leurs négociations. Enfin, nous avons affiné notre mécanisme de formation des coalitions en permettant une recherche des coalitions guidée par la construction d'un arbre de contraintes et d'un arbre de coalitions, qui sont ensuite exploré par le biais de l'algorithme Monte-Carlo. / The work we present, in this thesis, focuses on the coalition formation problem for self-interested agents which plan their activities in multi-agents systems. As a first step, we have proposed, a mechanism that is based on the analysis of the agents' actions in their plans and reasoning about the plans of others. Additionally, we have addressed the problem of coalition formation with dynamic constraints and preferences that agents reveal and communicate to others during their negotiations. Finally, we have refined our coalition formation mechanism allowing a guided search of the coalitions by building a tree of constraints and a tree of coalitions. Each tree is explored by means of the Monte-Carlo algorithm.

Les systèmes multi-agents (SMA) mettent en relations des entités autonomes, les agents, dont les actes et les interactions participent à la mise en place d'un comportement et d'une fonctionnalité globale du système. La structure et le fonctionnement global du système sont décrits à travers la notion d'organisation : celle-ci regroupe l'ensemble des places occupées par les agents, de leurs relations et de leur importance dans la fonctionnalité attendue du système. Usuellement, ces concepts sont formalisés par des notions empruntées à l'analyse des organisations humaines et animales : rôles, groupes, normes, etc. Cependant, une part importante des organisations des SMA n'est que partiellement décrite par ces notions : la dynamique. En effet, dans les SMA ouverts, dans lesquels des agents, parfois inconnus à la conception du système, peuvent entrer ou sortir de celui-ci à tout instant, et dans les SMA auto-organisés, où la structure du système se forme et se reforme en fonction du contexte, la dynamique des organisations, c'est-à-dire l'analyse de leur évolution au cours du temps, est un champ important qui est difficile à décrire avec les notions de haut-niveau usuellement utilisées pour formaliser les organisations. Ce que nous proposons dans cette thèse est donc un modèle de description des organisations pour les SMA, axé sur la possibilité de décrire une vaste variété de système, à la fois dans leurs aspects statiques et dynamiques. Pour atteindre cela, nous nous appuyons sur une conception émergentiste et calculatoire, et nous créons notre modèle autour de trois éléments statiques typés et de bas-niveau : les agents, les relations et les tâches, et un élément dynamique : les mécanismes organisationnels. Nous proposons ensuite des méthodes descriptives des organisations fondée sur l'agrégation de contraintes sur les systèmes exprimées à partir de ces éléments, ainsi que des méthodes calculatoires destinées à permettre l'extraction de propriétés globales sur les organisations à partir de ces descriptions ; tout cela dans l'optique de fournir une aide méthodologique à la conception et à l'analyse d'organisations pour les SMA. Nous appliquons ensuite l'utilisation de notre modèle sur des applications précises afin de démontrer son intérêt et sa pratique dans la formalisation et dans la comparaison d'organisations dynamiques pour les SMA. / Multiagent systems (MAS) are composed of interacting autonomous entities called agents. Their behaviors and interactions take part in the generation of a global functionality in the system. The notion of organization describes the structural and functional aspects of such systems: it includes the objectives of each agent, the way they can interact and create relationships and their importance in the system's global function. These concepts are usually formalized through notions derived from human and animal organizations: roles, groups, norms… However, an important part of MAS' organization can only be partially described with these notions: dynamics. In open MAS – where agents can enter or exit the system at any time, and where their number and characteristics are often not known at the time of the system's design – and in self-organized MAS – where the system's structure evolves with relation to context and environment – organization's dynamics is very difficult to formally describe with these high-level notions. In this thesis, we propose a model for MAS organizations' description, which is focused toward the description of a wide range of systems and the modeling of both their static and dynamic aspects. In order to achieve this, we ground our model on an approach based on emergence and computation. We then create a model based on three basic, low-level, typed static elements: agents, relations and tasks, and one low-level dynamic element: organizational mechanisms. We then propose some methods for organization description based on our model and the principle of system's constraints aggregation. We also provide some computational methods allowing the calculation of some global properties over described organizations, in order to provide a methodological help for MAS design and analysis. We then apply our model and the proposed methods on practical applications in order to show its pertinence in MAS organizations' formalization and comparison.

Nous nous intéressons à l'étude de la dynamique des réseaux composés d'une multitude d'agents. Les motivations de ce travail trouvent leurs sources dans de nombreux domaines et notamment la biologie avec l'étude de l'émergence de comportements collectifs cohérents chez les animaux (vol en formation d'oiseaux migrateurs). Considérons un certain nombre d’agents (animaux) dont le comportement dynamique individuel peut être modélisé par une équation différentielle. Les agents communiquent : les liens sont représentés sous la forme d’un graphe dont les sommets sont les agents du système. Chaque agent a la connaissance de l’état des agents auxquels il est connecté et ajuste sa dynamique à l’aide de cette information. Des comportements collectifs peuvent alors émerger comme par exemple le phénomène de flocking (tous les agents se déplacent dans la même direction). Plusieurs modèles d'interaction ont été proposés, les plus connus étant le modèle de Viscek (1995) ou le modèle de Cucker-Smale (2007). L'étude de ces modèles repose généralement sur des méthodes d'analyse de stabilité des systèmes dynamiques ou des systèmes hybrides, lorsque le graphe de communication évolue dans le temps. Nous souhaitons dans cette thèse évaluer la robustesse de l'émergence de ces comportements collectifs en étudiant l'influence de divers facteurs: paramètres du modèle, topologie du graphe, nombre d'agents, présences de perturbations. Nous nous intéresserons notamment au phénomène de scission du groupe d'agents en plusieurs groupes d'agents coordonnés. / This thesis presents a study on multi-agent systems. Such systems find numerous applications such as multi-vehicle control in robotics, the design of smart distributed energy networks and the modeling of opinion dynamics. In a first part, we present new results regarding consensus theory which extend the recent work from Hendrickx and Tsitsiklis on cut-balanced consensus. Then, we apply the consensus system to the control of a fleet of vehicles. We present several results regarding velocity alignment (flocking). This study is based upon a graph robustness analysis in order to preserve the connectivity of the interaction network. This concept is of main importance in this study. In the last part, we state results froma collaborative work with a sociologist regarding the social network linked to the controversy concerning o-road motorized leisure in France. We study the link between the national and local scenes. To do so, we use large graph visualization tools and actor centrality measures.

L'objectif de cette thèse est de proposer une approche générale améliorant le maintien de la cohérence et de la robustesse dans un système multi-agents (SMA) qui recueille collectivement des informations provenant des sources distribuées où certains sources sont défectueuses (volontairement ou non). Dans ce contexte, les informations recueillies collectivement par le système sont une agrégation progressive (non linéaire) des informations recueillies individuellement par chaque agent. Par conséquent, chaque agent a des informations directes (recueillies par lui-même) et des informations indirectes (obtenues grâce à la communication avec d'autres agents). La cohérence du système est définie par la compatibilité des informations recueillies collectivement sur l'environnement exploré avec l'environnement réel. La robustesse du système est définie par la capacité du système de maintenir la cohérence de ses informations, en dépit de l'existence et de l'augmentation des agents défaillants au sein du système.Pour assurer la cohérence du système, nous proposons un modèle de confiance appelé TrustSet, permettant aux agents de raisonner eux-mêmes sur les informations collectées et en particulier de calculer la fiabilité de ces informations. Chaque agent maintient un réseau de confiance et un système d'informations locales construit à partir de la confrontation des informations directes (collectées par l'agent) et des informations indirectes (obtenues à partir des agents rencontrés) pour développer une stratégie de communication locale ou globale garantissant la robustesse du système par rapport aux effets de la dissonance des agents. Ensuite, nous construisons un système multi-agents capable de définir dynamiquement ou de faire émerger des stratégies de déplacement ou de communication adaptées à la perturbation. Une démarche d'auto-organisation se base sur une vision systémique dans laquelle nous considérons un couplage structurel entre les deux composantes du système : le sous-système de collecte d'information directe et le sous-système de communication. Ce mécanisme agit comme un guide pour la communication et pour la limitation de la diffusion d'informations dissonantes dans le système, réduisant ainsi son impact sur le processus de la collecte d'information collective. De nombreuses simulations ont été menées dans le cadre d'une application de cartographie collaborative, afin de montrer l'intérêt de notre approche. / This thesis addresses the issue of maintaining information coherence and its robustness in a multiagent system, that collectively gathers information from distributed sources and where some sources may be defective (deliberately or not). In this context, the collective information gathered by the system is a progressive (possibly non-linear) aggregation of information collected individually by each agent. Therefore, each agent has direct information, collected by itself, and indirect information, obtained through communication with other agents. System coherence is defined by the compatibility of collected information about the explored environment and its actual information. System robustness is defined by the capability to maintain information coherence, despite the existence and increase of faulty agents within the system. To ensure the system coherence, this thesis proposes a trust model named TrustSets, allowing agents themselves to reason about collected information to ensure its consistency by using the calculation of the information reliability. Each agent maintains a trust network and can recognize direct (collected from the environment) and indirect (collected by exchanging information with other agents) information, not only in its stored data, but also in the data transmitted by agents it encounters. Then, the agents develop their own local and global communication strategies to ensure the system robustness against the effects of dissonance agents. To ensure the system robustness, we construct a multi-agent system which brings out dynamically strategies of movement and communication automatically adapted to the perturbation. For this purpose, we propose a self-organizational approach, based on a systemic view in which we consider a structural coupling between two levels: direct information gathering and communication. This mechanism acts as a guide for communicating and for limiting the propagation of dissonant information in the system. Consequently, it reduces the impact of dissonant information on the process of gathering information collectively. Various experiments were conducted as the part of a collaborative mapping application to show the interest of our approach.

Cette thèse a pour objectif de proposer des solutions aux problématiques de la narration interactive. Nous souhaitons ainsi proposer une méthode de conception pour les auteurs, ainsi qu’une logique d’exécution utilisant ce modèle pour contrôler la construction d’un récit. Nous appliquons nos travaux au contexte des jeux vidéo, mais souhaitons adresser la narration interactive dans une dimension plus large. Nous abordons la narration interactive comme une déstructuration de la narration classique. Le processus de création du récit n’est ainsi plus à la seule charge de l’auteur, mais implique également le public. Au travers d’une revue de la narration classique, nous souhaitons donc, dans un premier temps, formaliser le récit et ses enjeux. Nous utilisons ensuite le concept d’œuvre en mouvement pour identifier les processus et acteurs mis en jeu dans la coproduction d’une œuvre, et ainsi définir les enjeux de nos travaux. Pour adresser ces problématiques, nous proposons un modèle de la narration interactive à base d’automates. Celui-ci permet un contrôle et une vérification des récits possibles, tant lors de la conception, que dynamiquement à l’exécution. Cependant ce formalisme peut être complexe à prendre en main pour des auteurs non-initiés. Ainsi, nous formulons un modèle de haut-niveau, basé sur les concepts de la narratologie, permettant à ces derniers de créer un modèle de narration interactive en manipulant des concepts qu’ils maitrisent. Ce modèle est alors converti vers notre modèle à base d’automates. Ce dernier sert alors de référent pour le contrôle dynamique de la narration interactive par un superviseur multi-agents. Celui-ci, par observation des évènements produits dans le jeu vidéo, est alors en mesure de contrôler le récit en cours de production pour garantir les critères de qualités spécifiés par l’auteur. Nous proposons une implémentation de notre approche sous la forme d’un framework, comprenant notamment des outils auteurs d’édition des modèles que nous définissons, mais également les algorithmes de supervision nécessaires à l’asservissement de l’univers virtuel du jeu vidéo. / This PhD thesis has for objective to propose solutions to interactive storytelling problems. We aim to propose a design method for the authors, as well as a logic of execution using this model to control the narrative unfolding. We apply our works in the video games context, but wish to address interactive storytelling in a wider dimension. We so approach the interactive story as a breakdown of the classic storytelling. Indeed, interactive storytelling creation process is not any more only under the author responsability, but also involves spectators. Through a review of the classic storytelling, we thus wish, at first, to formalize storytelling and its stakes. We use then the concept of ”œuvre en mouvement” to identify processes and actors involved in this creation process of a work, and thus to define the stakes in our research works. We propose an interactive storytelling mode base on automata. This one allows a controland a check on possible narratives, during design as well as dynamically while producing the story. However this formalism is complex to handle by authors. So, we formulate a top-level model, based on storytelling concepts, allowing authors to create an interactive story model using concepts they know. This model is then converted into our automaton based model. The latter serves then as referent for the dynamic control of the interactive storytelling, done by a supervisor multi-agents. This one, by observing produced events in the video game, is then able of controlling and guarantee the quality criteria specified by authors. We propose an implementation of our approach in a framework, including authoring tools to edite our models. We also implements automata check and supervision algorithms necessary to control video game virtual universe.