Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / It is common the occurence of permanent faults in power distribution systems. In a typical radial power distribution system when the fault protection system operates, may cause power-off not only in the fault section, but also to all customers downstream the fault.Through disjunction devices normally closed along the feeder, and normaly open on its edges, is possible to isolate the faulty sector and reenergize the healthy ones, reducing the number of customers affected by a fault. Network operators normally do this procedure manually and in addition to demand a considerable ammount of time, is subject to errors on the part of the operator. In order to automate the analisys of the network and provided it of self-healing capacity, various methods have been proposed to solve this matter. Most of these approaches adopts a centralized strategy and do not address the aspect of electric power grid self-healing. In this work is proposed an approach that uses multi-agent systems for self-healing purposes of power distribution systems. Multi-agent are highly suitable for modelling distributed systems in the smart grid domain. For a safe recovery and without violation of operational restrictions the feeder agents perform an evaluation before device agents send any command to the network switches. The proposed multi-agent system is implemented in a agentâs development platform proposed in this work that uses the Python programming language. The platform is called PADE, Python Agent DEvelpment framework. The computer representation of the network, without simplifications, is accomplished by a data encoding based on the theory of graphs and named node-depth representation that serves as a basis for the development of an API of network representation that models each of the required components in the restoration analysis. The device agents communicate with IED that in turn control the switches in the network, by means of IEC 61850 protocols: GOOSE and MMS. To validate the proposed approach, computer simulations are performed using a simplified distribution power grid as a case study and a test platform with relay test case, protection and control IED, managed switch and embedded systems. / à comum a ocorrÃncia de faltas permanentes no sistema de distribuiÃÃo de energia elÃtrica. Por tratar-se de um sistema radial, a atuaÃÃo da proteÃÃo para estas faltas causa a desenergizaÃÃo nÃo sà do setor em falta, mas de todos os consumidores a jusante do setor onde ocorreu a falta. Fazendo uso dos dispositivos de disjunÃÃo normalmente fechados ao longo do alimentador e normalmente abertos nas suas bordas à possÃvel isolar o setor sob falta e re-energizar os setores sÃos, reduzindo o nÃmero de consumidores afetados por um defeito. Este procedimento à normalmente feito pelos operadores da rede, e alÃm de demandar um tempo considerÃvel, està sujeito à erros por parte do operador. No sentido de tornar automÃtica as anÃlises de restauraÃÃo da rede e prover o sistema da capacidade de auto-cura, tÃm sido propostas diversas metodologias para o problema. A maioria destas abordagens adota uma estratÃgia centralizada e nÃo abordam o aspecto de auto-cura da rede elÃtrica. Neste trabalho, à proposta uma abordagem utilizando sistemas multiagentes para recomposiÃÃo de setores de alimentadores de distribuiÃÃo de energia elÃtrica. A tÃcnica de sistemas multiagentes vem se mostrando bastante promissora no desenvolvimento de sistemas distribuÃdos em um contexto de redes elÃtricas inteligentes. Para que a recomposiÃÃo ocorra sem a violaÃÃo das restriÃÃes operacionais e de forma coerente, sÃo feitas anÃlises pelos agentes alimentadores antes que qualquer comando seja enviado para as chaves do sistema por meio de agentes dispositivo. O sistema multiagente proposto à implementado em uma plataforma de desenvolvimento de agentes proposta neste trabalho e que utiliza a linguagem de programaÃÃo Python. A plataforma tem o nome de PADE, Python Agent DEvelpment framework. A representaÃÃo computacional sem simplificaÃÃes da rede à proporcionada por uma codificaÃÃo de dados apoiada na teoria de grafos e denominada RepresentaÃÃo NÃ-Profundidade, que serve de base para o desenvolvimento de uma API de representaÃÃo da rede-elÃtrica que modela cada um dos componentes necessÃrios nas anÃlises de recomposiÃÃo. Ao agente dispositivo à dada a possibilidade de comunicaÃÃo com IED, que controlam as chaves do sistema, por meio dos protocolos da norma IEC 61850: GOOSE e MMS. Para validar a metodologia proposta sÃo realizadas simulaÃÃes computacionais utilizando uma rede de distribuiÃÃo simples como caso base e uma plataforma de testes com: mala de testes de relÃs, IED de proteÃÃo e controle de mercado, switch gerenciÃvel e placas de desenvolvimento de sistemas embarcados.

Os conceitos de reputação e confiança, tão difundidos em outras áreas de pesquisa, mostraram-se úteis também em sistemas multiagentes (SMA), particularmente no processo de formação de parcerias, em que agentes selecionam parceiros com os quais irão cooperar. Apesar dos inúmeros trabalhos desenvolvidos na área de SMA que propõem modelos para o cálculo de reputação e confiança, um aspecto essencial do uso de tais modelos ainda não foi suficientemente estudado: como estes conceitos podem efetivamente ajudar agentes autônomos a agir em um sistema aberto. Do ponto de vista do agente, existem algumas questões importantes relacionadas a este cenário: (1) como escolher um parceiro, levando em conta a reputação do candidato e o custo associado à parceria? (2) o quão vantajoso é manipular informação? (3) como agir em uma sociedade norteada pelo conceito de reputação a fim de atingir melhores resultados? Este trabalho tem por objetivo promover uma análise de tais questões por meio da discussão de resultados obtidos com uma ferramenta de simulação denominada RePart, criada especificamente para este fim. As simulações apresentam como cenário um modelo simplificado de um mercado constituído por consumidores e empresas. / The concepts of reputation and trust, largely researched in other fields, have proved to be also very useful in multi-agent systems (MAS), specially in the process of partnership formation, in which agents select partners to cooperate with. Despite all research that has been carried out in the past few years concerning different reputation and trust models for autonomous agents, an essential aspect related to the use of these models was not sufficiently stressed: how these concepts may effectively help an autonomous agent in order to better evolve in an open MAS scenario. From an agent perspective, there are some important questions regarding this issue: (1) how to choose a partner, taking into account its reputation and the costs associated with the partnership? (2) is it worth to manipulate information? (3) how to act in a society guided by the concept of reputation in order to achieve better results? This work promotes the analysis of these questions through the discussion of the results obtained from a reputation-based partnership formation simulator called RePart, which was specifically designed for this goal. The simulations present a simplified consumer/enterprise market scenario as a target domain.

Avec le développement des objets connectés, les agents embarqués déployés dans des environnements physiques et les applications multi-agents qui les impliquent deviennent de plus en plus populaires. Ces systèmes multi-agents sont amenés à partager le même environnement physique. Cette cohabitation d'agents de systèmes différents, qui n'ont pas nécessairement été prévus pour interagir entre eux par les concepteurs, les amène cependant à se solliciter. Un agent peut alors participer à la réalisation d'objectifs incompatibles avec les siens ou ceux de ses collectifs. Pour éviter ces situations, nous proposons un modèle d'agent basé sur les identités pour l'aider à décider de sa participation ou non à des actions collectives. / Embedded agents deployed in physical environments are increasingly interoperable, and are likely to coexist with agents of others systems in a same physical space. So, an agent needs to be able to cooperate with agents from other systems and to form coalitions with unfamiliar teammates. However, before committing to cooperate with others, an agent must take into account that it may get involved in the achievement of objectives that are incompatible with its own, with the global objectives of its system, or with those derived from its previously joined coalitions. To avoid such situations, we propose an identity-based cooperation mechanism. This mechanism involves creating and sustaining the agent identity, and a commitment process to reason about identities when solicited to participate in a collective trans-MAS action.

La modélisation et la simulation des systèmes complexes constitue une solution idéal pour comprendre ces systèmes. En effet, l'expérimentation virtuelle permet, par rapport à l'expérimentation réelle dans le champ d'étude considéré, d'apporter des réponses plus rapides aux questions posées sur ces systèmes, ce qui donne la possibilité de proposer des solutions en un temps adapté au contexte réel. Ce travail traite la question de la représentation de l'action humaine en prenant en compte sa dimension temporelle et spatiale aux échelles individuelle et collective. Cette question a déjà été traitée dans le domaine de l'intelligence artificielle, en général, et celui des systèmes agricoles, en particulier, qui constitue le domaine d'application de cette thèse. Les modèles proposés jusqu'à présent se basaient principalement sur la théorie de l'action planifiée en ne prenant en compte que la dimension temporelle de l'action. Les limites majeures de ces modèles résident dans leur complexité dans la mesure où il est difficile de pouvoir prédire l'ensemble des changements futurs dans l'environnement de l'acteur. Cela conduit à la nécessité de re-planifier fréquemment les actions afin d'obtenir des résultats cohérents. La deuxième limite réside dans l'écart qu'il peut y avoir entre les résultats des actions simulées et la réalité observée. En effet, un acteur ne réalise pas systématiquement les actions qu'il prévoit selon les situations réelles dans lesquelles il se trouve. Afin de pallier aux limites des modèles de l'action planifiée, nous avons développé un modèle de l'action humaine qui se base sur la théorie de l'action située. L'action est vue comme un processus doté d'une épaisseur temporelle émergent des situations créées par l'interaction entre l'acteur et son environnement dans le temps et dans l'espace. Notre modèle combine le concept d'affordance, le concept de stigmergie ainsi que la notion d'émergence. Nous proposons donc un système multi-agents dans lequel l'espace est explicitement représenté et partitionné en un ensemble de places. Le pilotage de chaque place est attribué à un agent abstrait. Celui-ci représente un observateur capable de détecter à tout instant les affordances émergentes sur sa place ainsi que de déclencher l'action appropriée. Les acteurs sont représentés comme des entités de l'environnement au même titre que les objets passifs. Ces entités de l'environnement portent un ensemble d'informations sur leurs capacités à exécuter ou subir des actions. Ces informations permettent aux agents, grâce aux méta-connaissances qu'ils détiennent de détecter les affordances. Celles-ci, une fois détectées, sont réifiées dans l'environnement et utilisées par les agents grâce à un mécanisme de sélection d'actions pour déterminer l'action qui sera finalement exécuter. La coordination des actions au niveau collectif se fait par stigmergie : les agents communiquent de façon implicite en utilisant un ensemble de marques qui sont une métaphore des phéromones des colonies de fourmis. Afin de montrer la pertinence du modèle proposé, un prototype appliqué au domaine des systèmes de production agricoles a été implémenté en utilisant la plateforme AnyLogic. / Simulation modelling of complex systems nowadays is an ideal solution to get a good understanding of these systems. In effect, compared with real experiments in the field of studies considered, virtual experiments allow one to quickly answer questions about these systems and provide solutions within a delay well adapted to their actual context. This thesis deals with the issue of human action representation, accounting with its temporal and spatial dimensions at individual and collective levels. This question has already been addressed in the field of Artificial intelligence in general and in the one of Agricultural systems in particular, the latter being the application domain of this thesis. The models proposed to date were mainly based upon the theory of planned action, explicitly accounting with the temporal dimension of action only. The main limits of these models lie in their complexity, because the ability to predict all future changes in actors' behaviors is far too difficult. This difficulty leads to the need of frequently re-planning the course of actions in order to get consistent results. The second drawback lies in the discrepancy that may arise between the results of simulated actions and actual observations. In effect, real actors do not realize systematically the actions they forecast according to the situations they actually encounter. In order to overcome the limits of planning models, we developed a model of human action based on the theory of situated action. Action is there viewed as a process endowed with a temporal thickness and emerging from the situations created by the interaction, through time and space, between the actor and its environment. Our model combines the concepts of affordance and stigmergy as well as the notion of emergence. Therefore we propose a multi-agents system within which space is explicitly represented and partitioned into a set of “places”. The control of each place is left to an abstract agent standing for an observer capable of detecting the affordances occurring on its place and trigger appropriate actions. Actors as well as passive objects are represented as “environmental entities”. These entities carry information about their capacity of performing or undergoing actions. This information allows the agents to detect affordances thanks to the meta-knowledge they hold. Once detected, these affordances are reified in the environment to be used to determine the action that will eventually be executed. Coordination of actions, at the collective level, is performed through stigmergy: the agents communicate implicitly between them using a set of marks as a metaphor of pheromons in ant colonies. To prove the relevance of the proposed model, a software prototype, applied to the domain of agricultural production systems, has been implemented with the simulation platform AnyLogic.

Cette thèse propose une méthode pour coordonner flexiblement des Systèmes Multi-Agents (SMA). Plus en détails, nous étudions comment influencer des agents artificiels afin que, collectivement, ils atteignent des objectifs complexes et/ou dynamiques dans des environnements eux-aussi complexes et dynamiques (ex: un groupe de robots pour secourir les victimes lors d'un désastre, qui peut s'adapter à une grande variété de dangers, conditions climatiques, état des victimes).Dans ce but, nous avons d'abord étudié pourquoi, dans les sociétés humaines, les humains parviennent à coordonner relativement flexiblement mais pas leurs contreparties artificielles (agents des SMA). Cette opposition peut être grandement expliquée à l'aide d'un facteur clef : la culture. Les humains qui partagent un même bagage culturel se coordonnent flexiblement plus facilement, car ils ont une idée commune de ce que "travailler ensemble" veut dire. A contrario, les agents n'ont pas ce bagage et leurs échecs pour travailler ensemble s'apparente souvent à des chocs culturels.Ainsi, notre objectif consiste à répondre à la question suivante: peut-on utiliser une culture semblable à celle des humains comme un outil coordonner les SMA (et si oui, comment) ? Pour répondre à cette question, il nous faut d'abord expliquer : comment intégrer une culture semblable à celle des humains dans un SMA? Cette seconde question en soulève une troisième à étudier en premier : comment est-ce que la culture influence la manière dont la coordination se passe dans les sociétés humaines ?1- Nous montrons que de manière générale, la culture influence les décisions individuelles prises en situation d'interaction (ex: au travers d'attentes, de manière d'agir et de raisonner). Cette influence mène à l'occurrence de schémas d'interaction abstraits, récurrent et cohérents, qui, généralement, améliorent la performance collective. Ensuite, nous spécifions comment les principaux mécanismes l'influence connue de la culture (ex: importance culturelle accordée au pouvoir, aux règles) appliquent spécifiquement en situation de coordination (ex: la culture influence si les dirigeants donnent des ordres vs. des propositions à leurs subordonnés).2-Nous montrons comment répliquer les mécanismes l'influence de la culture sur la coordination dans les SMA. Tout d'abord, puisque la culture est fondée dans les décisions individuelles, nous mettons en avant un mécanisme de décision humain clef qui, à la fois, est sensible à la culture et influence la coordination. Ce mécanisme se trouve dans les valeurs, ce que les gens considèrent comme "bien" ou "important" (ex: honnêteté, discipline, autonomie). Ensuite, nous intégrons ces valeurs dans une architecture agent capable de prendre des décisions en situation de coordination. Enfin, nous illustrons que notre architecture peut en effet reproduire l'influence de la culture sur la coordination à travers de deux simulations qui répliquent des phénomènes culturels en situation de coordination connus.3-Nous étudions comment ces valeurs, inspirées des valeurs humaines, peuvent être utilisées coordonner des SMA. Tout d'abord, nous étudions pour quels problèmes les valeurs offrent un moyen opérationnel pour soutenir la coordination. A l'instar des sociétés humaines, les valeurs sont particulièrement offrent un haut niveau de flexibilité, quand les agents doivent raisonner eux-même pour établir une coordination. Puis, nous étudions les détails techniques à considérer pour utiliser en pratique des valeurs pour coordonner flexiblement des SMA (ex: quelles valeurs choisir ? Comment les représenter ?).En résumé, cette thèse met en évidence que les principaux mécanismes de l'influence de la culture sur la coordination (en particulier, grâce à l'influence de la culture sur les valeurs) peuvent être répliquées au sein des SMA. De plus, nous montrons que ces mécanismes peuvent être manipulés dans le but de coordonner des SMA. / This thesis proposes a method for supporting flexible coordination in multi-agent systems (MASs). In other words, we aim at influencing societies of artificial agents such that they can handle complex or evolving environments and collective goals (e.g. robots providing an emergency support capable of handling various hazards, climatic conditions, status of victims).Towards achieving this goal, we first investigated why in human societies, for which MASs can be seen as an ``artificial" counterpart, humans manage to coordinate relatively flexibly comparatively with artificial agents in MASs. We discovered that culture is a key factor of this relative success. Briefly, when humans share a cultural background, they manage to coordinate more flexibly because they share a common idea about what ``working together'' means. Conversely, artificial agents miss this aspect, leading in turn to coordination failures that can are similar to cultural clashes.The lack raises our goal: we want to better understand how culture can be integrated within and used for coordinating artificial societies. This goal raises the following research question: (how) can human-like culture be used as a tool for supporting coordination in artificial societies? As a preliminary step for answering this question, we need first to answer this question: (how) can the influence human-like cultures be integrated within artificial societies? In turn, this question raises a third one to be answered first: how does culture influence coordination in human societies?As a first step, we expand general theories of culture for conceptualizing its influence in the context of coordination. From a generic perspective, we explain that culture influences individual decisions that support matching expectations and coherent interaction patterns, leading in turn to (generally) better collective performance. From a more specific perspective, we specify how the core acknowledged patterns of the influence of culture (e.g. cultural importance given to power status, to rules) apply in the context of coordination (e.g. culture influences the likeliness that leaders are (made) responsible for making decisions for subordinates vs. proposing alternatives).As a second step, we study how to replicate human-like influences of culture on coordination within artificial societies. First, since culture is grounded within individual decisions, we investigate the core culturally-sensitive decision aspects that impact the most (flexible) coordination in human societies. We discover that values, what people consider as ``good'' or ``important'' (e.g. honesty, obedience, autonomy), constitute such an aspect by deeply supporting a wide range of (interaction-related) decisions. Then, for illustrating how to replicate influence of culture within artificial societies, we build an value-sensitive agent decision architecture that can make coordination-related decisions. Finally, we illustrate that our architecture can replicate the influence of culture on coordination through two simulations that replicate known coordination-related cultural phenomena.As a third step, we study how human-like values can be used for supporting coordination in artificial societies. First, we investigate the range of coordination problems for which values can offer an operational means for supporting coordination. As in human societies, values are particularly adequate for problems with complex and dynamic environments, requiring agents to make coordination-related decisions. Then, towards concretely implementing values, we study the technical details to consider when using values for supporting flexible coordination (e.g. how to concretely design values and integrating them within decision processes).

Dans le cadre de l'environnement multi-agents AMICAL, cette thèse se propose d'étudier les problématiques liées à la conception de l'agent gestionnaire du modèle de l'apprenant (AGMA). Par gestion du modèle de l'apprenant, nous entendons à la fois la construction de ce modèle ainsi que la réponse aux interrogations des autres agents de l'environnement concernant le contenu de celui-ci. Nos problématiques sont à la fois de réfléchir à une formalisation du modèle de l'apprenant dans un domaine particulier qu'est l'apprentissage de la lecture ainsi que de proposer des mécanismes de construction de ce modèle intégrés à AGMA. Pour remplir son rôle de modélisation, AGMA va analyser le compte-rendu de la session de travail réalisée avec l'apprenant puis intégrer les nouvelles hypothèses issues de cette analyse au modèle existant. La contribution apportée par nos travaux est de deux ordres. Premièrement, nous proposons une représentation du modèle de l'apprenant sous forme de système multi-agents cognitifs où chaque agent sera en charge d'une partie du modèle. Deuxièmement, nous proposons de voir l'architecture d'AGMA comme un système multi-agents. À partir de l'analyse des différents rôles d'AGMA, nous avons dégagé une architecture modulaire : un module communication responsable de la communication entre les modules d'AGMA et le reste du système, un module analyse en charge de l'analyse des séquences de travail avec l'apprenant et un module modèle en charge de stocker et de maintenir à jour le modèle en intégrant les nouvelles hypothèses issues de l'analyse. Pour accroître la rapidité d'exécution nous avons représenté chaque module comme un système multi-agents.

Dans un système multi-agent (SMA) réactif, le lien entre le comportement collectif et celui des individus qui composent ce système est difficile à établir. Obtenir un comportement particulier est donc également difficile. Nous défendons le principe de maîtriser le comportement d'un SMA par une approche de contrôle. Pour cela, nous agissons sur le SMA à partir d'informations relatives à ses comportements globaux. Pour y parvenir, nous proposons tout d'abord de modéliser la dynamique globale du SMA sous forme d'un graphe d'états. Des outils d'apprentissage par renforcement permettent de construire ce graphe et de calculer une politique qui indique quelle action effectuer en fonction de l'état courant et d'un comportement cible à atteindre. Ensuite, cette politique est exploitée pour contrôler le SMA. L'originalité de notre proposition est de s'appuyer sur la dynamique du SMA décrite à son niveau global. Ainsi, les différents comportements du SMA sont exprimés dans notre proposition au même niveau de description que celui du comportement à atteindre. La proposition est appliquée au contrôle d'un SMA inspiré du déplacement de piétons dans un couloir. Nous la comparons à d'autres approches destinées à maîtriser le comportement d'un SMA. Nous vérifions que le principe du contrôle au niveau global fonctionne. Nous montrons que notre proposition fournit de bonnes performances de contrôle et permet d'atteindre un comportement cible plus fréquemment que les autres approches testées. Nous posons ainsi les premières pierres d'un cadre paradigmatique pour le contrôle au niveau global des systèmes multi-agents.

La diffusion dans l'espace géographique est l'expression d'une grande variété de logiques en interactions : logiques spatiales, logiques sociales et logiques économiques. Celles-ci coexistent et s'exercent à partir d'individus qui interagissent de manière répétitive. La simulation multi-agents permet la modélisation de ces processus dynamiques et offre alors la possibilité d'explorer de manière déductive les conséquences de nos théories et de tester la validité de nos hypothèses. L'intérêt d'une telle approche pour l'explication en géographie est argumenté d'un point de vue théorique, par l'exposé du corpus théorique de ces nouvelles méthodes et des bénéfices de leur transfert en sciences humaines et sociales, et d'un point de vue empirique, par l'étude de la diffusion des subventions à l'herbage en Suède du sud.

Les Systèmes Multi-Agents (SMA) forment un paradigme prometteur pour la conception de systèmes logiciel complexes. En effet, ce paradigme propose de nouvelles stratégies pour analyser, concevoir et implémenter de tels systèmes. Les systèmes multi-agents sont considérés comme des sociétés composées d'entités autonomes et indépendantes, appelées agents, qui interagissent en vue de résoudre un problème ou de réaliser collectivement une tâche. Nous nous plaçons dans un cadre d'ingénierie logicielle pour ce mémoire. Pour tout nouveau paradigme d'ingénierie logicielle pour pouvoir être pleinement appliqué et déployé il est nécessaire de disposer de nouveaux modèles et d'abstractions nouvelles. Ces abstractions servent de base à l'analyse et à la conception des SMA. De plus, toute méthodologie dédiée aux SMA doit prendre ces abstractions pour pouvoir développer des SMA de manière sys\-té\-ma\-ti\-que, sure, robuste et fiable. Les modèles à la base de tous les travaux dans ce mémoire sont composés de concepts organisationnels qui permettent de concevoir les SMA comme des sociétés d'individus, les agents, qui jouent des rôles dans des organisations. Ces concepts permettent également la description de structures organisationnelles complexes telles que les holarchies dans lesquelles les agents, désignés par le terme holons, peuvent être composés d'autres holons et définir une structure hiérarchique. La définition de ces concepts se fait au travers de méta-modèles exprimés avec une notation semi-formelle. Pour définir une sémantique non ambigüe et bénéficier d'outils de validation et de vérification nous proposons de spécifier des concepts au travers d'un langage formel. Aucun langage ne satisfaisant nos besoins nous avons composé deux langages existants : Object-Z et les statecharts. La syntaxe et la sémantique du langage formel OZS sont définies sur cette base. Des architectures d'agents sont étudiées en utilisant le modèle organisationnel et les outils formels. Ces études sont de deux types, définition complète d'une architecture et rétro-ingénierie afin de comprendre et analyser les éléments fondateurs d'architectures existantes pour pouvoir les réutiliser dans d'autres contextes. Deux méthodologies sont exploitant les concepts et la notation formelle sont proposées. La première est issue d'un travail initial concernant l'analyse et la conception de SMA Holoniques utilisant un cadre particulier. La deuxième est issue d'une collaboration avec Massimo Cossentino et est plus générale.

Ce travail est fondé sur une approche organisationnelle pour la gestion des connaissances lors des projets de conception mécanique. Lors de ces travaux, nous avons pris en compte les aspects sociaux et coopératifs du processus de conception où les acteurs métier travaillent ensemble, créent, utilisent et partagent leurs connaissances pour atteindre le même objectif : le développement d'un nouveau système mécanique. Quatre aspects ont été développés dans ce travail : <br />- L'élaboration d'un modèle organisationnel du processus de conception où sont représentés les rôles des acteurs métier, leurs compétences, leurs interactions ainsi que les connaissances qu'ils utilisent et partagent tout au long des activités de conception. Ce modèle est un guide pour la capitalisation et la réutilisation des connaissances lors des projets de conception ;<br />- La définition d'un modèle de mémoire organisationnelle, MemoDesign, fournissant un cadre pour la structuration et l'indexation des connaissances à archiver lors des projets de conception ;<br />- La construction d'une ontologie appelée OntoDesign permettant d'inférer et de manipuler les connaissances du domaine ;<br />- La conception et l'implantation du système multi-agents KATRAS prenant en compte les aspects sociaux et coopératifs du processus de conception et chargé de la construction de mémoires de projet au fil de l'eau des projets de conception mécaniques.