La conception d’un système mécatronique est un problème d’optimisation multidisciplinaire et multi-objectif. Les approches d’optimisation actuellement utilisées, pour l’optimisation des systèmes multidisciplinaires, sont coûteuses en temps de calcul, difficiles à mettre en œuvre et non flexibles avec la phase de conception préliminaire, où les objectifs et les contraintes de conception changent fréquemment. D’où la nécessité de chercher une nouvelle technique plus simples à mettre en œuvre, moins coûteuse et qui permet d’adapter dynamiquement une solution suite à un changement des spécifications. C’est dans ce contexte que cette thèse se focalise sur le développement d’une approche multi-agents de conception qui, se basant sur les connaissances disciplinaires et par un comportement coopératif, permet de trouver collectivement une solution optimale qui satisfait les contraintes et les performances demandées.L'approche proposée est basée sur un processus de conception pour faciliter la conception collaborative distribué des systèmes mécatroniques. Cette approche est appliquée à la conception préliminaire d'un véhicule électrique pour illustrer comment l'utilisation du paradigme multi-agent aide les concepteurs à prendre des décisions efficaces et de parvenir à une décision optimale de l'ensemble du problème. Une étude comparative avec les méthodes classiques d'optimisation est faite afin de démontrer la validité et l'efficacité de l’approche proposée. / The design of a mechatronic system is a multidisciplinary and multi-objective optimization problem. Optimization approaches currently used for the optimization of multidisciplinary systems are expensive in computation time, difficult to implement, and inflexible with the preliminary design phase, in which the objectives and design constraints change frequently. It is therefore necessary to look for new techniques easier to implement and less expensive, that enable to adapt dynamically a solution due to a change in specifications. In this context that this thesis focuses on the development of a multi-agent design approach, based on disciplinary knowledge and cooperative behavior; make possible to collectively find an optimal solution that satisfies the required constraints and performance.The proposed approach is based on a design process to facilitate collaborative distributed design of mechatronic systems. This approach is applied to the preliminary design of an electric vehicle to illustrate how the use of the multi-agent paradigm helps designers in making effective decisions and to achieve an optimal decision of the overall problem. A comparative study with traditional optimization methods is made to demonstrate the validity and effectiveness of the proposed approach.

Nous proposons donc un modèle original d'apprentissage constructiviste adapté pour un système d'AmI. Ce modèle repose sur une approche décentralisée, permettant de multiples implémentations convenant à un environnement hétérogène. Dans les environnements réels continus sans modélisation à priori, se pose la question de la modélisation des structures élémentaires de représentation et particulièrement le problème d'amorçage de l'apprentissage sensorimoteur (comme décrit par [Kuipers06]). Dans le cadre du modèle général proposé, nous explicitons ce problème particulier et proposons de le traiter comme une forme d'auto-organisation modélisée par un système multi-agent. Cette approche permet de construire des motifs d'interaction élémentaires à partir des seules données brutes, sur lesquels peut reposer la construction d'une représentation plus élaborée (voir [Mazac14]). Nous présentons enfin une série d'expérimentations illustrant la résolution de ce problème d'amorçage : tout d'abord grâce à un environnement simulé, qui permet de maitriser les régularités de l'environnement et autorise des expérimentations rapides ; ensuite en implémentant ce système d'apprentissage au sein d'un environnement d'AmI réel. Pour cela le modèle est intégré dans le système d'AmI développé par l'entreprise partenaire de cette thèse CIFRE. Puis nous présentons une possible application industrielle des résultats de cette première étape implémentée d'amorçage de l'apprentissage sensorimoteur. Nous concluons par l'analyse des résultats et des perspectives de ce type d'approche pour l'AmI et l'application en général de l'IA aux systèmes réels en environnements continus / The theory of cognitive development from Jean Piaget (1923) is a constructivist perspective of learning that has substantially influenced cognitive science domain. Within AI, lots of works have tried to take inspiration from this paradigm since the beginning of the discipline. Indeed it seems that constructivism is a possible trail in order to overcome the limitations of classical techniques stemming from cognitivism or connectionism and create autonomous agents, fitted with strong adaptation ability within their environment, modelled on biological organisms. Potential applications concern intelligent agents in interaction with a complex environment, with objectives that cannot be predefined. Like robotics, Ambient Intelligence (AmI) is a rich and ambitious paradigm that represents a high complexity challenge for AI. In particular, as a part of constructivist theory, the agent has to build a representation of the world that relies on the learning of sensori-motor patterns starting from its own experience only. This step is difficult to set up for systems in continuous environments, using raw data from sensors without a priori modelling.With the use of multi-agent systems, we investigate the development of new techniques in order to adapt constructivist approach of learning on actual cases. Therefore, we use ambient intelligence as a reference domain for the application of our approach