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.

Approcher les villes de l'aire méditerranéenne occidentale à travers le concept de propreté permet de révéler, à partir d'indicateurs non habituels, la diversité culturelle, civilisationnelle, géographique... de cet espace. Ce concept de propreté, dont l'usage devient récurrent, nécessite réflexion : pourquoi, où, pour qui, comment, par qui, à quel coût, dans quel but. ? Révélateur des conceptions de chacun, il joue un rôle important sur nos actions d'aménagement de l'espace et détermine une valeur au lieu et le qualifie positivement ou négativement : il est, ainsi, producteur d'espace. La prise en compte de la complexité émanant des nombreux critères de lisibilité révélant les multiples niveaux d'acteurs (décideurs, habitants, touristes, hommes, femmes etc.) associée à de nouvelles méthodologies est susceptible de conforter la prise de décision concernant des lieux publics (plus ou moins de propreté dans un lieu). Le second volet, plus pragmatique, initie une approche se référant aux jeux et aux systèmes multi-agents. La connaissance des relations hommes, territoires, actions et de leurs interactions peuvent faciliter l'aide à la décision, tout en assurant une information de qualité : les deux volets d'une gouvernance réussie.

La problématique est l'étude de la modélisation pour la simulation de systèmes complexes. Les processus de modélisation et de simulation étant complexes, il faut rationaliser la modélisation et gagner en maîtrise sur elle. Nous proposons de concevoir le modèle complexe comme une société de modèles en interaction. Nous appliquons l'approche orientée pattern pour rationaliser la modélisation en la centrant sur les données. Nous utilisons l'approche agent pour distribuer l'observation et le contrôle dans le modèle global. La société de modèles permet alors l'émergence des patterns par l'activité des agents. Les artefacts, appliqués à la modélisation, sont le support des données, des patterns et des interactions entre agents. Le couplage des agents se fait ainsi via les \artefacts, à la différence d'une approche par événements.<br />Nous identifions trois types d'agents : <br />1° les agentmodeles, qui exécutent le modèle d'un phénomène ; <br />2° les agents-observateurs, qui construisent des observables ; <br />3° les agents-contrôleurs, qui contrôlent localement le modèle global.<br />Les agents peuvent également s'adapter à leur environnement avec des opérations pour modifier leurs perceptions et actions. Le modèle complexe peut alors être construit incrémentalement, les comportements des agents peuvent être modifiés facilement, et un agent peut être ajouté ou enlevé du modèle global sans impact sur la structure des autres agents.<br />Enfin, nous identifions quatre types de comportements pour un agent-modèle : 1° basé sur des équations différentielles (intensionnel) ; 2° centré individu (émergent) ; 3° pré-calculé (extensionnel) ; 4° joué par un expert (participatif). Pour aller plus loin dans la rationalisation de la modélisation, nous exhibons les biais computationnels induits par la traduction de modèles conceptuels en modèles computationnels dans le cas de modèles de peuplements d'agents. Nous montrons que nos modèles sont très sensibles aux différents biais étudiés. Il est nécessaire que les thématiciens connaissent les sources de biais et que l'outil de simulation soit spécialisé afin de permettre : 1° d'expliciter le modèle, 2° de garantir les propriétés identifiées et 3° de permettre des analyses systématiques. C'est ce que nous faisons dans notre simulateur. Enfin, ce travail entre dans le cadre du projet ANR Chaloupe. L'enjeu est d'envisager la co-viabilité de peuplements écologiques et de leur exploitation par des groupes sociaux (e.g. pêcheries). Nous présentons les résultats de simulation obtenus validant la société de modèles qui permet une modélisation souple et rigoureuse.

Si les Systèmes Multi-Agents (SMA) sont devenus des techniques de modélisation largement utilisées dans le domaine de la simulation de systèmes complexes, l'application de ces outils à des contextes géographiques reste cependant encore embryonnaire. L'intégration de la dimension spatiale au sein des SMA apporte en effet de nouvelles difficultés de modélisation que cette thèse aborde dans le cadre de la navigation maritime. Cette recherche propose un modèle multi-agents adapté à la représentation de comportements d'agents dans un environnement géographique. La démarche développée intègre une approche de raisonnement qualitatif et les comportements multiples des agents à travers le concept de rôle. Du point de vue du raisonnement spatial, modéliser les agents dans un environnement géographique impose de représenter les relations qui traduisent les interactions dans cet espace. A partir de cette observation, notre recherche développe un modèle d'interaction des agents basé sur des raisonnements spatiaux qualitatifs où les propriétés de l'environnement et du contexte géographique sont prises en compte. Le deuxième apport de la recherche est orienté vers la définition d'un modèle agent flexible qui permet la représentation de comportements multiples et changeants à travers la notion de rôle. La recherche est validée par la réalisation du prototype TRANS (Tractable Role Agent prototype for concurrent Navigation Systems) dont l'objectif est de modéliser et de simuler les trajectoires simultanées de navires.

Cette thèse traite de la conception de système multi-agents. Elle se focalise sur des approches formelles et s'est donné pour objectif à long terme de construire de manière automatique et décentralisée les comportements d'agents coopératifs devant résoudre collectivement un problème. Ce travail a cherché à proposer des méthodes pour construire les comportements d'agents sociaux, capables de prendre en compte à l'exécution la présence d'autres agents dans le système.<br /><br />Les formalismes existants comme les DEC-POMDPs parviennent à représenter des problèmes multi-agents mais ne représentent pas au niveau individuel la notion d'interaction fondamentale dans les systèmes collectifs. Ceci induit une complexité algorithmique importante dans les algorithmes de résolution. Afin de donner aux agents la possibilité d'appréhender la présence d'autres agents et de structurer de manière implicite les systèmes multi-agents, cette thèse propose un formalisme original, l'interac-DEC-POMDP inspiré des DEC-POMDPs et d'Hamelin, une simulation développée au cours de cette thèse et issue d'expériences conduites en éthologie. La spécificité de ce formalisme réside dans la capacité offerte aux agents d'interagir directement et localement entre eux. Cette possibilité permet des prises de décision à un niveau intermédiaire entre des décisions globales impliquant l'ensemble des agents et des décisions purement individuelles.<br /><br />Nous avons proposé en outre un algorithme décentralisé basé sur des techniques d'apprentissage par renforcement et une répartition heuristique des gains des agents au cours des interactions. Une démarche expérimentale nous a permis de valider sa capacité à produire pour des restriction du formalisme des comportements collectifs pertinents adaptatifs sans qu'aucun agent ne dispose d'une vue globale du système.

Ce travail se situe dans le cadre de la réalisation d'environnements de formation utilisant la réalité virtuelle. Plus précisément, il s'intègre dans le projet MASCARET (Multi Agent System for Collaborative and Realistic Environment for Training) dont l'objectif est de développer un environnement virtuel pour la formation au travail procédural et collaboratif.<br /><br />Dans ce contexte, nous soutenons la thèse qu'il est possible d'intégrer un système tutoriel intelligent (ITS) générique et adaptatif dans un environnement virtuel afin de fournir une aide pédagogique à l'apprenant et une assistance pédagogique au formateur.<br /><br />Cette thèse débute par une étude montrant l'intérêt mutuel de la réalité virtuelle et des ITS pour l'apprentissage de compétences, et identifie les difficultés de leur intégration. Plus précisément, elle souligne la nécessité d'une représentation abstraite, indépendante de l'exercice à réaliser, manipulable pour la prise de décision pédagogique et liée à la représentation d'un univers 3D.<br /><br />Notre proposition est un système multi-agents permettant d'analyser l'action réalisée par l'apprenant par le biais d'un environnement virtuel informé. Le système dégage un ensemble d'informations, appelé situation pédagogique, considéré pertinent pour la prise de décision pédagogique. Notre étude se focalise alors sur un agent pédagogique qui propose des assistances au formateur en utilisant la situation pédagogique. L'abstraction utilisée permet des assistances concrètes liées au domaine, à l'exercice et à l'environnement virtuel. Le modèle comportemental de l'agent pédagogique se base sur un système de classeurs hiérarchique. Grâce à ce modèle, l'agent s'adapte au couple apprenant-formateur en modifiant son comportement pédagogique par le biais d'un mécanisme d'apprentissage artificiel, basé sur un renforcement fourni par le formateur.<br /><br />Ces travaux sont appliqués dans le cadre du projet GASPAR (Gestion de l'Activité aviation et des Sinistres sur Porte-avions par la Réalité virtuelle). L'application simule l'activité aviation sur un porte-avions.

La généralisation de données géographiques est l'opération de simplification de ces données effectuée lors de la diminution de leur échelle de représentation. Cette thèse s'appuie sur le modèle de généralisation automatique à base d'agents de (Ruas et Duchêne, 2007), qui a été mis en oeuvre avec succès pour la généralisation des objets géographiques discrets (bâtiments, routes, etc.). L'objectif est de permettre une prise en compte d'un nouveau type de thèmes, appelés "thèmes champ", comme le relief ou l'occupation du sol. Ces thèmes ont pour particularité d'être définis en tout point de l'espace. Nous souhaitons permettre une préservation des relations pouvant exister entre les objets géographiques et les champs, comme par exemple le fait qu'un cours d'eau s'écoule sur le relief. Pour répondre à cet objectif, nous proposons le modèle de généralisation GAEL (Généralisation à base d'Agents Elastiques) qui permet d'appliquer des déformations aux champs pour préserver les relations objet-champ. Les champs sont modélisés comme des agents, dits élastiques, qui ont la capacité de se déformer pour amortir les opérations de généralisation appliquées aux objets géographiques (bâtiments, routes, etc.). Ces déformations sont obtenues en s'appuyant sur une décomposition des champs en petits éléments contraints (points, segments, triangles, etc.) et sur une modélisation des points composant les champs sous forme d'agents. Couplé au modèle de (Ruas et Duchêne, 2007), le modèle GAEL permet de disposer d'un modèle de généralisation hybride, capable d'effectuer à la fois des opérations discrètes et continues

Ce travail de recherche est consacré à la formalisation d'un processus de prise de décision collective et justifiée à l'aide d'un système multi-agents. Ce système est constitué d'agents cognitifs, autonomes et sociaux en interaction. S'appuyant sur la communication par envoi de messages, on parle de modèle d'interaction directe entre agents. Dans ce manuscrit, nous défendons la thèse selon laquelle le dialogue peut être considéré comme un processus argumentatif au travers duquel les participants jouent et arbitrent pour aboutir à une décision collective. Nous proposons ici un modèle de dialogue entre agents. Ce modèle, intitulé DIAL (DIALogue Is an Argumentative Labour ), sert de base à un système d'aide à la concertation.

The growth of the number of automobiles on the roads in China has put higher demands on the traffic control system that needs to efficiently reduce the level of congestion occurrence, which increases travel delay, fuel consumption, and air pollution. The traffic control system, urban real-time traffic control system based on multi-agent (MA-URTC) is presented in this thesis. According to the present situation and the traffic's future development in China, the researches on intelligent traffic control strategy and simulation based on agent lays a foundation for the realization of the system. The thesis is organized as follows: The first part focuses on the intersection' real-time signal control strategy. It contains the limitations of current traffic control systems, application of artificial intelligence in the research, how to bring the dynamic traffic flow forecast into effect by combining the neural network with the genetic arithmetic, and traffic signal real-time control strategy based on fuzzy control. The author uses sorne simple simulation results to testify its superiority. We adopt the latest agent technology in designing the logical structure of the MA-URTC system. By exchanging traffic flows information among the relative agents, MA-URTC provides a new concept in urban traffic control. With a global coordination and cooperation on autonomy-based view of the traffic in cities, MA-URTC anticipates the congestion and control traffic flows. It is designed to support the real-time dynamic selection of intelligent traffic control strategy and the real-time communication requirements, together with a sufficient level of fault-tolerance. Due to the complexity and levity of urban traffic, none strategy can be universally applicable. The agent can independently choose the best scheme according to the real-time situation. To develop an advanced traffic simulation system it can be helpful for us to find the best scheme and the best switch-point of different schemes. Thus we can better deal with the different real-time traffic situations. The second part discusses the architecture and function of the intelligent traffic control simulation based on agent. Meanwhile the author discusses the design model of the vehicle-agent, road agent in traffic network and the intersection-agent so that we can better simulate the real-time environment. The vehicle-agent carries out the intelligent simulation based on the characteristics of the drivers in the actual traffic condition to avoid the disadvantage of the traditional traffic simulation system, simple-functioned algorithm of the vehicles model and unfeasible forecasting hypothesis. It improves the practicability of the whole simulation system greatly. The road agent's significance lies in its guidance of the traffic participants. It avoids the urban traffic control that depends on only the traffic signal control at intersection. It gives the traffic participants the most comfortable and direct guidance in traveling. It can also make a real-time and dynamic adjustment on the urban traffic flow, thus greatly lighten the pressure of signal control in intersection area. To sorne extent, the road agent is equal to the pre-caution mechanism. In the future, the construction of urban roads tends to be more intelligent. Therefore, the research on road agent is very important. All kinds of agents in MA-URTC are interconnected through a computer network. In the end, the author discusses the direction of future research. As the whole system is a multi-agent system, the intersection, the road and the vehicle belongs to multi-agent system respectively. So the emphasis should be put on the structure design and communication of all kinds of traffic agents in the system. Meanwhile, as an open and flexible real-time traffic control system, it is also concerned with how to collaborate with other related systems effectively, how to conform the resources and how to make the traffic participants anywhere throughout the city be in the best traffic guidance at all times and places. To actualize the genuine ITS will be our final goal. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Artificial Intelligence, Computer simulation, Fuzzy control, Genetic Algorithm, Intelligent traffic control, ITS, Multi-agent, Neural Network, Real-time.

L'objectif de ce projet de recherche est de proposer une solution innovatrice au problème de la prévention des activités malveillantes et illégitimes dans un système informatique, par l'utilisation de concepts issus de différents domaines des sciences cognitives. Pour ce faire, un nouveau paradigme, visant à solutionner les problèmes auxquels font face les solutions traditionnelles, a été recherché. Notre source d'inspiration pour modéliser les comportements est constitué par des stratégies qui ont permis aux humains de survivre dans un environnement hostile. Premièrement, nous nous sommes inspirés de la capacité de l'Homme à produire un raisonnement adapté à des situations inédites. Deuxièmement, nous nous sommes inspirés du comportement humain qu'est la formation de communautés d'individus qui permettent d'assurer une défense collective. Et finalement, nous nous sommes inspirés de la protection qu'offre à une population la diversité des individus qui la composent. C'est en utilisant la notion des schémas (frame de Minsky) pour représenter l'état des systèmes (le contexte d'une anomalie), en fuzzifiant (utilisation d'un système basé sur la logique floue) le raisonnement d'analyse des anomalies, en permettant aux systèmes de collaborer efficacement, et en faisant en sorte que les agents aient tous leurs propres caractéristiques de raisonnement uniques et distinctes, que ce projet de recherche aborde la problématique de la détection d'intrusions. La mise en place de ces mécanismes dans l'agent nommé ci-après ACCIS (Agent Collaboratif pour la Corrélation de l'Information de Sécurité) permettra d'améliorer les solutions traditionnelles pour la protection des systèmes informatiques sur deux principaux plans. Premièrement, en raffinant les capacités d'analyse, mais également en permettant aux mécanismes de défense d'être partiellement imprévisibles rendant la tâche des individus malveillants beaucoup plus difficile. Plus concrètement, les objectifs du projet de recherche sont de prouver la faisabilité d'un système: rendant les solutions pour la protection des ordinateurs plus autonomes (en réduisant les besoins de configurations, d'analyse et d'intervention humaine), tendant vers une pro-activité efficace par la suggestion de réactions précises, possédant un domaine d'analyse global (en définissant le « système » à surveiller comme un réseau et non une machine précise) et riche (en utilisant différents types d'informations hétérogènes). ______________________________________________________________________________