Les systèmes multi-agents appartiennent à un domaine de l'intelligence artificielle et ce sont des systèmes que l'on appréhende très différemment de l'ingénierie informatique classique. Les systèmes multi-agents interviennent là où la résolution classique des problèmes grâce à l'informatique a ses limites. Ce domaine est malheureusement peu exploité aujourd'hui compte tenu des possibilités qu'il offre dans de nombreux domaines comme les sciences sociales, sciences informatiques, sciences expérimentales ou encore l'industrie. Mais les limites des systèmes informatiques et industrielles actuels sont telles qu'il devient envisageable et même intéressant de développer des systèmes multi-agents pour répondre aux besoins croissants de nombreux domaines plus classiques, que ce soit en termes de temps, d'efficacité ou de productivité. Nous allons tout d'abord commencer par le concept d'agent, qui est l'élément fondamental pour concevoir des systèmes multi-agents. Nous verrons les divers types et catégories d'agents, ainsi que les architectures typiques qui leurs sont associés comme BDI, IDA ou CTS. Puis nous allons voir les notions concernant les systèmes multi-agents, comme la notion d'interaction qui est une des pièces maîtresses avec les agents pour concevoir un système multi-agents. Avec les interactions viennent des phénomènes d'auto-organisation, et on verra différent modèles d'organisation ainsi que plusieurs niveaux d'organisation dans les systèmes multi-agent. Enfin nous verrons différents outils, plateformes et langages adaptés à la conception de systèmes multi-agents, pour ce qui est de la structure des agents ou de l'aspect interactions et communications. Puis nous ferons quelques recommandations méthodologiques concernant le développement de systèmes multi-agents dans leur globalité. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : agent, système multi-agents, systèmes adaptatifs, organisation émergente, cycle cognitif, intelligence artificielle distribuée.

Dans une perspective de meilleure évaluation des pratiques de mobilité quotidienne, il convient de recentrer les méthodes et les outils d’aide à la décision autour des acteurs des déplacements : les usagers. Dans cette logique le modèle MICROBILIS a été développé afin d’évaluer l’adaptation des stratégies des usagers par rapport à leur environnement des transports. Trois champs sont mobilisés : les modèles de micro-simulation d’affectation, la théorie des graphes et les systèmes multi-agents. L’environnement est modélisé à partir d’un modèle microscopique des déplacements et d’un graphe cellulaire, définissant la capacité du réseau. Les simulations permettent de retrouver les relations empiriques de la dynamique de trafic sur les sections et mettent en évidence des contraintes supérieures de capacité au niveau des carrefours. Le passage à la simulation d’un réseau de grande taille induit la complexification de l’environnement et la multiplication des cas particuliers. Il n’a pas été possible de réaliser ce passage sans réduire les hypothèses initiales, devenant ainsi non représentatives de la réalité. / From the perspective of best practice assessment of daily mobility, it should refocus the methods and tools for decision aid around the actors in travel: users. In this logic MICROBILIS model was developed to evaluate the adaptation strategies of users relative to their environmental transport. Three streams have been mobilized: the micro-simulation of assignment models, graph theory and multi-agent systems. The environment is modeled from a microscopic simulator of movements and a cellular graph, defining the network capacity. The simulations allow to find the empirical relationships of the dynamics of traffic on the sections and highlight upper capacity constraints at intersections. The transition to the simulation of a large network induces the complexity of the environment and the multiplication of particular cases. It was not possible to make this transition without reducing the initial assumptions, making it unrepresentative of reality.

Les cartes représentent l'information géographique d'une zone donnée de manière d'autant plus simplifiée que l'échelle de la carte est petite. Le procédé de simplification, appelé généralisation cartographique, est soumis au respect de contraintes de lisibilité, d'adéquation de la représentation avec le niveau d'abstraction souhaité et de cohérence avec la réalité. La volonté d'automatiser le processus de création de cartes à partir de bases de données géographiques, a conduit à la création d'algorithmes permettant d'effectuer cette simplification objet par objet. Néanmoins, les choix des algorithmes, tout comme leur paramétrage, sont autant influencés par l'objet sur lequel ils s'appliquent que par les autres objets en relation (e.g. bâtiment à proximité d'un autre, route parallèle à un alignement de bâtiments). Ce constat a motivé l'utilisation de modèles multi-agents pour la généralisation automatisée de cartes. Le principe de ces modèles multi-agents repose sur la modélisation des objets (e.g. bâtiment, tronçon de route, îlot urbain) sous forme d'agents qui cherchent à se généraliser de façon à satisfaire leurs contraintes. Plusieurs modèles multi-agents ont été proposés, chacun ayant une approche différente des interactions entre niveaux. Ici, nous entendons par niveau, par exemple, la distinction entre les agents individuels comme un bâtiment, des agents représentant un groupe d’autres agents, comme un îlot urbain composé des routes l’entourant et des bâtiments inclus dans l’îlot.Nous étudions l'unification de ces modèles en nous appuyant sur le paradigme multi-niveaux PADAWAN, afin de faciliter les interactions entre agents de niveaux différents. Nous proposons ainsi le modèle DIOGEN, adaptant les principes d’interaction entre agents de niveaux différents à la généralisation cartographique guidée par des contraintes, ce qui a permis d’unifier les précédents modèles AGENT, CartACom et GAEL, tout en disposant de nouvelles capacités prometteuses.Nous avons évalué notre proposition sur un ensemble de cas d’étude. Parmi ces cas, nous nous sommes penchés sur la généralisation de carte de randonnée, où les itinéraires sont symbolisés individuellement avec des symboles différents, à la manière des plans de bus. La présence de plusieurs symboles d’itinéraires sur une même route support amène des problèmes de généralisation particuliers, comme le choix du positionnement des itinéraires de part et d’autre de la route, ou les implications pour les autres objets de la carte (e.g. points d’intérêts, bâtiments) se retrouvant sous le symbole de l’itinéraire, problèmes que nous essayons de résoudre en nous appuyant sur notre proposition de représentation formelle multi-niveaux.Ce travail nous a ensuite conduit à identifier des comportements multi-niveaux récurrents. Nous les avons exprimés de façon générique sous forme de patterns d’analyse, affranchies des spécificités de la généralisation cartographique, et de la résolution de problèmes contraints / Maps show geographic information of a given area in a simplified way, particularly when the scale is small. The simplification process, called cartographic generalisation, is submitted to several constraints : legibility, adequation to the abstraction level, and consistency with reality. The will to automate the maps creation process from geographical databases led to the creation of algorithms allowing the simplification object by object. However the choice of the algorithms, as their settings, are influenced by the object on which it is applied, and by the other objects in relation with this object (e.g. a building close to another one, a road parallel to a buildings alignment). This motivates the use of multi-agents models for automated map generalisation. Several multi-agent models were proposed, each of them having a different approach to manage multi-levels relations. Here, what we call a level is, for instance, the distinction between individual agents, like a building, and agents representing a group of other agents, like a urban block composed by the surrounding roads and buildings inside.We study the unification of existing models, using the multi-level paradigm PADAWAN, in order to simplify interactions between agents in different levels. We propose the DIOGEN model, in which the principle of interactions between agents of different levels is adapted to cartographic generalisation guided by constraints, those allowing to unify the existing models AGENT, CartACom and GAEL, and giving promising features.We evaluate our proposal on different case studies. Among them, we study the generalisation of trekking maps, where the routes are symbolized individually by a different couloured line symbols, like on bus maps. The presence of several route symbols on a same road leads to specific generalisation issues, like the choice of the side of each route symbol position, or the implications for the other objects on the map (e.g. points of interest, buildings) under the route symbol – issues tackled using our proposal of formal multi-levels representation.This work leads us to the identification of recurrent behaviours. We express them as analysis patterns, in a way that is independent from cartographic generalisation and constraint solving problems

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

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 / Geographic data generalisation is the process of simplification of these data when their representation scale decreases. This thesis is based on the automated generalisation model of (Ruas et Duchêne, 2007), which has been successfully applied to the generalisation of discrete geographic objects (buildings, roads, etc.). Our purpose is to take into account a new kind of themes, the "field themes", such as the relief and the land use cover. These themes have the specificity to be defined at each point of the space. We aim at preserving the relationships between geographic objects and fields, such as for example, the fact that a river should flow down on the relief. To reach this goal, we propose a generalisation model called GAEL (Generalisation based on Agents and Elasticity). This model allows to apply deformations to the fields in order to preserve the object-field relationships. Fiels are modelled as "elastic agents", which are able to deform themselves to propagate the generalisation operations applied on the geographic objects (buildings, roads, etc.). These deformations are performed by using a decomposition of the fields into small constrained elements (points, segments, triangles, etc.) and by modelling the points composing the fields as agents. Because it is merged with the model of (Ruas et Duchêne, 2007), the GAEL model offers a hybrid generalisation model, able to manage both discrete and continuous operations

Les besoins, toujours plus grands, en énergie et la pollution de la planète, due à l'utilisation d'énergies polluantes non-renouvelables, obligent à concevoir de nouveaux modèles énergétiques durables et fiables. Ces nouveaux modèles se fondent, aujourd'hui, sur une intégration massive des énergies renouvelables dans le réseau électrique. Le problème des énergies renouvelables est leur caractère intermittent, dépendant des conditions météorologiques, la plupart du temps. L'arrivée des nouvelles technologies de l'information et de la communication permet l’intégration d’une couche informationnelle au réseau énergétique lui permettant d'être intelligent et d'entrevoir la possibilité d'une gestion distribuée des énergies renouvelables. Ces énergies étant principalement décentralisées, contrairement aux imposantes centrales nucléaires, au charbon, au gaz et au fioul, sont produites directement chez le consommateur. Le consommateur devient alors un prosumer capable de répondre à ses besoins énergétiques, voire même d'agir comme un producteur s'il produit plus d'énergie qu'il n'en consomme. Mais l'arrivée d'une pléthore de petits acteurs capables d'acheter et de vendre de l'énergie, en temps réel, dans un marché comprenant les puissants acteurs traditionnels du marché peut être une source de volatilité pour les prix de l'énergie. Des variations importantes des prix peuvent conduire à des situations néfastes en déstabilisant le réseau. Pour faire face à ce problème, nous avons développé un premier mécanisme de négociation automatique, sur trois échelles de temps, qui impose des contraintes sur la demande ainsi que sur les prix pour garantir leur stabilité. Ce mécanisme s'appuie sur des entités représentatives (producteurs, prosumers et agrégateurs) pour gérer l'offre et la demande sans toutefois prendre en compte l'impact sur le réseau des contrats négociés entre ces entités. Le second mécanisme, fondé sur la technologie Blockchain, permet des négociations bilatérales décentralisées et prend en compte les impacts physiques de chaque échange d'énergie entre prosumers, garantissant ainsi l'intégrité du réseau. Le mécanisme ainsi proposé se soustrait à une gestion de la stabilité du réseau par des tiers / Increasing needs in energy, and earth pollution, coming from the use of polluting and non-renewable energy, make it indispensable the design of new energetic models, sustainable and reliable. Today, these new models are based on a massive integration of renewable generators in the grid. The renewable integration issues come from their stochastic features, depending on the weather conditions, most of the time. The coming of new information and communication technologies allows the integration of an information layer to the energy grid allowing it to be smarter and allow to have a glimpse of the possibility of a decentralised management of renewable energy. These energy being mainly decentralised, unlike imposing nuclear, coal and gas power plants, are produced directly at the customer's location. Consumers become, then, a prosumer able to answer to its own energetic needs,and maybe to act as a producer if it produces more energy than it consumes. But, the coming of a plethora of small actors, able to buy and sell energy, in real time, in a market containing the more powerful actors, traditional in the market, can be a source of volatility for energy prices. Considerable variations of the price can lead to detrimental situations by disturbing the grid. To face this problem, we developed a first mechanism for automatic negotiations, on three time scales, which decrees constraints on demand and on prices in order to guarantee their stability. This mechanism rely on representative entities (producers, prosumers and aggregators) to manage demand and supply without taking into account the impact on the grid of the negotiated contracts between these entities. The second mechanism, based on blockchain technology, allows bilateral decentralised negotiations and take into account the physical impacts on the grid of each energy exchange between prosumers, guaranteing then, the grid integrity. The proposed mechanism exempt itself from a management of the grid stability from a centralised third part

L’Internet des Objets (IoT) vise à créer un eco-système global et ubiquitaire composé d’un grand nombre d’objets hétérogènes. Afin d’atteindre cette vision, le World Wide Web apparaît comme un candidat adapté pour interconnecter objets et services à la couche applicative en un Web des Objets (WoT).Cependant l’évolution actuelle du WoT produit des silos d’objets et empêche ainsi la mise en place de cette vision. De plus, même si le Web facilite la composition d’objets et services hétérogènes, les approches existantes produisent des compositions statiques incapables de s’adapter à des environnements dynamiques et des exigences évolutives. Un autre défi est à relever: permettre aux personnes d’interagir avec le vaste, évolutif et hétérogène IoT.Afin de répondre à ces limitations, nous proposons une architecture pour IoT ouvert et autogouverné, constitué de personnes et d’objets situés, en interaction avec un environnement global via des plateformes hétérogènes. Notre approche consiste de rendre les objets autonomes et d’appliquer la métaphore des réseaux sociaux afin de créer des réseaux flexibles de personnes et d’objets. Nous fondons notre approche sur les résultats issus des domaines des multi-agents et du WoT afin de produit un WoT Social.Notre proposition prend en compte les besoins d’hétérogénéité, de découverte et d’interaction flexible dans l’IoT. Elle offre également un coût minimal pour les développeurs et les utilisateurs via différentes couches d’abstraction permettant de limité la complexité de cet éco-système. Nous démontrons ces caractéristiques par la mise en oeuvre de plus scénarios applicatifs. / The Internet of Things (IoT) aims to create a global ubiquitous ecosystem composed of large numbers of heterogeneous devices. To achieve this vision, the World Wide Web is emerging as a suitable candidate to interconnect IoT devices and services at the application layer into a Web of Things (WoT).However, the WoT is evolving towards large silos of things, and thus the vision of a global ubiquitous ecosystem is not fully achieved. Furthermore, even if the WoT facilitates mashing up heterogeneous IoT devices and services, existing approaches result in static IoT mashups that cannot adapt to dynamic environments and evolving user requirements. The latter emphasizes another well-recognized challenge in the IoT, that is enabling people to interact with a vast, evolving, and heterogeneous IoT.To address the above limitations, we propose an architecture for an open and self-governed IoT ecosystem composed of people and things situated and interacting in a global environment sustained by heterogeneous platforms. Our approach is to endow things with autonomy and apply the social network metaphor to createflexible networks of people and autonomous things. We base our approach on results from multi-agent and WoT research, and we call the envisioned IoT ecosystem the Social Web of Things.Our proposal emphasizes heterogeneity, discoverability and flexible interaction in the IoT. In the same time, it provides a low entry-barrier for developers and users via multiple layers of abstraction that enable them to effectively cope with the complexity of the overall ecosystem. We implement several application scenarios to demonstrate these features.

L’Internet des Objets (IoT) vise à créer un eco-système global et ubiquitaire composé d’un grand nombre d’objets hétérogènes. Afin d’atteindre cette vision, le World Wide Web apparaît comme un candidat adapté pour interconnecter objets et services à la couche applicative en un Web des Objets (WoT).Cependant l’évolution actuelle du WoT produit des silos d’objets et empêche ainsi la mise en place de cette vision. De plus, même si le Web facilite la composition d’objets et services hétérogènes, les approches existantes produisent des compositions statiques incapables de s’adapter à des environnements dynamiques et des exigences évolutives. Un autre défi est à relever: permettre aux personnes d’interagir avec le vaste, évolutif et hétérogène IoT.Afin de répondre à ces limitations, nous proposons une architecture pour IoT ouvert et autogouverné, constitué de personnes et d’objets situés, en interaction avec un environnement global via des plateformes hétérogènes. Notre approche consiste de rendre les objets autonomes et d’appliquer la métaphore des réseaux sociaux afin de créer des réseaux flexibles de personnes et d’objets. Nous fondons notre approche sur les résultats issus des domaines des multi-agents et du WoT afin de produit un WoT Social.Notre proposition prend en compte les besoins d’hétérogénéité, de découverte et d’interaction flexible dans l’IoT. Elle offre également un coût minimal pour les développeurs et les utilisateurs via différentes couches d’abstraction permettant de limité la complexité de cet éco-système. Nous démontrons ces caractéristiques par la mise en oeuvre de plus scénarios applicatifs. / The Internet of Things (IoT) aims to create a global ubiquitous ecosystem composed of large numbers of heterogeneous devices. To achieve this vision, the World Wide Web is emerging as a suitable candidate to interconnect IoT devices and services at the application layer into a Web of Things (WoT).However, the WoT is evolving towards large silos of things, and thus the vision of a global ubiquitous ecosystem is not fully achieved. Furthermore, even if the WoT facilitates mashing up heterogeneous IoT devices and services, existing approaches result in static IoT mashups that cannot adapt to dynamic environments and evolving user requirements. The latter emphasizes another well-recognized challenge in the IoT, that is enabling people to interact with a vast, evolving, and heterogeneous IoT.To address the above limitations, we propose an architecture for an open and self-governed IoT ecosystem composed of people and things situated and interacting in a global environment sustained by heterogeneous platforms. Our approach is to endow things with autonomy and apply the social network metaphor to createflexible networks of people and autonomous things. We base our approach on results from multi-agent and WoT research, and we call the envisioned IoT ecosystem the Social Web of Things.Our proposal emphasizes heterogeneity, discoverability and flexible interaction in the IoT. In the same time, it provides a low entry-barrier for developers and users via multiple layers of abstraction that enable them to effectively cope with the complexity of the overall ecosystem. We implement several application scenarios to demonstrate these features.

La fusion d'informations est une discipline dont on retrouve des applications dès lors qu'il est nécessaire de regrouper des informations potentiellement imprécises ou incertaines. Initialement réalisée de façon mentale, la fusion d'informations nécessite à présent une mise en œuvre sur un support d'exécution informatisé, dénommé système de fusion, dont les évolutions technologiques ont guidée la répartition des ressources selon des contraintes géographiques, physiques et de sécurité. Cette thèse présente une étude du contrôle des systèmes répartis de fusion d'informations. Elle propose notamment un système de contrôle capable d'adapter l'utilisation des ressources disponibles au processus de fusion (PF) mis en œuvre, assez générique pour permettre l'expression des modèles de fusion basés sur des graphes de flot de données. Cinq tâches de contrôle sont dédiées à l'accomplissement d'un sous-objectif: la recherche d'une répartition des éléments du PF, le déploiement effectif d'un PF sur un ensemble variable de ressources réparties, l'analyse des performances du système, la surveillance du système pour détecter l'ajout de ressources,ou les occurrences d'erreurs et le déclanchement d'une modification de la répartition, soit pour en améliorer les performances, soit pour maintenir l'exécution du processus. L'ensemble du système de contrôle tire profit des ressources réparties par un mécanisme bio-inspiré, dans lequel la place de chaque agent est guidée par sa puissance de calcul. A titre expérimental, un système de fusion d'informations nommé eZFusion, implémentant les tâches de déploiement et d'analyse des performances, a été réalisé sur un réseau de plate-formes OSGI.

Le thème général de cette thèse est le traitement de l'hétérogénéité sémantique dans les interactions humain-agent et agent-agent. Plus précisément, nous étudions le cas où un agent informatique muni d'un modèle de représentation de ses connaissances doit traiter des demandes envoyées par d'autres interlocuteurs, qu'il s'agisse d'utilisateurs humains ou d'agents informatiques.<br />La plupart des approches segmentent ce traitement en fonction de l'émetteur de la demande (humain ou agent). Nous pensons au contraire qu'il est possible de proposer un modèle d'interaction commun aux deux situations. Ainsi, nous présentons d'abord un algorithme d'interprétation sémantique de la commande indépendant du type d'interaction (humain-agent ou agent-agent). Cet algorithme considère le rapport entre « ce qui est compris » de la commande et « ce qui est possible » pour la machine. Ce rapport intervient dans un système de sélection de réponses basé sur une mesure de degré de relation sémantique. Nous proposons ensuite une telle mesure, conçue pour prendre en compte plus d'informations que la plupart des mesures actuelles.<br />Nous étudions ensuite les implémentations que nous avons faites dans les cadres humain-agent et agent-agent. Pour l'implémentation humain-agent, l'une des spécificités est l'utilisation d'une langue naturelle, impliquant le besoin d'utiliser des outils de modélisation de la langue. Pour l'implémentation agent-agent, nous proposerons une adaptation de notre architecture, en s'appuyant sur des protocoles d'interactions entre agents.