Nous abordons, dans cette thèse, la problématique de la résolution de problèmes à l'aide des systèmes multi-agent réactifs, une approche décentralisée et auto-organisée. Nous étudions comment des agents réactifs, dont les décisions ne dépendent que de leurs perceptions locales, peuvent interagir pour produire des solutions robustes et performantes. Assurer formellement les propriétés d'un tel système devient alors un enjeu particulièrement important du domaine. Nous cherchons en particulier à évaluer l'intérêt de ce type d'approches pour pour le problème de la patrouille multi-agent qui consiste à visiter l'ensemble des noeuds d'un environnement discret le plus régulièrement possible. Nous proposons le modèle EVAP qui repose sur l'utilisation d'agents fourmi se coordonnant par marquage de l'environnement à l'aide de phéromones digitales. Nous nous intéressons à ce modèle à travers les études théorique et expérimentale de son comportement. En particulier, nous prouvons que les agents s'auto-organisent vers des attracteurs cycliques stables. Ceux-ci garantissent une fréquence de visite de l'environnement quasi optimale. Nous étudions enfin la robustesse d'EVAP aux variations des hypothèses d'exécution.

MASL PROPOSE UNE APPROCHE UNIFIEE ET MACROSCOPIQUE A L'EXPRESSION DE CALCULS HETEROGENES ET DISTRIBUES SUR DES AGENTS CONÇUS EN SUIVANT LE MODELE DELIBERATIF, REACTIF OU HYBRIDE. C'EST UN LANGAGE DE HAUT NIVEAU INDEPENDANT DE L'EXECUTIF OU CHAQUE AGENT, VU COMME UNE ENTITE CONCURRENTE, DETERMINE LOCALEMENT SA PARTICIPATION A DES BLOCS D'EXECUTION COLLECTIFS (E-BLOCS). CHAQUE E-BLOC EST UN PROGRAMME COLLECTIF ANONYME POUVANT S'EXECUTER SUR UN RESEAU D'AGENTS SELON DES CRITERES LOCAUX. LE MODE D'ORCHESTRATION (SCALAIRE, SYNCHRONE, ASYNCHRONE) EST DETERMINE STATIQUEMENT PAR UN ATTRIBUT DU BLOC, LES COMMUNICATIONS SUPPORTENT LE MODELE A MEMOIRE PARTAGEE, LE MODELE A ENVOI DE MESSAGES ET LE MODELE D'EVENEMENTS. L'HETEROGENEITE DES AGENTS EST ASSUREE PAR HERITAGE ET POLYMORPHISME ALORS QUE L'AUTONOMIE EST PROPOSEE PAR UN MECANISME (APPELE PERMEABILITE) DE FILTRAGE OU CHAQUE AGENT PEUT MASQUER/OUVRIR SON INTERFACE DYNAMIQUEMENT ET SELON LA POSITION DE L'EMETTEUR DANS LA HIERARCHIE D'E-BLOCS. DANS UN CONTEXTE D'ALLOCATION DYNAMIQUE DES AGENTS, DE REPRISE APRES ECHEC OU DE REMPLACEMENT D'UN AGENT ROBOTIQUE DANS UNE FLOTTE DE ROBOTS (CAS D'UNE PANNE OU PERTE DE FONCTIONNALITE COMPROMETTANT LA MISSION), LE E-BLOC PROPOSE UNE PERSPECTIVE DE POINT D'ENTREE D'UN TRAITEMENT COLLECTIF. DANS LE CAS D'E-BLOC SYNCHRONES, LE PARADIGME SOUS-JACENT EST ISSU DU MODELE DATA-PARALLELE, PERMETTANT ICI DES TRAITEMENTS ITERATIFS PAR VAGUES SUCCESSIVES D'AGENTS. AU FINAL, MASL PROPOSE DES AVANCEES DANS LE DOMAINE DES SMA (APPARTENANCE DYNAMIQUE A DES GROUPES, PRECISION DU RYTHME DES ACTIONS A ENTREPRENDRE POUR PERMETTRE UNE COOPERATION DESIREE) ET AU NIVEAU DE LA GESTION DES ERREURS.

Le travail présenté dans ce document s'articule autour de la notion d'interaction dans les systèmes multi-agents (SMA) cognitifs (c'est-à-dire que chaque agent utilise un mécanisme de décision qui dépasse ses capacités de réactions aux stimuli du système et des autres agents), faiblement couplés (c'est-à-dire que les agents ne disposent d'aucune information a priori sur les capacités des autres agents) et ouverts (c'est-à-dire que les interactions ne peuvent pas s'appuyer a priori sur la présence ou l'absence d'autres agents). Les agents de ces systèmes doivent donc s'adapter en cours d'exécution au contexte en fonction des objectifs définis soit a priori, soit en cours d'exécution par l'utilisateur ou par d'autres agents. Notre étude porte sur deux aspects fondamentaux des interactions dans un SMA : la composition des fonctionnalités des agents et la gestion de l'hétérogénéité sémantique. Après avoir re-défini les notions clefs d'agents, de SMA et d'interaction (chapitre 1), nous montrons qu'il est nécessaire dans un contexte ouvert et faiblement couplé que les agents disposent de capacités d'introspection pour se coordonner. Nous définissons précisément les notions d'actions et d'interactions que nous utilisons dans nos travaux. Nous présentons ensuite (chapitre 2) un panorama des travaux existants dans les domaines de la composition de services, de la coordination multi-agents et de la programmation orientée agent et nous montrons qu'ils soulèvent un ensemble de questions communes. Nous définissons ensuite notre modèle d'agent (chapitre 3) et notre modèle d'interaction fondé sur un ensemble de performatifs spécifiques. Nous proposons alors (chapitre 4) deux approches complémentaires pour la composition des fonctionnalités des agents, la première fondée sur la chorégraphique dynamique de services, la seconde sur l'apprentissage par renforcement dans un cadre non-markovien. Nous proposons ensuite (chapitre 5) une solution pour gérer le problème de l'hétérogénéité sémantique entre les agents. Enfin, nous concluons sur les questions soulevées par notre tentative de définition d'un cadre unificateur pour l'interaction dans les SMA ouverts et hétérogènes.

Face à une situation de crise sanitaire liée à l'apparition d'une pandémie de grande envergure, des mesures adéquates doivent rapidement être prises pour la contenir tout en préservant la capacité de production de l'économie. D'autre part, beaucoup de travaux sont réalisés dans le domaine de la diffusion de la propagation d'une épidémie. C'est pourquoi, nous accentuons notre apport à un décideur afin de lui permettre de maintenir les fonctions minimums de survie de la société dans le cadre d'une crise sanitaire. Ainsi, nous proposons un modèle d'aide à la décision de gestion de crise sanitaire. Par ailleurs, la société est située au coeur de notre modèle. Nous sommes donc amenés à considérer un certain nombre d'interactions directes et indirectes entre divers individus. La théorie des graphes, et principalement les graphes aléatoires, permettent de gérer une à une ces relations. Or, dans notre cas, la gestion des relations une à une n'est pas appropriée d'autant plus que les relations peuvent varier sous l'influence de facteurs incontrôlables. Cela nous a conduits à proposer un modèle mathématique de réseaux stochastiques basé sur une extension de la théorie des graphes aléatoires. Il s'agit de la prétopologie stochastique qui est issue du couplage de deux théories mathématiques fondamentales, la prétopologie classique et les ensembles aléatoires. La simulation de notre modèle est effectuée selon une approche multi-agents. Nous avons opté pour cette approche car nous souhaitons mettre en place un modèle d'aide à la décision. Cette méthode va donc nous permettre de faire des simulations et des analyses de sensibilités. Nous avons une représentation explicite des comportements des individus qui ne sont pas figés. Située entre la théorie et l'ensemble des données de l'expérience, l'approche multi-agents permet de prendre en compte de manière simultanée les comportements individuels, les interactions entre les individus et les hypothèses dynamiques formulées dans le modèle. Cette approche sera couplée au système d'information géographique afin de considérer l'aspect spatial. Considéré comme un " oignon ", le système d'information géographique permet d'exploiter différentes données et de les superposer sous forme de couches. Disposant de données épidémiologiques provenant des Groupes Régionaux d'Observation de la Grippe (GROG) et des données sociodémographiques issues de l'Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques (INSEE), nous pourrons tester la robustesse de notre modèle.

Actuellement, la plupart des simulateurs électromagnétiques se basent sur une résolution des équations aux dérivées partielles ou leurs formes équivalentes. Ces simulateurs ont jusqu'à présent bénéficié d'une augmentation de la puissance informatique compensant les exigences de calcul nécessitées par la croissance de la complexité et de la dimension des objets à modéliser. Cependant la taille des problèmes cruciaux augmente beaucoup plus rapidement que la puissance informatique. Malgré les apports faits pour simplifier les calculs électromagnétiques, la difficulté à tenir compte de tels problèmes complexes nécessite un saut méthodologique important. La méthode dite " énactive ", proposée dans ces travaux, constitue une approche atypique pour la modélisation dynamique d'un environnement naturel et sa simulation en un système de réalité virtuelle. Issue de la modélisation des systèmes multi-agents, elle propose une méthode spécifique pour la modélisation de tels systèmes complexes où de nombreux phénomènes interagissent de nombreuses façons, à des échelles de temps et d'espace pouvant être très différentes. Nous cherchons à suivre l'évolution d'une onde électromagnétique et ses interactions éventuelles avec des objets d'un environnement in virtuo, i.e. à travers un laboratoire virtuel (virtuoscope). Dans ce contexte, cette thèse s'inscrit dans un cadre interdisciplinaire qui allie les outils et les techniques de la réalité virtuelle à la modélisation de phénomènes électromagnétiques. En outre, les phénomènes sont modélisés en tant qu'entités autonomes en interaction. Notre modèle doit donc reposer sur une définition rigoureuse des entités, à savoir les ondes et les milieux, et des interactions qui peuvent avoir lieu afin de reconstituer l'ensemble des phénomènes électromagnétiques " réels " au sein d'un environnement virtuel. Aussi, nous n'avons pas de moyens nous permettant de vérifier ni de valider autrement que par l'expérimentation notre modèle. En ce sens, nous faisons l'enjeu et le pari de parvenir à construire un tel système énactique électromagnétique. Pour cela, nous avons mis au point un ensemble de scénarios d'environnements électromagnétiques, suite au développement de deux modèles de propagation, l'un unidimensionnel et l'autre bidimensionnel. Les résultats seront comparés à des méthodes plus classiques appropriées voire à la théorie lorsque c'est possible.

Face aux changements globaux, au déclin de la biodiversité et à l'augmentation de la population urbaine, la demande des professionnels de la construction pour intégrer la biodiversité dans leurs pratiques est de plus en plus forte. Ma thèse a eu pour objectif de (1) faire un état des lieux de la prise en compte de la biodiversité dans les aménagements urbains et (2) développer de nouveaux outils afin d'aider les aménageurs à améliorer leurs pratiques. Dans une première partie consacrée au bilan biodiversité, (1) nous avons émis des doutes quant à la pertinence de l'utilisation des toitures végétalisées, telles qu'elles sont conçues actuellement, en tant qu'éléments intégrés à un réseau écologique ; (2) l'étude des mesures environnementales mises en place dans 54 éco‐quartiers européens (principalement en France) a montré que les concepteurs se préoccupaient principalement des bénéfices environnementaux en termes d'énergie, de transport, de déchets et d'eau, et plus rarement de biodiversité ; (3) l'ACV (analyse du cycle de vie), un outil fréquemment utilisés par les aménageurs pour calculer les impacts environnementaux d'un produit (toit vert, bâtiment, quartier) intègre mal la biodiversité dans ses calculs, et son utilisation pour comparer différents éléments verts pourrait uniformiser les pratiques et ainsi conduire à une homogénéisation de la biodiversité et à l'altération du fonctionnement de l'écosystème. Pour aider les aménageurs à mieux considérer la biodiversité dans leurs pratiques, nous avons participé à l'amélioration de l'outil Profil-Biodiversité créé par Frank Derrien et développé notre propre outil (BioDi(v)Strict) basé sur la diversité des habitats et la présence de quatre groupes d'espèces bio-indicatrices afin de traduire au mieux la dynamique écologique d'un site. Ces deux outils ont été appliqués sur un site pilote : la Cité Descartes (à Noisy-le- Grand et Champs-sur-Marne). Dans le but de faire émerger une prise de conscience des différents acteurs locaux sur la nécessité de préserver la biodiversité et les services écosystémiques associés, nous avons développé un outil de concertation pour l'aménagement du territoire (NewDistrict), basé sur une modélisation d'un système multi-agents (SMA) et d'un jeu de rôles autour de l'étalement urbain et ses conséquences environnementales.

Depuis de nombreuses années, nous nous sommes efforcés de comprendre le comportement humain et nos interactions avec l'environnement sociotechnique. Grâce à l'avancée de nos connaissances dans ce domaine, nous avons contribué à la conception de technologies et de processus de travail nouveaux ou améliorés. Historiquement, une part importante du travail d'analyse des interactions sociales fut entreprise au sein des sciences sociales. Cependant, la simulation informatique a apporté un nouvel outil pour tenter de comprendre et de modéliser les comportements humains. En utilisant une approche à base d'agents, cette présentation décrit mon travail sur la construction de modèles informatiques du comportement humain pour guider la conception par la simulation. A l'aide d'exemples issus de projets des deux domaines d'application que sont la gestion des crises et de l'urgence et la gestion de l'énergie, je décris comment mon travail aborde certains problèmes centraux à la simulation sociale à base d'agents. Le premier concerne le processus par lequel nous développons ces modèles. Le second problème provient de la nature des systèmes sociotechniques. Les sociétés humaines constituent un exemple parfait de système complexe possédant des caractéristiques d'auto-organisation et d'adaptabilité, et affichant des phénomènes émergents tels que la coopération et la robustesse. Je décris comment la théorie des systèmes complexes peut être appliquée pour améliorer notre compréhension des systèmes sociotechniques, et comment nos interactions au niveau microscopique mènent à l'émergence d'une conscience mutuelle pour la résolution de problèmes. A partir de systèmes de simulation à base d'agents, je montre comment la conscience du contexte peut être modélisée. En terme de perspectives, j'expliquerai comment la hausse de la prévalence des agents artificiels dans notre société nous forcera à considérer de nouveaux types d'interactions et de comportements coopératifs.

Pour les systèmes de commande sous la forme de dx/dt = f (x, u), dans la littérature, les chercheurs s'intéressaient à la stabilisation de ce système de différentes manières : asymptotique, uniformément asymptotique, partielle, en temps fini, etc. Pour aboutir à ces résultats, les méthodes utilisées font appel aux techniques suivantes : Lyapunov, Lasalle, Barbalat, surface glissante, etc. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à une autre fonctionnalité de la commande, dite commande répulsive stabilisante. Les résultats ont été généralisés au cas d'un système avec dérive et sans dérive. Comme résultat, l'approche de commande qu'on propose assure la stabilité du système autour d'une position désirée et la répulsion de celui-ci par rapport à un ensemble indésirable, construit dans l'espace de navigation. Toute forme d'application sera concernée par nos résultats théoriques, on peut citer, la navigation terrestre et aérienne dans un environnement peu ou pas connu. De même, la commande qu'on propose préserve la communication inter-agent, une fois planifiées. En terme d'application, on a considéré le modèle d'un véhicule à roues type unicycle, sans tenir compte de l'orientation (cas non holonôme) et dans le cas où l'environnement contient un ou plusieurs obstacle(s). Contrairement aux résultats de la littérature, qui sont basés sur une commande à structure variable pour l'évitement d'un obstacle, la commande répulsive-stabilisante trouvée est une commande continue sur l'espace de navigation. La deuxième partie de cette thèse traite le problème de stabilité d'une formation d'agents (système multi-véhicules) qui évolue dans un environnement hostile tout en préservant la communication entre les agents. Pour réussir la formation, la décentralisation de la commande par rapport aux agents est rendue robuste à travers des graphes de communication. Ces graphes relèvent de la stratégie et objectifs de la formation. Nos résultats de stabilité ont fait l'objet d'une implémentation rigoureuse sur un simulateur réalisé sous Matlab.

La co-construction et la réutilisation de modèles font l'objet de plusieurs travaux dans le domaine de la simulation. Cependant, dans le domaine plus spécifique de la Simulation Orientée Agent (SOA), nous pouvons constater un manque sur ces deux points malgré un besoin fort de la part des thématiciens. La co-construction est essentielle pour optimiser la mise en commun du savoir de différents experts, mais nous faisons souvent face à des divergences de points de vue. Les méthodologies existantes pour la co-construction en SOA ne permettent qu'un faible niveau de collaboration entre thématiciens durant la phase initiale de modélisation, ainsi qu'entre les des thématiciens avec les modélisateurs ou les modélisateurs-informaticiens... Pour faciliter cette co-construction, nous proposons de suivre une méthodologie de conception favorisant cette collaboration. La réutilisation de modèle octroie un gain de temps significatif, une amélioration du modèle et l'apport de nouvelle connaissance. Les méthodologies en SOA dans ce domaine existent. Cependant, dans le spectre de réutilisation, elles sont souvent limitées au niveau du modèle complet ou de l'agent avec l'impossibilité de "descendre" plus bas. L'expérience de EDMMAS, un cas concret d'un modèle issu de trois réutilisations successives, nous a permis de constater une nouvelle complexité qui découle de la démultiplication des comportements des agents et crée un décalage conséquent entre le modèle opérationnel et le modèle conceptuel. Notre objectif est de promouvoir la réutilisation aussi bien des modèles, que des agents et de leurs comportements.Pour répondre à ces questionnements, nous proposons dans ce manuscrit une manière de codifier et d'intégrer la connaissance provenant de disciplines différentes dans le modèle, tout en utilisant des modules "composables" qui facilitent la réutilisation. Nous proposons (i) une nouvelle architecture Agent (aMVC), appliquée dans un cadre multidynamique (DOM), avec l'appui (ii) d'une approche méthodologique (MMC) basée sur la décomposition et réutilisation des comportements. Cet ensemble de propositions, (i) et (ii), permet de conduire un projet pluridisciplinaire de SOA avec un grand nombre d'acteurs, facilitant la co-construction des modèles grâce à l'instauration de nouvelles synergies entre les différents acteurs participant à la modélisation. Les concepteurs pourront travailler de manière autonome sur leur dynamique et la plateforme fera l'intégration de ces dernières en assurant la cohésion et la robustesse du système. Nos contributions offrent la capacité de créer les briques élémentaires du système de manière indépendante, de les associer et de les combiner pour former des agents, selon des dynamiques conformément à l'approche DOM. Elles permettent ainsi de comparer la logique selon différentes possibilités pour une même dynamique et d'ouvrir la perspective d'étudier un grand nombre d'alternatives de modélisation d'un même système complexe, et de les analyser ensuite à une échelle très fine.

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.