La voiture est le mode de transport le plus utilisé en Europe et en Amérique du Nord. Aujourd’hui, il est de plus en plus sécurisé notamment grâce à des systèmes d’assistance à la conduite. Toutefois, il représente encore la plus grande part d’accidents sur la route en France dont 90 % seraient de cause humaine. A partir de 2020, de nouveaux types de véhicules vont apparaître sur la route : ce sont des véhicules dont la décision ne dépendra plus uniquement du conducteur humain, appelés couramment véhicules autonomes.Pour concevoir de tels systèmes, trois grandes exigences doivent être respectées à la fois : la sécurité (respect du code de la route), l’efficacité (aller le plus vite possible) et le confort (ne pas se sentir en danger dans le véhicule). En plus d’imaginer un véhicule où seuls les capteurs embarqués fournissent les informations nécessaires pour conduire, on peut ajouter la possibilité de communiquer avec d’autres véhicules ou l’infrastructure de la route. Ce dernier point doit prendre en compte une quatrième exigence, la courtoisie (ne pas avoir un impact négatif sur les véhicules environnants). Il peut permettre également de gérer une situation proche où les véhicules conduits par des êtres humains et les véhicules autonomes vont se trouver dans un même environnement.Pour étudier ces comportements, la simulation informatique peut être une bonne solution pour mettre en place un éventail de scénarios possibles dans différents environnements. Toutefois, cela impose un niveau d’abstraction pouvant affecter le niveau de réalisme du modèle.Dans ce manuscrit, nous avons défini des méthodes et outils afin de définir une méthodologie permettant de concevoir des Systèmes de Transport Intelligents Coopératifs. A partir d'un modèle de véhicule, nous allons le simuler, puis le vérifier formellement. A partir du modèle obtenu, on assure une compatibilité avec un simulateur plus réaliste. De plus, à partir d'un outil de simulation, nous avons mis en place un protocole de coopération permettant aux véhicules de s’adapter plus facilement à des environnements routiers actuels. / The car is the most used mode of transport in Europe and North America. Today, it is increasingly secure thanks to driver assistance systems. However, it is still the largest share of road accidents in France, 90 % of which are caused by humans. From 2020, new types of vehicles will appear on the road: they are vehicles whose decision will no longer depend only on the human driver, commonly called autonomous vehicles.To design such systems, three main requirements must be respected at the same time: the safety (respect of traffic laws), the efficiency (go as fast as possible) and the comfort (not to feel in danger in the vehicle). In addition to imagine a vehicle where only on-board sensors provide the necessary information to drive, one can add the ability to communicate with other vehicles or the road infrastructure. This last point have to take into account a fourth requirement, courtesy (does not have a negative impact on surrounding vehicles). It can also help to manage a similar situation where vehicles driven by human beings and autonomous vehicles will be in the same environment.To study these behaviors, computer simulation can be a good solution to set up a range of possible scenarios in different environments. However, this imposes a level of abstraction that can affect the level of realism of the model.In this PhD thesis, we defined methods and tools to define a methodology for designing Cooperative Intelligent Transport Systems. From a vehicle model, we have shown that we can simulate it and then formally check it. From the model obtained, compatibility with a more realistic simulator is ensured. In addition, based on a simulation tool, we have implemented a cooperation protocol that allows vehicles to adapt more easily to current road environments.

Cette thèse sur travaux composée de quatre articles s’intéresse aux chaînes logistiques à deux échelons comportant un fournisseur en situation de monopole et de N clients dont les demandes pour un même produit sont corrélées. Les trois premiers articles étudient l’impact simultané des coopérations verticale et horizontale sur la performance globale. L’article 1 propose des extensions du modèle d’optimisation des stocks de Zhu et Thonemann (2004) en complétant notamment la coopération verticale entre le fournisseur et ses clients par une alliance horizontale et un échange d’informations entre clients. L’article 2 propose une modélisation multi-agents individu-centrée afin d’étudier l’impact sur la performance et la stabilité de la chaîne, de la diversité des comportements des clients face au risque et de leurs règles d’interaction dans le cadre d’une possible distorsion de l’information échangée. Nous proposons ensuite deux articles à visée plus applicative. L’article 3 s’intéresse à l’industrie pharmaceutique et étudie l’influence de la coopération entre grossistes-répartiteurs socialement responsables et leur laboratoire fournisseur pour réduire les surstocks et les gaspillages. L’article 4 consiste à comparer un pilotage centralisé à un pilotage décentralisé des stocks suite à un choc important de demande d’un produit alimentaire périssable. Les résultats de simulation font ressortir des conditions d’équilibre ainsi que des recommandations sur le pilotage global de ce type de chaînes. Plus généralement, cette thèse a permis de montrer l’intérêt d’une approche connexionniste de chaînes logistiques complexes avec agents hétérogènes s’échangeant de l’information. / AThis thesis is composed by two papers focusing on two-level supply chains with a monopoly supplier and N clients whose demands for the same products are correlated. The first paper studies the simultaneous impact of vertical and horizontal cooperation on the overall performance and the stability of the chain. It proposes an individual-centered multi-agents approach for studying the impact on performance of different kinds of customer behaviors associated with overstock risk and their interaction rules under possible distortion of the exchanged information. The second paper deals with pharmaceutical distribution and studies the influence of the cooperation between wholesale distributors and a unique supplier to reduce overstocks and wastes. More generally, this thesis has shown the relevance of a connectionist approach of complex supply chains with heterogeneous agents exchanging information.

La Tarification à l’Activité (T2A) contraint les services d’urgences hospitalières à développer différentes stratégies d’'allocation efficiente des ressources. L'optimisation de la prise en charge est centrale à cette problématique et vise des coûts de production couverts par les revenus induits par la T2A. Aussi, l'objectif de la thèse est d’identifier l’apport d’un Système d’Aide à la Décision (SAD) basé sur les Systèmes Multi-Agents (SMA) utilisant une modélisation basée sur un algorithme d'ordonnancement des moyens de production des soins en trois phases (OR-3P). Cette modélisation formalise l'organisation de ces services autour de cinq types d'agents. L’Agent Ordonnanceur y chargé d’affecter les personnels de l’équipe médicale et de gérer les flux de patients. Il joue un rôle prépondérant dans la recherche d’optimisation. Les résultats obtenus de l’application simulée de l’OR-3P, montrent l’optimisation des délais d’attente et de passage global, une augmentation de la productivité et une indication qualitative du bon fonctionnement de la prise en charge. Ces résultats incitent à réaliser des expérimentations dans des établissements français. / The activity-based payment, which is known in France as T2A requires hospital emergency departments, faced with a very strong growth in their activities since 1990, to develop strategies of an efficient allocation of resources. The optimization of medical treatment is central to this issue and should allow obtaining production costs covered by funding induced T2A. The main objective of the thesis was to identify the contribution of a System Decision Support (DSS) based on Multi-Agent Systems (MAS), using multi-agent modelling of care means production, using a three-phase scheduling algorithm, so called OR-3P. This modelling formalizes the organization of emergency departments around five types of agent. The scheduler Officer is responsible for assigning personnel to the medical team in an efficient framework for managing patient flow, plays the leading role in the search of optimized management. Results from the application of OR-3P, show an optimizing of the delays and the overall passage, an increase in productivity, a qualitative indication of proper functioning. These results lead to tests in French institutions.

The application domains of this thesis are Health Smart Homes, and the research is more precisely centered on the improvement of daily-living for cognitively impaired persons and theirs caregivers.The proposed system can observe the context of each person, personalize the environment and assist the tasks detected if they need to be. Every action of the system is as unobtrusive as possible and takes into consideration the presence of more than one person. To personalize and assist the daily-living activities of a lone person, we need to know his personal context. This context is the conjunction of the preferences and habits, the illness or impairment, the movements in the smart home and the state of the various sensor and electrical devices, and the current activities that are detected for one person. To be able to assist many persons simultaneously, we need to compute the overall conjunction of each and every person's context since every presence can influence the global context and every personal one. This complexity brings a lot of problems like the multiple person localization and identification, or the personalization and assistance of multiple persons in the same space with various activities. Those problems are even more interesting since, following an ethical choice to ensure inhabitant's privacy, this project avoid the use of some intrusive technologies.

Dans le domaine des systèmes multiagents (SMA), la communication est très souvent considérée selon une approche dyadique et abstraite assez rigide. Cette thèse fait l'hypothèse qu'en s'inspirant de la communication humaine, il est profitable d'utiliser le phénomène de l'écoute flottante dans des systèmes multiagents afin de donner souplesse et robustesse à leur structure. <br />Pour aller dans ce sens, nous proposons le modèle en étoile. Il permet aux membres d'un SMA d'utiliser l'écoute flottante pour se structurer en groupes centrés sur des leaders afin de s'adapter aux conditions de communication limitées et dynamiques dont ils disposent. Ce modèle fournit un cadre dans lequel les agents peuvent évoluer et assure que si leurs décisions respectent certaines contraintes (notamment de cohérence) ils pourront tirer parti de tous les messages qu'ils pourront recevoir (même s'ils ne leur sont pas destinés) afin de se forger les croyances les plus cohérentes possibles sur l'organisation de l'équipe et ainsi faciliter son activité. <br />D'une part, nous développons plusieurs éléments utiles pour exploiter ce modèle en étoile (langage à la sémantique définie formellement, mécanisme de mise à jour et algorithme associé). D'autre part, deux séries d'expérimentations (OTTO et LOTTO) nous permettent d'étudier le comportement du modèle face aux variations de divers paramètres.

En approchant la fin du Millénaire, nous sommes témoins de la genèse d'un nouveau monde : l'univers électronique composé des millions d'ordinateurs interconnectés par l'Internet. Dans ce monde, des processus informatiques autonomes migreront d'ordinateur à ordinateur. En migrant, ces entités, couramment appelées « agents », exploiteront mieux les ressources disponibles et assureront mieux leur survie. De plus, pour des raisons d'efficacité, ils s'organiseront en sociétés. Les sociétés d'agents artificiels sont étudiées dans le domaine des Systèmes Multi-Agents (SMA). La notion d'organisation est essentielle dans le domaine. Dans le cadre de notre thèse, nous proposons les Systèmes Multi-Agents Minimaux (SMAM), un modèle permettant l'étude de l'organisation des agents à un niveau fondamental. Le modèle est basé sur la notion du couple : les agents sont récursivement organisés en couples. Le comportement des agents est guidé par le principe « qui se ressemble, s'assemble ». En utilisant ce modèle, nous pouvons quantitativement analyser un nombre de phénomènes liés à la dynamique organisationnelle des SMA. De plus, nous pouvons directement appliquer notre modèle dans le contexte de l'Internet. Nous avons développé l'application « FRIENDS », dans laquelle les utilisateurs sont représentés par des agents s'organisant comme un SMAM. Elle permet aux utilisateurs de retrouver des groupes et des individus partageant des intérêts communs. Le modèle est nouveau et beaucoup de travail reste à faire. Toutefois, à cause de sa nature universelle et ses applications potentielles sur l'Internet, nous sommes confiants en son avenir.

Dans le cadre de la vie artificielle, on assiste à un essor de l'utilisation des systèmes multi-agents. Ceux-ci permettent de modéliser et de simuler des phénomènes complexes ou des phénomènes sociaux qui ne peuvent pas être facilement modélisés à l'heure actuelle avec des approches classiques. La problématique développée dans cette thèse découle d'une question toute simple : comment modéliser et simuler des agents qui évoluentdans plusieurs environnements à la fois ? Pour ce faire, il a été construit un modèle d'agent qui permet, dans un premier temps, de modéliser et d'étudier les interactions entre l'environnement et l'agent. Dans un deuxième temps, ce premier modèle est étendu afin de pouvoir utiliser plusieurs environnements simultanément. De ce nouveau modèle découlent un nombre de problèmes à régler : gestion du temps, gestion de l'intégrité des données dans les environnements et répartition des effecteurs et capteurs. Nous montrons comment ces divers problèmes sont résolus par l'adjonction de nouvelle entités dans notre modèle. Afin de mettre en oeuvre l'approche multi-environnements, une plate-forme de simulation a été construite. Elle concerne la simulation de déplacement d'espadons dans la zone sud de l'océan Indien à l'aide d'images satellites.

La Tarification à l'Activité (T2A) contraint les services d'urgences hospitalières à développer différentes stratégies d''allocation efficiente des ressources. L'optimisation de la prise en charge est centrale à cette problématique et vise des coûts de production couverts par les revenus induits par la T2A. Aussi, l'objectif de la thèse est d'identifier l'apport d'un Système d'Aide à la Décision (SAD) basé sur les Systèmes Multi-Agents (SMA) utilisant une modélisation basée sur un algorithme d'ordonnancement des moyens de production des soins en trois phases (OR-3P). Cette modélisation formalise l'organisation de ces services autour de cinq types d'agents. L'Agent Ordonnanceur y chargé d'affecter les personnels de l'équipe médicale et de gérer les flux de patients. Il joue un rôle prépondérant dans la recherche d'optimisation. Les résultats obtenus de l'application simulée de l'OR-3P, montrent l'optimisation des délais d'attente et de passage global, une augmentation de la productivité et une indication qualitative du bon fonctionnement de la prise en charge. Ces résultats incitent à réaliser des expérimentations dans des établissements français.

Le Web sémantique désigne un ensemble de technologies visant à rendre le contenu des ressources du World Wide Web accessible et utilisable par les programmes et agents logiciels. Ainsi, il doit faciliter l'accès à l'information pour les utilisateurs. Or, un des enjeux du succès du Web sémantique est la disponibilité d'ontologies qui sont des représentations de connaissances formalisées et exploitables par des systèmes informatiques pour leur communication. Malheureusement leur construction est généralement longue et coûteuse, et leur maintenance soulève des problèmes jusqu'ici sous-estimés. S'appuyer sur des textes pour la conception d'ontologies est vu comme une issue possible à leur coût, malgré les difficultés inhérentes à l'exploration d'analyses textuelles.<br /><br />Parce que l'ontologie doit être maintenue, et parce qu'elle peut-être vue comme un système complexe constitué de concepts, nous proposons d'utiliser les systèmes multi-agents adaptatifs pour semi-automatiser le processus de construction des ontologies à partir de texte. L'état stable de ces systèmes résulte des interactions coopératives entre les agents logiciels qui les constituent. Dans notre cas, les agents utilisent des algorithmes distribués d'analyse statistique pour trouver la structure la plus satisfaisante d'après une analyse syntaxique et distributionnelle des textes. L'utilisateur peut alors valider, critiquer ou modifier des parties de cette structure d'agents, qui est la base de l'ontologie en devenir, pour la rendre conforme à ses objectifs et à sa vision du domaine modélisé. En retour, les agents se réorganisent pour satisfaire les nouvelles contraintes introduites. Les ontologies habituellement fixées deviennent ici dynamiques, leur conception devient « vivante ». Ce sont les principes sous-jacents de notre système nommé Dynamo.<br /><br />La pertinence de cette approche a été mise à l'épreuve par des expérimentations visant à évaluer la complexité algorithmique de notre système, et par son utilisation en conditions réelles. Dans ce mémoire, nous présentons et analysons les résultats obtenus.

Le problème Rm||Cmax consiste à allouer un ensemble de tâches à m agents de sorte à minimiser le makespan de l’allocation, c’est-à-dire le temps d’exécution de l’ensemble des tâches. Ce problème est connu pour être NP-dur dès que les tâches sont allouées à deux agents ou plus (m ≥ 2). De plus, il est souvent admis que le coût d’une tâche est précisément estimé pour un agent et que ce coût ne varie pas au cours de l’exécution des tâches. Dans cette thèse, je propose une approche décentralisée et dynamique pour l’amélioration d’une allocation de tâches. Ainsi, à partir d’une allocation initiale et pendant qu’ils exécutent les tâches, les agents collaboratifs initient de multiples enchères pour réallouer les tâches qui restent à exécuter. Ces réallocations sont socialement rationnelles, c’est-à-dire qu’un agent accepte de prendre en charge une tâche initialement allouée à un autre agent si la délégation de cette tâche bénéficie à l’ensemble du système en faisant décroître le makespan. De plus, le dynamisme du procédé permet d’améliorer une allocation malgré une fonction de coût peu précise et malgré les variations de performances qui peuvent survenir lors de l’exécution des tâches. Cette thèse offre un cadre formel pour la modélisation et la résolution multi-agents d’un problème de réallocation de tâches situées. Dans un tel problème, la localité des ressources nécessaires à l’exécution d’une tâche influe sur son coût pour chaque agent du système. À partir de ce cadre, je présente le protocole d’interaction des agents et je propose plusieurs stratégies pour que les choix des agents aient le plus d’impact sur le makespan de l’allocation courante. Dans le cadre applicatif de cette thèse, je propose d’utiliser ce processus de réallocation de tâches pour améliorer le patron de conception MapReduce. Très utilisé pour le traitement distribué de données massives, MapReduce possède néanmoins des biais que la réallocation dynamique des tâches peut aider à contrer. J’ai donc implémenté un prototype distribué qui s’inscrit dans le cadre formel et implémente le patron de conception MapReduce. Grâce à ce prototype, je suis en mesure d’évaluer l’apport du processus de réallocation et l’impact des différentes stratégies d’agent. / The Rm||Cmax problem consists in allocating a set of tasks to m agents in order to minimize the makespan of the allocation, i.e. the execution time of all the tasks. This problem is known to be NP-hard as soon as the tasks are allocated to two or more agents (m ≥ 2). In addition, it is often assumed that the cost of a task is accurately estimated for an agent and that this cost does not change during the execution of tasks. In this thesis, I propose a decentralized and dynamic approach to improve the allocation of tasks. Thus, from an initial allocation and while they are executing tasks, collaborative agents initiate multiple auctions to reallocate the remaining tasks to be performed. These reallocations are socially rational, i.e. an agent agrees to take on a task initially allocated to another agent if the delegation of this task benefits to the entire system by decreasing the makespan. In addition, the dynamism of the process makes it possible to improve an allocation despite an inaccurate cost function and despite the variations of performance that can occur during the execution of tasks. This thesis provides a formal framework for multi-agent modeling and multi-agent resolution of a located tasks reallocation problem. In such a problem, the locality of the resources required to perform a task affects its cost for each agent of the system. From this framework, I present the interaction protocol used by the agents and I propose several strategies to ensure that the choices of agents have the greatest impact on the makespan of the current allocation. In the applicative context of this thesis, I propose to use this tasks reallocation process to improve the MapReduce design pattern. Widely used for the distributed processing of massive data, MapReduce has biases that the dynamic tasks reallocation process can help to counter. I implemented a distributed prototype that fits into the formal framework and implements the MapReduce design pattern. Thanks to this prototype, I am able to evaluate the effectiveness of the reallocation process and the impact of the different agent strategies.