Etablir le meilleur plan pour l'usinage d'un produit, le meilleur ordonnancement des activités de construction d'un bâtiment ou la meilleure tournée de véhicules pour la livraison des commandes, en prenant en compte diverses contraintes économiques, temporelles, humaines, ou même météorologiques : dans cette diversité d'applications, optimiser la planification est une tâche complexe par le grand nombre d'entités hétérogènes en interaction, la forte dynamique, les objectifs contradictoires à atteindre, etc. La planification de missions pour des constellations de satellites en est un exemple majeur : beaucoup de paramètres et de contraintes, souvent antagonistes, doivent être pris en compte, entraînant une importante combinatoire. Actuellement, en Europe, les plans de missions sont élaborés au sol, juste avant que le satellite ne soit visible par la station d'émission. Les requêtes arrivant durant la planification ne peuvent être traitées, et sont mises en attente. De plus, la complexité de ce problème croit drastiquement : le nombre de constellations et les satellites les composant augmentent, ainsi que le nombre de requêtes journalières. Les approches actuelles montrent leurs limites. Pour pallier à ces inconvénients, de nouveaux systèmes basés sur la décentralisation et la distribution inhérentes à ce genre de problèmes, sont nécessaires. La théorie des systèmes multi-agents adaptatifs (AMAS) et notamment le modèle AMAS4Opt (AMAS for Optimisation) ont montré leur adéquation pour la résolution de problèmes d'optimisation complexes sous contraintes. Le comportement local et coopératif des agents AMAS permet au système de s'auto-adapter à la forte dynamique et de fournir des solutions adéquates rapidement. Dans cette thèse, nous adressons la résolution de la planification des missions de satellites par AMAS. Pour cela, nous avons complété et enrichi les modèles d'agents proposés par AMAS4Opt. Nous avons ainsi développé le système de planification dynamique de missions ATLAS. Pour valider ATLAS sur divers critères, nous avons utilisé un grand nombre de données hétérogènes. Enfin, ce travail a été comparé à un système " opérationnel' " standard sur des scénarios réels, mettant en valeur les apports de notre système. / Building the best plan in product treatment, the best schedule to a building construction or the best route for a salesman in order to visit a maximum of cities in the time allowed while taking into account different constraints (economic, temporal, humans or meteorological ): in all of those variety of applications, optimizing the planning is a complex task including a huge number of heterogeneous entities in interaction, the strong dynamics, multiple contradictory objectives, etc. Mission planning for constellations of satellites is a major example: a lot of parameters and constraints, often antagonists must be integrated, leading to an important combinatorial search space. Currently, in Europe, plans are built on ground, just before the satellite is visible by the ground stations. Any request coming during the planning process must wait for the next period. Moreover, the complexity of this problem grows drastically: the number of constellations and satellites increases, as the number of daily requests. Current approaches have shown their limits. To overcome those drawbacks, new systems based on decentralization and distribution inherent to this problem, are needed. The adaptive multi-agent systems (AMAS) theory and especially the AMAS4Opt (AMAS For Optimization) model have shown their adequacy in complex optimization problems solving. The local and cooperative behavior of agents allows the system to self-adapt to highly dynamic environments and to quickly deliver adequate solutions. In this thesis, we focus on solving mission planning for satellite constellations using AMAS. Thus, we propose several enhancement for the agent models proposed by AMAS4Opt. Then, we design the ATLAS dynamic mission planning system. To validate ATLAS on several criteria, we rely on huge sets of heterogeneous data. Finally, this work is compared to an operational and standard system on real scenarios, highlighting the value of our system.

Cette thèse s'intéresse a l'apprentissage du comportement des avions dans le ciel. À partir de ces comportements l'objectif est de pouvoir générer du trafic aérien de manière autonome, légère et flexible pour alimenter une simulation. Les méthodes actuelles de simulation aériennes demandent beaucoup de préparation avant la simulation pour concevoir le scénario et d'interventions humaines pendant la simulation pour que le trafic aérien soit réaliste. Générer du trafic est une tâche complexe car le comportement des avions dépend de beaucoup de variables et des décisions de plusieurs d'acteurs : le contrôleur aérien décide de la trajectoire à suivre parmi toutes les possibilités qu'il perçoit, puis le pilote réagit plus ou moins rapidement de façon plus ou moins strict. Un système multi-agent adaptatif observe des trajectoires d'avions réelles pour apprendre comment les avions se comportent dans la réalité. Les différents agents impliquées coopèrent et modifient les liens qui les relient. Ce réseau entre les agents fini par représenter le comportement global de l'ensemble des avions et peut être interrogé par des agents avions en simulation pour savoir ce qu'ils doivent faire en fonction de leur situation courante. Nous présentons EVAA (Environnement Virtuel Auto-Adaptatif) capable d'apprendre le comportement des avions et de générer du trafic en fonction de ces comportements de manière totalement autonome. / This thesis is about learning the behavior of the aircrafts in the sky. With those behaviors the goal is to generate traffic in an autonomous and flexible way into a simulation. The current methods of air traffic simulation need to prepare the scenario before the simulation and the interventions of humans during the simulation to make the traffic realistic. Traffic generation is a complex task because the behaviors of the planes depends on many variables and several actors : the air traffic controller decide what trajectory to follow among many possibilities, then the pilot react , more or less promptly, to this order in a, more or less rigorous, way. An adaptive multi-agent system monitors trajectories of real aircrafts to learn how the planes behave in the real sky. The agents involved in this process cooperate and update the links between them to create a network representing the global behavior of all aircrafts. This network can then be queried by an aircraft agent in a simulation to know what it should do according to its current situation. We present EVAA (Self-Adaptive Virtual Environment) able to learn the behavior of aircrafts and to generate air traffic by using those behaviors in a autonomous way.

Les premières étapes d'une conception fiabiliste impliquent la formulation de critères de performance et de contraintes de fiabilité d'une part, et le choix d'une représentation des incertitudes d'autre part. Force est de constater que, le plus souvent, des aspects de performance ou de fiabilité conditionnant la solution optimale ne seront pas connus ou seront négligés lors des premières phases de conception. De plus, les techniques de réduction des incertitudes telles que les tests additionnels et la reconception ne sont pas pris en compte dans les calculs de fiabilité initiaux. Le travail exposé dans ce manuscrit aborde la conception optimale de systèmes sous deux angles : 1) le compromis entre performance et coût généré par les tests supplémentaires et les reconceptions et, 2) l'identification de multiples solutions optimales (dont certaines locales) en tant que stratégie contre les erreurs initiales de conception. Dans la première partie de notre travail, une méthodologie est proposée pour estimer l'effet sur la performance et le coût d'un produit d'un test supplémentaire et d'une éventuelle reconception. Notre approche se base, d'une part, sur des distributions en probabilité des erreurs de calcul et des erreurs expérimentales et, d'autre part, sur une rêgle de reconception a priori. Ceci permet d'estimer a posteriori la probabilité et le coût d'un produit. Nous montrons comment, à travers le choix de politiques de prochain test et de re-conception, une entreprise est susceptible de contrôler le compromis entre performance et coût de développement.Dans la seconde partie de notre travail, nous proposons une méthode pour l'estimation de plusieurs solutions candidates à un problème de conception où la fonction coût et/ou les contraintes sont coûteuses en calcul. Une approche pour aborder de tels problèmes est d'utiliser un métamodèle, ce qui nécessite des évaluations de points en diverses régions de l'espace de recherche. Il est alors dommage d'utiliser cette connaissance seulement pour estimer un optimum global. Nous proposons une nouvelle approche d'échantillonnage à partir de métamodèles pour trouver plusieurs optima locaux. Cette méthode procède par partitionnement adaptatif de l'espace de recherche et construction de métamodèles au sein de chaque partition. Notre méthode est testée et comparée à d'autres approches d'optimisation globale par métamodèles sur des exemples analytiques en dimensions 2 à 6, ainsi que sur la conception d'un bouclier thermique en 5 dimensions. / The initial stages of reliability-based design optimization involve the formulation of objective functions and constraints, and building a model to estimate the reliability of the design with quantified uncertainties. However, even experienced hands often overlook important objective functions and constraints that affect the design. In addition, uncertainty reduction measures, such as tests and redesign, are often not considered in reliability calculations during the initial stages. This research considers two areas that concern the design of engineering systems: 1) the trade-off of the effect of a test and post-test redesign on reliability and cost and 2) the search for multiple candidate designs as insurance against unforeseen faults in some designs. In this research, a methodology was developed to estimate the effect of a single future test and post-test redesign on reliability and cost. The methodology uses assumed distributions of computational and experimental errors with re-design rules to simulate alternative future test and redesign outcomes to form a probabilistic estimate of the reliability and cost for a given design. Further, it was explored how modeling a future test and redesign provides a company an opportunity to balance development costs versus performance by simultaneously designing the design and the post-test redesign rules during the initial design stage.The second area of this research considers the use of dynamic local surrogates, or surrogate-based agents, to locate multiple candidate designs. Surrogate-based global optimization algorithms often require search in multiple candidate regions of design space, expending most of the computation needed to define multiple alternate designs. Thus, focusing on solely locating the best design may be wasteful. We extended adaptive sampling surrogate techniques to locate multiple optima by building local surrogates in sub-regions of the design space to identify optima. The efficiency of this method was studied, and the method was compared to other surrogate-based optimization methods that aim to locate the global optimum using two two-dimensional test functions, a six-dimensional test function, and a five-dimensional engineering example.

Nous nous intéressons dans cette thèse à la planification pour les problèmes de prise de décision décentralisée séquentielle dans l'incertain. Dans le cadre centralisé, l'utilisation des formalismes MDP et POMDP a permis d'élaborer des techniques de planification efficaces. Le cadre Dec-POMDP permet de formaliser les problèmes décentralisés. Ce type de problèmes appartient à une autre classe de complexité que les problèmes centralisés. Pour cette raison, jusqu'à récemment, seuls de très petits problèmes pouvaient être résolus et uniquement pour des horizons très faibles. Des algorithmes heuristiques ont récemment été proposés pour traiter des problèmes de taille plus conséquente mais n'ont pas de preuve théorique de qualité de solution. Nous montrons comment une information heuristique sur le problème à résoudre représentée par une distribution de probabilité sur les croyances centralisées permet de guider la recherche approchée de politique. Cette information heuristique permet de formuler chaque étape de la planification comme un problème d'optimisation combinatoire. Cette formulation conduit à des politiques de meilleure qualité que les approches existantes. / In this thesis, we focus on planning in decentralised sequentialdecision taking in uncertainty. In the centralised case, the MDP andPOMDP frameworks leads to efficient planning algorithms. The Dec-POMDPframework is used to model decentralised problems. This kind ofproblems is in a higher class of complexity than the centralisedproblem. For this reason, until recently, only very small problem could be solved and only for very small horizons. Recently, some heuristic algorithms have been proposed to handle problem of higher size but there is no theoretic proof of the solution quality. In this thesis, we show how to use a heuristic information in the problem, modelled as a probability distribution on the centralised beliefs, to guide the search for a good approximate policy. Using this heuristic information, we formulate each time step of the planning procedure as a combinatorial optimisation problem. This formulation leads to policies of better quality than previously existing approaches.

Le Conseil Général de la Gironde (CG33) est une collectivité territoriale qui met en oeuvre les politiques décidées par des élus. L’une de ses missions fondamentales est l’induction de comportements auprès des citoyens, des acteurs économiques et institutionnels. Citons par exemple la concrétisation, par l’intermédiaire de la réalisation de projets, des politiques publiques autour des thématiques du développement Durable (DD). Un constat issu des retours d’expérience s’impose : les projets mis en oeuvre au CG 33 sont de plus en plus complexes. Ils requièrent la collaboration de nombreux acteurs publics et privés qui se connaissent mal. Les démarches territoriales de DD nécessitent l’articulation de compétences spécifiques et interdépendantes, qui n’existent pas chez un acteur unique. Ces constats sont généralisables, quel que soit le secteur d’activité professionnelle. La connaissance, l’identification et le partage optimal de compétences est au coeur même de la réussite de projets. La problématique consiste à répondre aux attentes de tout maître d’oeuvre qui doit être capable de définir un projet, d’identifier les compétences qui le composent, les acteurs capables d’exercer ces compétences, puis finalement d’évaluer à postériori la réussite globale du projet. Définir la liste des compétences n’est pas toujours aisé puisqu’elles évoluent au fil du temps. Elles peuvent, par exemple, se transformer suite à l’arrivée d’évolutions techniques. Elles peuvent également disparaitre si elles sont remplacées ou bien finalement non utilisées. Un système optimal se doit donc d’être dynamique lors de la constitution des projets au fil du temps, dans le but de coller au plus prêt de la réalité du contexte dans lequel le système est utilisé. Nous voyons bien ici que la Compétence(et non l’acteur) est l’élément fondamental du système.Une réponse dite « classique » pourrait consister à réaliser simplement une base de données où les compétences et acteurs seraient des objets statiques. Cette solution ne répondant pas à notre souhait de dynamisme. Nous proposons plutôt un système informatique collaboratif, accessible en ligne, dans lequel nous définissions des « agents compétence » (AC), dynamiques et apprenants, qui évoluent au sein d’une architecture de type multi-agents. Chaque AC y est unique, bien qu’il puisse être incarné sur le terrain par plusieurs acteurs humains. Il possède une « vie propre », des moyens d'actions multiples et multi-localisés (réparti sur plusieurs acteurs physiques). Tout AC dispose de mécanismes de perception de son environnement, de communication avec les autres ACs. Il utilise de ressources (telles que les acteurs humains) et vise à réaliser 4buts principaux :1. Constituer sa propre définition (liste des compétences élémentaires) 2. Restituer une liste d’acteurs humains capables de le concrétiser sur le terrain3. Etablir des relations avec d’autres ACs afin d’optimiser la constitution des projets4. Se porter spontanément candidat à une participation à de nouveaux projets. Nos ACs ont également un « cycle de vie » décliné en 3 « âges » (enfance, adolescence et maturité). Chacun d’eux correspond à un niveau d’autonomie particulier. Notre SMA est de type «évènementiel ». Les agents y évoluent grâce aux interactions avec les194 utilisateurs humains du système. Un « modèle comportemental » dédié et évolutif est proposé dans le but d’optimiser leur dynamisme et de stimuler leur apprentissage. / In France, the “Conseil Général de la Gironde” is a local authority that promotes various sustainable development policies and practices. One of its missions is to coordinate and stimulate public and private partnerships in the framework of green building projects.Whatever the sector of professional activities and the thematic addressed, the concrete projects’ feedbacks show all the complexity to succeed in managing efficiently the collaboration of involved actors. Indeed, each of them has only a partial knowledge ofthe others’ skills. To answer to the problematic, and in order to improve the management of the projects, we propose an online collaborative tool that allows actors to share skills. According to the “Multi-Agent” theory, "skill agents" have been defined.The key idea is to consider that a skill is an agent of the system, and the actors are only its resources.Skill agents are dynamic and autonomous, have learning abilities, and have their ownlife cycle. They pursue four main goals: building their own definition, identifying actorswho can concretize them across projects, setting up links with other skill agents, and beeing candidates to new projects. Skill agents interact with human actors to stimulate their cooperation.This work shows that our model is appropriate for complex collaborative projects,giving results in various areas. For example, a case study based on the selection of players to form a rugby team has been given.

La conception préliminaire avion est un problème d'optimisation multi-disciplinaire et multi-objectif qui consiste à trouver les valeurs des paramètres de description d'un avion et de ses performances en fonction de contraintes. Ces valeurs sont calculées grâce à des connaissances disciplinaires. Les interdépendances entre les paramètres et les non linéarités complexifient les calculs pour lesquels les méthodes classiques se montrent insuffisantes. Pour pallier ce problème, nous proposons une solution basée sur les systèmes multi-agents adaptatifs dans lesquels les agents représentent les disciplines, les paramètres de conception et les performances de l'avion. Les agents en utilisant des connaissances disciplinaires et par un comportement coopératif trouvent collectivement les valeurs des paramètres de conception qui satisfont les contraintes et les performances. Nous montrons que cette approche permet aussi d'intégrer plusieurs questions telles l'étude de sensibilité des paramètres, les fronts de Pareto ou la co-conception en temps réel.

L'instrumentation de la supervision passe par la compréhension de son utilité et de sa faisabilité. Les indicateurs fournissent au tuteur des informations lui permettant de réguler les activités d'apprentissage au niveau Cognitif, Pédagogique, Social et Technique. Cette thèse se propose de répondre aux questions portant sur l'identification des types d'indicateurs utiles à chaque rôle de régulation du tuteur et sur la proposition d'une méthodologie permettant de réutiliser un ensemble d'indicateurs, de ces types, dans un environnement de supervision.<br />Le modèle CAS de supervision propose une taxonomie permettant au tuteur d'avoir une perception de l'activité d'apprentissage. Une enquête auprès de tuteurs en ligne a montré que les indicateurs Cognitifs permettent de jouer des rôles pédagogique et cognitif, les indicateurs Sociaux le rôle social. L'utilité des indicateurs d'Activité (Parcours et Technique) n'en est pas clairement ressortie. L'enquête révèle également un besoin de personnalisation de la supervision. <br />A la problématique d'instrumentation de la réutilisation, nous répondons en proposant un formalisme de Patron d'Indicateur Réutilisable qui permet de capitaliser les savoir-faire en terme de définition d'indicateur, ainsi qu'une Architecture Multi-Agent Ouverte permettant de les réutiliser dans de nouveaux contextes de supervision. Ces savoir-faire, modélisés en termes de fonction, peuvent dans l'architecture proposée se déployer et se combiner pour informer le tuteur sur l'activité d'apprentissage. Les opérations d'Agrégation et de Composition sont définies sur les fonctions «indicateur». L'environnement EM-AGIIR, implémentant l'architecture proposée est ouvert, évolutif et permet au tuteur de personnaliser son activité de supervision. Un ensemble d'indicateurs sur les traces du projet MATES du réseau européen Kaleidoscope y ont été réutilisés.

L'émergence et les systèmes multi-agent sont deux domaines aux problématiques proches. A travers l'étude de l'émergence dans le cadre des systèmes multi-agent, notre travail consiste à envisager leur principal point commun: la recherche d'un avantage collectif gagné grâce aux interactions entre les agents, quand le résultat global du système qui découle de l'exécution des agents est attribuable à l'interaction. Cette situation est souvent décrite comme celle d'un tout supérieur à la somme de ses parties. Une contribution de cette thèse est d'identifier des interactions dont l'impact peut être évalué à travers la comparaison de systèmes utilisant ou non ces interactions. Nous définissons de tels gains collectifs pour la résolution de problèmes par recherche heuristique dans un modèle d'agents hiérarchique. Ce travail inclut une modélisation multi-agent de ce type de recherche permettant de mettre en évidence des gains collectifs que nous appelons synergies. Trois synergies sont envisagées: la synergie entre des heuristiques travaillant sur le même problème, celle entre des problèmes proches et la synergie entre un utilisateur et le système de recherche artificiel. Ces possibilités de synergies sont à replacer dans le cadre de la discussion concernant l'émergence. Dans ce cadre, certaines populations d'heuristiques correspondent à l'idée de ``vrai composite'' qui désigne des systèmes composés dont le résultat est attribuable aux interactions entre composants et non à leur composition. L'interaction entre niveaux globaux et locaux s'envisage également naturellement à travers les niveaux induits par l'organisation hiérarchique de notre modèle. C'est en ce sens que le travail fourni contribue à l'étude de l'émergence: par l'étude des possibilités de définition offertes par un modèle multi-agent.

Nous nous intéressons dans cette thèse à la simulation parallèle des systèmes multi-agent (SMA), plus particulièrement à des comportements d'agents situés : entités autonomes agissant dans un environnement. La simulation du trafic routier, de populations de personnes ou d'animaux sont quelques exemples de ses applications.<br /><br />Actuellement, il y a un manque de simulateurs parallèles efficaces pour ces systèmes, qui seraient très utiles, compte tenu des temps d'exécution pour des simulations à grande échelle. Dans ce contexte, notre apport se divise en trois parties : (1)~fournir un modèle de simulation de SMAs à grande échelle, appelé ParSSAP, (2)~faire un travail d'algorithmique parallèle dans les SMAs et (3)~fournir une implantation de ce modèle sous la forme d'une bibliothèque parallèle.<br /><br />Dans cette thèse nous commençons par introduire les SMAs, les problèmes de parallélisation qu'ils posent et l'état de l'art dans la simulation des SMAs. Nous présentons ensuite nos travaux et apports : le modèle de simulation que nous avons conçu, l'algorithmique parallèle utilisée dans deux percepts d'agents fournis dans notre bibliothèque (calcul des champs de visibilité et propagation des champs de potentiel), la documentation sur notre bibliothèque et quelques applications avec leurs performances à l'exécution. Finalement, nous présentons le bilan, positif, de nos travaux.<br /><br />Notre modèle et son implantation parallèle sont destinés à une utilisation facile et à des exécutions efficaces. Ils peuvent encore être enrichis, néanmoins notre bibliothèque permet déjà de construire rapidement des applications efficaces à l'exécution sur des machines parallèles modernes.

Les travaux développés dans ce mémoire se situent à l'intersection des domaines du Génie Logiciel et de l'Intelligence Artificielle Distribuée : l'objectif est de spécifier un système d‘aide à la gestion d'information au sein d'une organisation de type administrative complexe sous la forme d'un système multi-agent. Le modèle holonique a été choisi, suite à une étude générale sur les organisations humaines et sur les organisations multi-agent, afin de structurer un système d'aide distribué en adéquation avec notre problématique, à savoir l'apport d'une aide au niveau de chaque acteur de l'organisation et la gestion de la cohérence de son fonctionnement global. Le choix d'une méthode d'analyse et de modélisation de système administratif complexe a nécessité la confrontation, à l'aide d'un benchmark, d'un ensemble de méthodes issues du Génie Logiciel et couramment utilisées. Aucune des méthodes comparées ne répondant totalement aux critères établis, la méthode MAMOSACO, conçue par adaptation et intégration des éléments les plus pertinents des méthodes comparées, est proposée. Cette méthode permet de spécifier un Système Orienté Holon pour l'aide au Travail COopératif (SOHTCO) d'un ensemble des acteurs impliqués dans une procédure donnée. La méthode MAMOSACO a été appliquée, au travers de son atelier de modélisation, sur un ensemble de cas réels de procédures administratives complexes. Et, finalement, sur base du cas d'application développé, un ensemble de perspectives de recherches, tant en ce qui concerne la modélisation qu'en ce qui concerne le système multi-agent holonique, est proposé.