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.

Cette thèse porte sur des stratégies distribuées pour systèmes multi-robot. Tout d'abord, nous nous focalisons sur des algorithmes de consensus pour des systèmes hétérogènes qui représente, par exemple, différents modèles ou générations de robots. Dans la suite, nous proposons deux solutions pour améliorer les propriétés de connectivité du système. Tout d'abord, nous montrons comment améliorer la vitesse de convergence des algorithmes de consensus en modifiant les protocoles classiques. Plus précisément, nous appliquons le principe de retard stabilisant et nous montrons comment de l'information échantillonné convenablement peut être utilisée dans la design du contrôleur. Enfin, nous concevons et analysons un algorithme pour le déploiement d'agents compact. Dans cette approche, qui augmente le nombre de connexions du graphe, la configuration souhaitée de l'ensemble des robots est entièrement spécifiée par les angles inter-agents. La stratégie proposée est un algorithme complètement distribué, uniquement basée sur l'information locale qui permet l'auto-organisation du système.

Cette thèse porte sur des stratégies distribuées pour systèmes multi-robot. Tout d'abord, nous nous focalisons sur des algorithmes de consensus pour des systèmes hétérogènes qui représente, par exemple, différents modèles ou générations de robots. Dans la suite, nous proposons deux solutions pour améliorer les propriétés de connectivité du système. Tout d'abord, nous montrons comment améliorer la vitesse de convergence des algorithmes de consensus en modifiant les protocoles classiques. Plus précisément, nous appliquons le principe de retard stabilisant et nous montrons comment de l'information échantillonné convenablement peut être utilisée dans la design du contrôleur. Enfin, nous concevons et analysons un algorithme pour le déploiement d'agents compact. Dans cette approche, qui augmente le nombre de connexions du graphe, la configuration souhaitée de l'ensemble des robots est entièrement spécifiée par les angles inter-agents. La stratégie proposée est un algorithme complètement distribué, uniquement basée sur l'information locale qui permet l'auto-organisation du système. / This dissertation focuses on distributed agreement strategies for multi-robot systems. First of all, we deal with consensus algorithms for heterogeneous systems, representing, for example, different models or generations of robots. In the sequel, we propose two solutions to improve the connectivity properties of the system. Firstly, we show how to improve the consensus algorithm's convergence rate by modifying the classical control algorithms. More precisely, we apply the stabilizing delay principle and we show how appropriately sampled information can be used in the controller's design. Finally, we design and analyse an algorithm for the compact deployment of agents. In this approach, that increases the number of connections of the graph, the desired configuration of the swarm is entirely specified by the inter-agent angles. The proposed strategy is a completely distributed algorithm, only based on local information that allows swarm's self-organization.

Face au défi énergétique actuel, les systèmes hybrides à énergie renouvelable apparaissent comme une solution potentielle pour la production d'électricité. Cependant, de nombreux verrous, comme par exemple le coût, l'intermittence de l'énergie produite ou encore la fiabilité de ces systèmes, empêchent le recours massif à l'utilisation de telles solutions. Afin de les surmonter, des solutions doivent être apportées aux deux problématiques majeures de ces systèmes que sont le dimensionnement optimal et la gestion de l'énergie. Cette thèse propose donc des solutions pour chacune de ces deux thématiques. La première partie de ce mémoire définit ces deux problématiques. Puis, avant de proposer certaines voies d'améliorations, les solutions déjà apportées sont analysées en soulignant leurs intérêts mais aussi leurs limites. La seconde partie détaille la solution apportée pour le dimensionnement optimal, en s'appuyant sur un système composé d'un générateur photovoltaïque (PV), de batteries et d'une pile à combustible (PàC). La solution repose sur l'utilisation d'une fonction de coût, d'un modèle énergétique permettant d'évaluer les contraintes subies par les composants et d'un algorithme génétique pour l'optimisation. A partir de deux cas d'études, les résultats d'optimisation sont donnés et l'intérêt du couplage PV-PàC est analysé. Les deux dernières parties présentent l'application du principe des systèmes multi-agents (SMA) pour la gestion d'énergie d'un système multi-sources. Le chapitre 3 expose l'intérêt de cette méthode et détaille sa mise en oeuvre. Ensuite, la création d'un modèle de simulation du système permet de valider le principe imaginé. Enfin, le dernier chapitre présente les résultats expérimentaux obtenus à partir d'un système composé de super-condensateurs, d'une batterie, d'un PV et du réseau. Pour la première fois, ces résultats montrent expérimentalement le fonctionnement d'un SMA pour la gestion d'énergie.

La complexité et l'ampleur des scénarios de l'Intelligence Ambiante impliquent que des attributs tels que l'expressivité de modelisation, la flexibilité de representation et de deploiement et la facilité de configuration et de developpement deviennent des caracteristiques centrales pour les systèmes de gestion de contexte. Cependant, les ouvrages existants semblent explorer ces attributs orientés-developpement a un faible degré.Notre objectif est de créer un intergiciel de gestion de contexte flexible et bien configurable, capable de répondre aux différents scenarios. A cette fin, notre solution est construite a base de techniques et principes du Web Semantique (WS) et des systèmes multi-agents (SMA).Nous utilisons le WS pour proposer un noveau meta-modèle de contexte, permettant une modelisation expressive et extensible du contenu, des meta-proprietés (e.g. validité temporelle, parametres de qualité) et des dépendances (e.g. les contraintes d'integrité) du contexte.De plus, une architecture a base de SMA et des composants logiciels, ou chaque agent encapsule un aspect fonctionnel du processus de gestion de contexte (acquisition, coordination, diffusion, utilisation) est developpée.Nous introduisons un nouveau moyen de structurer le deploiement d'agents selon les dimensions du modèle de contexte de l'application et nous elaborons des politiques déclaratives gouvernant le comportement d'adaptation du provisionnement contextuel des agents. Des simulations d'un scenario d'université intelligente montrent que un bon outillage construit autour de notre intergiciel peut apporter des avantages significatifs dans la génie des applications sensibles au contexte. / The complexity and magnitude of Ambient Intelligence scenarios imply that attributes such as modeling expressiveness, flexibility of representation and deployment, as well as ease of configuration and development become central features for context management systems.However, existing works in the literature seem to explore these development-oriented attributes at a low degree.Our goal is to create a flexible and well configurable context management middleware, able to respond to different scenarios. To this end, our solution is built on the basis of principles and techniques of the Semantic Web and Multi-Agent Systems.We use the Semantic Web to provide a new context meta-model, allowing for an expressive and extensible modeling of content, meta-properties (e.g. temporal validity, quality parameters) and dependencies (e.g. integrity constraints).In addition, we develop a middleware architecture that relies on Multi-Agent Systems and a service component based design. Each agent of the system encapsulates a functional aspect of the context provisioning processes (acquisition, coordination, distribution, use).We introduce a new way to structure the deployment of agents depending on the multi-dimensionality aspects of the application's context model. Furthermore, we develop declarative policies governing the adaptation behavior of the agents managing the provisioning of context information.Simulations of an intelligent university scenario show that appropriate tooling built around our middleware can provide significant advantages in the engineering of context-aware applications.

Cette recherche se place dans le domaine de l’ingénierie industrielle, plus exactement aux premières étapes du processus d´innovation (Fuzzy Front-End). Aujourd´hui dans un monde globalisé, où la technologie est à la portée de tous, les entreprises cherchent de nouvelles techniques permettant de se distinguer de la concurrence, et offrent de nouveaux et meilleurs produits ou services ; une manière de conserver leurs avantages comparatifs ou d’en acquérir de nouveaux, pour des clients toujours plus exigeants, et dont les besoins changent constamment. Partant de ce constat, l’innovation se définit comme un processus long et continu, au sein duquel s’utilisent différents modèles. Du fait de la complexité du processus, il n’existe pas de modèle unique réunissant tous les besoins des clients. C’est pourquoi le processus d’innovation, implique différents acteurs de l’entreprise et de son environnement. Ces acteurs, dont l’importance varie, sont souvent d’origines diverses et possèdent des compétences variées. Ils ont des besoins différents, et sont soumis à des contraintes de travail différentes (ressources technologiques et financières, réglementations, etc...). Il paraît ainsi essentiel pour l’entreprise de créer un modèle unique, capable d’identifier les besoins de toutes les parties prenantes, avant d’entamer le processus de développement de nouveaux produits. C’est pour l’entreprise une manière de renforcer le processus d’innovation, et de réduire le taux d´échec lors du lancement de nouveaux produits. Ainsi l’objectif de cette étude est de proposer une nouvelle méthode d’analyse des impacts de l’innovation (A.I), afin de permettre aux entreprises d’identifier les besoins dynamiques des acteurs. Celles-ci pourront ainsi mieux définir leurs nouveaux produits et s’adapter plus facilement aux évolutions du marché. Cet outil fait partie d´une méthodologie de gestion des projets innovants, et doit être utilisé avant la définition des caractéristiques fonctionnelles du nouveau produit. Ceci nous ramène aux premières phases du développement, avant la conception du produit, qui comprennent toutes les étapes depuis la définition des besoins et opportunités pour l´innovation, jusqu’à la prise de décision pour le développement du nouveau produit, appelée Fuzzy Front-End. L’apport théorique de notre travail : Il n´existe pas de définition des impacts de l’innovation (I_n), nous avons donc fait un travail bibliographique sur le concept d’impact. Celui-ci a permis d’explorer les différentes définitions d´impact au sein de différentes disciplines (ingénierie, écologie, psychologie, etc.). Nous avons proposé de cette manière, notre propre définition de l’impact adaptée au contexte de l´innovation. Cette recherche bibliographique, nous a aussi permis d’identifier les différents types d´impacts et de justifier l´utilisation de différentes méthodologies. La contribution méthodologique : l’approche proposée pour l´analyse des impacts de l´innovation (A.I) se décompose en deux étapes. La première vise à modéliser l’« écosystème d´innovation », sur la base des relations, de l´importance et des besoins individuels de chacun des acteurs face au nouveau produit. Ceci grâce à une Analyse des Besoins Dynamiques (A.B.D), qui permettra d´obtenir les besoins agrégés permettant de représenter le système complet, sans considérer les possibles perturbations du milieu extérieur ou les impacts de la même innovation. Pour bien identifier et décrire les besoins des acteurs, nous avons basé la méthodologie sur l´observation de leurs activités. Ainsi, nous avons pu identifier les différents besoins des acteurs de l´innovation sur la base de l’analyse RAR (Ressources, Activités, Résultat), ensuite nous avons classifié les besoins grâce au modèle de KANO et ses améliorations réalisées par Tontini. Une méthode originale d’agrégation des besoins de tous les acteurs est proposée.[...] / This research belongs to the industrial engineering field, focusing on the first stages of the innovation process (Fuzzy Front-End). In a globalized world, where the technology is near to everyone, enterprises are looking for new technologies to be different from their competitors, offering new and better products / services as a strategy to keep or acquire new competitive advantages. Moreover, innovation is a large and continuous process, where different management models are used. But, because of the complexity of the process, no general model is suitable for situations and projects. Thus, the innovation process involves different stakeholders from the company and its environment. These individuals come from different origins (field of knowledge), have different needs, abilities, importance and work under different restrictions (technological or financial resources, work rules, etc.). Consequently, it is essential for the enterprise to identify all the needs of the parts involved in the products. And, a model is required in order to identify the stakeholder’s needs before starting design tasks. This model aims at more robustness in the new product development process and at the reduction of the failure rate when launching new products. Thus, the objective of this PhD thesis is to propose a new method to analyze the impact of the innovation, allowing companies to identify the dynamic actors' needs, to improve the definition of their new products and to adapt to the possible changes of the market. This tool is part of an innovative projects management methodology, used before the elaboration of the functional specifications of a new product. This locates the research in the first stages of development called Fuzzy Front-End: before the genesis of the product. Fuzzy front ends integrate among others the opportunity / needs identification for innovation to the development of the new product decision taking. The proposed approach for the innovation impact analysis (A.I) consists of two stages: the first one intends to model an innovation ecosystem, integrating the relations, the importance of each stakeholder and their individual necessities in regard to the new product. Through a Dynamic Needs Analysis (A.B.D) it will be possible to get the global needs, which represent the whole system, without considering the disturbances of the environment or the impact of the same innovation. Thus, the second stage of the model, through the generation of innovation impact scenarios (S.I.I), evaluates the impact of the innovation the new product may face at its market launching. Due to a new product emergence changes emerge: actors’ performance, their interrelations, the importance and their own needs about the product [...]

Les communautés virtuelles sont des systèmes sociotechniques dans lesquels des entités (humaines et/ou artificielles) répartis à travers le monde se réunissent autour d’intérêts et/ou d’objectifs communs. Afin de réaliser ces objectifs, les membres de la communauté doivent collaborer en partageant leurs ressources et/ou connaissances. Or, toute collaboration comporte une part de risque dans la mesure où les membres peuvent se comporter de manière non coopérative ou malveillante. Dans de tels contextes, où les mécanismes de sécurité standard ne suffissent plus, la confiance est rapidement devenue un facteur déterminant lors de la prise de décision. Le travail présenté dans cette thèse s’attaque à la problématique de la gestion de la confiance dans les communautés virtuelles ouvertes et décentralisées. Pour cela, nous avons proposé une infrastructure de gestion de la confiance adaptative et conforme socialement (ASC-TMS). L’aspect novateur de ce système réside dans sa faculté à exhiber des propriétés sociales et adaptatives. L’aspect social du ASC-TMS fait référence à la capacité de notre système à prendre des décisions qui soient sûres non seulement pour l’individu mais également et surtout pour les autres membres de la communauté. Par ailleurs, l’aspect adaptatif du système fait référence à la capacité du système à prendre des décisions qui soient en parfaite adéquation avec l’environnement dans lequel ces décisions sont prises. Ainsi, cette thèse constitue une nouvelle étape vers l’automatisation de l’évaluation de la confiance en assistant les membres des communautés virtuelles ouvertes et décentralisées dans leur prise de décision. Le système a été implémenté et déployé en utilisant la plateforme de développement multi-agent JaCaMo. Nous avons également illustré l’applicabilité de notre approche sur un scénario réel de communauté virtuelle d’innovation ouverte. Enfin, nous avons évalué notre système expérimentalement en utilisant la plateforme de simulation multi-agent Repast. Les résultats obtenus montrent que l’utilisation de notre système avait un impact positif sur la dynamique des communautés dans lesquels il est a été utilisé. / Virtual communities (VCs) are socio-technical systems wherein distributed individuals (human and/or artificial) are grouped together around common objectives and goals. In such systems, participants are massively collaborating with each other’s by sharing their private resources and knowledge. A collaboration always bears the risk that one partner exhibits uncooperative or malicious behaviour. Thus, trust is a critical issue for the success of such systems. The work presented in this dissertation addresses the problem of trust management in open and decentralised virtual communities (VCs). To address this problem, we proposed an Adaptive and Socially-Compliant Trust Management System (ASC-TMS). The novelty of ASC-TMS lies in its ability to exhibit social-awareness and context-awareness features. Social-awareness refers to the ability of the trust management system (TMS) to handle the social nature of VCs by making trust evaluations that are collectively harmful, while context-awareness refers to the ability of the system to handle the dynamic nature of VCs by making trust evaluations that are always in adequacy with the context in which these evaluations are undertaken. Thus, the contributions made in this thesis constitute an additional step towards the automation of trust assessment. We provided accordingly a novel trust management system that assists members of open and decentralised virtual communities in their trust decisions. The system has been implemented and deployed using the JaCaMo multi-agent platform. We illustrated also the applicability of on a real life open innovation virtual community scenario. Finally, the ASC-TMS has been experimentally evaluated using the multi-agent based Repast simulation platform. The preliminary results show that the use of our system significantly improves the stability of the virtual communities in which it has been deployed.

Dans la gestion des systèmes de soins, la maîtrise des flux hospitaliers et l’anticipation des tensions sont des enjeux majeurs. Le but de cette thèse est de contribuer à l’étude et au développement d’un Système Collaboratif d’Aide à l’Ordonnancement et à l’Orchestration (SysCAOO) des tâches de soins à compétences multiples pour gérer les tensions dans les Services d’Urgences Pédiatriques (SUP) afin d’améliorer la qualité de prise en charge des patients. Le SysCAOO intègre une approche Workflow collaboratif pour modéliser le parcours patient afin d’identifier les dysfonctionnements et les pics d’activités du personnel médical dans le SUP. L’aspect dynamique et incertain du problème nous a conduits à adopter une alliance entre les Systèmes Multi-Agent (SMA) et les Algorithmes Evolutionnaires (AE) pour le traitement et l’ordonnancement des tâches de soins en tenant compte du niveau d’expérience des acteurs du SUP et leurs disponibilités. En cas d’aléas dans le SUP, une coalition d’agents se forme pour collaborer et négocier afin de proposer des décisions d’orchestration du Workflow et minimiser le temps d’attente des patients en cours de leur prise en charge. Les résultats expérimentaux présentés dans cette thèse justifient l’intérêt de l’alliance entre les SMA et les Métaheuristiques afin de gérer les tensions dans le SUP. Les travaux de recherche présentés dans cette thèse s’intègrent dans le cadre du projet HOST (Hôpital : Optimisation, Simulation et évitement des tensions) (http://www.agence-nationale-recherche.fr/?Projet=ANR-11-TECS-0010). / Health care systems management and the avoidance of overcrowding phenomena are major issues. The aim of this thesis is to implement a Collaborative Support System for Scheduling and Orchestration (CSSystSO) of multi-skill health care tasks in order to avoid areas bottlenecks in the Pediatric Emergency Department (PED) and improve health care quality for patients. The CSSystSO integrates a collaborative Workflow approach to model patient journey in order to identify dysfunctions and peaks of activities of medical staff in the PED. The dynamic and uncertain aspect of the problem has led us to adopt an alliance between Multi-Agent Systems (MAS) and Evolutionary Algorithms (EA) for health care tasks treatment and scheduling taking into account the level of experience of the PED actors and their availabilities. In case of perturbations in the PED, a coalition of agents is formed to collaborate and negotiate in order to provide orchestration Workflow decisions to minimize the waiting time of patients during their treatment. The experimental results presented in this thesis justify the interest of the alliance between MAS and Metaheuristics to manage overcrowding phenomena in the PED. This work belongs to the project HOST (Hôpital: Optimisation, Simulation et évitement des tensions). (http://www.agence-nationale-recherche.fr/?Projet=ANR-11-TECS-0010).

Ce travail concerne la commande des systèmes multi-agent d’ordre fractionnaire utilisant une topologie de communication fixe. Premièrement, la production en formation avec atténuation absolue et retard de communication est étudiée. Pour cela, une loi de commande et des conditions suffisantes sont proposées. Toutefois, dans certains scénarios, il est souhaitable que tous les agents atteignent la formation souhaitée tout en se déplacent en groupe, au lieu d’un rendez-vous à un point fixe. Ce cas sera traité en étudiant la production en formation avec atténuation relative et retard de communication. Troisièmement, la poursuite par consensus des systèmes avec un état de référence variable dans le temps est étudiée. Une loi de commande commune et une seconde basée sur la prédiction d’erreur sont proposées, et le problème du consensus est résolu quand le graphe de communication contient un arbre dirigé. Il a été prouvé que la convergence du système est plus rapide en utilisant la loi basée sur la prédiction d’erreur plutôt que celle de commande commune. Enfin, les lois de commande ci-dessus sont étendues au cas de la poursuite en formation. En effet, dans de nombreux cas, l'information peut être envoyée à partir d'un état de référence vers les agents voisins uniquement et non pas à l’ensemble des agents. Afin de résoudre ce problème, une loi de commande est proposée afin de résoudre le problème du consensus avec un état de référence constant. Puis, deux lois de commande sont proposées afin de résoudre le problème du consensus avec un état de référence variant dans le temps. Ces lois sont étendues pour résoudre le problème de la poursuite en formation / This thesis focuses on the distributed coordination of fractional-order multi-agent systems under fixed directed communication graph. Firstly, formation producing with absolute damping and communication delay of fractional-order multi-agent systems is studied. A control law is proposed and some sufficient conditions are derived for achieving formation producing. However, in some scenarios, it might be desirable that all agents achieve formation and move as a group, instead of rendezvous at a stationary point. Therefore, secondly, formation producing with relative damping and communication delay is considered. Thirdly, consensus tracking of fractional-order multi-agent systems with a time-varying reference state is studied. A common control law and a control law based on error predictor are proposed, and it is shown that the control laws are effective when a communication graph has directed spanning trees. Meanwhile, it is proved that the convergence of systems is faster using the control law based on error predictor than by the common one. Finally, the above control laws are extended to achieve formation-tracking problems. In fact, in many cases information can be sent from a reference state to only its neighbor agents not to all the agents. In order to solve the above problem, an effective control law is given to achieve consensus with a constant reference state. Then, an effective general control law and an effective particular one are proposed to achieve consensus with a time-varying reference state. Furthermore, the above control laws are extended to achieve the formation tracking problems

Le Système-de-Systèmes (SdS) devient l'un des principaux paradigmes pour l'ingénieriedes solutions de la prochaine génération, telles que les villes intelligentes, les bâtiments intelligents,les systèmes médicaux, les systèmes d'interventions d'urgence et les systèmes de défense. Parconséquent, l'intérêt apporté aux SdS, leur architecture et surtout leur sécurité est en croissancecontinue. Cependant, les caractéristiques de différenciation des SdS, telles que le comportementémergent et l'indépendance managériale et opérationnelle de ses constituants, peuvent introduiredes problèmes spécifiques qui rendent leurs modélisation, simulation et analyse de sécurité un déficritique. Dans cette thèse, nous étudions comment les approches du génie logiciel peuvent êtreétendues pour modéliser et analyser les architectures sécurisées de SdS, afin de découvrir lesattaques à fort impact (attaques en cascade) tôt à la phase d'architecture. Pour atteindre notreobjectif, nous proposons une méthode d'Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM), nommée Systems-of-Systems Security (SoSSec), qui comprend: (1) un langage de modélisation (SoSSecML) pour lamodélisation des architectures sécurisées des SdS, et une extension des Systèmes Multi-Agents(SMA) pour l'analyse des architectures sécurisées des SdS; (2) les outils correspondants: un éditeurgraphique, un générateur de code, une extension de la plate-forme Java Agent Development (JADE)pour la simulation des SMA, un outil personnalisé pour l'enregistrement des résultats de simulation;et (3) un processus pour guider l'utilisation de la méthode SoSSec. Pour illustrer notre approche,nous avons réalisé un cas d'étude sur un bâtiment intelligent réel, le bâtiment de l'école de santé del'Université d'Adélaïde (AHMS). / Systems-of-Systems (SoS) is becoming one of the major paradigm forengineering next generation solutions such as smart cities, smart buildings, health-care, emergencyresponse and defense. Therefore, there is a growing interest in SoS, their architecture and speciallytheir security. However, SoS differentiating characteristics, such as emergent behavior andmanagerial and operational independence of its constituents, may introduce specific issues thatmake their security modeling, simulation and analysis a critical challenge. In this thesis we investigatehow Software Engineering approaches can be extended to model and analyze secure SoS solutionsfor discovering high impact attacks (cascading attacks) at the architecture stage. In order to achieveour objective, we propose a Model Driven Engineering method, Systems-of-Systems Security(SoSSec), that comprises: (1) a modeling description language (SoSSecML) for secure SoS modelingand an extension of Multi-Agent Systems (MAS) for secure SoS architecture analysis, (2) thecorresponding tools: a graphical editor, a code generator, an extension of the Java AgentDevelopment (JADE) MAS simulation framework, a custom logging tool, (3) an utilization process toguide the use of the SoSSec method. To illustrate our approach we conducted a case study on a reallifesmart building SoS, the Adelaide University Health and Medical School (AHMS).