Si la question de l'origine du langage reste d'un abord compliqué, celle de l'origine des formes du langage semble plus susceptible de se confronter à la démarche expérimentale. Malgré leur infinie variété, d'évidentes régularités y sont présentes : les universaux du langage. Nous les étudions par des raisonnements plus généraux sur l'émergence du langage, notamment sur la recherche de précurseurs onto- et phylogénétiques. Nous abordons trois thèmes principaux : la situation de communication parlée, les architectures cognitives des agents et l'émergence des universaux du langage dans des sociétés d'agents. Notre première contribution est un modèle conceptuel des agents communicants en interaction, issu de notre analyse bibliographique. Nous en proposons ensuite une formalisation mathématique Bayésienne : le modèle d'un agent est une distribution de probabilités, et la production et la perception sont des inférences bayésiennes. Cela permet la comparaison formelle des différents courants théoriques en perception et en production de la parole. Enfin, nos simulations informatiques de société d'agents identifient les conditions qui favorisent l'apparition des universaux du langage.

Les décideurs sont de plus en plus souvent confrontés à des problèmes complexes qui touchent des millions de personnes. Ils souhaitent faire face à ces problèmes avec le maximum d'éléments objectifs et prendre leur décision en tenant compte des intérêts de toutes les parties prenantes. Ces éléments doivent leur permettre de choisir rationnellement la meilleure solution, d'être en mesure d'expliquer et de justifier leur choix. Dans ce document, nous examinons dans un premier temps les systèmes informatiques d'aide à la décision et les liens qui existent entre la modélisation du problème et l'aide à la décision. Nous proposons une nouvelle approche des systèmes informatiques d'aide à la décision qui est basée sur l'utilisation combinée d'un modèle individus centrés construit suivant le paradigme multi-agents et d'un système d'informations géographiques. Après avoir mis en évidence les avantages de cette approche hybride, nous examinons les connaissances qui sont mobilisées dans un processus de prise de décision. Nous précisons quelles sont les relations qui existent dans ce cadre entre le modèle multi-agents et le système d'informations géographiques. Poursuivant nos travaux, nous proposons une architecture de plateforme de développement d'outils d'aide à la décision dédiés aux problèmes ayant une composante spatiale qui prend en compte les comportements individuels. Nous implémentons cette architecture en utilisant une plateforme multi-agents et un système d'informations géographiques existants. Nous validons nos travaux en développant suivant notre approche hybride un système informatique d'aide à la décision dédié au problème de l'eau.

La science de la durabilité serait la science de l'intégration. Intégration des échelles, des disciplines et des intérêts des acteurs. Une piste pour intégrer ces différents éléments est de développer des indicateurs de développement durable. Parmi ces indicateurs, les indicateurs d'interactions ont une importance clé car ils doivent permettre de relier entre eux les objectifs sociaux, les dynamiques écologiques et les activités humaines. <br />Cette thèse cherche à évaluer la pertinence des indicateurs d'interactions existants ainsi que des méthodes de construction innovantes qui se fixent pour objectif de développer des outils de co-gestion adaptative de la biodiversité

L'objectif de cette thèse est de fournir des modèles de référence, les méthodes de soutien et des outils qui simulent les change propagations dans un projet de développement de produit (PD) pour aider les prises de décision. Nous établissons d'abord un cadre d'analyse des changes de modéliser le contexte du change apparition et la propagation en prenant en compte les multiples domaines du projet PD simultané- ment. Dans le cadre, nous proposons les modèles conceptuels de change apparition et la propagation qui fournissent une méthode pour identifier les change et propagation et impliquent certaines caractéristiques du change propagations. S'appuyant sur cela, nous vous proposons les procédures de mise en place des réseaux de propagation. Au sein du réseau, nous proposons la méthodologie de simulation de l'évolution propaga- tions, puis de présenter le processus de mise en uvre des méthodologies et des modèles comme un prototype en utilisant la technologie à base multi-agents.

Les problèmes d'optimisation spatialisés font intervenir des entités (clients, demandes, trafic) réparties sur une étendue (la donnée) et des dispositifs physiques (antennes, véhicules) qui doivent leur être associés de manière optimale. Il en résulte de nombreux problèmes d'optimisation combinatoire difficile à résoudre (NP-hard). Pour résoudre ce type de problème, nous proposons des algorithmes à structure intermédiaire, des recherches locales et des approches de résolution collective selon des métaphores de systèmes naturels et biologiques. Le but est par exemple de prendre en compte dès le départ la potentialité d'application à des problèmes dynamiques, de fournir un canevas à la mise en œuvre distribuée possible des algorithmes, et de résoudre des problèmes de grandes tailles.

Les travaux de recherche présentés dans mon mémoire d'HDR s'articulent autour de la problématique de la collaboration et de la prise de décision dans les entreprises en réseau, dans des contextes de chaînes logistiques et d'analyse du cycle de vie des produits. Ces travaux ont débuté sur la thématique des modèles informatiques pour la prise de décision dans les systèmes de production. Après avoir étudié les différentes méthodes de modélisation d'entreprise ainsi que les approches liées au pilotage dans les entreprises industrielles, nous avons proposé un modèle de simulation des processus industriels permettant de coupler un simulateur a événement discret, dédié à l'analyse des flux physiques, à un modèle de simulation décisionnel et organisationnel à base d'Agents cognitifs. Nous avons par la suite abordé la problématique de la prise de décision et montré que l'efficacité de la décision dépend de sa capacité à exploiter des mécanismes d'apprentissage comparables à ceux utilisés par l'homme ; pour cela nous avons proposé une évolution du modèle de simulation en intégrant dans les agents logiciels des mécanismes de raisonnement et d'apprentissage (raisonnement à base de cas). Après cette phase d'étude des organisations et des processus intra-entreprise, ces architectures ont ensuite été enrichies de manière à intégrer des problématiques liées à la dimension collaborative dans le cadre des entreprises en réseau et des chaînes logistiques. Pour cela, nous avons proposé des modèles de simulation multi-agents afin de modéliser et de simuler les comportements des acteurs décisionnels dans le cadre des processus collaboratifs, et en particulier, le lien entre collaboration et partage d'information et l'amélioration des performances locale (à chaque entreprise) et globale (à l'ensemble de la chaîne logistique). En parallèle des travaux menés sur la modélisation et la simulation des processus décisionnels dans les entreprises en réseau, il est vite apparu la nécessité d'approfondir les problématiques liées aux systèmes d'information et à la gestion des connaissances. En effet, les processus décisionnels dans des contextes collaboratifs nécessitent un alignement des systèmes d'information aux différents processus organisationnels. Les principaux systèmes d'information existants, par exemple les ERP, ou les systèmes PLM pour la gestion du cycle de vie des produits, ont pour objectif principal d'organiser, de stocker, et de restituer les informations liées aux processus et aux produits dans les différentes phases de leurs cycles de vie (de la conception au recyclage, en passant par les phases de fabrication, de stockage, de maintenance, de distribution,...). Nous avons donc traité de certaines problématiques posées par cet alignement, et en particulier l'intégration des systèmes d'information, l'interopérabilité des systèmes, et la gestion des connaissances. L'évolution de mes préoccupations peut ainsi s'analyser selon quatre phases successives, qui correspondent à un élargissement progressif des problématiques traitées : de la modélisation et la prise de décision dans les systèmes de production, vers la modélisation et la simulation des processus collaboratifs dans les chaînes logistiques et les entreprises en réseau, puis l'intégration par les systèmes d'informations des processus PLM et Supply Chain, et enfin le développement d'architectures et de solutions distribuées pour le partage et l'échange d'information et de connaissances tout au long du cycle de vie des produits. Ces travaux de recherches se sont développés selon trois principaux axes scientifiques : a. Conception de modèles de simulation et d'aide à la décision pour l'étude de la dynamique des systèmes complexes et l'évaluation des performances : modèles formels de décision multicritères, décision collective et distribuée,... b. Intégration des systèmes d'information et mise en place d'architectures et de référentiels techniques pour la gestion et le suivi des données : approches par les modèles, MDA, interopérabilité... c. Développement de systèmes de gestion des connaissances (méthodes hybrides d'ingénierie des connaissances, modèles pour la capitalisation et la réutilisation des connaissances, formalisme de modélisation de la coopération/négociation entre acteurs dans les systèmes distribués... Ces trois dimensions convergent en fait vers un paradigme plus large pour l'aide à la décision dans le cadre des entreprises en réseau : le paradigme de l'entreprise cognitive et collaborative. Ce paradigme place au cœur de la performance des entreprises la nécessité de mettre en œuvre des modes d'organisation réactifs et des modes de collaboration et de synchronisation des systèmes d'information leur permettant de s'intégrer à des chaînes logistiques en fonction des besoins, ou de participer à des projets de développement de produit, et de mettre en place des partenariats et des échanges de manière efficace et facilement reconfigurable. Ceci rejoint les préoccupations actuelles sur les principes d'agilité des entreprises, d'urbanisation des systèmes d'information, et de cloud computing par exemple. Dans ce contexte, et en synthèse de ce mémoire, nous proposerons des pistes de réflexion et des perspectives de recherche issues de ces axes scientifiques, dont les orientations principales sont : vers la définition de modèles cognitifs d'aide à la décision pour les entreprises en réseau, basés sur la simulation et l'optimisation, et intégrant des notions de durabilité des systèmes et des produits et de capitalisation des connaissances à long terme.

Les filaments d'actine sont des polymères biologiques très abondants dans le cytosquelette des eucaryotes. Leur auto-assemblage et leur auto-organisation sont très dynamiques et ils jouent un rôle majeur dans la motilité cellulaire et dans les déformations de la membrane. Nous présentons dans cette thèse trois approches de modélisation, à différentes échelles, afin de mieux comprendre les mécanismes de régulation de l'assemblage, de l'organisation et de la production de forces par des filaments biologiques tels que les filaments d'actine. Nous avons tout d'abord développé un outil de simulation multi-agent stochastique pour l'étude de la dynamique de filaments biologiques prenant en compte les interactions à l'échelle du nanomètre. Ce nouvel outil nous a permis de mettre en évidence l'accélération du turnover des monomères d'actine par fragmentation des filaments par l'ADF/Cofiline ainsi que les ruptures de symétries induites par cette protéine, résultats concordant avec les expériences de l'équipe de L. Blanchoin (CEA Grenoble). Nous avons également mené l'étude d'un modèle continu pour le flambage de filaments qui a permis d'estimer les forces exercées in vivo et in vitro en fonction des conditions d'attachement des extrémités et de donner des conditions limites de certains paramètres permettant le flambage. Troisièmement, nous avons développé un cadre pour l'organisation des données de cinétique biochimique de réseaux de régulation que nous avons utilisé pour la régulation de la polymérisation de l'actine. Ces trois approches de modélisation ont permis d'améliorer la connaissance sur la dynamique de l'actine et sont complémentaires aux approches expérimentales de la biologie.

L'objet de cette thèse est la modélisation de l'échange dynamique de services. La notion de service joue désormais un rôle clé dans le développement, la diffusion et l'implémentation des systèmes distribués. Cette thèse propose une réflexion sur la notion de service et introduit le concept de Génération Dynamique de Service (GDS) comme une approche différente de l'échange de service en informatique, dans laquelle des services sont dynamiquement construits, fournis et utilisés par des agents (humains ou artificiels). Ces échanges de services sont basés sur des conversations qui ont lieu au sein de différentes communautés. Deux caractéristiques de la GDS sont particulièrement mises en avant : l'aspect orienté agent et l'aspect orienté Grid. La thèse se situe donc à l'intersection de trois domaines~: le Service-Oriented Computing (SOC), les Systèmes Multi-Agents (SMA) et GRID. Les trois contributions majeures sont :: (i) la proposition d'un nouveau modèle de représentation et de communication agent, appelé STROBE, qui permet aux agents de développer dynamiquement un langage différent pour chacun de leurs interlocuteurs. Ils sont capables d'interpréter des messages et d'exécuter des services dans des contextes de conversation dédiés; (ii) une fonction, appelée i-dialogue, qui modélise les conversations agents à l'aide des principes de la programmation applicative/fonctionnelle (i.e., flots, évaluation paresseuse, procédures de première classe) ; (iii) un modèle d'intégration GRID-SMA qui représente les capacités des agents par des services Grid. Dans ce modèle, un langage formel, appelé Agent-Grid Integration Language (AGIL), décrit sémantiquement et graphiquement les concepts clés de GRID et SMA, leurs relations, ainsi que les règles de leur intégration. AGIL intègre tous les résultats de la thèse en proposant une formalisation des interactions entre agents pour l'échange de services sur le Grid.

Dans le but de remédier aux problèmes aujourd’hui omniprésents dans le secteur du transport, qu’ils soient financiers, environnementaux ou autres, nous nous intéressons à l’établissement d’un système de covoiturage dynamique optimisé. La voiture partagée est venue subvenir à des besoins restés insatisfaits en matière de déplacement (flexibilité spatiotemporelle…) encourageant l’émergence d’un mode de transport révolutionnaire qu’est la comodalité. Le focus est alors mis sur la complémentarité entre les modes collectifs et individuels et vient considérer la voiture partagée et plus particulièrement le covoiturage comme des modes de transport à part entière. Placés dans ce cadre, nous nous intéressons à l’aspect temps réel dans les systèmes de covoiturage et développons nos travaux dans ce sens. Ce problème ayant une complexité qui n’est pas des moindres, tous nos efforts sont dirigés dans le but de contrecarrer cet obstacle et mettre en œuvre une application logicielle compétitive à grande échelle offrant satisfaction et qualité de service. Pour ce faire, nous considérons une alliance des systèmes multi-agents et des techniques d’optimisation donnant lieu à des agents optimisateurs répartis selon une modélisation de graphe dynamique distribué. Celui-ci est établi sur la base d’un principe de décomposition du réseau géographique desservi inspiré des techniques de classification pour la mise en exergue des zones de concentration des abonnés. Cette modélisation favorise le traitement parallèle des requêtes de par la décentralisation et décomposition du processus initial sur une multitude d’agents optimisateurs chargés chacun d’une ou plusieurs tâches de moindre complexité / In an attempt to address the transportation problems now ubiquitous, may them be financial, environmental or any, we are mainly involved with the establishment of a dynamic optimized carpooling service. Shared cars came to remedy these problems and meet the longtime remained unsatisfied needs (spatiotemporal flexibility…) and so promote the comodal practice. The stress is then put on the complementarity between collective and individual means of transportation and comes to confirm the shared car and more particularly the carpooling as a transport mode as a whole. Based on this, we are mainly interested in setting up a real time ridesharing service providing the needed efficiency in such a context. In fact, the problem we tackle has a complexity of exponential order which must be wiped out preventing from adverse impacts. Blending the agent paradigm with the optimization technics helped reach our goals of implementing a large-scale competitive and fully automated support and providing the necessary efficiency and quality of service. The proposed alliance is realized through communicating optimizing agents spread according to a distributed dynamic graph modeling. The latter is established through a subdivision process of the served geographic network and has been inspired from clustering technics to put the stress on limited and intersecting areas of high density. This helps to promote the parallel requests treatment over a decentralized process. Thus, each optimizing agent firstly manage the requests parts included within the zone it is responsible for and then recompose global responses in coalition with concerned agents in a distributed artificial intelligence context

Dans la recherche de performance de chaînes logistiques, la modélisation et la simulation de ces chaînes prenant en compte des aspects organisationnels s‘avèrent nécessaire. Dans cette perspective, nous proposons tout d‘abord un nouveau cadre méthodologique de modélisation et simulation orienté agents de chaînes logistiques, prenant en compte explicitement les aspects organisationnels, tant structurels que dynamiques, ainsi que des observables et indicateurs dans la modélisation de ces chaînes. Ce cadre méthodologique est structuré selon deux niveaux d'abstraction principale qui sont : un niveau conceptuel et un niveau opérationnel. Pour chacun de ces niveaux nous avons différents modèles qui sont proposés et décrit en détail. Ensuite, afin de simuler les modèles de simulation de ces chaines logistiques obtenus par ce cadre méthodologique, nous proposons une architecture logicielle multi-paradigmes spécifique. Cette architecture qui supporte l‘intégration de différentes plates-formes de simulation, est basée sur un médiateur, constituant un système multi-agents, et assurant l‘interaction entre les simulateurs. Les agents de ce médiateur sont chargés de collecter les informations permettant de produire les observables, maintenir la structure organisationnelle lorsque des entités organisationnelles (groupes) sont distribués sur différents simulateurs, l‘interopérabilité entre ces simulateurs, et enfin garantir la validité de la simulation d‘un point de vue temporel. Enfin, la mise en œuvre du cadre méthodologique et de l‘architecture logicielle proposés sont illustrées sur un cas industriel réaliste de chaîne logistique. La présentation des phases de conception est détaillée ainsi que la spécification et l‘implémentation du cas industriel au sein de l‘environnement de modélisation et de simulation proposé. / In the search for performance of supply chains, modeling and simulation of these chains, taking into account the organizational aspects are needed. In this perspective, firstly we propose a new methodology for modeling and simulation of supply chains oriented agents, taking into account explicitly the organizational aspects, both structural and dynamic as well as observable indicators in the modeling of these chains. This methodological framework is structured along two main levels of abstraction, conceptual and operational levels. For each level we have models that are proposed and described in details. Then, to simulate the simulation models of supply chains obtained by this methodological framework, we propose a multi-paradigm software architecture specific. This architecture supports the integration of different platforms simulation is based on a mediator, providing a multi-agent system, and ensuring the interaction between the simulators. The agents of this mediator is responsible for collecting required information to produce observables and maintaining the organizational structure while the organizational entities (groups) are distributed over different simulators and interoperability between these simulators, and finally ensuring the validity of the simulation for a temporal point of view. Finally, the implementation of the methodological framework and the proposed software architecture are shown in a realistic industrial case supply chain. The presentation of the design phase is detailed and the specification and implementation of industrial case in environmental modeling and simulation proposed.