L'objectif de cette thèse est de modéliser les processus de prise de décisions dans les organisations productives en mettant l'accent sur la communication, la coopération, la négociation et surtout l'amélioration par l'apprentissage du comportement des acteurs décisionnels. Les entreprises font depuis plusieurs années des efforts importants pour étudier et développer une stratégie essentiellement orientée sur la réactivité. Cette stratégie nécessite un rapprochement entre la structure physique et la structure décisionnelle, ce qui entraîne une redistribution de la décision aux différents niveaux d'une organisation et un accroissement d'autonomie de ses acteurs décisionnels. Pour mettre en évidence cette réalité, nous insistons sur des facteurs clefs tels que la complexité des organisations productives qui sont à l'intersection de différents domaines (économique, sociologique, technologique, etc.), les mécanismes de prise de décisions distribuées, les phénomènes d'orientation de décisions, et 1' apprentissage qui est une aptitude et une faculté indispensable à tout système dynamique et évolutif. Ainsi, dans ces travaux nous proposons premièrement la modélisation des organisations productives, et en particulier de leurs processus décisionnels en se basant sur les concepts des systèmes multi-agents, deuxièmement la modélisation et la formalisation des connaissances des acteurs décisionnels, et enfin 1' apprentissage de nouvelles connaissances en we de la prise de nouvelles décisions dans des contextes ou des situations analogues en adoptant la méthode de raisonnement à partir de cas. Ces hypothèses sont validées par la construction d'une maquette de simulation qui repose sur L'iniplémentation du flux décisionnel à travers des règles de décisions et une architecture de représentation de connaissances (base de cas), et du flux physique par 1 'utilisation des techniques de simulation à événements discrets. Enfin cette maquette a été appliquée au cas d'une entreprise industrielle.

Les Systèmes multi-agents ou SMA proposent une approche originale de conception de systèmes intelligents et coopératifs. Ils se caractérisent par la distribution du contrôle global du système et par la présence d'agents autonomes évoluant dans un environnement partagé et dynamique. De plus, il existe plusieurs interdépendances entre les buts des agents, leurs capacités et les ressources qu'ils utilisent, donc afin d'éviter d'éventuels conflits, de favoriser la synergie des activités des agents et de partager les ressources de l'environnement commun, il est important que les agents coordonnent leurs actions. Nous nous sommes intéressés, dans le cadre de cette thèse, au déploiement des systèmes multi-agents sur une architecture pair à pair (Peer-to-Peer ou P2P) et ceci dans le but d'établir la communication entre ces agents et les relier entre eux. Cependant, du fait de la nature dynamique des systèmes P2P où chaque pair peut apparaître et disparaître à tout moment, des nouveaux problèmes se posent pour la coordination d'agents nécessitant des mécanismes de coordination adaptés au contexte spécifique des P2P. Pour cela, nous avons proposé une méthode de formation de groupe comme solution à ces problèmes. Nous nous sommes intéressés ensuite à l'application des systèmes multi-agents à architecture P2P au domaine d'apprentissage collaboratif en ligne où des apprenants contribuent aux apprentissages du groupe, et en retour, le groupe contribue à ceux des apprenants et c'est la cohérence du collectif qui permet d'atteindre l'objectif. Cependant, l'apprentissage collaboratif à distance implique des nouveaux rôles pour l'enseignant ainsi que pour les apprenants. Il est donc essentiel de définir ces rôles pour identifier les besoins qui en découlent pour pouvoir intégrer à l'outil informatique des fonctionnalités afin de satisfaire ces besoins. En effet, il est essentiel de fournir aux enseignants et apprenants la possibilité d'avoir des informations sur la progression de leur apprentissage ainsi que sur les niveaux de collaboration et de sociabilité de chaque apprenant et du groupe. Enfin, nous avons proposé, comme application de nos travaux, un système appelé COLYPAN (COllaborative Learning sYstem for Project mANagment) conçu pour l'apprentissage à distance et de façon collaborative de la gestion des projets.

Cette thèse considère principalement trois problèmes dans le domaine du contrôle distribué coopératif des systèmes multi-agents(SMA): le consensus, la navigation en formation et le maintien en formation d'un groupe d'agents lorsqu'un agent disparait. Nous proposons 3 algorithmes pour résoudre le problème du calcul distribué d'un consensus à partir de l'approche leadeur-suiveur dans le contexte SMA à dynamique non-linéaire. La référence est définie comme un leader virtuel dont on n'obtient, localement, que les données de position et de vitesse. Pour résoudre le problème du suivi par consensus pour les SMA à dynamique non-linéaire, nous considérons le suivi par consensus pour SMA de premier ordre. On propose des résultats permettant aux suiveurs de suivre le leadeur virtuel en temps fini en ne considérant que les positions des agents. Ensuite, nous considérons le suivi par consensus de SMA de second. Dans le cas de la planification de trajectoire et la commande du mouvement de la formation multi-agents. L'idée est d'amener la formation, dont la dynamique est supposée être en 3D, d'une configuration initiale vers une configuration finale (trouver un chemin faisable en position et orientation) en maintenant sa forme tout le long du chemin en évitant les obstacles. La stratégie proposée se décompose en 3 étapes. Le problème du Closing-Rank se traduit par la réparation d'une formation rigide multi-agents "endommagée" par la perte de l'un de ses agents. Nous proposons 2 algorithmes d'autoréparation systématique pour récupérer la rigidité en cas de perte d'un agent. Ces réparations s'effectuent de manière décentralisée et distribuée n'utilisant que des informations de voisinage.

Les réflexions menées autour de l'idée d'intelligence collective (ou collaborative) postulent que celle-ci émerge d'un système en interaction dont les dispositifs techniques, sociaux et sémiotiques sont fortement imbriqués ( PIERRE LEVY , 1994). Pour relever ce défi, cette thèse propose de conjuguer deux concepts innovants. D'abord celui d'espace collaboratif ubiquitaire pour catalyser les interactions entre groupes d'agents et services. Ensuite celui d'infrastructure à ressources distribuées pour coordonner, de façon dynamique, les ressources et la sécurité en fonction de critères de qualité de service souhaités par les groupes d'agents. Un espace collaboratif ubiquitaire intègre des processus artificiels pour réaliser du traitement intensif (simulations, fouille de données, etc.) et des interfaces multimodales, incluant la visualisation partagée en mode synchrone ou asynchrone, pour les interactions entre humains. En termes d'infrastructure, cette thèse explique pourquoi le WEB n'apporte pas une réponse adaptée à la problématique de l'intelligence collective et pourquoi nous nous sommes tournés vers GRID (GRILLE DE RESSOURCES INFORMATIQUES DISTRIBUÉES). Notamment, une propriété singulière de GRID est le service à état qui permet de coordonner des ressources distribuées de façon dynamique et sécurisée. Pour mettre ceci en évidence, nous avons développé le modèle d'architecture AGORA qui propose d'utiliser GRID pour déployer des espaces collaboratifs ubiquitaires. De cette façon, les groupes d'agents humains et artificiels s'auto-organisent dans un espace immanent où les ressources sont délivrées dynamiquement par l'infrastructure. Validé par une méthode empirique, ce modèle a été l'objet d'une élaboration itérative fondée sur des retours d'expérimentation avec des communautés d'utilisateurs. Au vu de l'avancement de nos investigations, une architecture GRID couplée avec des concepts propres aux systèmes multi-agents présente les caractéristiques nécessaires pour déployer AGORA à grande échelle avec une utilisation rationnelle des ressources, tout en offrant des garanties de sécurité et de haute disponibilité.

Cette thèse présente nos travaux sur les stratégies d'interaction dans les systèmes multi-agents hétérogènes (hSMA), où l'humain est placé dans le système, et leur application pour fournir des services de communication multimédia. Pour pallier l'hétérogénéité des agents, notre solution consiste à introduire un médiateur et à définir une modélisation où les agents endossent des rôles permettant de construire des classes de service. Un service résulte alors d'une collaboration donnant satisfaction à un sous-ensemble d'agents. Pour définir le comportement des agents, nous avons envisagé divers types de planification, puis l'apprentissage par renforcement dans les Processus de Décision Markoviens (MDP). Nous avons également étudié la modélisation des utilisateurs et le suivi de l'interaction pour l'adaptation aux autres agents et aux aléas d'exécution. La thèse décrit la spécification d'un médiateur capable d'aider un utilisateur dans sa recherche d'informations. Elle présente également une architecture à quatre niveaux d'abstraction et une bibliothèque logicielle utilisés pour concevoir et exécuter des services adaptatifs.

Afin d'éviter au voyageur de consulter plusieurs sites web d'opérateurs de transport en commun pour planifier son déplacement, ce travail vise à concevoir un Système d'Information Coopératif de Mobilité (SICM) pour l'aide au déplacement multimodal. Il s'agit d'automatiser cette démarche de recherche et de composition d'itinéraires, pour fournir une information multimodale via un système intégrateur, en s'appuyant sur la théorie des systèmes multi agents (SMA) pour l'intégration et la médiation des systèmes d'information des différents opérateurs de transport.<br /><br />Pour produire l'information multimodale et multi opérateurs nécessaire à l'aide au déplacement, le SICM doit accéder aux différents systèmes d'information des opérateurs de transport et intégrer des résultats de recherche qui sont générés par les différents algorithmes des différents opérateurs. Dans cette approche, le SICM est un intergiciel (middleware) qui devient un client parmi d'autres usagers des systèmes d'information existants. Le SICM devient alors l'intermédiaire entre les différentes sources d'informations hétérogènes et distribuées d'une part et les clients d'autre part. Ce système doit être capable à la fois de trouver la bonne source d'information pour l'interroger selon les différentes requêtes des utilisateurs, et de regrouper les informations de manière cohérente pour répondre aux requêtes. Pour fournir un itinéraire composé mais surtout optimisé selon les critères de l'utilisateur, le recours à des algorithmes de plus courts chemins distribués « en ligne », et adaptés à des graphes dynamiques (dépendant du temps) a été retenu afin de réaliser ce moteur de recherche et de composition d'itinéraires multimodaux en ligne.

Les travaux de recherche présentés dans cette thèse s'intègrent dans le cadre du projet national VIATIC.MOBILITE du pôle de compétitivité I-TRANS « Le ferroviaire au cœur des systèmes de transports innovants » (http://www.i-trans.org/index.htm). De nos jours, les informations liées au déplacement et à la mobilité dans un réseau de transport représentent sans aucun doute un potentiel important. En effet, on peut imaginer une infinité de services innovants liés à la mobilité, non seulement à destination du grand public, mais également à des entreprises, dans le conseil en mobilité pour leurs plans de déplacement. Le but de cette thèse est donc de fournir un système d'aide à la mobilité qui s'articule autour des motifs de déplacements quotidiens, occasionnels, de tourisme, de culture, etc. avec la possibilité de pouvoir bénéficier d'une information pertinente et exploitable.<br />Ces travaux de recherche visent à mettre en œuvre un Système d'Information de Transport Multimodal (SITM) pour optimiser la gestion de flux des requêtes utilisateurs qui peuvent être nombreuses et simultanées. Dans ce cas, le SITM doit pouvoir procéder par des processus de décomposition des requêtes simultanées en un ensemble de tâches indépendantes. Chaque tâche correspond à un service qui peut être proposé par plusieurs fournisseurs d'information, en concurrence, avec différents couts, formats et temps de réponse. Un fournisseur d'information voulant proposer ses services via le SITM, doit d'abord y enregistrer son système d'information, en assumant la responsabilité des aspects juridiques et qualitatifs de ses données. Le SITM est donc lié à un Réseau informatique Etendu et distribué de Transport Multimodal (RETM) qui comporte plusieurs sources d'information hétérogènes des différents services proposés aux utilisateurs de transport.<br />L'aspect dynamique, distribué et ouvert du problème, nous a conduits à adopter une modélisation multi-agent pour assurer au système une évolution continue et une flexibilité pragmatique. Le système multi-agent proposé s'appuie sur les métaheuristiques pour la recherche et la composition des services; la recherche des services se base sur le paradigme Agent Mobile (AM) utilisant un algorithme d'optimisation dynamique de construction des Plans De Routes (PDR). Cette première étape d'optimisation prépare les parcours des AMs en prenant en considération l'état du RETM. La composition des services utilise les algorithmes évolutionnistes pour optimiser les réponses en termes de coût et de temps, sachant qu'une réponse à une requête utilisateur ne doit pas dépasser un temps maximum autorisé et qu'un utilisateur cherche toujours à avoir le meilleur rapport qualité prix pour les services qu'il demande.<br />Enfin, le SITM prend en considération les éventuelles perturbations sur le RETM (pannes, goulets d'étranglements, etc.) pour satisfaire les requêtes utilisateurs dans tous les cas de figure. Dans ce contexte, nous avons créé un protocole de négociation entre les agents mobiles et les agents responsables des choix des fournisseurs d'information pour les services demandés, ces agents sont appelés agents Ordonnanceurs. Le protocole proposé dépasse les limites d'une communication agent traditionnelle, ce qui nous a incités à associer au système une ontologie flexible qui permet d'automatiser les différents types d'échanges entre les agents grâce à un vocabulaire approprié. <br />Les résultats expérimentaux présentés dans cette thèse justifient l'utilisation du paradigme agent mobile dans notre système qui remplace parfaitement bien les paradigmes classiques telle que l'architecture client/serveur. Les simulations présentées montrent différents scénarios de gestion d'un nombre des requêtes simultanées plus ou moins important. En effet, quelque soit le nombre de requêtes utilisateurs formulées pendant un court laps de temps , le système se charge de leur décomposition, de l'identification des services demandés et des fournisseurs d'information susceptibles d'y répondre.

Avec la convergence de plusieurs tendances profondes du secteur énergétique, lesréseaux électriques intelligents (smart grids) émergent comme le paradigme principal pourla modernisation des réseaux électriques. Les smart grids doivent notamment permettred'intégrer de larges proportions d'énergie renouvelable intermittente, de stockage et devéhicules électriques, ainsi que donner aux consommateurs plus de contrôle sur leur consommationénergétique. L'atteinte de ces objectifs repose sur l'adoption de nombreusestechnologies, et en particulier des technologies de l'information et de la communication.Ces changements transforment les réseaux en des systèmes de plus en plus complexes,nécessitant des outils adaptés pour modéliser, contrôler et simuler leur comportement.Dans cette thèse, l'utilisation des systèmes multi-agents (SMA) permet une approchesystémique de la gestion de l'énergie, ainsi que la définition d'architectures et d'algorithmesbénéficiant des propriétés des SMA. Cette approche permet de prendre en compte lacomplexité d'un tel système cyber-physique, en intégrant de multiples aspects commele réseau en lui-même, les infrastructures de communication, les marchés ou encore lecomportement des utilisateurs. L'approche est mise en valeur à travers deux applications.Dans une première application, un système de gestion de l'énergie pour centrales àturbines à gaz est conçu avec l'objectif de minimiser les coûts de fonctionnement et lesémissions de gaz à effet de serre pour des profils de charge variables. Un modèle de turbineà gaz basé sur des données réelles est proposé et utilisé dans un simulateur spécifiquementdéveloppé. Une métaheuristique optimise dynamiquement le dispatching entre les turbinesen fonction de leurs caractéristiques propres. Les résultats montrent que le systèmeest capable d'atteindre ses objectifs initiaux. Les besoins en puissance de calcul et encommunication sont également évalués.Avec d'autres mesures de gestion de la demande, l'effacement diffus permet de réduiretemporairement la charge électrique, par exemple dans la cas d'une congestion du réseaude transport. Dans cette seconde application, un système d'effacement diffus est proposéet utilise les ressources disponibles chez les particuliers (véhicules électriques, climatisation,chauffe-eau) pour maintenir la demande sous une valeur limite. Des aggrégateursde capacité de réduction de charge servent d'interface entre les opérateurs du réseau etun marché de l'effacement. Un simulateur est également développé pour évaluer la performancedu système. Les résultats de simulations montrent que le système réussit àatteindre ses objectifs sans compromettre la stabilité du réseau de distribution en régimecontinu.

La gestion des connaissances permet d'identifier et de capitaliser les savoirs faires de l'entreprise afin de les organiser et de les diffuser. Cette thèse propose un système de gestion des connaissances hétérogènes et distribuées, appelé OCEAN. Basé sur les ontologies et sur un système multi-agents, OCEAN a pour but de résoudre le problème de la capitalisation et de réutilisation des connaissances provenant de plusieurs sources différentes, afin d'aider les acteurs métiers dans le processus de développement de produits mécaniques. Le système OCEAN repose sur un cycle de vie de quatre étapes Ce cycle de vie possède les phases : d'identification, d'extraction, de validation et se termine par la réutilisation des connaissances. Chaque phase constitue l'objectif d'une organisation d'agents.L'identification dans le système OCEAN consiste à définir les connaissances par un expert métier sous la forme d'une ontologie. Les ontologies sont utilisées dans notre système pour représenter les connaissances définis d'une façon structurée et formelle afin d'être compréhensible par les machines. L'extraction des connaissances dans OCEAN est réalisée par les agents de manière automatique à l'aide des ontologies créées par les experts métiers. Les agents interagissent avec les différentes applications métiers via des services web. Le résultat de cette phase est stocké dans une mémoire organisationnelle. La validation des connaissances consiste à permettre aux acteurs métiers de valider les connaissances de la mémoire organisationnelle dans un wiki sémantique. Ce wiki permet de présenter les connaissances de la mémoire organisationnelle aux acteurs pour les réutiliser, les évaluer et les faire évoluer. La réutilisation des connaissances dans OCEAN est inspiré de travaux antérieurs intégrés au sein d'OCEAN. Les quatre phases du cycle de vie des connaissances traitées dans cette thèse nous ont permis de réaliser un système apte à gérer les connaissances hétérogènes et distribuées dans une entreprise étendue.

Les Agents Conversationnels Animés (ACA) sont des personnages virtuels interactifs et expressifs, dont l'aspect est très souvent " humain ", exploitant différentes modalités telles que la face, le langage, les gestes, le regard ou encore la prosodie de la voix. Le but est qu'ils s'expriment en langage naturel et puissent dialoguer avec des interlocuteurs humains. Pour développer un ACA, il faut d'abord comprendre que des aspects tels que personnalité, les émotions et leur apparence sont extrêmement importants. Le travail qui est présenté dans cette thèse a pour objectif d'augmenter l'acceptabilité et la crédibilité des agents au moyen de la personnalité, considérée comme une notion centrale à l'interaction ACA-humain. On propose un modèle qui dote l'ACA de facettes de personnalité et de buts de communication " cachés " et qui module ainsi ses actions conversationnelles. Ce travail présente également une application de jeu de type "puzzle", intégrant un ACA doté de facettes de personnalité et de buts " cachés ", qui a servi de support à plusieurs expérimentations et à l'évaluation du modèle proposé.