Les approches habituelles pour la protection de la privacité s'attachent à définir un niveau de sensibilité pour chaque information. Cette information est soit publique, soit privée et sa circulation est restreinte à un groupe d'agents prédéfini. Dans cette thèse, nous nous appuyons sur la théorie de l'intégrité contextuelle, qui propose de redéfinir la notion de violation de privacité. Selon cette théorie, toute transmission peut déclencher une violation de privacité suivant le contexte dans lequel elle a lieu. Cette thèse utilise la théorie de l'intégrité contextuelle afin de proposer un modèle de protection de la privacité pour les systèmes multi-agents décentralisés: le modèle PrivaCIAS. Afin de contrôler les agents dans le système, le modèle PrivaCIAS fournit un ensemble de normes qui permet la mise en place d'un contrôle social basé sur la confiance. Le modèle donne le contrôle aux agents pour constater les violations (selon l'intégrité contextuelle), puis punir les contrevenants en les excluant du système sans avoir besoin de recourir à une autorité centrale. Ce modèle vise les réseaux sociaux décentralisés comme champ d'application. / Contextual Integrity has been proposed to define privacy in an unusual way. Most approaches take into account a sensitivity level or a ``privacy circle'': the information is said to be either private or public and to be constrained to a given group of agents, \textit{e.g.} ``my friends'', when private. In the opposite, Contextual Integrity states that any information transmitted can make this transmission a privacy violation depending on its context. In this thesis, we use this theory to develop a novel model that one can use in an open and decentralized virtual community to socially enforce privacy. This thesis defines the PrivaCIAS model, in which privacy constraints are formally described to be used to detect privacy violations according to the Contextual Integrity theory. The PrivaCIAS model provides norms to agents in order to make them implement social control. The model does not require a central authority, it gives control to the agents for detecting privacy violations (through Contextual Integrity) and excluding violating agents from the system through social exclusion. This model targets decentralized social networks as a main application domain.

Cette thèse propose un modèle organisationnel et holonique de l'environnement pour la simulation des déplacements de piétons dans des bâtiments. Une foule de piétons peut être considérée comme un système composé d'un grand nombre d'entités en interaction, dont la dynamique globale ne peut se réduire à la somme des comportements de ses composants. La simulation multiniveau fondée sur les modèles multiagents holoniques constitue une approche permettant d'analyser la dynamique de tels systèmes. Elle autorise leur analyse en considérant plusieurs niveaux d'observation (microscopique, mésoscopique et macroscopique) et prend en compte les ressources de calcul disponibles. Dans ces systèmes, l'environnement est considéré comme l'une des parties essentielles. La dynamique des piétons composant la foule est alors clairement distinguée de celle de l'environnement dans lequel ils se déplacent. Un modèle organisationnel décrivant la structure et la dynamique de l'environnement est proposé. L'environnement est structurellement décomposé en zones, sous-zones, etc. Les organisations et les rôles de cet environnement sont projetés dans une société d'agents ayant en charge de simuler la dynamique de l'environnement et les différentes missions qui lui sont classiquement assignées dans les systèmes multiagents. Ce modèle précise également les règles de passage entre deux niveaux d'observation. Ainsi, chaque agent appartenant au modèle de l'environnement tente d'utiliser une approximation des comportements de ses sous-zones afin de limiter la consommation de ressources durant la simulation. La qualité de l'approximation entre ces deux niveaux d'observation est évaluée avec des indicateurs énergétiques. Ils permettent de déterminer si l'agent approxime correctement les comportements des agents associés aux sous-zones. En sus du modèle organisationnel et holonique proposé, nous présentons un modèle concret de la simulation de voyageurs dans un terminal d'aéroport. Ce modèle concret est implanté sur les plateformes JaSIM et Janus. / This work presents a holonic organizational model of the environment for the simulation of pedestrians in buildings. A crowd of pedestrians is considered as a system composed of a large number of interacting entities. The global dynamics of this system cannot be reduced to the sum of the behaviors of its components, Multilevel simulation based on holonic multiagent models is one approach to analyze the dynamics of such systems. It allows their analysis by considering several levels of observation (microscopic, mesoscopic and macroscopic) and the available computing resources. In these systems, the environment is considered as an essential part. The behavior of the crowd is clearly distinguished from the behavior of the environment in which the pedestrians move. An organizational model is proposed to describe the structure and the dynamics of the indoor environment. This environment is structurally divided into areas, sub-areas, etc. Organizations and roles are mapped into a society of agents in charge of simulating the dynamics of the environment and their various missions in multiagent systems. This model also specifies the rules for changing the level of observation dynamically. Thus, each agent belonging to the model of the environment tries to use an approximation of behaviors of its sub-zones, and at the same time to minimize the resource consumption. The quality of the approximation between these two levels is evaluated with energy-based indicators. They help to determine if the agent approximates the behaviors of its sub-agents correctly. In addition to the organizational and holonic model proposed in this work, we present a concrete model of the simulation of passengers in an airport terminal. This concrete model is implemented on the platforms JaSIM and Janus.

Le développement des nouveaux paradigmes et technologies comme le Web sémantique, le calcul sur grille et les services Web ouvrent de nouvelles perspectives et défis pour la conception d'une nouvelle génération d'applications. Cette nouvelle génération peut être conçue comme des systèmes multi-agents opérant sur les grilles de calcul tout en s'appuyant sur les services offerts par les services Web sémantiques. D'une part, les avancées dans la standardisation des langages et technologies des services Web ont permis un déploiement rapide d'applications fondées sur l'invocation dynamique de services découverts à la volée. Ainsi, grâce aux services Web, les applications peuvent être vues comme un ensemble de services logiciels, explicitement décrits, découverts et invoqués à l'aide des standards internationaux définis par le W3C (World Wide Web Consortium). D'autre part, le Web sémantique vise à rendre le contenu des ressources du Web accessible et utilisable par les agents logiciels, grâce à un système de métadonnées. Ces métadonnées sont notamment exprimées à l'aide d'ontologies définies en OWL – Web Ontology Language, un langage standardisé par le W3C. L'extension du Web sémantique aux services Web donne ainsi lieu à des services Web sémantiques. Le Web sémantique est également à la base des grilles sémantiques fournissant une infrastructure virtuelle constituée d'un ensemble de ressources potentiellement partagées, distribuées, hétérogènes, délocalisées et autonomes. Ces ressources sont abstraites en tant que services grille. La conjonction des services Web et des systèmes multi-agents déployés sur les grilles sémantiques donne naissance aux grilles sémantiques autonomes. Dans cette vision, des agents logiciels exploitent les services des grilles de calcul mais également utilisent des services Web au-delà de la grille, permettant un usage à très large échelle. Ces systèmes multi-agents sont construits en se reposant souvent sur les standards IEEE de la FIPA (Foundation of Intelligent Physical Agents). Néanmoins, un problème se pose : celui de l'interopérabilité des agents logiciels, de nature sémantique, avec les services Web sémantiques, tout en respectant les standards définis par la FIPA et le W3C. Cette thèse s'attaque à cette problématique. L'approche développée dans la thèse est fondée sur la conception d'un intergiciel permettant l'interopérabilité entre agents logiciels et services Web de manière transparente tout en s'appuyant sur les standards actuels promus par la FIPA pour les systèmes multi-agents et pour le W3C pour les services Web sémantiques. Elle définit l'architecture logicielle et implémente en intergiciel pour la médiation entre agents logiciels et services Web sémantiques, en prenant en compte la dimension ontologique. La solution proposée est validée par des études de cas et utilise π-ADL, un langage formel basé sur le π-calcul, pour spécifier l'application des mécanismes développés.

Cette thèse propose un modèle organisationnel et holonique de l'environnement pour la simulation des déplacements de piétons dans des bâtiments. Une foule de piétons peut être considérée comme un système composé d'un grand nombre d'entités en interaction, dont la dynamique globale ne peut se réduire à la somme des comportements de ses composants. La simulation multiniveau fondée sur les modèles multiagents holoniques constitue une approche permettant d'analyser la dynamique de tels systèmes. Elle autorise leur analyse en considérant plusieurs niveaux d'observation (microscopique, mésoscopique et macroscopique) et prend en compte les ressources de calcul disponibles. Dans ces systèmes, l'environnement est considéré comme l'une des parties essentielles. La dynamique des piétons composant la foule est alors clairement distinguée de celle de l'environnement dans lequel ils se déplacent. Un modèle organisationnel décrivant la structure et la dynamique de l'environnement est proposé. L'environnement est structurellement décomposé en zones, sous-zones, etc. Les organisations et les rôles de cet environnement sont projetés dans une société d'agents ayant en charge de simuler la dynamique de l'environnement et les différentes missions qui lui sont classiquement assignées dans les systèmes multiagents. Ce modèle précise également les règles de passage entre deux niveaux d'observation. Ainsi, chaque agent appartenant au modèle de l'environnement tente d'utiliser une approximation des comportements de ses sous-zones afin de limiter la consommation de ressources durant la simulation. La qualité de l'approximation entre ces deux niveaux d'observation est évaluée avec des indicateurs énergétiques. Ils permettent de déterminer si l'agent approxime correctement les comportements des agents associés aux sous-zones. En sus du modèle organisationnel et holonique proposé, nous présentons un modèle concret de la simulation de voyageurs dans un terminal d'aéroport. Ce modèle concret est implanté sur les plateformes JaSIM et Janus.

La croissance du trafic aérien a rendu critique l'opération de la gestion des plateformes aéroportuaires. Celle-ci fait appel à de nombreux acteurs (autorités aéroportuaires, compagnies aériennes, contrôle du trafic aérien, prestataires de services, ...). Le concept d'Airport Collaborative Decision Making (A-CDM) développé depuis une dizaine d'années est basé sur un partage d'informations opérationnelles en temps réel entre les différents acteurs de la plate-forme, permettant de prendre des décisions en commun pour rechercher une utilisation optimale, en toutes conditions, des capacités de l'aéroport. L'objectif principal de cette thèse est de contribuer à l'organisation de la gestion des opérations d'escale dans une plateforme aéroportuaire. Il s'agit de proposer une structure d'organisation de cette opération qui soit compatible avec l'approche A-CDM. La structure proposée introduit un coordinateur des opérations d'escale (GHC) qui joue le rôle d'interface de communication entre les partenaires de l'A-CDM et les différents gestionnaires des opérations d'escale (GHM). Cette structure hiérarchique permet d'une part de partager des informations avec les partenaires de l'A-CDM et d'autre part d'interagir avec les gestionnaires des opérations d'escale (GHM). Les processus de prise de décision basés sur des heuristiques ont été développés à chaque niveau de l'organisation proposée et sont évalués aussi bien dans le cas de conditions nominales que dans le cas de la présence de perturbations majeures

De nombreuses applications peuvent être formulées en termes de systèmes distribués que ce soit une nécessité face à une distribution physique des entités (réseaux, robotique mobile) ou un moyen adopté face à la complexité d'appréhender un problème de manière globale. A travers l'utilisation conjointe de méthodes dites d'apprentissage par renforcement et des systèmes multi-agents, des agents autonomes coopératifs peuvent apprendre à résoudre de manière décentralisée des problèmes complexes en s'adaptant à ceux-ci afin de réaliser un objectif commun. Les méthodes d'apprentissage par renforcement ne nécessitent aucune connaissance a priori sur la dynamique du système, celui-ci pouvant être stochastique et non-linéaire. Cependant, afin d'améliorer la vitesse d'apprentissage, des méthodes d'injection de connaissances pour les problèmes de plus court chemin stochastique sont étudiées et une fonction d'influence générique est proposée. Nous nous intéressons ensuite au cas d'agents indépendants situés dans des jeux de Markov d'équipe. Dans ce cadre, les agents apprenant par renforcement doivent surmonter plusieurs enjeux tels que la coordination ou l'impact de l'exploration. L'étude de ces enjeux permet tout d'abord de synthétiser les caractéristiques des méthodes décentralisées d'apprentissage par renforcement existantes. Ensuite, au vu des difficultés rencontrées par ces approches, deux algorithmes sont proposés. Le premier est le Q-learning hystérétique qui repose sur des agents "à tendance optimiste réglable ". Le second est le Swing between Optimistic or Neutral (SOoN) qui permet à des agents indépendants de s'adapter automatiquement à la stochasticité de l'environnement. Les expérimentations sur divers jeux de Markov d'équipe montrent notamment que le SOoN surmonte les principaux facteurs de non-coordination et est robuste face à l'exploration des autres agents. Une extension de ces travaux à la commande décentralisée d'un système distribué de micromanipulation (smart surface) dans un cas partiellement observable est enfin exposée.

Une chaîne logistique est composée d'entreprises fabriquant et distribuant des produits aux consommateurs. En modélisant chacune de ses entreprises comme un agent intelligent, nous étudions l'effet "coup de fouet" (Bullwhip effect) qui s'y propage. Cet effet est une amplification de la variabilité de la demande lorsque l'on s'éloigne du client final. On peut aussi voir ce phénomène comme un cas particulier de fluctuations des flux dans un système distribué. Ces fluctuations réduisent l'efficacité de la chaîne logistique, principalement du fait de l'élévation des niveaux d'inventaire et de la réduction de l'agilité. On estime que ce phénomène coûterait de 40 à 60 millions USD pour une papetière de 300 kilotonnes.<br /> <br />L'effet coup de fouet étant provoqué par un manque de coordination entre les agents, nous proposons deux principes qui doivent inspirer tout mécanisme de coordination, à savoir : (i) commander ce que l'on nous commande élimine l'effet coup de fouet mais ne gère pas les inventaires, et (ii) les entreprises ne devraient réagir qu'une seule fois à chaque changement dans la consommation du marché. Afin de valider ces deux principes, nous simulons une chaîne logistique forestière appelée le Jeu du Bois Québécois. Ce jeu permet d'enseigner ce qu'est l'effet coup de fouet. Chaque joueur-entreprise y est modélisé par un agent intelligent appliquant une stratégie donnée pour passer ses commandes. À cet effet, nous avons conçu deux stratégies suivant nos deux principes.<br /><br />Dans un premier temps, nous comparons expérimentalement l'efficacité de ces deux stratégies avec cinq autres stratégies. Nous supposons ici que la chaîne logistique est homogène, c'est-à-dire que toutes ses entreprises utilisent la même stratégie de commande. Nous vérifions ainsi que nos deux mécanismes de coordination, implémentés sous la forme de stratégies, sont efficaces pour la chaîne logistique dans son ensemble.<br /><br />Dans un second temps, nous cessons de supposer la chaîne homogène pour faire davantage de simulations nous permettant de construire un jeu. En analysant ce jeu avec la Théorie de Jeux, nous vérifions que les entreprises n'ont pas intérêt d'arrêter unilatéralement d'utiliser nos deux mécanismes de coordination (équilibre de Nash).

Les travaux présentés dans cette thèse concernent des problématiques d'architecture logicielle multi-domaines pour le développement d’applications distribuées. Ces applications sont caractérisées aujourd’hui comme des systèmes ouverts, complexes, hétérogènes et à large échelle. Les approches traditionnelles, telles que l’approche orienté objet, n’offrent plus un paradigme de conception suffisant pour appréhender la complexité de tels systèmes. Ces nouvelles tendances ont conduit à l’émergence d’approches de plus haut niveau telles que les approches orientées services, composants ou agents. Chacune de ces approches offrent des intérêts et des caractéristiques propres dans le développement d’applications distribuées. Les services offrent une abstraction et une interopérabilité à large échelle. Abstraction dans le sens où un service permet de spécifier un élément fonctionnel sans préciser comment cet élément est implémenté. Les composants sont une approche robuste basée sur la composition et la réutilisation d’éléments clairement définis par leurs interfaces. Les agents sont eux des éléments présentant un comportement dynamique dirigé par un but et des interactions de haut niveau avec les autres agents formant l’application, vue comme une organisation de services collaboratifs. D’un point de vue conceptuel, le service peut donc être perçu comme le modèle « métier » de l’application, alors que les composants et les agents constituent un modèle d’implémentation. L’étude de ces différents domaines et des modèles associés, a montré que les approches composants et agents sont complémentaires, les points forts d’une approche représentant les faiblesses de l’autre. Face à ce constat, il nous est paru intéressant d’intégrer ces deux approches, au sein d’une même démarche de conception. Cela permet, d’une part, qu’une approche puisse bénéficier des intérêts de l’autre et d’autre part, d’utiliser conjointement des agents et des composants dans la conception d'une même application. La démarche que nous avons adoptée consiste à considérer les services comme pivot d’interaction afin de rendre possible l’interopérabilité des agents et des composants. Pour supporter cette démarche, nous avons défini un processus de conception basé sur l’Ingénierie Des Modèles qui contient quatre modèles conceptuels (Domain Specific language) dont l’intérêt est de mettre l’accent sur les concepts de services et d’interaction. Nous avons ainsi défini un modèle de services, un modèle de composants et un modèle d’agents. Enfin, un modèle mixte appelé CASOM, Component Agent Service Oriented Model, permet de spécifier une application via une combinaison des trois domaines précédents. Ensuite, des règles de correspondances ont été définies entre les quatre modèles pour pouvoir par exemple transformer une spécification agents en une spécification composants ou mixte. L'implémentation de ces transformations a été réalisée en langage ATL (ATLAS Transformation Language). / The presented work considers problems related to multi-domain software architecture for the development of distributed applications. These applications are large-scaled, heterogeneous, open and complex software systems. Traditional approaches such as object-oriented are no longer sufficient to represent such complex systems. These trends lead to the emergence of higher-level approaches such as service-oriented, components or agents. Each one of these approaches offers interests and characteristics in the development of distributed applications. Services provide an abstraction and interoperability in a large scale. Abstraction is in the sense that a service can specify a functional element without specifying how this element is implemented. The components are a robust approach based on composition and reusability through their clearly defined interfaces. Agents are elements which are characterized by dynamic goal directed behaviours and high-level interactions with other agents forming the application, seen as an organization for collaborative services. From a conceptual point of view, the service can be seen as the “business” model of an application, while components and agents are the implementation models. The study of these different domains, with their related models, showed that the components and agents approaches are complementary; the strengths of one approach overcome the weaknesses of the other. Therefore, we are interested in the integration of these two approaches in a single design approach. This allows an approach to benefit from the interests of the other, on one hand and the use of agents and components jointly in the design of an application on the other hand. To reach our objective, we consider services as pivot of interaction between agents and components. The result of our analysis leads us to develop a design process based on Model-Driven Engineering which contains four conceptual models (Domain Specific Languages) with the main interest of focusing on the concepts of services and interaction. We then defined a service, component and agent models. Finally, a hybrid model called CASOM, Component Agent Service Oriented Model, was proposed that allows application specification via a combination of the three domains. Then, mapping rules have been defined between the four models in order to transform agents specification into components specification or mixed. The implementation of these transformations was done in ATL language (ATLAS Transformation Language).

L'objet de cette thèse (bi-disciplinaire, en informatique et sciences politiques) est l'étude de phénomènes d'influence dans des situations de prise de décision collective, impliquant plusieurs sujets interdépendants, ce qui amène à considérer des domaines dits combinatoires. L'importance de ces phénomènes d'influence est observée depuis de nombreuses années dans différents domaines (dont les sciences politiques), mais leur modélisation reste peu développée jusqu'à présent. En se basant sur un modèle existant intégrant la prise en compte de l'influence à un langage de représentation des préférences ordinal, le premier travail de cette thèse a été d'identifier des schémas d'influences pouvant survenir, entre sujets et/ou agents différents. Une deuxième contribution de cette thèse est la prise en compte de domaines partiels (permettant de représenter contraintes exogènes et abstentions, par exemple), une nécessité dans les situations envisagées. De même, différents modèles visant à capturer l'influence simultanée de plusieurs agents sont présentés et discutés. Dans un deuxième temps, l'exemple des votes au conseil de sécurité del'ONU est utilisé: l'occurence de ces schémas est envisagée à l'aide d'une analyse qualitative de différentes séquences de votes (sciences politiques), et de la recherche d'indices de schémas similaires dans les données de vote accessibles. Enfin, le modèle est mobilisé dans le cadre d'une simulation multi-agents (réalisée en Netlogo), et visant à tester différentes réformes envisagées du conseil de sécurité. / Influence study in combinatorial and collective decision-making, is an interdisciplinary research area combining computer science and social science, especially artificial intelligence and collective decision-making. Influence has long been studied, for instance in political science, but in the context of combinatorial and collective decision-making, this calls for a study of how influences works among multi-agents and multi-issues, how influences and decision-making are interleaved, and how the structures of influence among agents and issues produce an effect. In the thesis, we mainly performed three aspects of work:Firstly, build complex models of influence based on preference representation languages and social influence models, proposed a series of new patterns of influence to better describe the complex influences in real-world situation, and discussed a series of theoretical problems of influencing and influenced structure, influence from more than one origins, and influence with abstentions and constraints. We then test the models of influence from an exemplary perspective for interdisciplinary study, from both social science and computer science paradigms, by both qualitative case studies approach and quantitative matching algorithms approach, to provide an evaluation for the models of influence.Finally, we use the models of influence to perform agent-based simulations, by the example UN Security Council voting. We design those experiments from both social and computer science perspectives, implement it in Netlogo, and discuss the interleaved effects between new cases of influence and different SC reform schemes.

De nos jours, les entreprises d’ici et d’ailleurs sont confrontées à une concurrence mondiale sans cesse plus féroce. Afin de survivre et de développer des avantages concurrentiels, elles doivent s’approvisionner et vendre leurs produits sur les marchés mondiaux. Elles doivent aussi offrir simultanément à leurs clients des produits d’excellente qualité à prix concurrentiels et assortis d’un service impeccable. Ainsi, les activités d’approvisionnement, de production et de marketing ne peuvent plus être planifiées et gérées indépendamment. Dans ce contexte, les grandes entreprises manufacturières se doivent de réorganiser et reconfigurer sans cesse leur réseau logistique pour faire face aux pressions financières et environnementales ainsi qu’aux exigences de leurs clients. Tout doit être révisé et planifié de façon intégrée : sélection des fournisseurs, choix d’investissements, planification du transport et préparation d’une proposition de valeur incluant souvent produits et services au fournisseur. Au niveau stratégique, ce problème est fréquemment désigné par le vocable « design de réseau logistique ». Une approche intéressante pour résoudre ces problématiques décisionnelles complexes consiste à formuler et résoudre un modèle mathématique en nombres entiers représentant la problématique. Plusieurs modèles ont ainsi été récemment proposés pour traiter différentes catégories de décision en matière de design de réseau logistique. Cependant, ces modèles sont très complexes et difficiles à résoudre, et même les solveurs les plus performants échouent parfois à fournir une solution de qualité. Les travaux développés dans cette thèse proposent plusieurs contributions. Tout d’abord, un modèle de design de réseau logistique incorporant plusieurs innovations proposées récemment dans la littérature a été développé; celui-ci intègre les dimensions du choix des fournisseurs, la localisation, la configuration et l’assignation de mission aux installations (usines, entrepôts, etc.) de l’entreprise, la planification stratégique du transport et la sélection de politiques de marketing et d’offre de valeur au consommateur. Des innovations sont proposées au niveau de la modélisation des inventaires ainsi que de la sélection des options de transport. En deuxième lieu, une méthode de résolution distribuée inspirée du paradigme des systèmes multi-agents a été développée afin de résoudre des problèmes d’optimisation de grande taille incorporant plusieurs catégories de décisions. Cette approche, appelée CAT (pour collaborative agent teams), consiste à diviser le problème en un ensemble de sous-problèmes, et assigner chacun de ces sous-problèmes à un agent qui devra le résoudre. Par la suite, les solutions à chacun de ces sous-problèmes sont combinées par d’autres agents afin d’obtenir une solution de qualité au problème initial. Des mécanismes efficaces sont conçus pour la division du problème, pour la résolution des sous-problèmes et pour l’intégration des solutions. L’approche CAT ainsi développée est utilisée pour résoudre le problème de design de réseaux logistiques en univers certain (déterministe). Finalement, des adaptations sont proposées à CAT permettant de résoudre des problèmes de design de réseaux logistiques en univers incertain (stochastique).