[EN] Multi-Agent Systems (MAS), Argumentation and Automated Planning are three lines of investigations within the field of Artificial Intelligence (AI) that have been extensively studied over the last years. A MAS is a system composed of multiple intelligent agents that interact with each other and it is used to solve problems whose solution requires the presence of various functional and autonomous entities. Multi-agent systems can be used to solve problems that are difficult or impossible to resolve for an individual agent. On the other hand, Argumentation refers to the construction and subsequent exchange (iteratively) of arguments between a group of agents, with the aim of arguing for or against a particular proposal. Regarding Automated Planning, given an initial state of the world, a goal to achieve, and a set of possible actions, the goal is to build programs that can automatically calculate a plan to reach the final state from the initial state. The main objective of this thesis is to propose a model that combines and integrates these three research lines. More specifically, we consider a MAS as a team of agents with planning and argumentation capabilities. In that sense, given a planning problem with a set of objectives, (cooperative) agents jointly construct a plan to satisfy the objectives of the problem while they defeasibly reason about the environmental conditions so as to provide a stronger guarantee of success of the plan at execution time. Therefore, the goal is to use the planning knowledge to build a plan while agents beliefs about the impact of unexpected environmental conditions is used to select the plan which is less likely to fail at execution time. Thus, the system is intended to return collaborative plans that are more robust and adapted to the circumstances of the execution environment. In this thesis, we designed, built and evaluated a model of argumentation based on defeasible reasoning for planning cooperative multi-agent system. The designed system is independent of the domain, thus demonstrating the ability to solve problems in different application contexts. Specifically, the system has been tested in context sensitive domains such as Ambient Intelligence as well as with problems used in the International Planning Competitions. / [ES] Dentro de la Inteligencia Artificial (IA), existen tres ramas que han sido ampliamente estudiadas en los últimos años: Sistemas Multi-Agente (SMA), Argumentación y Planificación Automática. Un SMA es un sistema compuesto por múltiples agentes inteligentes que interactúan entre sí y se utilizan para resolver problemas cuya solución requiere la presencia de diversas entidades funcionales y autónomas. Los sistemas multiagente pueden ser utilizados para resolver problemas que son difíciles o imposibles de resolver para un agente individual. Por otra parte, la Argumentación consiste en la construcción y posterior intercambio (iterativamente) de argumentos entre un conjunto de agentes, con el objetivo de razonar a favor o en contra de una determinada propuesta. Con respecto a la Planificación Automática, dado un estado inicial del mundo, un objetivo a alcanzar, y un conjunto de acciones posibles, el objetivo es construir programas capaces de calcular de forma automática un plan que permita alcanzar el estado final a partir del estado inicial. El principal objetivo de esta tesis es proponer un modelo que combine e integre las tres líneas anteriores. Más específicamente, nosotros consideramos un SMA como un equipo de agentes con capacidades de planificación y argumentación. En ese sentido, dado un problema de planificación con un conjunto de objetivos, los agentes (cooperativos) construyen conjuntamente un plan para resolver los objetivos del problema y, al mismo tiempo, razonan sobre la viabilidad de los planes, utilizando como herramienta de diálogo la Argumentación. Por tanto, el objetivo no es sólo obtener automáticamente un plan solución generado de forma colaborativa entre los agentes, sino también utilizar las creencias de los agentes sobre la información del contexto para razonar acerca de la viabilidad de los planes en su futura etapa de ejecución. De esta forma, se pretende que el sistema sea capaz de devolver planes colaborativos más robustos y adaptados a las circunstancias del entorno de ejecución. En esta tesis se diseña, construye y evalúa un modelo de argumentación basado en razonamiento defeasible para un sistema de planificación cooperativa multiagente. El sistema diseñado es independiente del dominio, demostrando así la capacidad de resolver problemas en diferentes contextos de aplicación. Concretamente el sistema se ha evaluado en dominios sensibles al contexto como es la Inteligencia Ambiental y en problemas de las competiciones internacionales de planificación. / [CAT] Dins de la intel·ligència artificial (IA), hi han tres branques que han sigut àmpliament estudiades en els últims anys: Sistemes Multi-Agent (SMA), Argumentació i Planificació Automàtica. Un SMA es un sistema compost per múltiples agents intel·ligents que interactúen entre si i s'utilitzen per a resoldre problemas la solución dels quals requereix la presència de diverses entitats funcionals i autònomes. Els sistemes multiagente poden ser utilitzats per a resoldre problemes que són difícils o impossibles de resoldre per a un agent individual. D'altra banda, l'Argumentació consistiex en la construcció i posterior intercanvi (iterativament) d'arguments entre un conjunt d'agents, amb l'objectiu de raonar a favor o en contra d'una determinada proposta. Respecte a la Planificació Automàtica, donat un estat inicial del món, un objectiu a aconseguir, i un conjunt d'accions possibles, l'objectiu és construir programes capaços de calcular de forma automàtica un pla que permeta aconseguir l'estat final a partir de l'estat inicial. El principal objectiu d'aquesta tesi és proposar un model que combine i integre les tres línies anteriors. Més específicament, nosaltres considerem un SMA com un equip d'agents amb capacitats de planificació i argumentació. En aquest sentit, donat un problema de planificació amb un conjunt d'objectius, els agents (cooperatius) construeixen conjuntament un pla per a resoldre els objectius del problema i, al mateix temps, raonen sobre la viabilitat dels plans, utilitzant com a ferramenta de diàleg l'Argumentació. Per tant, l'objectiu no és només obtindre automàticament un pla solució generat de forma col·laborativa entre els agents, sinó també utilitzar les creences dels agents sobre la informació del context per a raonar sobre la viabilitat dels plans en la seua futura etapa d'execució. D'aquesta manera, es pretén que el sistema siga capaç de tornar plans col·laboratius més robustos i adaptats a les circumstàncies de l'entorn d'execució. En aquesta tesi es dissenya, construeix i avalua un model d'argumentació basat en raonament defeasible per a un sistema de planificació cooperativa multiagent. El sistema dissenyat és independent del domini, demostrant així la capacitat de resoldre problemes en diferents contextos d'aplicació. Concretament el sistema s'ha avaluat en dominis sensibles al context com és la inte·ligència Ambiental i en problemes de les competicions internacionals de planificació. / Pajares Ferrando, S. (2016). Defeasible Argumentation for Cooperative Multi-Agent Planning [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/60159 / TESIS

Conversational agents such as Siri, Google and Alexa are growing in popularity, and Artificial Intelligence in the form of natural language processing utilized by these agents is becoming more available and capable with time. Understanding how conversational agents are used today and what implications it has for our daily lives is important if this trend is going to continue. In this thesis I present how children interact with conversational agents today and the implications this has for families. Four families with children in the age of 6-9 were interviewed regarding how children interact with conversational agents today, what concerns parents have and how they view the agent. The results show that children regard the conversational agent as a tool, and that the primary interactions are entertainment and exploration. Parents were concerned what the agent might say when they are not there, and do not feel in control of the agent. In the beginning children have high expectations on the capabilities of the agent but quickly assess the capabilities through experimentation.

Recent events have probably lead us to wonder why people make decisions that seem to be irrational, and that go against any easily understandable logic. The fact that these decisions are emotionally driven often explains what, at first glance, does not have a plausible explanation. Evidence has been found that proves that emotions and other affective characteristics guide decisions beyond a purely rational deliberation. Understanding the way emotions take place, the way emotions change, and/or the way emotions influence behavior, has traditionally been a concern of several fields including psychology and neurology. Moreover, other sciences such as behavioral economics, artificial intelligence, and in general, all sciences that aim to understand, explain, or simulate human behavior, acknowledge the important role of affective characteristics in this task. Specifically, artificial intelligence uses psychological findings in order to create agents that simulate human behavior. Nevertheless, individual research efforts in modeling affective characteristics are often overlapped, short of integration, and they lack of a common conceptual system. This deprives individual researches of the exchange and cooperation's inherent benefits, and makes the task of computationally simulating affective characteristics more difficult. Although much individual effort has been put in classifying, formalizing and modeling emotions and emotion theories on some fields, recognized researchers of emotions' and affective processes' modeling report that a common formal language, an informal conceptual system, and a general purpose affective agent architecture will greatly improve the interdisciplinary exchange and the intradisciplinary coordination. The research literature proposes a wide amount of affective models that deal with some of: relationship between emotions and cognition, relationship between emotions and behavior, emotions and their evolutionary account, emotions for appraising situations, emotion regulation, etc. These models are useful tools for addressing particular emotion-related issues. Furthermore, computational approaches that are based on particular psychological theories have also been proposed. They often address domain specific issues starting from a specific psychological theory. In such solutions, the absence of a common conceptual system and/or platform, makes difficult the feedback between psychological theories and computational approaches. This thesis systematizes and formalizes affect-related theories, what can benefit the interdisciplinary exchange, the intradisciplinary coordination, and hence, allows the improvement of involved disciplines. Specifically this thesis makes the following contributions: (1) a theoretical framework that includes the main processes and concepts that a model of an affective agent with practical reasoning should have; (2) a general-purpose affective agent architecture that shares the concepts of the proposed theoretical framework; (3) an implementation-independent formal language for designing affective agents that have the proposed architecture; and (4) a specific agent language for implementing affective agents which is an extension of a BDI language. Some studies with human participants have helped to validate the contributions of this thesis. They include classical games of game theory, and an study with 300 participants, which have provided the necessary information to evaluate the contributions. The validation has been performed in three directions: determine whether the proposed computational approach represents better the human behavior than traditional computational approaches; determine whether this approach allows to improve psychological theories used by default; and determine whether the proposed affective agents' behavior is closer to human behavior than the behavior of a purely rational agent. / Probablemente algunos eventos recientes nos han conducido a preguntarnos por qué las personas toman decisiones aparentemente irracionales y en contra de alguna lógica fácilmente comprensible. El hecho de que estas decisiones estén bajo la influencia de las emociones a menudo explica lo que, a primera vista, parece no tener una explicación aceptable. En este sentido, se han encontrado evidencias que prueban que las emociones y otras características afectivas condicionan las decisiones más allá de una deliberación meramente racional. Entender cómo las emociones tienen lugar, cómo cambian y cómo influyen en el comportamiento, ha sido tradicionalmente de interés para muchos campos de investigación, incluyendo la psicología y la neurología. Además, otras ciencias como la economía conductual o la inteligencia artificial reconocen el importante papel de las características afectivas en esta tarea. Específicamente, la inteligencia artificial utiliza los resultados obtenidos en psicología para crear agentes que simulan el comportamiento humano. Sin embargo, a menudo los esfuerzos individuales de investigación en el modelado del afecto se solapan, carecen de la suficiente integración y de un sistema conceptual común. Esto limita a las investigaciones individuales para disponer de los beneficios que ofrecen el intercambio y la cooperación, y hace más compleja la tarea de simular los procesos afectivos. Las emociones y teorías relacionadas han sido clasificadas, formalizadas y modeladas. No obstante, reconocidos investigadores argumentan que un lenguaje formal común, un sistema conceptual informal y una arquitectura de agentes de propósito general, mejorarán significativamente el intercambio interdisciplinar y la coordinación intradisciplinar. En la literatura se propone una amplia cantidad de modelos afectivos que modelan: la relación entre las emociones y la cognición, la relación entre las emociones y el comportamiento, las emociones para evaluar las situaciones, la regulación de emociones, etc. Estos modelos son herramientas útiles para abordar aspectos particulares relacionados con las emociones. Además, se han realizado propuestas computacionales que abordan aspectos específicos sobre la base de teorías psicológicas específicas. En éstas soluciones, la ausencia de una plataforma y/o sistema conceptual dificulta la retroalimentación entre las teorías psicológicas y las propuestas computacionales. Esta tesis sistematiza y formaliza teorías relacionadas con el afecto, lo cual beneficia el intercambio interdisciplinar y la coordinación intradisciplinar, y por tanto, permite el desarrollo de las disciplinas correspondientes. Específicamente esta tesis realiza las siguientes contribuciones: (1) una plataforma teórica que incluye los conceptos y procesos principales que debería poseer un modelo de agentes afectivos con razonamiento práctico; (2) una arquitectura de agentes de propósito general que comparte los conceptos de la plataforma teórica propuesta; (3) un lenguaje formal independiente de la implementación, para diseñar agentes afectivos que poseen la arquitectura propuesta; y (4) un lenguaje de agentes específico para implementar agentes afectivos el cual es un extensión de un lenguaje BDI. Algunos estudios con participantes humanos han ayudado a validar las contribuciones de esta tesis. Estos incluyen juegos clásicos de teoría de juegos y un estudio con 300 participantes, los cuales han proporcionado la información necesaria para evaluar las contribuciones. La validación se ha realizado en tres direcciones: determinar si la propuesta computacional que se ha realizado representa mejor el comportamiento humano que propuestas computacionales tradicionales; determinar si esta propuesta permite mejorar las teorías psicológicas empleadas por defecto; y determinar si el comportamiento de los agentes afectivos propuestos se acerca más al comportamiento humano que el compor / Probablement alguns esdeveniments recents ens han conduït a preguntar-nos per què les persones prenen decisions que aparentment són irracionals i que van en contra d'algun tipus de lògica fàcilment comprensible. El fet que aquestes decisions estiguin sota la influència de les emocions sovint explica el que, a primera vista, sembla no tenir una explicació acceptable. En aquest sentit, s'han trobat evidències que proven que les emocions i altres característiques afectives condicionen les decisions més enllà d'una deliberació merament racional. Entendre com les emocions tenen lloc, com canvien i com influeixen en el comportament, ha estat tradicionalment d'interès per a molts camps d'investigació, incloent la psicologia i la neurologia. A més, altres ciències com l'economia conductual, la intel·ligència artificial i, en general, totes les ciències que intenten entendre, explicar o simular el comportament humà, reconeixen l'important paper de les característiques afectives en aquesta tasca. Específicament, la intel·ligència artificial utilitza els resultats obtinguts en psicologia per crear agents que simulen el comportament humà. No obstant això, sovint els esforços individuals d'investigació en el modelatge de l'afecte es solapen, no tenen la suficient integració ni compten amb un sistema conceptual comú. Això limita a les investigacions individuals, que no poden disposar dels beneficis que ofereixen l'intercanvi i la cooperació, i fa més complexa la tasca de simular els processos afectius. Les emocions i teories relacionades han estat classificades, formalitzades i modelades. No obstant això reconeguts investigadors argumenten que un llenguatge formal comú, un sistema conceptual informal i una arquitectura d'agents de propòsit general, milloraran significativament l'intercanvi interdisciplinar i la coordinació intradisciplinar. En la literatura es proposa una àmplia quantitat de models afectius que modelen: la relació entre les emocions i la cognició, la relació entre les emocions i el comportament, les emocions per avaluar les situacions, la regulació d'emocions, etc. Aquests models són eines útils per abordar aspectes particulars relacionats amb les emocions. A més, s'han realitzat propostes computacionals que aborden aspectes específics sobre la base de teories psicològiques específiques. En aquestes solucions, l'absència d'una plataforma i/o sistema conceptual dificulta la retroalimentació entre les teories psicològiques i les propostes computacionals. Aquesta tesi sistematitza i formalitza teories relacionades amb l'afecte, la qual cosa beneficia l'intercanvi interdisciplinar i la coordinació intradisciplinar, i per tant, permet el desenvolupament de les disciplines corresponents. Específicament aquesta tesi realitza les següents contribucions: (1) una plataforma teòrica que inclou els conceptes i processos principals que hauria de posseir un model d'agents afectius amb raonament pràctic; (2) una arquitectura d'agents de propòsit general que comparteix els conceptes de la plataforma teòrica proposta; (3) un llenguatge formal independent de la implementació, per dissenyar agents afectius que posseeixen l'arquitectura proposada; i (4) un llenguatge d'agents específic per implementar agents afectius el qual és un extensió d'un llenguatge BDI. Alguns estudis amb participants humans han ajudat a validar les contribucions d'aquesta tesi. Aquests inclouen jocs clàssics de teoria de jocs i un estudi amb 300 participants, els quals han proporcionat la informació necessària per avaluar les contribucions. La validació s'ha realitzat en tres direccions: determinar si la proposta computacional que s'ha realitzat representa millor el comportament humà que propostes computacionals tradicionals; determinar si aquesta proposta permet millorar les teories psicològiques emprades per defecte; i determinar si el comportament dels agents afectius proposats s'acosta més al / Alfonso Espinosa, B. (2017). Agents with Affective Traits for Decision-Making in Complex Environments [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/90497 / TESIS

This lever deals with the realization of the iterpreter of an Driven Agent by the PROLOG implementation. The model was used by Jason implemented in Java that interprets the language of AgentSpeak(L). An interpreter and a program for processing agent systems in the language AgentSpeak (L) were created. This interpreter can work with multiple agents, can implement a system with an environment and use the FRAg system for interpretation. Examples of agent systems in AgentSpeak (L) were proposed to describe the functionality of the interpreter, and subsequently the advantages and disadvantages of the FRAg system were described.

The aim of this thesis is to implement the agent platform for SunSpot sensor nodes. Reader is firstly presented with introduction to wireless sensor networks and the SunSpot sensor nodes. The thesis then describes the terms agent, agent platform and BDI agent. Then the description of ALLL language and related agent platform called WSageNt is presented. The rest of thesis deals with the concept and implementation of compatible agent plaform for SunSpot sensor nodes. The final part discusses results of work, compatibility with WSageNt platform and possible extensions.

This thesis deals with the agent platforms for wireless sensor networks. Wireless sensor networks together with the software and hardware tools used for their programming are introduced at the beginning of the thesis. The following chapter is devoted to the agents and their possible usage in wireless sensor networks. Two agent platforms Agilla and WSageNt are presented in the rest of the thesis. The end of the thesis presents the main differences between both platforms.

Un système logistique est une composante essentielle d'un système spatial dans lequel les acteurs s'organisent autour d'infrastructures pour faire circuler des flux (de marchandises, d'information et financier) sur un territoire. L'organisation logistique globale résulte d'un processus auto-organisé et distribué de la part des acteurs. Ce travail vise à comprendre, à de multiples échelles, comment des acteurs autonomes et très hétérogènes (dans leurs modes de fonctionnements et dans leurs objectifs), s'organisent collectivement autour des infrastructures à leurs dispositions pour gérer des flux soumis à un ensemble de contraintes (temporelles, spatiales,...). On propose ici un modèle orienté agent permettant de simuler les processus de création et d'organisation des flux liés à la logistique sur un territoire. Le modèle prévoit de décrire l'interface entre les flux internationaux et les flux urbains afin de comprendre comment les dynamiques portuaires et urbaines cohabitent au sein du système. Le modèle intègre une dynamique structurelle et organisationnelle grâce aux graphes dynamiques afin de représenter l'évolution du système. Le modèle permet ainsi aux agents de s'adapter, comme dans la réalité, à des perturbations du système. / A logistic system is an essential component of a spatial system. Actors are organised around infrastructures in order to move different kinds of flow (of goods, of information, or financial) over a territory. The logistic organisation comes from an auto-organised and distributed process from the actors. This works aims to understand, at different scales, how autonomous and heterogeneous actors (according to their goals and methods to take decisions) are collectively organised around infrastructures to manage different kinds of flow, and despite numerous constraints (temporal, spatial,...). We propose an agent-based model which allows to simulate the processes to create and organise logistic flow over a territory. The model describes an interface between international and urban flow in order to understand how the port and urban dynamics work together. The model integrates a structural and organisational dynamics thanks to dynamic graphs in order to represent the evolution of this kind of system. Thus, the agents can adapt themselves to system's perturbations as in the reality.

Dans le domaine de la modélisation du trafic routier, des améliorations sont nécessaires afin de permettre de simuler des situations accidentogènes. La grande majorité des modèles microscopiques actuels à base d'agents pour la simulation de trafic concerne l'activité décisionnelle du conducteur. Or, l'activité de perception est un préalable important à la décision. Notre objectif est donc de proposer de nouvelles solutions pour la modélisation agent de la perception du conducteur humain. La proposition comprend une double activité de perception (passive et active), couplée à une limitation quantitative des percepts (limite de la mémorisation à court-terme). Le modèle a été implémenté et testé dans le contexte d'un carrefour pour lequel nous possédons un ensemble de données d'observation. Les résultats obtenus confirment l'intérêt du modèle pour simuler des comportements proches des comportements observés et des variations inter-individuelles dans la population de conducteurs. / In the context of traffic modeling, we need some improvements in order to allow to simulate the near accident situations. The most actual agent based traffic simulations tools focuse on the decision activity of drivers. However, the activity of perception is an important precondition of decision. We aim to propose new solutions for agent based modeling of human drivers perception. The proposition include a double activity of perception (passive and active), coupled with a quantitative limitation of percepts (depending on the limit of short term memory). The model has been implemented and tested in the context of a crossroad for which we have a set of observation data. The obtained results confirm the interest of the model to simulate the behaviors of drivers more realistically, and to improve interindividual variations in the driver population.

Cette thèse porte sur les conséquences de l’aversion à l’ambiguïté dans des contextes dynamiques en économie. En particulier, elle s’intéresse aux conséquences de l’aversion à l’ambiguïté dans les décisions d’investissement irréversibles, ainsi que dans un problème d’aléa moral dynamique, modélisé en temps continu. Le premier chapitre propose une revue de la littérature traitant de l’aversion à l’ambiguïté en contexte dynamique. Nous y passons en revue les modèles existants ainsi que leurs applications en économie et en finance. Le second chapitre s’intéresse aux décisions d’investissement irréversible d’un monopole et de firmes en compétition parfaite, en présence d’ambiguïté à propos de la volatilité du processus stochastique gouvernant la demande. Cette notion particulière d’ambiguïté nécessite de mobiliser les outils récents de la théorie des espérances non linéaires. On y montre qu’en présence d’aversion à l’ambiguïté, la stratégie optimale d’un monopole implique d’investir plus rapidement que dans un marché en concurrence parfaite. Le troisième chapitre s’appuie sur les résultats du second chapitre pour traiter le cas d’une concurrence imparfaite entre deux firmes. Le quatrième chapitre traite d’un problème d’aléa moral dynamique en temps continu et on y introduit la notion plus classique d’ambiguïté à propos de la dérive du processus gouvernant l’incertitude. On y montre que sous certaines restrictions semblables au cas standard, le contrat optimal est linéaire par rapport à la production finale. Ce résultat nous permet ensuite de discuter l’effet de l’aversion à l’ambiguïté sur les incitations et l’utilisation de l’information. / This thesis focuses on the consequences of ambiguity aversion in dynamic contexts in economics. In particular, we focus on the consequences of ambiguity aversion in irreversible investment problems, and in dynamic moral hazard problems in continuous-time. The first chapter reviews the literature on ambiguity in dynamic contexts, and reviews existing models as well as their applications in economics and finance. The second chapter deals with irreversible investment in the monopoly case and under perfect competition, under ambiguous volatility. The notion of ambiguous volatility requires the use of recent tools in non linear expectation theory. We show that the optimal entry strategy of a monopoly under ambiguous volatility implies investing sooner than the perfectly competitive equilibrium under volatility ambiguity. The third chapter builds on the results of the second chapter and treats a special case of imperfect competition. The last chapter deals with a dynamic principal-agent problem under moral in continuous-time, in which agents perceive ambiguity about the drift of the relevant process. We show that under certain conditions, the optimal contract is linear in final output. We then use this result to discuss the effect of ambiguity aversion on the incentive power of the optimal contract and the informativeness principle.

L’utilisation non raisonnée d’insecticides a des conséquences sur l’environnement et la santé humaine mais aussi sur le développement de résistances chez les insectes nuisibles. Dans ce contexte, ce travail de thèse porte sur le développement d'une technique de nanoencapsulation d'un agent synergisant chimique, la deltaméthrine (pyréthrinoide), associé un pro-insecticide l’indoxacarbe (oxadiazine). Sur la base d’études in vitro sur cellules neurosecrétrices de blattes (Periplaneta americana), une action synergique entre la deltaméthrine et le DCJW (métabolite actif de l’indoxacarbe) a été démontrée via un mécanisme intracellulaire original dépendant du calcium. Des études toxicologiques in vivo sur des blattes adultes ont permis de confirmer l’effet synergique entre la deltaméthrine et l’indoxacarbe. Pour optimiser la formulation de l’association de ces composés, des nanocapsules lipidiques contenant la deltaméthrine utilisée comme agent synergisant ont été produites. Les études de toxicité sur blattes ont permis de déterminer les doses effectives les plus faibles de l’association deltaméthrine nanoencapsulée/indoxacarbe et d’obtenir une optimisation de l’effet synergique avec la deltaméthrine nanoencapsulée. Cet effet synergique est plus important que celui du piperonyl butoxyde, composé utilisé dans les formulations d'insecticides classiques. Les résultats indiquent que la deltaméthrine, protégée des estérases par la nanoencapsulation, permet d’optimiser l’efficacité du traitement tout en réduisant les doses d’indoxacarbe. Cette nouvelle stratégie est une première étape dans le développement d'une formulation phytosanitaire efficace contre les insectes nuisibles. / The over-use of pesticides has represented a concern not only for its consequences against the environment but also for the increase in resistance mechanisms in pest insects. In this context, our research project is focused on the development of a nanoencapsulation technique of a deltamethrin (pyrethroid), used as synergistic agent, combined with a pro-insecticide indoxacarb (oxadiazine). Based on in vitro studies performed on cockroach (Periplaneta americana) neurosecretory cells, synergistic effect between deltamethrin and DCJW (active metabolite of indoxacarb) has been characterized, occurring through an original calcium-dependent intracellular mechanism. In vivo toxicological studies on adult cockroaches have confirmed these previous results. To optimize the formulation including the synergistic agent and indoxacarb, lipid nanocapsules (LNCs) containing deltamethrin have been developed. It has been possible to determine the lower effective doses of LNC-deltamethrin/indoxacarb mixture producing the synergistic effect in whole insects. The synergism obtained is more important than that of obtained with piperonil butoxide (PBO), the well-known synergist used in classical insecticide formulations. The results also indicate that LNC-deltamethrin, protected from esterase-induced detoxification enhances the toxicity of indoxacarb while reducing doses. This novel strategy is a first step for the development of a novel formulation more efficient against pest insects.