L'experiència de l'autor en la temàtica d'agents intel·ligents i la seva aplicació als robots que emulen el joc de futbol han donat el bagatge suficient per poder encetar i proposar la temàtica plantejada en aquesta tesi: com fer que un complicat robot pugui treure el màxim suc de l'autoconeixement de l'estructura de control inclosa al seu propi cos físic, i així poder cooperar millor amb d'altres agents per optimitzar el rendiment a l'hora de resoldre problemes de cooperació. Per resoldre aquesta qüestió es proposa incorporar la dinàmica del cos físic en les decisions cooperatives dels agents físics unificant els móns de l'automàtica, la robòtica i la intel·ligència artificial a través de la noció de capacitat: la capacitat vista com a entitat on els enginyers de control dipositen el seu coneixement, i a la vegada la capacitat vista com la utilitat on un agent hi diposita el seu autoconeixement del seu cos físic que ha obtingut per introspecció. En aquesta tesi es presenta l'arquitectura DPAA que s'organitza seguint una jerarquia vertical en tres nivells d'abstracció o mòduls control, supervisor i agent, els quals presenten una estructura interna homogènia que facilita les tasques de disseny de l'agent. Aquests mòduls disposen d'un conjunt específic de capacitats que els permeten avaluar com seran les accions que s'executaran en un futur. En concret, al mòdul de control (baix nivell d'abstracció) les capacitats consisteixen en paràmetres que descriuen el comportament dinàmic i estàtic que resulta d'executar un controlador determinat, és a dir, encapsulen el coneixement de l'enginyer de control. Així, a través dels mecanismes de comunicació entre mòduls aquest coneixement pot anar introduint-se als mecanismes de decisió dels mòduls superiors (supervisor i agent) de forma que quan els paràmetres dinàmics i estàtics indiquin que pot haver-hi problemes a baix nivell, els mòduls superiors es poden responsabilitzar d'inhibir o no l'execució d'algunes accions. Aquest procés top-down intern d'avaluació de la viabilitat d'executar una acció determinada s'anomena procés d'introspecció. Es presenten diversos exemples per tal d'il·lustrar com es pot dissenyar un agent físic amb dinàmica pròpia utilitzant l'arquitectura DPAA com a referent. En concret, es mostra tot el procés a seguir per dissenyar un sistema real format per dos robots en formació de comboi, i es mostra com es pot resoldre el problema de la col·lisió utilitzant les capacitats a partir de les especificacions de disseny de l'arquitectura DPAA. Al cinquè capítol s'hi exposa el procés d'anàlisi i disseny en un domini més complex: un grup de robots que emulen el joc del futbol. Els resultats que s'hi mostren fan referència a l'avaluació de la validesa de l'arquitectura per resoldre el problema de la passada de la pilota. S'hi mostren diversos resultats on es veu que és possible avaluar si una passada de pilota és viable o no. Encara que aquesta possibilitat ja ha estat demostrada en altres treballs, l'aportació d'aquesta tesi està en el fet que és possible avaluar la viabilitat a partir de l'encapsulament de la dinàmica en unes capacitats específiques, és a dir, és possible saber quines seran les característiques de la passada: el temps del xut, la precisió o inclòs la geometria del moviment del robot xutador. Els resultats mostren que la negociació de les condicions de la passada de la pilota és possible a partir de capacitats atòmiques, les quals inclouen informació sobre les característiques de la dinàmica dels controladors. La complexitat del domini proposat fa difícil comparar els resultats amb els altres treballs. Cal tenir present que els resultats mostrats s'han obtingut utilitzant un simulador fet a mida que incorpora les dinàmiques dels motors dels robots i de la pilota. En aquest sentit cal comentar que no existeixen treballs publicats sobre el problema de la passada en què es tingui en compte la dinàmica dels robots.El present treball permet assegurar que la inclusió de paràmetres dinàmics en el conjunt de les capacitats de l'agent físic permet obtenir un millor comportament col·lectiu dels robots, i que aquesta millora es deu al fet que en les etapes de decisió els agents utilitzen informació relativa a la viabilitat sobre les seves accions: aquesta viabilitat es pot calcular a partir del comportament dinàmic dels controladors. De fet, la definició de capacitats a partir de paràmetres dinàmics permet treballar fàcilment amb sistemes autònoms heterogenis: l'agent físic pot ser conscient de les seves capacitats d'actuació a través de mecanismes interns d'introspecció, i això permet que pugui prendre compromisos amb altres agents físics.

Les prairies de montagne offrent de nombreux services ecosystémiques qui sont menacés par le changement global. Les traits fonctionnels constituent un outil prometteur pour caractériser les réponses des communautés à des changements de conditions environnementales et leurs répercussions sur les services associés. Cependant, des résulats de plus en plus nombreuses soulignent l’importance de la variabilité intra-spécifique des traits a également été mise en évidence. Pour étudier ces effets, je propose un nouveau modèle à base d’agents, MountGrass, qui combine la modélisation de communautés végétales riches en espèces avec des processus de plasticité phénotypique. Ces deux éléments au coeur du modèle sont associés grâce à des compromis d’allocation basés sur des patrons empiriques établis de stratégies d’utilisation des resources.Avec MountGrass, j’ai exploré l’impact de la plasticité phénotypique sur la croissance individuelle et les propriétés principales des communautés prairiales. À l’échelle individuelle, le modèle paramétré a révélé un fort impact positif de la plasticité phénotypique sur la croissance mais aussi sur la niche fondamentaledes espèces. Des phénomènes de convergence et de réduction de la sensibilité aux variations de conditionsexpliquent ces effets. À l’échelle des communautés, les simulations ont confirmé de forts effets de la plasticité sur la structure des communautés et leur diversité spécifique. Ces effets sont expliqués par l’effet combiné de la réduction du filtre abiotique et de la réduction des différences de compétitivité. Cependant, aucun effet majeur sur la stratégie dominante ou la productivité n’a pu être mis en évidence.Des implémentations alternatives ou des extensions du modèle devraient permettre de tester la robustesse des résultats obtenus et d’analyser d’autres schémas de dynamiques des communautés. En conclusion, ce travail ouvre la voie à une meilleure considération et une meilleure compréhension du rôle des variabilités intra-spécifiques dans les dynamiques des communautés végétales. / Mountain grasslands provide numerous ecosystem services that are likely to be impacted by global change. Plant functional traits hold great promise to succinctly characterise plant community response to changing environmental conditions and its effect on associated services; with growing evidence of the importance of intra-specific trait variability. I propose here a novel agent-based model, MountGrass, that combines the modelling of species rich grassland communities with phenotypic plasticity. These two key components are integrated via allocation trade-offs based on established empirical patterns of strategic differentiation in resource-use.With MountGrass, I explored the impact of phenotypic plasticity on individual plant growth and on main properties of grassland communities. At the individual level, the parametrised model revealed a strong impact of plasticity on growth and species’ fundamental niches, with potentially large impacts on community properties. These effects are explained by the convergence of species’ strategies and the reduction of the sensitivity to variable conditions. At the community level, simulations confirmed the strong effect of plastic allocation on community structure and species richness. These effects are driven by the cumulative effect of a reduction of both abiotic filtering and fitness differences between species. However, no clear effect on the dominant strategy or productivity could be detected.Going further, the robustness of these findings and other patterns of community dynamics should be analysed with alternative or extended implementations of MountGrass. In sum, this work opens a door towards a better integration and understanding of the role of the intra-specific variability in complex plant community dynamics.

Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème du suivi comportemental des piétons au sein d'un environnement critique partiellement observé. Tandis que plusieurs travaux de la littérature s'intéressent uniquement soit à la position d'un piéton dans l'environnement, soit à l'activité à laquelle il s'adonne, nous optons pour une vue générale et nous estimons simultanément à ces deux données. Les contributions présentées dans ce document sont organisées en deux parties. La première partie traite principalement du problème de la représentation et de l'exploitation du contexte environnemental dans le but d'améliorer les estimations résultant du processus de suivi. L'état de l'art fait mention de quelques études adressant cette problématique. Dans ces études, des modèles graphiques aux capacités d'expressivité limitées, tels que des réseaux Bayésiens dynamiques, sont utilisés pour modéliser des connaissances contextuelles a priori. Dans cette thèse, nous proposons d'utiliser des modèles contextuelles plus riches issus des simulateurs de comportements d'agents autonomes et démontrons l’efficacité de notre approche au travers d'un ensemble d'évaluations expérimentales. La deuxième partie de la thèse adresse le problème général d'influences mutuelles - communément appelées interactions - entre piétons et l'impact de ces interactions sur les comportements respectifs de ces derniers durant le processus de suivi. Sous l'hypothèse que nous disposons d'un simulateur (ou une fonction) modélisant ces interactions, nous développons une approche de suivi comportemental à faible coût computationnel et facilement extensible dans laquelle les interactions entre cibles sont prises en compte. L'originalité de l'approche proposée vient de l'introduction des "représentants'', qui sont des informations agrégées issues de la distribution de chaque cible de telle sorte à maintenir une diversité comportementale, et sur lesquels le système de filtrage s'appuie pour estimer, de manière fine, les comportements des différentes cibles et ceci, même en cas d'occlusions. Nous présentons nos choix de modélisation, les algorithmes résultants, et un ensemble de scénarios difficiles sur lesquels l’approche proposée est évaluée / In this thesis, we are interested in the problem of pedestrian behavioral tracking within a critical environment partially under sensory coverage. While most of the works found in the literature usually focus only on either the location of a pedestrian or the activity a pedestrian is undertaking, we stands in a general view and consider estimating both data simultaneously. The contributions presented in this document are organized in two parts. The first part focuses on the representation and the exploitation of the environmental context for serving the purpose of behavioral estimation. The state of the art shows few studies addressing this issue where graphical models with limited expressiveness capacity such as dynamic Bayesian networks are used for modeling prior environmental knowledge. We propose, instead, to rely on richer contextual models issued from autonomous agent-based behavioral simulators and we demonstrate the effectiveness of our approach through extensive experimental evaluations. The second part of the thesis addresses the general problem of pedestrians’ mutual influences, commonly known as targets’ interactions, on their respective behaviors during the tracking process. Under the assumption of the availability of a generic simulator (or a function) modeling the tracked targets' behaviors, we develop a yet scalable approach in which interactions are considered at low computational cost. The originality of the proposed approach resides on the introduction of density-based aggregated information, called "representatives’’, computed in such a way to guarantee the behavioral diversity for each target, and on which the filtering system relies for computing, in a finer way, behavioral estimations even in case of occlusions. We present the modeling choices, the resulting algorithms as well as a set of challenging scenarios on which the proposed approach is evaluated

Aedes aegypti est le vecteur principal de la dengue et du virus Zika. La surveillance et le contrôle vectoriels constituent des armes de première ligne pour lutter contre les arboviroses transmises par ce moustique. Dans ce cadre, cette thèse propose un modèle conceptuel (MODE) qui permet de reproduire in silico l'environnement dynamique d'Aedes aegypti aux échelles auxquelles sont organisées (échelle de la ville - MODE-macro) et menées (échelle du quartier -- MODE-micro) les campagnes de lutte anti-vectorielles. L'environnement ainsi généré peut (1) être intégré à un modèle à base d'agents qui permet alors de simuler le système pathogène complexe de la dengue ou du Zika (environnement - vecteur - hôte - virus) et (2) être utilisé pour cartographier l'aléa environnemental du risque vectoriel dans la ville. Le modèle conceptuel MODE repose sur une approche phénoménologique transposable dans le temps et dans l'espace : il peut être appliqué dans différents contextes urbains, à différentes périodes et à différentes échelles. Afin de garantir sa généricité spatio-temporelle, les modèles informatiques MODE-micro (échelle du quartier) et MODE-macro (échelle de la ville) ont été implémentés dans le but de générer des environnements dynamiques à partir de données libres ou aisément accessibles. Dans ce travail, les potentialités de MODE ont été évaluées à Delhi (Inde) et Bangkok (Thaïlande). Les connaissances issues de l'étude des relations dynamiques, multifactorielles et non-linéaires entre l’environnement et le vecteur devraient permettre d’améliorer les stratégies de surveillance et de contrôle. / Aedes aegypti is the main vector of dengue and Zika virus. Surveillance and vector control are frontline weapons in the battle against arboviruses transmitted by this mosquito. In this framework, the following thesis introduces a conceptual model (MODE) which can be used to recreate in silico the dynamical environment of Aedes aegypti at scales that match the ones at which vector control campaigns are organised (city scale - MODE-macro) and performed (neighbourhood scale - MODE-micro). The environment thus generated can be integrated with an agent-based model to simulate dengue or Zika complex pathogenic systems (environment - vector - host - virus) and can be used to map the environmental hazard of the vectorial risk in a city. The conceptual model MODE is based on a phenomenological approach that is transferable in time and space : it can be applied in different urban contexts, at different periods of time and at different scales. In order to ensure their spatio-temporal genericity, the computer models MODE-micro (neighbourhood scale) and MODE-macro (city scale) have been implemented for the purpose of generating dynamical environments using open or easily accessible data. In this thesis, MODE's potentials were assessed in Delhi (India), and Bangkok (Thailand).Knowledge resulting from the study of the dynamic, multifactorial and non-linear relationships between the environment and the vector should lead to the improvement of vector surveillance and control strategies.

Les forêts sont une ressource naturelle importante sur le plan écologique, culturel et économique, et sont confrontées à des défis croissants en raison des changements climatiques. Ces défis sont difficiles à prédire en raison de la nature complexe des interactions entre le climat et la végétation, dont une le feu. Compte tenu de l’importance des écosystèmes forestiers, des dangers potentiels des feux de forêt et de la complexité de leurs interactions, il est primordial d'acquérir une compréhension de ces systèmes à travers le prisme de la science des systèmes complexes. La science des systèmes complexes et ses techniques de modélisation associées peuvent fournir des informations sur de tels systèmes que les techniques de modélisation traditionnelles ne peuvent pas. Là où les techniques statistiques et basées sur équations cherchent à contourner la dynamique non-linéaire, auto-organisée et émergente des systèmes complexes, les approches de modélisation telles que les automates cellulaires et les modèles à base d'agents (MBA) embrassent cette complexité en cherchant à reproduire les interactions clés de ces systèmes. Bien qu'il existe de nombreux modèles de comportement du feu qui tiennent compte de la complexité, les MBA offrent un terrain d'entente entre les modèles de simulation empiriques et physiques qui peut fournir de nouvelles informations sur le comportement et la simulation du feu. Cette étude vise à améliorer notre compréhension du feu dans le contexte de la science des systèmes complexes en développant un tel MBA de propagation du feu. Le modèle utilise des données de type de carburant, de terrain et de météo pour créer l'environnement des agents. Le modèle est évalué à l'aide d’une étude de cas d'un incendie naturel qui s'est produit en 2001 dans le sud-ouest de l'Alberta, au Canada. Les résultats de cette étude confirment la valeur de la prise en compte de la complexité lors de la simulation d'incendies de forêt et démontrent l'utilité de la modélisation à base d'agents pour une telle tâche. / Forests are an ecologically, culturally, and economically important natural resource that face growing challenges due to climate change. These challenges are difficult to predict due to the complex nature of the interactions between climate and vegetation. Furthermore, fire is intrinsically linked to both climate and vegetation and is, itself, complex. Given the importance of forest ecosystems, the potential dangers of forest fires, and the complexity of their interactions, it is paramount to gain an understanding of these systems through the lens of complex systems science. Complex systems science and its attendant modeling techniques can provide insights on such systems that traditional modelling techniques cannot. Where statistical and equation-based techniques seek to work around the non-linear, self-organized, and emergent dynamics of complex systems, modelling approaches such as Cellular Automata and Agent-Based Models (ABM) embrace this complexity by seeking to reproduce the key interactions of these systems. While there exist numerous models of fire behaviour that account for complexity, ABM offers a middle ground between empirical and physical simulation models that may provide new insights into fire behaviour and simulation. This study seeks to add to our understanding of fire within the context of complex systems science by developing such an ABM of fire spread. The model uses fuel-type, terrain, and weather data to create the agent environment. The model is evaluated with a case study of a natural fire that occurred in 2001 in southwestern Alberta, Canada. Results of this study support the value of considering complexity when simulating forest fires and demonstrate the utility of ABM for such a task.